于手写规则和明确的标准
描述性细分依赖（例如“上个月消费超过 100 美元的客户”或“25-34 岁的女性”），而预测性细分则采用完全不同的方法。
它不采用固定规则，而是分析历史客户数据中的模式来预测他们未来的行为。例如，系统不仅可以简单地分析过去的购买情况，还 顶级电子邮件列表 可以识别表明不久的将来很有可能重复购买的隐藏趋势。
这种方法的优势在于它能够处理大量互连数据。当营销人员手动创建细分时，他们通常最多只考虑 3-4 个关键变量——考虑更多变量就变得太困难了。然而，机器学习算法可以同时分析数百个变量：不仅仅是购买历史 越南制造：纺织业女性的历程 和人口统计数据等明显的变量，还有浏览行为的细微变化、对之前活动的响应、季节性趋势，甚至是网站访问之间的时间。
这些算法并不孤立地考虑单个变量。它们揭示了各种因素之间的复杂关系。例如，预测模型可能会确定在工作日晚上访问您的网站、定期打开您的电子邮件并在不同类别中至少进行过两次购买的客户很有可能会对您的下一次促销活动做出回应。几乎不可能手动识别此类模式，并且每个企业都有其独特之处。
过去与未来：关键区别
描述性分割和预测性分割之 新加坡电话列表间的主要区别在于它们与时间的关系。描述性细分本质上是回顾性的——它只能告诉您客户已经做了什么或者他们目前是谁。