Cara Menerapkan Machine Learning dalam Pemasaran [2025]

Saya seorang pemasar, dan saya menggunakan machine learning setiap hari.

Dan sejujurnya, jika Anda ingin menjadi yang terbaik di bidang Anda, Anda harus mengikuti perkembangan bagaimana AI bisa diterapkan dalam pekerjaan Anda.

(Dan sungguh, saya tidak hanya mengatakan ini karena saya bekerja di perusahaan agen AI.)

Menurut saya, pemasaran adalah salah satu bidang paling potensial untuk penerapan AI. Penuh dengan data, analitik, prediksi yang rumit, perilaku manusia yang membingungkan – sangat cocok untuk memanfaatkan kecerdasan tambahan.

Menambahkan machine learning ke tugas pemasaran bisa berupa tambahan pada platform, chatbot untuk perusahaan, atau bahkan agen LLM yang lebih kompleks.

Saya akan jelaskan dasar-dasar cara menambahkan machine learning ke tugas pemasaran harian Anda – dan semoga bisa meningkatkan hasil Anda hingga 10x – termasuk alat-alat yang bisa membantu Anda.

Apa itu machine learning dalam pemasaran?

Machine learning dalam pemasaran berarti menggunakan algoritma yang belajar dari data untuk mengotomatisasi, mengoptimalkan, dan mempersonalisasi upaya pemasaran.

Alih-alih hanya mengandalkan intuisi manusia atau logika berbasis aturan, model machine learning menganalisis kumpulan data besar untuk menemukan pola, memprediksi hasil, dan mengambil keputusan berbasis data dalam skala besar.

Mengapa menggunakan machine learning dalam pemasaran?

Machine learning menghilangkan spekulasi dalam pemasaran dengan menunjukkan apa yang benar-benar efektif, berdasarkan data nyata.

Dengan bantuan AI, tim pemasaran bisa menganalisis lebih banyak data, bereksperimen lebih detail, dan mempercepat alur kerja harian.

Jika diterapkan dengan tepat, AI memungkinkan tim beranggotakan 2 orang melakukan pekerjaan setara 10 orang.

9 Contoh Cara Menggunakan Machine Learning dalam Pemasaran

1. Chatbot dan conversational AI

Jika dipikir-pikir, sebagian besar chatbot termasuk dalam kategori besar ‘pemasaran’.

Kami telah menerapkan ratusan ribu chatbot — dan sebagian besar digunakan untuk AI lead generation atau sebagai bot dukungan pelanggan.

Namun conversational AI bisa menangani hampir semua hal, baik internal maupun eksternal. Tim pemasaran kami menggunakan bot dan agen AI untuk:

• Menganalisis situs web pesaing dan memberikan intelijen kompetitif
• Mengirim email tindak lanjut yang dipersonalisasi
• Menganalisis sinyal produk untuk menyarankan siapa yang siap untuk upgrade

2. Analitik prediktif

Machine learning adalah kekuatan di balik analitik prediktif. Ia menggunakan data historis yang sudah diberi label — seperti lead mana yang akhirnya konversi 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 model supervised learning untuk mulai menghasilkan prediksi.

Setelah dilatih, model tersebut bisa memberi skor pada lead, kampanye, atau pelanggan baru secara real time berdasarkan seberapa mirip mereka dengan sinyal keberhasilan sebelumnya.

Hasilnya — seperti kemungkinan konversi atau perkiraan pendapatan — bisa langsung dimasukkan ke dashboard, logika kampanye, atau agen AI Anda untuk membantu pengambilan keputusan harian jadi lebih cerdas dan cepat.

3. Email marketing

Machine learning bisa mengubah email dari sekadar “kirim massal” menjadi “kirim pesan yang tepat di waktu yang tepat.”

Machine learning bisa memprediksi tingkat buka, mempersonalisasi konten berdasarkan perilaku, atau bahkan merekomendasikan produk mana yang muncul di blok dinamis untuk setiap orang.

Seperti yang saya sebutkan di atas, bot pemasaran kami sendiri menangani sebagian dari ini — seperti menarik data keterlibatan produk untuk menyarankan siapa yang sebaiknya menerima email upgrade fitur.

Namun bahkan tanpa sistem agen AI penuh, Anda bisa menggunakan ML untuk mengoptimalkan waktu pengiriman, subjek email, dan variasi konten. Yang dibutuhkan hanyalah data performa email historis — buka, klik, konversi — dipasangkan dengan model yang belajar pola mana yang menghasilkan keterlibatan lebih baik.

4. Segmentasi pelanggan

Machine learning membawa segmentasi jauh melampaui demografi.

Machine learning mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku nyata mereka — seperti pola penelusuran, frekuensi pembelian, dan sinyal keterlibatan — sehingga Anda bisa menyesuaikan pemasaran berdasarkan tindakan, bukan hanya jabatan atau lokasi.

Untuk melakukannya, ekspor data perilaku seperti frekuensi pembelian, waktu terakhir pembelian, atau keterlibatan ke spreadsheet atau alat analitik, lalu gunakan algoritma clustering (seperti k-means) untuk mengelompokkan pelanggan serupa berdasarkan karakteristik tersebut.

Atau biarkan agen LLM yang menangani pekerjaan beratnya. Manfaatkan kecerdasan buatan tersebut sebaik mungkin.

Bahkan pengaturan sederhana bisa mengungkap pola tersembunyi — seperti kelompok yang hanya belanja saat diskon — yang bisa Anda targetkan secara berbeda.

5. Prediksi churn

Model machine learning bisa menandai pelanggan mana yang kemungkinan akan pergi dengan belajar dari perilaku sebelumnya, seperti penurunan penggunaan, pembaruan yang dilewati, atau respons yang melambat sebelum seseorang berhenti.

Model AI perlu dilatih dengan data historis — diberi label siapa yang churn dan siapa yang tidak — agar bisa mengenali tanda-tanda awalnya.

Model klasifikasi dasar (seperti logistic regression atau decision tree) kemudian bisa dilatih untuk memprediksi risiko churn.

Jika Anda tidak membuatnya sendiri, cari platform atau alat yang memungkinkan Anda memasukkan data berlabel — tidak bermaksud pamer, tapi platform kami bisa — dan secara otomatis menghasilkan skor risiko churn.

6. Rekomendasi personal

Anda sering menerima ini tanpa sadar. Rekomendasi berbasis machine learning bisa hadir dalam berbagai bentuk:

• Menyarankan produk di halaman utama
• Memilih konten email yang dilihat pengguna
• Mengisi keranjang otomatis dengan produk tambahan yang kemungkinan dibeli
• Mengurutkan ulang konten berdasarkan perilaku sebelumnya

Di balik layar, sistem ini menggunakan algoritma yang belajar dari perilaku pengguna — apa yang diklik, dilihat, dibeli, atau diabaikan — lalu membandingkannya dengan pengguna lain yang berperilaku serupa.

Untuk memulai, Anda membutuhkan data interaksi pengguna (seperti tampilan, klik, dan pembelian) dan model yang dilatih untuk menemukan pola antar pengguna, seperti collaborative filtering atau mesin rekomendasi sederhana.

Anda bisa membangun ini dengan sumber daya data science tim Anda atau menggunakan alat yang memungkinkan Anda memasukkan data interaksi dan secara dinamis menghasilkan output personal di situs, email, atau aplikasi Anda.

7. Penetapan harga dinamis

Penetapan harga dinamis menggunakan machine learning untuk menyesuaikan harga berdasarkan permintaan, tingkat persediaan, perilaku pengguna, atau bahkan waktu dalam sehari.

Bagi pelanggan, ini bisa berarti melihat harga berbeda saat jam sibuk, diskon personal, atau penyesuaian promo secara real time saat ada obral.

Untuk menerapkannya, Anda perlu akses ke riwayat harga, data penjualan, dan sinyal kontekstual (seperti volume trafik atau stok), lalu gunakan model regresi untuk memprediksi harga optimal untuk situasi tertentu.

Setelah itu, Anda bisa mengatur aturan kapan dan bagaimana menerapkan perubahan harga — baik melalui mesin harga yang terhubung atau dengan memasukkan output model ke sistem ecommerce Anda untuk memperbarui harga secara dinamis.

8. Penargetan dan optimasi iklan

Tidak ada yang mau membuang anggaran untuk menampilkan iklan ke orang yang salah. Machine learning membantu kita menghindari hal itu.

ML memantau performa kampanye Anda secara real time, mengenali apa yang efektif (dan yang tidak), dan secara otomatis mengarahkan anggaran ke kombinasi kreatif, audiens, dan penempatan terbaik.

Untuk memulai, pastikan data performa kampanye Anda bersih: klik, konversi, detail audiens, tipe perangkat, dan sebagainya.

Setelah itu, Anda atau tim Anda bisa melatih model untuk memprediksi pengaturan mana yang memberikan hasil terbaik, atau memasukkan data Anda ke sistem yang menangani proses tersebut untuk Anda.

9. Analisis sentimen

Analisis sentimen menggunakan machine learning untuk memahami nada dan maksud di balik apa yang dikatakan orang — seperti antusiasme, frustrasi, kebingungan, perubahan suasana hati yang halus, dan sebagainya.

Teknologi ini dapat memproses volume besar umpan balik teks terbuka dari tempat seperti ulasan, chat dukungan, atau media sosial, lalu mengkategorikannya berdasarkan emosi atau maksud yang lebih spesifik.

Sebelum adanya AI dan pemrosesan bahasa alami, analisis seperti ini dalam skala besar hampir tidak mungkin — Anda butuh tim yang membaca setiap pesan satu per satu.

Sekarang, dengan model pra-latih dan pipeline teks, Anda bisa secara otomatis memindai, menandai, dan memantau tren sentimen dari waktu ke waktu, sehingga Anda mendapat gambaran jelas tentang respons audiens tanpa hambatan peninjauan manual.

Cara Menerapkan Machine Learning dalam Pemasaran

Tim Customer Success kami telah menghabiskan 7 tahun terakhir membantu pelanggan menerapkan AI di tempat kerja.

Mereka tahu apa yang membuat penerapan berhasil (dan apa yang menyebabkan pemborosan waktu dan biaya). Kami bahkan berkolaborasi membuat panduan mendalam tentang cara menerapkan AI dengan benar.

1. Tentukan use case dan tujuan

Banyak perusahaan menambahkan AI hanya karena tren. Ini salah satu kesalahan paling umum dalam penerapan AI yang sering kami lihat.

Jika atasan Anda mewajibkan penggunaan AI, tidak masalah – tapi tugas Anda adalah memperjelas use case awalnya.

Mungkin Anda ingin mengurangi churn, meningkatkan konversi, atau memperbaiki penargetan.

Anda bisa (dan sebaiknya) memperluas penggunaan AI ke depannya. Tapi mulai dulu dengan tujuan yang jelas sebagai proyek percontohan.

2. Identifikasi data yang dibutuhkan

Machine learning tidak bisa berbuat banyak tanpa input yang tepat. Setelah memilih use case, langkah berikutnya adalah menentukan data apa yang dibutuhkan model untuk belajar.

Biasanya berupa contoh historis dari hasil yang ingin Anda prediksi, ditambah perilaku atau sinyal yang mendahuluinya.

Ambil tujuan Anda, lalu tentukan data apa yang mendukungnya:

• Memprediksi siapa yang kemungkinan akan konversi: Data hasil konversi, ditambah aktivitas sebelum konversi seperti klik iklan, kunjungan halaman, dan interaksi email.
• Personalisasi konten atau penawaran: Riwayat pembelian, perilaku penelusuran, penggunaan produk, metrik keterlibatan, dan sebagainya.
• Meningkatkan penargetan iklan: Data performa kampanye, demografi atau segmen audiens, jenis perangkat, serta tren waktu hingga konversi.

3. Pilih cara Anda menerapkan machine learning

Ada tiga cara utama untuk memasukkan machine learning ke alur kerja pemasaran Anda, tergantung seberapa banyak kustomisasi dan keterlibatan teknis yang Anda inginkan.

Fitur ML bawaan

Beberapa alat sudah dilengkapi machine learning — seperti optimasi waktu pengiriman, penilaian prospek, atau rekomendasi cerdas.

Ini butuh usaha minimal: setelah data Anda mengalir, model akan bekerja di belakang layar.

Aplikasi ML yang dapat dikustomisasi

Tingkat ini memberi Anda lebih banyak kendali. Anda tidak membangun modelnya, tapi Anda bisa mengatur data yang digunakan, menentukan ambang batas, atau menetapkan aksi dari output — misalnya memicu kampanye atau menandai prospek.

Model ML kustom sepenuhnya

Jika Anda butuh fleksibilitas lebih atau use case Anda tidak cocok dengan solusi siap pakai, Anda bisa bekerja sama dengan tim data untuk melatih model menggunakan data historis Anda sendiri.

Ini memberi Anda kendali penuh atas cara kerja model dan sumber belajarnya, tapi juga membutuhkan waktu dan keahlian teknis lebih banyak.

4. Latih atau aktifkan solusi Anda

Selanjutnya, Anda perlu memberi sistem contoh tentang seperti apa “keberhasilan”, agar sistem bisa mengenalinya secara mandiri.

Cara memulai tergantung pada level ML yang Anda gunakan:

• Fitur siap pakai: Hubungkan data Anda, aktifkan fitur tersebut, dan tentukan bagaimana hasilnya akan digunakan (seperti memicu kampanye atau memperbarui skor prospek).
  
  
• Aplikasi yang dapat dikustomisasi: Petakan input Anda, atur ambang batas atau logika, dan konfigurasikan bagaimana prediksi menggerakkan tindakan.
  
  
• Model kustom: Latih model Anda menggunakan data historis yang sudah diberi label — apa yang terjadi, apa yang berhasil — dan biarkan model mempelajari untuk memprediksi hasil serupa ke depannya.

5. Uji dan perbaiki outputnya

Mulai dari skala kecil. Jalankan model pada segmen atau kampanye terbatas dan bandingkan prediksinya dengan hasil nyata.

Jika ada yang terasa janggal — prospek yang diprioritaskan salah, rekomendasi aneh — bisa jadi masalah kualitas data atau model perlu penyesuaian.

(Penyempurnaan bukan kegagalan, itu bagian dari proses.)

6. Terapkan solusi

Setelah hasilnya memuaskan, hubungkan output ke alur kerja nyata Anda.

Bisa berarti menyinkronkan prediksi ke CRM, memicu otomatisasi, atau membiarkan agen AI mengambil langkah selanjutnya.

Pastikan insight tidak hanya tersimpan di dashboard. Itu cara termudah untuk membuang-buang uang pada investasi AI.

Alat Terbaik untuk Pemasaran dengan Machine Learning

‍

Ada beberapa perbedaan penting antara jenis alat yang bisa Anda gunakan.

Yang paling umum adalah AI add-on untuk produk yang sudah ada. Sebenarnya, gunakan saja jika tersedia, tapi sedikit catatan – kebanyakan masih belum terlalu bagus.

Lalu ada produk satu fungsi. Kalau Anda ingin menambah AI untuk satu kebutuhan spesifik, Anda akan memilih yang ini.

Contohnya: Membuat copy iklan, menilai prospek berdasarkan perilaku, atau merekomendasikan produk ke pengguna tertentu.

Dan terakhir, ada alat kustom, horizontal.

Seperti menerapkan agen AI yang menganalisis data dari CRM, platform analitik, dan alat email Anda untuk memberikan ringkasan dan rekomendasi mingguan.

1. Botpress

Botpress adalah pembuat agen AI serba bisa. Ini alat yang sangat fleksibel, jadi Anda bisa menyesuaikan agen AI untuk hampir semua tugas.

Anda bisa merancang bot sederhana yang mempersonalisasi dan mengirim email, atau menganalisis data Anda dan memberikan rekomendasi. Karena platformnya fleksibel, kemungkinannya tidak terbatas.

Namun jika Anda ingin membangun agen AI yang kompleks, Anda butuh keterampilan developer (atau bisa cari freelancer atau mitra AI).

Untuk proyek yang lebih sederhana, Botpress juga menyediakan pustaka integrasi siap pakai ke platform seperti HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack – hampir semua yang ada di stack pemasaran Anda.

Kami menggunakan agen Botpress untuk segala hal mulai dari mengirim email personal, melakukan intelijen kompetitif, hingga memantau penggunaan produk kami untuk insight.

Benar-benar bisa melakukan semuanya. Dan Anda bisa membangun agen AI secara gratis.

2. HubSpot

Jika Anda bekerja di pemasaran, kemungkinan besar Anda pernah menggunakan HubSpot. Jika sudah ada di stack Anda, dan Anda baru mulai mencoba workflow AI, ini add-on yang mudah.

Anda bisa menggunakan AI untuk penilaian prospek – menganalisis interaksi untuk memprioritaskan prospek. Anda juga bisa memakai asisten konten AI mereka untuk menghasilkan ide posting blog atau media sosial.

Ini pilihan bagus jika Anda pakai HubSpot dan ingin workflow Anda lebih canggih dengan AI. Kekurangannya? Fungsinya terbatas pada use case tertentu. Jika ingin kekuatan penuh machine learning, Anda mungkin perlu naik level.

Tapi, kalau kamu sudah menggunakan HubSpot, kenapa tidak mencoba fitur AI mereka juga?

3. Jacquard

Jacquard bukan sekadar pembuat copy. Tapi ya, tujuannya memang memperbaiki semua kata yang Anda kirim ke prospek dan pengguna.

Ini alat genAI yang dilatih dengan kumpulan data bahasa pemasaran yang sangat luas. Alih-alih menghasilkan kombinasi acak, alat ini bisa memprediksi mana yang paling efektif untuk audiens Anda. Jacquard belajar dari setiap kampanye yang dijalankan.

Platform ini menawarkan fitur pengujian waktu nyata dan prediksi performa, sehingga pengguna bisa mendapatkan gambaran detail tentang bagaimana email, blog, dan konten lainnya berjalan.

Jacquard paling cocok untuk tim dengan kebutuhan konten yang sangat besar, seperti bisnis e-commerce atau kreator konten. Atau siapa pun yang pekerjaannya berkaitan dengan uji a/b email.

4. PaveAI

Jika Anda butuh analis data junior, PaveAI bisa jadi pilihan. Platform ini mengambil data mentah dari Google Analytics, Facebook Ads, dan Twitter Ads, lalu mengubahnya menjadi wawasan yang bisa langsung digunakan.

Alih-alih harus memilah laporan yang tak ada habisnya, pengguna cukup menerima ringkasan singkat tentang apa yang berhasil dan tidak.

Anda juga bisa mempersonalisasi laporan sesuai tujuan tim Anda. Platform ini menganalisis jutaan insight untuk menemukan yang paling relevan bagi tim pemasaran Anda.

Jika Anda sangat peduli pada pengambilan keputusan berbasis data dan berbagai saluran pemasaran, sebaiknya coba lihat platform ini.

5. Pathematics

Pathmatics adalah platform intelijen pemasaran yang melacak bagaimana merek menjalankan iklan digital di berbagai platform seperti Facebook, Instagram, YouTube, TikTok, dan layanan OTT.

Platform ini mengumpulkan data tentang pengeluaran iklan, impresi, materi kreatif, dan jalur distribusi, membantu tim pemasaran melihat secara persis di mana dan bagaimana pesaing berinvestasi.

Kekuatan terbesar platform ini adalah seberapa banyak detail persaingan yang diungkapkannya, terutama bagi merek yang mengelola kampanye multi-channel. Bisa terasa membingungkan jika Anda belum terbiasa bekerja dengan data media, tetapi setelah Anda terbiasa, ini menjadi keunggulan nyata.

Pathmatics sangat cocok untuk agensi, tim media internal, dan pemasar yang ingin mendapatkan visibilitas persaingan yang lebih dalam.

6. Mailchimp

Jika Anda sudah lama di dunia pemasaran, pasti tahu Mailchimp. Ini adalah platform pemasaran umum yang – seperti HubSpot – kini juga dilengkapi fitur AI.

Fitur AI ini mencakup pembuatan konten yang dipersonalisasi, optimasi 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 untuk bisnis kecil hingga menengah yang ingin memanfaatkan AI tanpa perlu keahlian teknis mendalam.

7. Mutiny

Mutiny adalah platform AI tanpa kode yang membantu pemasar B2B mempersonalisasi pengalaman website untuk berbagai audiens tanpa bantuan tim teknis.

Platform ini terhubung dengan alat seperti Salesforce dan Segment untuk mengambil data firmografis dan perilaku, sehingga Anda bisa menargetkan pengunjung berdasarkan industri, ukuran perusahaan, atau perilaku.

Kekuatan utamanya adalah kemudahan dalam membuat halaman personal yang meningkatkan keterlibatan dan konversi. Namun, platform ini paling cocok untuk perusahaan dengan lalu lintas website dan data yang cukup untuk mendukung personalisasi — tim kecil mungkin kurang merasakan dampaknya.

Mutiny sangat cocok untuk tim pemasaran B2B yang menjalankan strategi berbasis akun dan ingin bergerak cepat tanpa terlalu bergantung pada developer.

Bawa wawasan AI ke KPI pemasaran Anda

Tim pemasaran berinvestasi pada AI untuk menghasilkan prospek, komunikasi, pengambilan keputusan, strategi, dan intelijen.

Botpress adalah platform agen AI untuk pembuat bot di semua level, lengkap dengan tutorial di YouTube dan Botpress Academy, pustaka integrasi siap pakai, serta template untuk membantu Anda memulai agen AI dengan cepat.

Mulai bangun hari ini. Gratis.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

1. Apa perbedaan AI dan machine learning dalam pemasaran?

Perbedaan antara AI dan machine learning adalah AI mengacu pada sistem apa pun yang dirancang untuk melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia (seperti personalisasi atau penargetan), sedangkan machine learning adalah bagian dari AI yang belajar dari data pemasaran historis (seperti perilaku pengguna) untuk membuat prediksi atau keputusan.

2. Berapa banyak data yang saya butuhkan untuk melatih model machine learning secara efektif?

Untuk melatih model machine learning secara efektif, Anda memerlukan setidaknya beberapa ribu contoh berlabel (seperti kampanye sebelumnya, perilaku pelanggan, atau konversi). Namun, jumlah pastinya tergantung pada jenis model dan tugasnya. Prediksi yang lebih kompleks seperti nilai seumur hidup pelanggan membutuhkan data lebih banyak dibandingkan tugas klasifikasi dasar.

3. Bagaimana saya tahu apakah penerapan machine learning saya berjalan dengan baik?

Anda tahu implementasi machine learning Anda berhasil jika menghasilkan peningkatan terukur pada metrik utama seperti rasio klik, konversi prospek, retensi, atau penjualan. Lakukan uji A/B dengan membandingkan hasil berbasis ML dengan hasil manual atau dasar, dan validasi prediksi dengan hasil nyata untuk memastikan akurasi.

4. Apa kesalahan terbesar yang sering dilakukan pemasar saat menerapkan ML?

Kesalahan terbesar pemasar saat menerapkan machine learning adalah menggunakannya tanpa tujuan jelas atau kriteria keberhasilan yang terukur. Tanpa menargetkan hasil spesifik – seperti menurunkan biaya akuisisi atau meningkatkan keterlibatan email – ML hanya menambah kompleksitas tanpa memberikan nilai.

5. Apakah saya perlu kemampuan coding atau ilmu data untuk mulai menggunakan ML dalam pemasaran?

Anda tidak perlu kemampuan coding atau ilmu data untuk mulai menggunakan ML karena alat (seperti HubSpot, Salesforce, atau Botpress) sudah menyematkan fitur ML dalam antarmuka yang mudah digunakan. Namun, untuk kustomisasi lanjutan, keahlian teknis akan memperluas kemampuan Anda.