角色：卡米拉·席尔瓦背景
年龄： 38岁；
地点：巴西圣保罗；
经验：在金融行业拥有超过12年的电子邮件营销经验；
现任职位： Banco Prosperidade（一家拥有 10,000 多名员工的领先金融机构）高级电子邮件营销经理。
目标：
制定并实施有效的电子邮件营销策略，以增强客户参与度并推动业务增长；
通过数据分析个性化内容并优化活动；
培养长期客户关系并提高客户终身价值。
痛点：
在面临电子邮件饱和的情况下保持高参与率；
在创建引人注目的内容的同时遵守严格的金融法规；
希望获得提供实时个性化和预测分析的工具。
首选工具：
电子邮件平台： Salesforce Marketing Cloud；
分析： Google Analytics，专有数据系统；
所需功能：先进的人工智能驱动的个性化、实时内容自适应和增强的预测分析。
成功指标：
打开率、点击率、转化率和退订率；
随着时间的推移，客户终身价值和参与度。
未来愿景：
增强数据分析和机器学习技能
了解更多有关编码和软件集成的知识，以便与技术团队进行有效合作；
对交互式电子邮件、AMP 技术 美国电话号码数据 以及 AI 在预测分析和个性化中的作用感兴趣。
我们还通过 ChatGPT 模拟为其他营销人员开发了全面的人物角色。这些人物角色为不同地区和经验水平的电子邮件营销人员所面临的各种体验和挑战提供了更广阔的视角。
我们的营销人员的反思
在我们结束探索时，我们向真正的 知道何时改变 营销人员 Oleksandr 寻求反馈，以评估使用 GenAI 创建人物档案的有效性和适用性。他的见解为流程和生成的内容提供了宝贵的观点。
赞赏简化流程：
Oleksandr 承认，GenAI 大大简化并加快了人物档案的创建。他发现这方面非常有益，因为它节省了时间和资源，同时提供了一个结构化的 尼日利亚号码 框架来理解不同的营销人员角色。
更深入分析的愿望：
然而，他对人工智能生成的个人资料的分析深度表达了复杂的感受。 Oleksandr 认为人工智能助手基本上逐字逐句地使用了他的回答，并将它们放入一个框架中，而没有深入探究可能不会立即显现的潜在见解。他强调了解读回答的重要性，以发现需要深思熟虑的微妙需求和偏好。
注重实际需要：
Oleksandr 强调的一项关键见解是，需要能够最大程度地减少营销人员编码要求的工具。他指出，许多电子邮件营销人员更喜欢能够让他们创建引人入胜的内容而无需任何编码技能的解决方案，这就是 Stripo 等平台的价值所在。这种观点表明，技能发展领域应该更多地关注利用此类工具，而不是提高编码能力。
关于工具和技术的澄清
电子邮件营销中的机器学习： Oleksandr 质疑增强机器学习能力作为电子邮件营销人员技能发展领域的相关性。虽然人工智能和机器学习技术会影响营销人员使用的工具，但他们不需要发展机器学习方面的专业知识；相反，他们可以了解如何在其平台中使用人工智能功能；
编码技能：与营销人员旨在提高编码技能（例如 HTML 和 CSS）的建议相反，Oleksandr 强调，许多营销人员更喜欢无需编码的工具。他们专注于优先考虑效率和易用性的工具，并帮助他们在没有任何技术或编码知识的情况下撰写复杂的电子邮件。
承认GenAI的优势和局限性：
Oleksandr 承认，GenAI 可以有效地帮助构建和组织信息，并区分初级和高级营销人员的角色和任务。但他指出，营销人员仍必须投入时间来反思见解并增加个人资料的深度。
结论和启示：