不言而喻，這對增加銷售和客戶終身價值做出了巨大貢獻；個人化體驗無疑是忠誠度的主要組成部分之一人工智慧演算法如何在行銷中發揮作用？ Netflix 的案例感謝這篇文章的發表（ACM Transactions on Management Information Systems，第 6 卷，第 4 期，第 13 條，出版日期：2015 年 12 月），我們能夠解釋 Neflix 如何使用人工智慧來改善使用者體驗。
我們將描述他們的一些演算法背後 購買電話號碼列表 的推理，以在行銷自動化中發揮作用。最初的分析可以追溯到幾年前，停留在評級上：他們計算用戶為他們觀看的電影打了多少顆星，並在此基礎上演算法根據類型或特徵選擇類似的產品。
當 Netflix 開始考慮其他因素時，典範轉移就會發生：例如觀看電影的時間和方式（設備類型、星期幾、時間）、如何找到電影等。它甚至開始考慮哪些內容被推薦了，但沒有被點擊，利用演算法的失敗作為演算法本身的資訊來源。
人們僅僅透過使用產品就留下了大量的資訊…為什麼不使用它呢？第一個稱為PVR（個人化影片排序器），主要基於個人使用者偏好對整個目錄的客製化。第二個是 Top N 視訊排名器，其目的是通過僅關注所有用戶總體排名的頂部部分來找到整個目錄的最佳推薦。