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借助機器學習和人工智慧技術，行銷人員將更準確地了解使用者行為和偏好。

人工智慧驅動的個人化將改變行動和電子郵件，以創造超越以往努力的個人化行銷活動，從而大幅提升參與率和轉換率。它融合了人類經驗和機器學習，開啟了全新的個人化類型。

隱私至上的行銷將擴展到零售業
隨著人們對資料隱私的日益關注以及全球範圍內更嚴格的資料保護法規的實施，行銷策略將會轉向透明和注重隱私的策略。因此，行銷人員需要對如何收集和使用客戶數據更加謹慎，行動應用程式和電子郵件行銷中的個人化工作將更多地依賴選擇加入數據，而不是第三方數據來源。

隨著這成為常態，消費者將尋求資料共享的有形價值，例如超個人化和改進 貝里斯 電話號碼資源 的使用者體驗。零售商在探索未知領域時將借鏡金融服務等監管較嚴格的產業。

無程式碼平台將徹底改變效率
無程式碼運動強調無需編寫任何實際程式碼即可建立軟體的能力，將進一步整合到數位行銷工具和平台中。由於零售商面臨利潤擠壓和去年經濟動盪的影響，他們將尋求透過自動化來支撐營運。



這將使行銷人員能夠快速測試和迭代他們的行銷活動，從而製定更有效、更有吸引力的行銷策略。隨著消費者的品味和期望不斷變化，快速適應新客戶的需求對零售商來說將變得越來越重要。使用無程式碼平台，零售商可以整合來自各個接觸點的數據，根據客戶的獨特行為創建個人化的購物旅程。

零售商將加倍投入全通路體驗
零售商將進一步整合線上和線下購物體驗。我們將看到「線上購買、店內取貨」(BOPIS)、虛擬試衣間和數位店內體驗等關鍵功能的增強。電子商務、行動商務和實體店之間的界限將變得模糊，消費者期望跨接觸點獲得一致且個人化的購物體驗。