- Pembelajaran mesin dalam pemasaran menggunakan model terdorong data untuk mengautomasikan dan mengoptimumkan tugas seperti pemarkahan petunjuk, pembahagian, ramalan dan pemesejan diperibadikan, menjadikan pemasaran lebih tepat dan berskala.
- Aplikasi ML popular termasuk chatbots, analitik ramalan, ramalan churn, harga dinamik dan sistem pengesyoran, semuanya memanfaatkan data sejarah untuk meramalkan gelagat pengguna dan meningkatkan ROI.
- Kejayaan pelaksanaan bergantung pada mentakrifkan matlamat yang jelas, mengumpul data berkualiti, memilih pendekatan ML yang betul (ciri prabina, alatan boleh disesuaikan atau model tersuai), dan menguji dan memperhalusi output secara berulang.
- Alat teratas untuk pemasar terdiri daripada alat tambah platform seperti HubSpot dan Mailchimp , kepada penyelesaian khusus seperti Jacquard untuk pengoptimuman salinan, Pathmatics untuk cerapan kompetitif dan pembina ejen AI yang fleksibel seperti Botpress .
Saya seorang pemasar, dan saya menggunakan pembelajaran mesin setiap hari.
Dan secara jujur, jika anda ingin menjadi yang terbaik dalam kerja anda, anda harus mengetahui cara AI boleh digunakan pada kerja anda.
(Dan saya bersumpah saya tidak hanya berkata demikian kerana saya bekerja untuk sebuah syarikat ejen AI.)
Pada pendapat saya, pemasaran adalah salah satu bidang yang paling bermanfaat untuk menggunakan AI. Ia penuh dengan data, analitik, ramalan rumit, tingkah laku manusia yang mengelirukan – ia sesuai untuk membawa masuk jenis kecerdasan kedua.
Menambah pembelajaran mesin dalam tugas pemasaran boleh kelihatan seperti alat tambah platform, chatbot perusahaan atau ejen LLM yang lebih kompleks.
Biar saya bawa anda melalui asas cara menambahkan pembelajaran mesin pada tugas pemasaran harian anda – dan semoga 10x ganda hasil anda – termasuk alatan yang boleh membawa anda ke sana.
Apakah pembelajaran mesin dalam pemasaran?
Pembelajaran mesin dalam pemasaran merujuk kepada penggunaan algoritma yang belajar daripada data untuk mengautomasikan, mengoptimumkan dan memperibadikan usaha pemasaran.
Daripada bergantung semata-mata pada intuisi manusia atau logik berasaskan peraturan, model pembelajaran mesin menganalisis set data yang besar untuk mendedahkan corak, meramalkan hasil dan membuat keputusan berdasarkan data pada skala.
Mengapa menggunakan pembelajaran mesin dalam pemasaran?
Pembelajaran mesin mengambil tekaan daripada pemasaran dengan menunjukkan kepada anda perkara yang sebenarnya berkesan, berdasarkan data sebenar.
Apabila didorong oleh AI, pasukan pemasaran boleh menganalisis lebih banyak data, bereksperimen dengan lebih terperinci dan mempercepatkan aliran kerja harian .
Apabila digunakan secara sengaja, AI boleh membenarkan pasukan 2 orang melakukan kerja 10 orang.
Contoh Cara Menggunakan Pembelajaran Mesin dalam Pemasaran

Chatbots dan AI perbualan
Apabila anda memikirkannya, kebanyakan chatbot berada di bawah kategori 'pemasaran' yang luas.
Kami telah menggunakan ratusan ribu bot sembang — dan kebanyakannya adalah untuk penjanaan petunjuk AI atau bot sokongan pelanggan .
Tetapi AI perbualan boleh mengendalikan hampir semua perkara, dalaman dan luaran. Pasukan pemasaran kami menggunakan bot dan ejen AI untuk:
- Menganalisis laman web pesaing dan menyediakan kecerdasan daya saing
- Hantar e-mel susulan yang diperibadikan
- Analisis isyarat produk untuk mencadangkan siapa yang terbaik untuk naik taraf
Analitis ramalan
Pembelajaran mesin ialah apa yang menguatkan analitik ramalan di sebalik tabir. Ia memerlukan data sejarah berlabel — seperti petunjuk mana yang akhirnya bertukar atau kempen mana yang mendorong hasil — dan melatih model untuk mengenali corak yang membawa kepada hasil tersebut .
Jika anda sudah menjejaki peringkat penukaran, penglibatan atau saluran paip, anda boleh memasukkan data tersebut ke dalam model pembelajaran yang diselia untuk mula menjana ramalan.
Setelah dilatih, model tersebut boleh menjaringkan petunjuk baharu, kempen atau pelanggan dalam masa nyata berdasarkan sejauh mana ia sepadan dengan isyarat kejayaan masa lalu.
Output - seperti kemungkinan penukaran atau hasil yang dijangkakan - kemudiannya boleh ditarik ke dalam papan pemuka, logik kempen atau ejen AI anda untuk membuat keputusan harian anda lebih bijak dan pantas.
Pemasaran e-mel
Pembelajaran mesin boleh meningkatkan tahap e-mel daripada "sembur dan berdoa" kepada "menghantar mesej yang sempurna pada masa yang sesuai."
Ia boleh meramalkan kadar terbuka, memperibadikan kandungan berdasarkan gelagat, atau bahkan mengesyorkan produk yang sepatutnya muncul dalam blok dinamik untuk setiap orang.
Seperti yang saya kongsikan di atas, bot pemasaran kami sendiri mengendalikan bahagian ini — seperti menarik data penglibatan produk untuk mencadangkan siapa yang patut mendapatkan e-mel peningkatan ciri.
Tetapi walaupun tanpa persediaan ejen AI penuh, anda boleh menggunakan ML untuk mengoptimumkan masa penghantaran, baris subjek dan variasi kandungan . Apa yang diperlukan ialah data prestasi e-mel sejarah — buka, klik, penukaran — dipasangkan dengan model yang mempelajari corak yang membawa kepada penglibatan yang lebih baik.
Pembahagian pelanggan
Pembelajaran mesin mengambil cara pembahagian melangkaui demografi.
Ia mengelompokkan pelanggan anda berdasarkan tingkah laku mereka sebenarnya — perkara seperti corak menyemak imbas, kekerapan pembelian dan isyarat penglibatan — supaya anda boleh menyesuaikan pemasaran anda dengan cara orang bertindak, bukannya jawatan dan lokasi kerja mereka.
Untuk melakukan ini, eksport data gelagat seperti kekerapan pembelian, keterkinian atau penglibatan ke dalam hamparan atau alat analitis, kemudian gunakan algoritma pengelompokan (seperti k-means) untuk mengumpulkan pelanggan yang serupa bersama berdasarkan ciri tersebut.
Atau biarkan ejen LLM melakukan tugasan berat untuk anda. Manfaatkan kecerdasan buatan itu sepenuhnya.
Malah persediaan asas boleh mendedahkan corak tersembunyi — seperti kumpulan yang hanya membeli semasa jualan — yang boleh anda sasarkan secara berbeza.
Ramalan churn
Model pembelajaran mesin boleh membenderakan pelanggan yang mungkin hilang dengan belajar daripada tingkah laku masa lalu, seperti penurunan dalam penggunaan, melangkau pembaharuan atau masa tindak balas yang perlahan sebelum seseorang pergi.
Model AI perlu dilatih mengenai data sejarah — dilabelkan dengan siapa yang mengocok dan siapa yang tidak — supaya ia boleh mengenal pasti tanda amaran awal.
Model klasifikasi asas (seperti regresi logistik atau pokok keputusan) kemudiannya boleh dilatih untuk meramalkan risiko churn.
Jika anda tidak mengekodnya sendiri, cari platform atau alatan yang membolehkan anda memasukkan data berlabel — bukan untuk bermegah, tetapi platform kami melakukannya — dan menjana skor risiko churn secara automatik.
Pengesyoran diperibadikan
Anda sentiasa menerima perkara ini. Pengesyoran yang dikuasakan pembelajaran mesin boleh mengambil pelbagai bentuk:
- Mencadangkan produk pada halaman utama
- Memilih kandungan e-mel yang dilihat pengguna
- Auto isi troli dengan kemungkinan tambahan
- Menyusun semula kandungan berdasarkan tingkah laku masa lalu seseorang
Di sebalik tabir, sistem ini menggunakan algoritma yang belajar daripada tingkah laku pengguna — perkara yang orang klik, lihat, beli atau abaikan — dan membandingkannya dengan orang lain yang bertindak serupa.
Untuk bermula, anda memerlukan data interaksi pengguna (seperti paparan, klik dan pembelian) dan model yang dilatih untuk mengesan corak merentas pengguna, seperti penapisan kolaboratif atau enjin pengesyoran asas.
Anda boleh membina ini dengan sumber sains data pasukan anda atau menggunakan alatan yang membolehkan anda memasukkan data interaksi dan menjana output diperibadikan secara dinamik merentas tapak, e-mel atau apl anda.
Harga dinamik
Penetapan harga dinamik menggunakan pembelajaran mesin untuk melaraskan harga berdasarkan perkara seperti permintaan, tahap inventori, gelagat pengguna atau masa dalam hari.
Bagi pelanggan, ia mungkin kelihatan seperti melihat harga yang berbeza semasa waktu sibuk, diskaun diperibadikan atau pelarasan promo masa nyata semasa jualan.
Untuk melaksanakan perkara ini, anda memerlukan akses kepada sejarah harga, data jualan dan isyarat kontekstual (seperti volum trafik atau tahap saham), kemudian gunakan model regresi untuk meramalkan harga optimum bagi situasi tertentu .
Dari situ, anda boleh menetapkan peraturan untuk masa dan cara menggunakan perubahan harga — sama ada melalui enjin harga yang disambungkan atau dengan memasukkan output model ke dalam sistem e-dagang anda untuk mengemas kini harga secara dinamik.
Penyasaran dan pengoptimuman iklan
Tiada siapa yang mahu membazir belanjawan memaparkan iklan yang salah kepada orang yang salah. Pembelajaran mesin membantu kita mengelakkannya.
Ia melihat prestasi kempen anda dalam masa nyata, mengambil kira perkara yang berkesan (dan apa yang tidak), dan secara automatik mengarahkan perbelanjaan anda ke arah gabungan kreatif, khalayak dan peletakan terbaik.
Bermula bermakna mempunyai data prestasi kempen yang bersih: klik, penukaran, butiran khalayak, jenis peranti, semua perkara yang baik itu.
Dari situ, anda atau seseorang dalam pasukan anda boleh melatih model untuk meramalkan persediaan yang memacu hasil yang terbaik, atau memasukkan data anda ke dalam sistem yang melakukan tugas berat untuk anda.
Analisis sentimen
Analisis sentimen menggunakan pembelajaran mesin untuk memahami nada dan niat di sebalik apa yang orang perkatakan — keterujaan, kekecewaan, kekeliruan, perubahan perasaan yang halus, dsb.
Ia boleh memproses sejumlah besar maklum balas teks terbuka daripada tempat seperti ulasan, sembang sokongan atau media sosial dan melabelkannya dengan kategori emosi atau berdasarkan niat yang bernuansa.
Sebelum AI dan pemprosesan bahasa semula jadi , jenis analisis pada skala ini tidak realistik — anda memerlukan pasukan membaca setiap mesej secara manual.
Kini, dengan model terlatih dan saluran paip teks, anda boleh mengimbas, menandai dan menjejaki aliran sentimen secara automatik dari semasa ke semasa, memberi anda bacaan yang jelas tentang cara khalayak anda bertindak balas tanpa kesesakan semakan manual.
Cara Melaksanakan Pembelajaran Mesin dalam Pemasaran

Pasukan Kejayaan Pelanggan kami telah menghabiskan 7 tahun yang lalu untuk membantu pelanggan menggunakan AI di tempat kerja.
Mereka tahu apa yang menjadikan penempatan berjaya (dan apa yang membawa kepada pembaziran masa dan wang). Kami sebenarnya bekerjasama dalam panduan mendalam tentang cara melaksanakan AI dengan betul.
1. Tentukan kes penggunaan dan matlamat
Satu tan syarikat menambah AI demi itu. Ini adalah salah satu kesilapan penggunaan AI yang paling biasa yang kami lihat syarikat lakukan.
Jika bos anda memberi mandat untuk memasukkan AI, itu tidak mengapa – tetapi tugas anda untuk menyelesaikan kes penggunaan permulaan.
Mungkin anda ingin mengurangkan churn, meningkatkan penukaran atau meningkatkan penyasaran.
Anda boleh (dan harus) mengembangkan cara anda menggunakan AI ke bawah. Tetapi mulakan dengan matlamat yang jelas yang boleh anda gunakan sebagai projek perintis.
2. Kenal pasti data yang anda perlukan
Pembelajaran mesin tidak boleh berbuat banyak tanpa input yang betul. Setelah anda memilih kes penggunaan, langkah seterusnya ialah memikirkan data yang model anda perlu pelajari.
Ini biasanya bermaksud contoh sejarah hasil yang anda cuba ramalkan, serta gelagat atau isyarat yang datang sebelum itu.
Ambil matlamat anda, kemudian tentukan data yang menyokongnya:
- Meramalkan orang yang mungkin menukar: Hasil penukaran, serta aktiviti prapenukaran seperti klik iklan, lawatan halaman dan penglibatan e-mel.
- Memperibadikan kandungan atau tawaran: Sejarah pembelian, gelagat penyemakan imbas, penggunaan produk, metrik penglibatan, dsb.
- Meningkatkan penyasaran iklan: Data prestasi kempen, demografi atau segmen khalayak, jenis peranti dan aliran masa ke penukaran.
3. Pilih cara anda akan menggunakan pembelajaran mesin
Terdapat tiga cara utama untuk membawa pembelajaran mesin ke dalam aliran kerja pemasaran anda, bergantung pada jumlah penyesuaian dan penglibatan teknikal yang anda perlukan.
Ciri ML prabina
Sesetengah alatan sudah disertakan dengan pembelajaran mesin terbina dalam — perkara seperti pengoptimuman masa hantar, pemarkahan petunjuk atau pengesyoran pintar.
Ini memerlukan usaha yang minimum: setelah data anda mengalir, model melakukan perkara di belakang tabir.
Aplikasi ML yang boleh disesuaikan
Tahap ini memberi anda lebih banyak input. Anda tidak membina model, tetapi anda boleh mengawal data yang digunakannya, menetapkan ambang atau menentukan perkara yang berlaku dengan output — seperti mencetuskan kempen atau membenderakan petunjuk.
Model ML tersuai sepenuhnya
Jika anda memerlukan lebih fleksibiliti atau mempunyai kes penggunaan yang tidak sesuai dengan penyelesaian luar biasa, anda boleh bekerjasama dengan pasukan data untuk melatih model menggunakan data sejarah anda sendiri.
Ini memberi anda kawalan penuh ke atas cara model berfungsi dan perkara yang dipelajari daripadanya, tetapi ia juga mengambil masa paling banyak dan kemahiran teknikal.
4. Latih atau aktifkan penyelesaian anda
Kemudian anda perlu memberikan contoh sistem tentang rupa "kejayaan", supaya ia boleh mula mengenalinya sendiri.
Cara anda bermula bergantung pada tahap ML yang anda gunakan:
- Ciri prabina : Sambungkan data anda, togol ciri ini dan tentukan cara output akan digunakan (seperti mencetuskan kempen atau mengemas kini skor petunjuk).
- Aplikasi boleh disesuaikan : Petakan input anda, tetapkan ambang atau logik dan konfigurasikan cara ramalan mendorong tindakan.
- Model tersuai : Latih model anda menggunakan data sejarah berlabel — perkara yang berlaku, perkara yang berkesan — dan biarkan ia belajar untuk meramalkan hasil yang serupa pada masa hadapan.
5. Uji dan perhalusi output
Mulakan dari kecil. Jalankan model pada segmen atau kempen terhad dan bandingkan ramalannya dengan hasil sebenar.
Jika sesuatu terasa tidak menyenangkan — petunjuk yang salah diutamakan, pengesyoran ganjil — ini mungkin isu kualiti data atau petanda model itu memerlukan penalaan.
(Pemurnian bukanlah kegagalan, ia adalah sebahagian daripada proses.)
6. Sebarkan penyelesaian
Setelah hasilnya kelihatan kukuh, sambungkan output ke aliran kerja sebenar anda.
Ini mungkin bermakna menyegerakkan ramalan ke CRM anda, mencetuskan automasi atau membiarkan ejen AI mengambil langkah seterusnya.
Pastikan cerapan tidak hanya diletakkan di papan pemuka. Itulah cara paling mudah untuk membazirkan wang pada pelaburan AI.
Alat Terbaik untuk Pemasaran dengan Pembelajaran Mesin
Terdapat beberapa perbezaan penting antara jenis alat yang boleh anda gunakan.
Yang paling biasa ialah alat tambah AI kepada produk sedia ada. Secara jujur, gunakannya jika ia tersedia untuk anda, tetapi satu kata berhati-hati – kebanyakannya masih belum begitu baik.
Kemudian terdapat produk sekali pakai . Jika anda ingin menambah AI dalam satu cara tertentu, anda akan membeli salah satu daripada ini.
Fikirkan: Menjana salinan untuk iklan, menjaringkan petunjuk berdasarkan tingkah laku atau mengesyorkan produk kepada pengguna individu.
Dan akhir sekali, kami mempunyai alatan tersuai, mendatar .
Seperti menggunakan ejen AI yang menganalisis data daripada CRM, platform analitik dan alat e-mel anda untuk memberi anda gambaran keseluruhan mingguan dan pengesyoran.
1. Botpress

Botpress ialah pembina ejen AI semua-dalam-satu. Ia adalah alat yang fleksibel sepenuhnya, jadi anda boleh menyesuaikan ejen AI untuk hampir sebarang tugas.
Anda boleh mereka bentuk bot ringkas yang memperibadikan dan menghantar e-mel, atau menganalisis data anda dan memberikan cadangan. Oleh kerana ia adalah platform yang fleksibel, kemungkinannya tidak berkesudahan.
Tetapi jika anda ingin membina ejen AI yang kompleks, anda memerlukan beberapa kemahiran pembangun (atau anda boleh mencari pekerja bebas atau rakan kongsi AI ).
Tetapi untuk projek yang lebih mudah, Botpress turut dilengkapi dengan perpustakaan integrasi pra-bina yang luas kepada platform seperti HubSpot, Salesforce, Calendly , Google Analytics , Zendesk , Mixpanel, Notion , Slack – kebanyakan segalanya dalam teknologi pemasaran anda stack .
Kami gunakan Botpress ejen untuk segala-galanya daripada menghantar e-mel yang diperibadikan, kepada menjalankan risikan kompetitif, kepada memantau penggunaan produk kami untuk mendapatkan cerapan.
Ia benar-benar boleh melakukan semuanya. Dan anda boleh membina ejen AI secara percuma.
2. HubSpot

Jika anda bekerja dalam pemasaran, anda mungkin telah menggunakan HubSpot pada satu ketika atau yang lain. Jika ia sudah dalam teknologi anda stack , dan anda sedang mengorak langkah kecil ke arah aliran kerja AI, ia adalah alat tambah yang mudah.
Anda boleh menggunakan AI untuk pemarkahan petunjuk – ia menganalisis interaksi untuk mengutamakan petunjuk anda. Anda juga boleh menggunakan pembantu kandungan AI mereka untuk menjana idea untuk catatan blog atau siaran media sosial.
Ini adalah pilihan yang bagus jika anda menggunakan HubSpot dan mahu AI-ify aliran kerja anda. Keburukan? Mereka tidak melampaui kes penggunaan sempit mereka. Jika anda mahukan kuasa penuh pembelajaran mesin dalam hasil anda, anda mungkin perlu meningkatkannya.
Tetapi hei, jika anda sudah menggunakan HubSpot, mengapa tidak mencuba ciri AI mereka?
3. Jacquard

Jacquard adalah lebih daripada penjana salinan. Tetapi ya, tujuannya adalah menambah baik semua perkataan yang anda hantar kepada prospek dan pengguna.
Ia adalah alat genAI yang dilatih pada set data bahasa pemasaran yang luas. Daripada membuang kombinasi rawak, ia boleh meramalkan apa yang akan menjadi hit terbesar dengan khalayak anda. Ia belajar daripada setiap kempen yang dijalankan.
Platform ini menawarkan ciri ujian masa nyata dan ramalan prestasi, jadi pengguna mendapat gambaran terperinci tentang prestasi e-mel, blog dan kandungan mereka yang lain.
Jacquard adalah yang terbaik untuk pasukan yang mempunyai permintaan kandungan yang hebat, seperti perniagaan e-dagang atau pencipta kandungan. Atau sesiapa sahaja yang hidupnya adalah mengenai e-mel ujian a/b.
4. PaveAI

Jika anda mahukan penganalisis data junior, PaveAI mungkin memotongnya. Ia mengambil data mentah daripada platform seperti Google Analytics , Iklan Facebook dan Iklan Twitter, dan ia menterjemahkannya ke dalam cerapan yang boleh diambil tindakan.
Daripada menyaring laporan yang tidak berkesudahan, pengguna hanya boleh menerima ringkasan ringkas tentang perkara yang berkesan dan apa yang tidak.
Anda juga boleh memperibadikan laporan berdasarkan matlamat khusus pasukan anda. Ia menganalisis berjuta-juta cerapan untuk mengenal pasti yang paling relevan untuk pasukan pemasaran anda.
Jika anda sangat mengambil berat tentang membuat keputusan berasaskan data dan saluran pemasaran yang berbeza, ia mungkin berbaloi untuk menyemaknya.
5. Pathematics

Pathmatics ialah platform risikan pemasaran yang menjejaki cara jenama menjalankan iklan digital merentas platform seperti Facebook, Instagram , YouTube, TikTok dan perkhidmatan OTT.
Ia mengumpul data tentang perbelanjaan iklan, tera, kreatif dan laluan penyampaian, membantu pasukan pemasaran melihat dengan tepat di mana dan cara pesaing melabur.
Kekuatan terbesar platform ialah sejauh mana perincian kompetitif yang didedahkan, terutamanya untuk jenama yang menguruskan kempen berbilang saluran. Banyak perkara yang perlu diselesaikan jika anda tidak biasa menggunakan data media, tetapi apabila anda membiasakan diri, ia menjadi kelebihan yang nyata.
Pathmatics sesuai untuk agensi, pasukan media dalaman dan pemasar yang mahukan keterlihatan daya saing yang lebih mendalam.
6. Mailchimp

Jika anda pernah berada di sekitar, anda mungkin tahu Mailchimp . Ia adalah platform pemasaran umum yang – sama seperti HubSpot – kini dilengkapi dengan ciri AI.
Alat tambah AI ini merangkumi kandungan yang diperibadikan, mengoptimumkan masa penghantaran dan beberapa aspek lain. Sebagai contoh, Penjana Kandungan E-mel menggunakan GPT teknologi untuk mencipta kempen e-mel yang disesuaikan berdasarkan suara industri dan jenama.
Mailchimp amat bermanfaat untuk perniagaan kecil hingga sederhana yang ingin memanfaatkan AI tanpa kepakaran teknikal yang meluas.
7. Pemberontakan

Mutiny ialah platform AI tanpa kod yang membantu pemasar B2B memperibadikan pengalaman tapak web untuk khalayak yang berbeza tanpa memerlukan bantuan kejuruteraan.
Ia berhubung dengan alatan seperti Salesforce dan Segment untuk menarik data firma dan tingkah laku, supaya anda boleh menyasarkan pelawat berdasarkan industri, saiz syarikat atau gelagat.
Kekuatan terbesarnya ialah betapa mudahnya ia membolehkan anda membuat halaman diperibadikan yang meningkatkan penglibatan dan penukaran. Walau bagaimanapun, ia paling sesuai untuk syarikat yang mempunyai trafik dan data tapak web yang mencukupi untuk benar-benar menyemarakkan pemperibadian — pasukan yang lebih kecil mungkin mendapati ia kurang memberi kesan.
Pemberontakan sangat sesuai untuk pasukan pemasaran B2B yang menjalankan strategi berasaskan akaun yang ingin bergerak pantas tanpa banyak bergantung pada pembangun.
Bawa cerapan AI kepada KPI pemasaran
Pasukan pemasaran melabur dalam AI untuk penjanaan utama, komunikasi, membuat keputusan, strategi dan kecerdasan.
Botpress ialah platform ejen AI untuk pembina bot dari semua peringkat, lengkap dengan tutorial yang meluas di YouTube dan Academy Botpress , perpustakaan integrasi pra-bina dan templat untuk mengeluarkan ejen AI anda dengan cepat.
Mula membina hari ini. Ia percuma.
Soalan yang kerap ditanya
Apakah perbezaan antara AI dan pembelajaran mesin dalam pemasaran?
AI meliputi apa sahaja yang menjadikan mesin bertindak pintar. Pembelajaran mesin adalah sebahagian daripada itu, di mana komputer belajar daripada data untuk membuat keputusan yang lebih baik. Dalam pemasaran, ML ialah otak di belakang tabir yang menguasai perkara seperti ramalan dan pemarkahan petunjuk.
Berapa banyak data yang saya perlukan untuk melatih model pembelajaran mesin dengan berkesan?
Biasanya beberapa ribu titik data berlabel adalah permulaan yang baik. Lebih konsisten dan relevan data anda, lebih baik hasil anda.
Bagaimanakah saya tahu jika pelaksanaan pembelajaran mesin saya berfungsi?
Lihat hasil anda. Jika model menjalankan tugasnya, anda akan melihat peningkatan dalam metrik utama anda. Mulakan sedikit, uji dan lihat bagaimana ramalannya stack menentang realiti.
Apakah kesilapan terbesar yang dilakukan oleh pemasar semasa melaksanakan pembelajaran mesin?
Melompat masuk tanpa matlamat yang jelas. Hanya menambah AI untuk kepentingannya tidak membantu. Langkah pintar adalah untuk memilih satu kes penggunaan, seperti mengurangkan churn atau meningkatkan penyasaran iklan dan fokus untuk membuat kerja itu terlebih dahulu.
Adakah saya memerlukan kemahiran pengekodan atau sains data untuk mula menggunakan ML dalam pemasaran?
Tidak. Banyak alat pemasaran mempunyai pembelajaran mesin terbina dalam, tiada pengekodan diperlukan. Tetapi jika anda ingin melakukan sesuatu yang lebih maju atau benar-benar tersuai, mempunyai seseorang dalam pasukan anda dengan set kemahiran teknikal membantu.