- Pembelajaran mesin dalam pemasaran menggunakan model berbasis data untuk mengotomatiskan dan mengoptimalkan tugas-tugas seperti penilaian prospek, segmentasi, prediksi, dan pesan yang dipersonalisasi, sehingga pemasaran menjadi lebih tepat dan terukur.
- Aplikasi ML yang populer termasuk chatbots, analisis prediktif, prediksi churn, penetapan harga dinamis, dan sistem rekomendasi, semuanya memanfaatkan data historis untuk memprediksi perilaku pengguna dan meningkatkan ROI.
- Keberhasilan implementasi bergantung pada penentuan tujuan yang jelas, pengumpulan data yang berkualitas, pemilihan pendekatan ML yang tepat (fitur yang sudah jadi, alat yang dapat disesuaikan, atau model khusus), serta pengujian dan penyempurnaan hasil secara berulang-ulang.
- Alat-alat terbaik untuk pemasar berkisar dari add-on platform seperti HubSpot dan Mailchimp, hingga solusi khusus seperti Jacquard untuk pengoptimalan salinan, Pathmatics untuk wawasan kompetitif, dan pembuat agen AI yang fleksibel seperti Botpress.
Saya adalah seorang pemasar, dan saya menggunakan machine learning setiap hari.
Dan sejujurnya, jika Anda ingin menjadi yang terbaik dalam pekerjaan Anda, Anda harus mengetahui bagaimana AI dapat diterapkan pada pekerjaan Anda.
(Dan saya bersumpah saya tidak hanya mengatakan itu karena saya bekerja untuk perusahaan agen AI).
Menurut pendapat saya yang sederhana, pemasaran adalah salah satu bidang yang paling bermanfaat untuk menerapkan AI. Bidang ini penuh dengan data, analisis, prediksi yang rumit, perilaku manusia yang membingungkan - sangat cocok untuk menghadirkan kecerdasan jenis kedua.
Menambahkan pembelajaran mesin dalam tugas pemasaran dapat terlihat seperti add-on platform, chatbot perusahaan, atau bahkan agenLLM yang lebih kompleks.
Izinkan saya mengajak Anda memahami dasar-dasar cara menambahkan machine learning ke dalam tugas-tugas pemasaran Anda sehari-hari - dan mudah-mudahan 10x lipat dari hasil yang Anda dapatkan - termasuk alat bantu yang dapat membantu Anda mencapai tujuan Anda.
Apa yang dimaksud dengan pembelajaran mesin dalam pemasaran?
Pembelajaran mesin dalam pemasaran mengacu pada penggunaan algoritme yang belajar dari data untuk mengotomatisasi, mengoptimalkan, dan mempersonalisasi upaya pemasaran.
Alih-alih hanya mengandalkan intuisi manusia atau logika berbasis aturan, model pembelajaran mesin menganalisis kumpulan data yang besar untuk menemukan pola, memprediksi hasil, dan membuat keputusan berbasis data dalam skala besar.
Mengapa menggunakan machine learning dalam pemasaran?
Pembelajaran mesin menghilangkan dugaan dalam pemasaran dengan menunjukkan kepada Anda apa yang benar-benar berhasil, berdasarkan data nyata.
Ketika didukung oleh AI, tim pemasaran dapat menganalisis lebih banyak data, bereksperimen secara lebih terperinci, dan mempercepat alur kerja harian.
Ketika diterapkan secara sengaja, AI dapat memungkinkan tim yang terdiri dari 2 orang untuk melakukan pekerjaan 10 orang.
Contoh Cara Menggunakan Machine Learning dalam Pemasaran
Chatbots dan AI percakapan
Jika dipikir-pikir, sebagian besar chatbot termasuk dalam kategori 'pemasaran'.
Kami telah menggunakan ratusan ribu chatbot - dan sebagian besar dari mereka digunakan untuk menghasilkan prospek AI atau sebagai bot dukungan pelanggan.
Tetapi AI percakapan dapat menangani hampir semua hal, baik internal maupun eksternal. Tim pemasaran kami menggunakan bot dan agen AI untuk melakukannya:
- Menganalisis situs web pesaing dan menyediakan intelijen kompetitif
- Kirim email tindak lanjut yang dipersonalisasi
- Menganalisis sinyal produk untuk menyarankan siapa yang paling tepat untuk peningkatan
Analisis prediktif
Pembelajaran mesin adalah yang mendukung analisis prediktif di balik layar. Dibutuhkan data historis berlabel - seperti prospek mana yang akhirnya terkonversi atau kampanye mana yang menghasilkan pendapatan - dan melatih model untuk mengenali pola yang menghasilkan hasil tersebut.
Jika Anda sudah melacak konversi, keterlibatan, atau tahapan pipeline, Anda bisa memasukkan data tersebut ke dalam model pembelajaran terawasi untuk mulai menghasilkan prediksi.
Setelah dilatih, model tersebut dapat menilai prospek, kampanye, atau pelanggan baru secara real time berdasarkan seberapa dekat mereka dengan sinyal keberhasilan sebelumnya.
Output - seperti kemungkinan konversi atau pendapatan yang diharapkan - kemudian dapat ditarik ke dasbor, logika kampanye, atau agen AI Anda untuk membuat keputusan sehari-hari Anda lebih cerdas dan lebih cepat.
Pemasaran email
Pembelajaran mesin dapat meningkatkan email dari "semprot dan berdoa" menjadi "mengirim pesan yang sempurna pada waktu yang tepat."
Ini dapat memprediksi tingkat keterbukaan, mempersonalisasi konten berdasarkan perilaku, atau bahkan merekomendasikan produk mana yang harus muncul di blok dinamis untuk setiap orang.
Seperti yang saya sampaikan di atas, bot pemasaran kami sendiri menangani sebagian dari hal ini - seperti menarik data keterlibatan produk untuk menyarankan siapa saja yang harus mendapatkan email peningkatan fitur.
Namun, bahkan tanpa pengaturan agen AI secara penuh, Anda bisa menggunakan ML untuk mengoptimalkan waktu pengiriman, baris subjek, dan variasi konten. Yang diperlukan hanyalah data kinerja email historis - pembukaan, klik, konversi - yang dipasangkan dengan model yang mempelajari pola mana yang menghasilkan keterlibatan yang lebih baik.
Segmentasi pelanggan
Pembelajaran mesin mengambil segmentasi jauh melampaui demografi.
Sistem ini mengelompokkan pelanggan Anda berdasarkan perilaku mereka - hal-hal seperti pola penelusuran, frekuensi pembelian, dan sinyal keterlibatan - sehingga Anda bisa menyesuaikan pemasaran Anda dengan cara orang bertindak, alih-alih dengan jabatan dan lokasi mereka.
Untuk melakukan hal ini, ekspor data perilaku seperti frekuensi pembelian, frekuensi pembelian ulang, atau keterlibatan ke dalam spreadsheet atau alat analisis, lalu gunakan algoritme pengelompokan (seperti k-means) untuk mengelompokkan pelanggan yang serupa berdasarkan ciri-ciri tersebut.
Atau biarkan agenLLM yang melakukan pekerjaan berat untuk Anda. Manfaatkan kecerdasan buatan tersebut secara maksimal.
Bahkan pengaturan dasar dapat mengungkapkan pola tersembunyi - seperti grup yang hanya membeli selama penjualan - yang dapat Anda targetkan secara berbeda.
Prediksi churn
Model pembelajaran mesin dapat menandai pelanggan mana yang kemungkinan besar akan menghilang dengan belajar dari perilaku masa lalu, seperti penurunan penggunaan, pembaruan yang terlewatkan, atau waktu respons yang lambat sebelum seseorang pergi.
Model AI perlu dilatih dengan data historis - dilabeli dengan siapa yang bergejolak dan siapa yang tidak - sehingga dapat mengidentifikasi tanda-tanda peringatan dini.
Model klasifikasi dasar (seperti regresi logistik atau pohon keputusan) kemudian dapat dilatih untuk memprediksi risiko churn.
Jika Anda tidak mengkodekannya sendiri, carilah platform atau alat yang memungkinkan Anda memasukkan data berlabel - bukan bermaksud menyombongkan diri, tetapi platform kami melakukannya - dan secara otomatis menghasilkan skor risiko churn.
Rekomendasi yang dipersonalisasi
Anda akan selalu menjadi pihak yang menerima manfaat dari hal ini. Rekomendasi yang didukung oleh pembelajaran mesin dapat memiliki banyak bentuk yang berbeda:
- Menyarankan produk di beranda
- Memilih konten email yang dilihat pengguna
- Mengisi keranjang secara otomatis dengan add-on yang mungkin
- Menyusun ulang konten berdasarkan perilaku seseorang di masa lalu
Di balik layar, sistem ini menggunakan algoritme yang belajar dari perilaku pengguna - apa yang diklik, dilihat, dibeli, atau diabaikan orang - dan membandingkannya dengan orang lain yang melakukan hal serupa.
Untuk memulai, Anda memerlukan data interaksi pengguna (seperti tampilan, klik, dan pembelian) dan model yang dilatih untuk mengenali pola di seluruh pengguna, seperti penyaringan kolaboratif atau mesin rekomendasi dasar.
Anda bisa membangunnya dengan sumber daya ilmu data tim Anda atau menggunakan alat bantu yang memungkinkan Anda menyambungkan data interaksi dan secara dinamis menghasilkan keluaran yang dipersonalisasi di seluruh situs, email, atau aplikasi Anda.
Penetapan harga yang dinamis
Penetapan harga dinamis menggunakan pembelajaran mesin untuk menyesuaikan harga berdasarkan hal-hal seperti permintaan, tingkat inventaris, perilaku pengguna, atau bahkan waktu.
Bagi pelanggan, ini mungkin terlihat seperti melihat harga yang berbeda selama jam sibuk, diskon yang dipersonalisasi, atau penyesuaian promo secara real-time selama penjualan.
Untuk menerapkannya, Anda memerlukan akses ke riwayat harga, data penjualan, dan sinyal kontekstual (seperti volume lalu lintas atau tingkat stok), kemudian menggunakan model regresi untuk memprediksi harga optimal untuk situasi tertentu.
Dari sana, Anda bisa menetapkan aturan kapan dan bagaimana menerapkan perubahan harga - baik melalui mesin penetapan harga yang terhubung atau dengan memasukkan keluaran model ke dalam sistem e-niaga Anda untuk memperbarui harga secara dinamis.
Penargetan dan pengoptimalan iklan
Tidak ada yang ingin membuang-buang anggaran untuk menampilkan iklan yang salah kepada orang yang salah. Pembelajaran mesin membantu kita menghindari hal tersebut.
Sistem ini memantau kinerja kampanye Anda secara real time, mengetahui apa yang berhasil (dan apa yang tidak), dan secara otomatis mengarahkan pengeluaran Anda ke kombinasi terbaik antara kreatif, audiens, dan penempatan.
Memulai berarti memiliki data performa kampanye yang bersih: klik, konversi, detail audiens, jenis perangkat, dan semua hal bagus lainnya.
Dari sana, Anda atau seseorang dalam tim Anda dapat melatih model untuk memprediksi pengaturan mana yang memberikan hasil terbaik, atau memasukkan data Anda ke dalam sistem yang melakukan pekerjaan berat untuk Anda.
Analisis sentimen
Analisis sentimen menggunakan pembelajaran mesin untuk memahami nada dan maksud di balik perkataan orang - kegembiraan, frustrasi, kebingungan, pergeseran suasana hati yang halus, dll.
Aplikasi ini dapat memproses umpan balik teks terbuka dalam jumlah besar dari berbagai tempat seperti ulasan, obrolan dukungan, atau media sosial, dan melabelinya dengan kategori bernuansa emosional atau berdasarkan maksud.
Sebelum adanya AI dan pemrosesan bahasa alami, analisis semacam ini dalam skala besar tidaklah realistis - Anda memerlukan tim yang membaca setiap pesan secara manual.
Sekarang, dengan model dan pipeline teks yang telah dilatih sebelumnya, Anda dapat secara otomatis memindai, menandai, dan melacak tren sentimen dari waktu ke waktu, sehingga Anda dapat mengetahui dengan jelas bagaimana audiens Anda bereaksi tanpa harus melakukan tinjauan manual.
Cara Menerapkan Machine Learning dalam Pemasaran
Tim Kesuksesan Pelanggan kami telah menghabiskan waktu selama 7 tahun terakhir untuk membantu pelanggan menerapkan AI di tempat kerja.
Mereka tahu apa yang membuat penerapan berhasil (dan apa yang menyebabkan pemborosan waktu dan uang). Kami benar-benar berkolaborasi dalam membuat panduan mendalam tentang cara menerapkan AI dengan benar.
1. Tentukan kasus penggunaan dan tujuan
Banyak sekali perusahaan yang menambahkan AI untuk kepentingannya. Ini adalah salah satu kesalahan penerapan AI yang paling umum yang kami lihat dilakukan oleh perusahaan.
Jika atasan Anda mengamanatkan untuk menggunakan AI, tidak masalah - tetapi tugas Anda adalah menentukan kasus penggunaan awal.
Mungkin Anda ingin mengurangi churn, meningkatkan konversi, atau meningkatkan penargetan.
Anda dapat (dan harus) mengembangkan cara Anda menggunakan AI di kemudian hari. Namun, mulailah dengan tujuan yang jelas yang dapat Anda gunakan sebagai proyek percontohan.
2. Identifikasi data yang Anda perlukan
Pembelajaran mesin tidak dapat melakukan banyak hal tanpa input yang tepat. Setelah Anda memilih kasus penggunaan, langkah selanjutnya adalah mencari tahu data apa yang perlu dipelajari oleh model Anda.
Hal ini biasanya berarti contoh historis dari hasil yang ingin Anda prediksi, ditambah dengan perilaku atau sinyal yang muncul sebelumnya.
Ambil tujuan Anda, lalu cari tahu data apa yang mendukungnya:
- Memprediksi siapa yang kemungkinan besar akan melakukan konversi: Hasil konversi, ditambah aktivitas pra-konversi seperti klik iklan, kunjungan halaman, dan keterlibatan email.
- Mempersonalisasi konten atau penawaran: Riwayat pembelian, perilaku penelusuran, penggunaan produk, metrik keterlibatan, dll.
- Meningkatkan penargetan iklan: Data kinerja kampanye, demografi atau segmen audiens, jenis perangkat, dan tren waktu ke konversi.
3. Pilih bagaimana Anda akan menerapkan pembelajaran mesin
Ada tiga cara utama untuk membawa machine learning ke dalam alur kerja pemasaran Anda, tergantung pada seberapa banyak penyesuaian dan keterlibatan teknis yang Anda inginkan.
Fitur-fitur ML yang sudah ada sebelumnya
Beberapa alat sudah dilengkapi dengan pembelajaran mesin yang sudah ada di dalamnya - hal-hal seperti pengoptimalan waktu pengiriman, penilaian prospek, atau rekomendasi cerdas.
Ini memerlukan upaya minimal: setelah data Anda mengalir, model melakukan tugasnya di belakang layar.
Aplikasi ML yang dapat disesuaikan
Level ini memberi Anda lebih banyak masukan. Anda tidak membangun model, tetapi Anda dapat mengontrol data apa yang digunakan, menetapkan ambang batas, atau menentukan apa yang terjadi dengan output - seperti memicu kampanye atau menandai prospek.
Model ML yang sepenuhnya disesuaikan
Jika Anda membutuhkan fleksibilitas lebih atau memiliki kasus penggunaan yang tidak sesuai dengan solusi yang tersedia, Anda bisa bekerja sama dengan tim data untuk melatih model menggunakan data historis Anda sendiri.
Hal ini memberi Anda kendali penuh atas cara kerja model dan apa yang dipelajarinya, tetapi juga membutuhkan waktu dan keterampilan teknis yang paling banyak.
4. Melatih atau mengaktifkan solusi Anda
Kemudian Anda harus memberikan contoh kepada sistem tentang seperti apa "kesuksesan" itu, sehingga sistem dapat mulai mengenalinya dengan sendirinya.
Bagaimana Anda memulai tergantung pada level ML yang Anda gunakan:
- Fitur bawaan: Hubungkan data Anda, aktifkan fitur, dan tentukan bagaimana output akan digunakan (seperti memicu kampanye atau memperbarui skor prospek).
- Aplikasi yang dapat disesuaikan: Petakan input Anda, tetapkan ambang batas atau logika, dan konfigurasikan bagaimana prediksi mendorong tindakan.
- Model khusus: Latih model Anda menggunakan data historis berlabel - apa yang terjadi, apa yang berhasil - dan biarkan model tersebut belajar untuk memprediksi hasil yang serupa di masa mendatang.
5. Menguji dan menyempurnakan output
Mulailah dari yang kecil. Jalankan model pada segmen atau kampanye terbatas dan bandingkan prediksinya dengan hasil nyata.
Jika ada sesuatu yang terasa janggal - prospek yang salah diprioritaskan, rekomendasi yang janggal - itu mungkin merupakan masalah kualitas data atau tanda bahwa model perlu disesuaikan.
(Penyempurnaan bukanlah kegagalan, ini adalah bagian dari proses).
6. Menerapkan solusi
Setelah hasilnya terlihat solid, hubungkan output ke alur kerja Anda yang sesungguhnya.
Hal ini dapat berarti menyinkronkan prediksi ke CRM Anda, memicu otomatisasi, atau membiarkan agen AI mengambil langkah selanjutnya.
Pastikan wawasan tidak hanya berada di dasbor. Itulah cara termudah untuk membuang-buang uang untuk investasi AI.
Alat Terbaik untuk Pemasaran dengan Machine Learning
Ada beberapa perbedaan penting di antara jenis alat bantu yang bisa Anda gunakan.
Yang paling umum adalah pengaya AI untuk produk yang sudah ada. Jujur saja, gunakanlah jika memang tersedia untuk Anda, tetapi perlu diingat, sebagian besar belum terlalu bagus.
Lalu ada produk sekali pakai. Jika Anda ingin menambahkan AI dengan satu cara tertentu, Anda harus membeli salah satunya.
Pikirkan: Membuat teks untuk iklan, menilai prospek berdasarkan perilaku, atau merekomendasikan produk kepada pengguna individu.
Dan yang terakhir, kami memiliki alat bantu khusus yang bersifat horizontal.
Seperti menerapkan agen AI yang menganalisis data dari CRM, platform analitik, dan alat email Anda untuk memberikan gambaran umum dan rekomendasi mingguan.
1. Botpress
Botpress adalah pembangun agen AI yang lengkap. Ini adalah alat yang sepenuhnya fleksibel, sehingga Anda dapat menyesuaikan agen AI untuk hampir semua tugas.
Anda bisa mendesain bot sederhana yang mempersonalisasi dan mengirim email, atau menganalisis data Anda dan memberikan rekomendasi. Karena ini adalah platform yang fleksibel, kemungkinannya tidak terbatas.
Tetapi jika Anda ingin membangun agen AI yang kompleks, Anda akan membutuhkan beberapa keterampilan pengembang (atau Anda dapat mencari pekerja lepas atau mitra AI) .
Tetapi untuk proyek-proyek yang lebih sederhana, Botpress juga dilengkapi dengan pustaka ekstensif integrasi yang sudah jadi ke platform-platform seperti HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack - hampir semua yang ada di dalam stack teknologi pemasaran Anda.
Kami menggunakan agen Botpress untuk segala hal, mulai dari mengirim email yang dipersonalisasi, melakukan intelijen kompetitif, hingga memantau penggunaan produk kami untuk mendapatkan wawasan.
Ini benar-benar dapat melakukan semuanya. Dan Anda bisa membuat agen AI secara gratis.
2. HubSpot
Jika Anda bekerja di bidang pemasaran, Anda mungkin pernah menggunakan HubSpot. Jika sudah ada di stack teknologi Anda, dan Anda mengambil langkah kecil menuju alur kerja AI, ini adalah pengaya yang mudah.
Anda bisa menggunakan AI untuk penilaian prospek - AI menganalisis interaksi untuk memprioritaskan prospek Anda. Anda juga dapat menggunakan asisten konten AI mereka untuk menghasilkan ide untuk posting blog atau posting media sosial.
Ini adalah opsi yang bagus jika Anda menggunakan HubSpot dan ingin mengotomatiskan alur kerja Anda. Kelemahannya? Mereka tidak melampaui kasus penggunaan yang sempit. Jika Anda menginginkan kekuatan penuh dari pembelajaran mesin dalam hasil Anda, Anda mungkin perlu meningkatkannya.
Tapi hei, jika Anda sudah menggunakan HubSpot, mengapa tidak mencoba fitur-fitur AI mereka?
3. Jacquard
Jacquard lebih dari sekadar generator salinan. Tapi ya, tujuannya adalah meningkatkan semua kata yang Anda kirimkan ke prospek dan pengguna.
Ini adalah alat genAI yang dilatih dengan kumpulan data bahasa pemasaran yang luas. Alih-alih membuang kombinasi acak, alat ini dapat memprediksi apa yang akan menjadi hit terbesar dengan audiens Anda. Alat ini belajar dari setiap kampanye yang dijalankannya.
Platform ini menawarkan fitur pengujian real-time dan prediksi performa, sehingga pengguna mendapatkan gambaran terperinci tentang bagaimana performa email, blog, dan konten lainnya.
Jacquard adalah yang terbaik untuk tim dengan kebutuhan konten yang sangat besar, seperti bisnis e-commerce atau pembuat konten. Atau siapa pun yang hidupnya adalah tentang email pengujian a/b.
4. PaveAI
Jika Anda menginginkan analis data junior, PaveAI mungkin cocok. PaveAI mengambil data mentah dari platform seperti Google Analytics, Iklan Facebook, dan Iklan Twitter, dan menerjemahkannya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Alih-alih memilah-milah laporan yang tak ada habisnya, pengguna bisa menerima ringkasan ringkas tentang apa yang berhasil dan apa yang tidak.
Anda juga dapat mempersonalisasi laporan berdasarkan tujuan spesifik tim Anda. Alat ini menganalisis jutaan wawasan untuk mengidentifikasi yang paling relevan bagi tim pemasaran Anda.
Jika Anda sangat peduli dengan pengambilan keputusan berbasis data dan saluran pemasaran yang berbeda, mungkin ada baiknya Anda mencobanya.
5. Matematika
Pathmatics adalah platform intelijen pemasaran yang melacak bagaimana merek menjalankan iklan digital di berbagai platform seperti Facebook, Instagram, YouTube, TikTok, dan layanan OTT.
Sistem ini mengumpulkan data tentang pengeluaran iklan, tayangan, materi iklan, dan jalur pengiriman, sehingga membantu tim pemasaran untuk melihat dengan tepat di mana dan bagaimana para pesaing berinvestasi.
Kekuatan terbesar platform ini adalah seberapa banyak detail kompetitif yang diungkapnya, terutama untuk merek yang mengelola kampanye multi-saluran. Mungkin banyak hal yang harus dipilah-pilah jika Anda tidak terbiasa bekerja dengan data media, tetapi setelah Anda terbiasa, ini menjadi keuntungan yang nyata.
Pathmatics sangat ideal untuk agensi, tim media internal, dan pemasar yang menginginkan visibilitas kompetitif yang lebih dalam.
6. Mailchimp
Jika Anda sudah pernah menggunakannya, Anda mungkin tahu Mailchimp. Ini adalah platform pemasaran umum yang - sama seperti HubSpot - sekarang dilengkapi dengan fitur AI.
Pengaya AI ini mencakup konten yang dipersonalisasi, mengoptimalkan waktu pengiriman, dan beberapa aspek lainnya. Misalnya, Email Content Generator menggunakan teknologi GPT untuk membuat kampanye email yang disesuaikan berdasarkan industri dan suara merek.
Mailchimp sangat bermanfaat bagi bisnis kecil hingga menengah yang ingin memanfaatkan AI tanpa keahlian teknis yang luas.
7. Pemberontakan
Mutiny adalah platform AI tanpa kode yang membantu pemasar B2B mempersonalisasi pengalaman situs web untuk audiens yang berbeda tanpa memerlukan bantuan teknik.
Alat ini terhubung dengan alat seperti Salesforce dan Segment untuk menarik data perusahaan dan perilaku, sehingga Anda bisa menargetkan pengunjung berdasarkan industri, ukuran perusahaan, atau perilaku.
Kekuatan terbesarnya adalah betapa mudahnya Anda membuat halaman yang dipersonalisasi yang meningkatkan keterlibatan dan konversi. Meskipun demikian, ini paling cocok untuk perusahaan dengan lalu lintas situs web dan data yang cukup untuk benar-benar mendorong personalisasi - tim yang lebih kecil mungkin merasa kurang berdampak.
Mutiny sangat cocok untuk tim pemasaran B2B yang menjalankan strategi berbasis akun yang ingin bergerak cepat tanpa bergantung pada pengembang.
Menghadirkan wawasan AI ke KPI pemasaran
Tim pemasaran berinvestasi dalam AI untuk menghasilkan prospek, komunikasi, pengambilan keputusan, strategi, dan kecerdasan.
Botpress adalah platform agen AI untuk pembuat bot dari semua tingkatan, lengkap dengan tutorial ekstensif di YouTube dan Botpress Academyperpustakaan integrasi yang sudah jadi, dan templat untuk menjalankan agen AI Anda dengan cepat.
Mulai membangun hari ini. Gratis.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apa perbedaan antara AI dan pembelajaran mesin dalam pemasaran?
AI mencakup segala sesuatu yang membuat mesin bertindak cerdas. Pembelajaran mesin adalah salah satu bagian dari hal tersebut, di mana komputer belajar dari data untuk membuat keputusan yang lebih baik. Dalam pemasaran, ML adalah otak di balik layar yang menggerakkan hal-hal seperti prediksi dan penilaian prospek.
Berapa banyak data yang saya perlukan untuk melatih model machine learning secara efektif?
Biasanya beberapa ribu titik data berlabel adalah awal yang baik. Semakin konsisten dan relevan data Anda, semakin baik hasil yang Anda dapatkan.
Bagaimana cara mengetahui apakah implementasi machine learning saya berhasil?
Lihatlah hasil Anda. Jika model melakukan tugasnya dengan baik, Anda akan melihat peningkatan dalam metrik utama Anda. Mulailah dari yang kecil, ujilah, dan lihat bagaimana prediksi dibandingkan dengan kenyataan.
Apa kesalahan terbesar yang dilakukan oleh pemasar saat menerapkan machine learning?
Melompat tanpa tujuan yang jelas. Menambahkan AI hanya untuk kepentingannya saja tidak akan membantu. Langkah yang cerdas adalah memilih satu kasus penggunaan, seperti mengurangi churn atau meningkatkan penargetan iklan, dan fokus untuk membuat hal itu berhasil terlebih dahulu.
Apakah saya memerlukan keahlian coding atau ilmu data untuk mulai menggunakan ML dalam pemasaran?
Tidak. Banyak alat pemasaran yang sudah dilengkapi dengan pembelajaran mesin, tanpa perlu pengkodean. Namun jika Anda ingin melakukan sesuatu yang lebih canggih atau benar-benar khusus, memiliki seseorang dalam tim Anda dengan keahlian teknis akan sangat membantu.
.png)
