他们利用受众群体发送有针对性的电子邮件、linkedin 广告营销，根据每个群体的兴趣重点突出相应的内容类别。他们向对人工智能技术方面更感兴趣的群体提供不同的内容，而不是向那些更关心纯效率、不太关心香肠如何制作的群体提供不同的内容。
techbat 添加了额外的属性标准，即使在支持它的渠道（例如电子邮件活动）的细分中也能实现进一步的动态个性化。它们还在每个细分中包含排除规则，以便转换后的用户不再成为相应活动的目标。
最后，随着更多第一方数据的涌入，他们使用数据分析和持续监控来不断迭代和微调他们的活动，其中大部分数据是由活动本身生成的。
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4. 了解第一方数据如何影响生成式 ai
所有这些第一方数据也有益于您的生成式 ai 选项。基于第一方数据构建的生成式内容本质上是客户已经告诉您他们想要的内容。这不仅仅意味着营销数据。生成式 ai 可以基于您整个业务的数据构建，包括 泰国电话号 销售、服务或帐户数据。
使用生成式 ai，您可以大规模实现“随心所欲”的个性化，为每个客户提供适合他们的广告活动版本。
在 techbat 的案例中，这可能会出现在以下几个地方：
电子邮件营销：为每个细分市场或子细分市场构建定制电子邮件，不仅包含他们的兴趣领域，还包含他们喜欢的内容类型或优惠。