Cara Melaksanakan Pembelajaran Mesin dalam Pemasaran [2025]

Saya seorang pemasar, dan saya menggunakan pembelajaran mesin setiap hari.

Sejujurnya, jika anda mahu menjadi yang terbaik dalam kerja anda, anda patut tahu bagaimana AI boleh digunakan dalam bidang anda.

(Dan saya betul-betul maksudkan, bukan sebab saya bekerja di syarikat agen AI.)

Pada pendapat saya, pemasaran adalah salah satu bidang paling berpotensi untuk aplikasi AI. Ia penuh dengan data, analitik, ramalan yang rumit, dan tingkah laku manusia yang sukar dijangka – memang sesuai untuk kecerdasan buatan.

Menambah pembelajaran mesin dalam tugas pemasaran boleh jadi seperti tambahan pada platform, chatbot perusahaan, atau agen LLM yang lebih kompleks.

Saya akan terangkan asas cara menambah pembelajaran mesin dalam tugas pemasaran harian anda – dan mudah-mudahan gandakan hasil anda – termasuk alat yang boleh membantu anda.

Apakah itu pembelajaran mesin dalam pemasaran?

Pembelajaran mesin dalam pemasaran merujuk kepada penggunaan algoritma yang belajar daripada data untuk mengautomasikan, mengoptimumkan, dan memperibadikan usaha pemasaran.

Daripada hanya bergantung pada intuisi manusia atau logik berasaskan peraturan, model pembelajaran mesin menganalisis set data besar untuk mengenal pasti corak, meramal hasil, dan membuat keputusan berdasarkan data pada skala besar.

Kenapa gunakan pembelajaran mesin dalam pemasaran?

Pembelajaran mesin mengurangkan tekaan dalam pemasaran dengan menunjukkan apa yang benar-benar berkesan, berdasarkan data sebenar.

Dengan bantuan AI, pasukan pemasaran boleh menganalisis lebih banyak data, bereksperimen dengan lebih terperinci, dan mempercepatkan tugasan harian.

Jika digunakan dengan betul, AI boleh membolehkan pasukan 2 orang melakukan kerja 10 orang.

9 Contoh Cara Menggunakan Pembelajaran Mesin dalam Pemasaran

1. Chatbot dan AI perbualan

Jika difikirkan, kebanyakan chatbot termasuk dalam kategori besar ‘pemasaran’.

Kami telah melancarkan ratusan ribu chatbot — dan kebanyakannya untuk penjanaan prospek AI atau sebagai bot sokongan pelanggan.

Tetapi AI perbualan boleh digunakan untuk hampir apa sahaja, dalaman atau luaran. Pasukan pemasaran kami menggunakan bot dan agen AI untuk:

• Menganalisis laman web pesaing dan memberi maklumat persaingan
• Menghantar emel susulan yang diperibadikan
• Menganalisis isyarat produk untuk mencadangkan siapa yang sesuai untuk naik taraf

2. Analitik ramalan

Pembelajaran mesin adalah asas kepada analitik ramalan. Ia menggunakan data sejarah berlabel — seperti prospek yang berjaya ditukar atau kempen yang menjana hasil — dan melatih model untuk mengenal pasti corak yang membawa kepada hasil tersebut.

Jika anda sudah menjejak penukaran, penglibatan, atau peringkat saluran jualan, anda boleh masukkan data itu ke dalam model pembelajaran terselia untuk mula menjana ramalan.

Selepas dilatih, model itu boleh memberi skor kepada prospek, kempen, atau pelanggan baru secara masa nyata berdasarkan sejauh mana mereka sepadan dengan isyarat kejayaan sebelum ini.

Hasilnya — seperti kebarangkalian penukaran atau jangkaan hasil — boleh dimasukkan ke papan pemuka, logik kempen, atau agen AI anda untuk membuat keputusan harian dengan lebih bijak dan pantas.

3. Pemasaran emel

Pembelajaran mesin boleh menaik taraf pemasaran emel daripada “hantar secara rawak” kepada “hantar mesej yang tepat pada masa yang tepat.”

Ia boleh meramal kadar buka emel, memperibadikan kandungan berdasarkan tingkah laku, atau mencadangkan produk mana yang patut dipaparkan dalam blok dinamik untuk setiap individu.

Seperti yang saya kongsikan tadi, bot pemasaran kami sendiri mengendalikan sebahagian daripada ini — seperti menarik data penglibatan produk untuk mencadangkan siapa yang patut menerima emel naik taraf ciri.

Tetapi walaupun tanpa sistem agen AI penuh, anda boleh gunakan ML untuk mengoptimumkan masa penghantaran, baris subjek, dan variasi kandungan. Anda hanya perlukan data prestasi emel terdahulu — buka, klik, penukaran — bersama model yang belajar corak yang membawa kepada penglibatan lebih baik.

4. Segmentasi pelanggan

Pembelajaran mesin membawa segmentasi jauh melangkaui demografi.

Ia mengelompokkan pelanggan anda berdasarkan tingkah laku sebenar mereka — seperti corak melayari, kekerapan pembelian, dan isyarat penglibatan — supaya anda boleh sesuaikan pemasaran mengikut tindakan, bukan hanya jawatan atau lokasi.

Untuk lakukan ini, eksport data tingkah laku seperti kekerapan pembelian, kebaruan, atau penglibatan ke dalam hamparan atau alat analitik, kemudian gunakan algoritma pengelompokan (seperti k-means) untuk mengelompokkan pelanggan serupa berdasarkan ciri tersebut.

Atau biarkan agen LLM lakukan kerja berat untuk anda. Manfaatkan sepenuhnya kecerdasan buatan itu.

Walaupun dengan tetapan asas, anda boleh temui corak tersembunyi — seperti kumpulan yang hanya membeli semasa jualan — yang boleh anda sasarkan secara berbeza.

5. Ramalan churn

Model pembelajaran mesin boleh mengenal pasti pelanggan yang berisiko untuk berhenti dengan belajar daripada tingkah laku lalu, seperti penurunan penggunaan, pembaharuan yang terlepas, atau tindak balas perlahan sebelum seseorang meninggalkan.

Model AI perlu dilatih dengan data sejarah — berlabel siapa yang churn dan siapa yang tidak — supaya ia boleh mengenal pasti tanda awal.

Model klasifikasi asas (seperti regresi logistik atau pokok keputusan) boleh dilatih untuk meramal risiko churn.

Jika anda tidak membina sendiri, cari platform atau alat yang membolehkan anda masukkan data berlabel — bukan nak bermegah, tapi platform kami boleh — dan secara automatik menjana skor risiko churn.

6. Cadangan peribadi

Anda sering menerima perkara ini. Cadangan berkuasa pembelajaran mesin boleh muncul dalam pelbagai bentuk:

• Mencadangkan produk di laman utama
• Memilih kandungan emel yang dilihat pengguna
• Mengisi troli secara automatik dengan tambahan yang mungkin sesuai
• Menyusun semula kandungan berdasarkan tingkah laku lalu seseorang

Di sebalik tabir, sistem ini menggunakan algoritma yang belajar daripada tingkah laku pengguna — apa yang diklik, dilihat, dibeli, atau diabaikan — dan membandingkan dengan orang lain yang bertindak serupa.

Untuk bermula, anda perlukan data interaksi pengguna (seperti paparan, klik, dan pembelian) dan model yang dilatih untuk mengenal pasti corak merentasi pengguna, seperti penapisan kolaboratif atau enjin cadangan asas.

Anda boleh bina ini dengan sumber sains data pasukan anda atau gunakan alat yang membolehkan anda masukkan data interaksi dan hasilkan cadangan peribadi secara dinamik di seluruh laman, emel, atau aplikasi anda.

7. Penetapan harga dinamik

Penetapan harga dinamik menggunakan pembelajaran mesin untuk melaraskan harga berdasarkan faktor seperti permintaan, tahap inventori, tingkah laku pengguna, atau masa dalam sehari.

Bagi pelanggan, ini mungkin bermakna melihat harga berbeza semasa waktu puncak, diskaun peribadi, atau pelarasan promosi masa nyata semasa jualan.

Untuk melaksanakannya, anda perlukan akses kepada sejarah harga, data jualan, dan isyarat kontekstual (seperti jumlah trafik atau tahap stok), kemudian gunakan model regresi untuk meramal harga optimum bagi situasi tertentu.

Dari situ, anda boleh tetapkan peraturan bila dan bagaimana untuk melaksanakan 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.

8. Penargetan dan pengoptimuman iklan

Tiada siapa mahu membazir bajet dengan memaparkan iklan yang salah kepada orang yang salah. Pembelajaran mesin membantu kita mengelakkan perkara itu.

Ia memantau prestasi kempen anda secara masa nyata, mengenal pasti apa yang berkesan (dan apa yang tidak), dan secara automatik mengarahkan perbelanjaan anda ke gabungan kreatif, audiens, dan penempatan terbaik.

Untuk bermula, pastikan anda ada data prestasi kempen yang bersih: klik, penukaran, maklumat audiens, jenis peranti, dan sebagainya.

Dari situ, anda atau ahli pasukan anda boleh melatih model untuk meramal tetapan mana yang memberi hasil terbaik, atau masukkan data anda ke dalam sistem yang melakukan kerja berat untuk anda.

9. Analisis sentimen

Analisis sentimen menggunakan pembelajaran mesin untuk memahami nada dan niat di sebalik apa yang orang katakan — seperti keterujaan, kekecewaan, kekeliruan, perubahan mood yang halus, dan sebagainya.

Ia boleh memproses sejumlah besar maklum balas teks terbuka dari tempat seperti ulasan, sembang sokongan, atau media sosial, dan melabelkannya dengan kategori emosi atau niat yang lebih terperinci.

Sebelum adanya AI dan pemprosesan bahasa semula jadi, analisis seperti ini pada skala besar memang tidak realistik — anda perlukan satu pasukan untuk membaca setiap mesej secara manual.

Kini, dengan model pra-latih dan saluran pemprosesan teks, anda boleh mengimbas, menanda, dan menjejak trend sentimen secara automatik dari masa ke masa, memberikan anda gambaran jelas tentang bagaimana audiens anda bertindak balas tanpa perlu semakan manual.

Cara Melaksanakan Pembelajaran Mesin dalam Pemasaran

Pasukan Customer Success kami telah menghabiskan 7 tahun membantu pelanggan melaksanakan AI di tempat kerja.

Mereka tahu apa yang menjadikan pelaksanaan berjaya (dan apa yang menyebabkan pembaziran masa dan wang). Kami sebenarnya telah bekerjasama untuk menghasilkan panduan mendalam tentang cara melaksanakan AI dengan betul.

1. Tetapkan kes penggunaan dan matlamat

Ramai syarikat menambah AI sekadar untuk menambahnya. Ini adalah salah satu kesilapan pelaksanaan AI yang paling biasa yang kami lihat syarikat lakukan.

Jika bos anda mengarahkan untuk memasukkan AI, itu tidak mengapa – tetapi tugas anda adalah untuk menentukan kes penggunaan permulaan.

Mungkin anda ingin mengurangkan churn, meningkatkan penukaran, atau memperbaiki penargetan.

Anda boleh (dan patut) memperluaskan penggunaan AI kemudian. Tetapi mulakan dengan matlamat yang jelas sebagai projek perintis.

2. Kenal pasti data yang diperlukan

Pembelajaran mesin tidak dapat berfungsi tanpa input yang betul. Selepas memilih kes penggunaan, langkah seterusnya ialah menentukan data apa yang diperlukan untuk model anda belajar.

Biasanya ini bermaksud contoh sejarah hasil yang anda ingin ramalkan, serta tingkah laku atau isyarat yang berlaku sebelum itu.

Ambil matlamat anda, kemudian tentukan data yang boleh menyokongnya:

• Meramalkan siapa yang berkemungkinan menukar: Hasil penukaran, serta aktiviti sebelum penukaran seperti klik iklan, lawatan halaman, dan penglibatan emel.
• Memperibadikan kandungan atau tawaran: Sejarah pembelian, tingkah laku melayari, penggunaan produk, metrik penglibatan, dan sebagainya.
• Memperbaiki penargetan iklan: Data prestasi kempen, demografi atau segmen audiens, jenis peranti, dan tren 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 tahap penyesuaian dan penglibatan teknikal yang anda mahukan.

Ciri ML sedia ada

Sesetengah alat sudah mempunyai pembelajaran mesin terbina — seperti pengoptimuman masa penghantaran, pemarkahan prospek, atau cadangan pintar.

Ini memerlukan usaha minimum: setelah data anda mengalir, model akan berfungsi secara automatik di belakang tabir.

Aplikasi ML boleh disesuaikan

Tahap ini memberi anda lebih kawalan. Anda tidak membina model, tetapi anda boleh tentukan data yang digunakan, tetapkan ambang, atau tentukan apa yang berlaku dengan output — seperti mencetuskan kempen atau menandakan prospek.

Model ML khusus sepenuhnya

Jika anda perlukan lebih fleksibiliti atau ada kes penggunaan yang tidak sesuai dengan penyelesaian sedia ada, 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 apa yang dipelajarinya, tetapi ia juga memerlukan masa dan kemahiran teknikal yang lebih tinggi.

4. Latih atau aktifkan penyelesaian anda

Kemudian anda perlu memberikan sistem contoh tentang apa yang dianggap "berjaya", supaya ia boleh mula mengenal pasti sendiri.

Cara anda bermula bergantung pada tahap ML yang anda gunakan:

• Ciri terbina dalam: Sambungkan data anda, aktifkan ciri ini, dan tentukan bagaimana hasilnya akan digunakan (seperti mencetuskan kempen atau mengemas kini skor prospek).
  
  
• Aplikasi boleh suai: Peta input anda, tetapkan ambang atau logik, dan konfigurasikan bagaimana ramalan memacu tindakan.
  
  
• Model tersuai: Latih model anda menggunakan data sejarah berlabel — apa yang berlaku, apa yang berkesan — dan biarkan ia belajar untuk meramalkan hasil serupa pada masa hadapan.

5. Uji dan perhalusi output

Mulakan dengan skala kecil. Jalankan model pada segmen atau kempen yang terhad dan bandingkan ramalannya dengan hasil sebenar.

Jika ada yang tidak kena — prospek salah diberi keutamaan, cadangan pelik — mungkin ada isu kualiti data atau model perlu ditala semula.

(Penambahbaikan bukan kegagalan, ia sebahagian daripada proses.)

6. Laksanakan penyelesaian

Apabila hasilnya sudah kukuh, sambungkan output kepada aliran kerja sebenar anda.

Ini mungkin bermakna menyelaraskan ramalan ke CRM anda, mencetuskan automasi, atau membenarkan ejen AI mengambil langkah seterusnya.

Pastikan maklumat tidak hanya terperap dalam papan pemuka. Itulah cara paling mudah untuk membazir pelaburan AI.

Alat Terbaik untuk Pemasaran dengan Pembelajaran Mesin

‍

Terdapat beberapa perbezaan penting antara jenis alat yang anda boleh gunakan.

Yang paling biasa ialah tambahan AI pada produk sedia ada. Secara jujur, gunakannya jika tersedia, tetapi satu peringatan – kebanyakannya masih belum cukup baik.

Kemudian ada produk satu guna. Jika anda mahu menambah AI untuk satu tujuan tertentu, anda akan memilih salah satu daripada ini.

Contohnya: Menjana salinan untuk iklan, memarkah prospek berdasarkan tingkah laku, atau mencadangkan produk kepada pengguna individu.

Dan akhirnya, kita ada alat tersuai, mendatar.

Seperti melaksanakan ejen AI yang menganalisis data dari CRM, platform analitik, dan alat emel anda untuk memberikan ringkasan mingguan dan cadangan.

1. Botpress

Botpress ialah pembina ejen AI serba lengkap. Ia adalah alat yang sangat fleksibel, jadi anda boleh sesuaikan ejen AI untuk hampir apa sahaja tugas.

Anda boleh mereka bot ringkas yang memperibadikan dan menghantar emel, atau menganalisis data anda dan memberikan cadangan. Oleh kerana ia adalah platform fleksibel, kemungkinannya tidak terhad.

Tetapi jika anda ingin membina ejen AI yang kompleks, anda perlukan kemahiran pembangun (atau anda boleh cari freelancer atau rakan AI).

Namun untuk projek yang lebih mudah, Botpress juga disertakan dengan pustaka integrasi sedia ada yang luas ke platform seperti HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack – hampir semua dalam rangkaian teknologi pemasaran anda.

Kami menggunakan ejen Botpress untuk segala-galanya daripada menghantar emel diperibadikan, menjalankan risikan pesaing, hingga memantau penggunaan produk kami untuk mendapatkan maklumat.

Ia benar-benar boleh melakukan semuanya. Dan anda boleh membina ejen AI secara percuma.

2. HubSpot

Jika anda bekerja dalam pemasaran, anda mungkin pernah menggunakan HubSpot sebelum ini. Jika ia sudah ada dalam rangkaian teknologi anda, dan anda baru mula mencuba aliran kerja AI, ia adalah tambahan yang mudah.

Anda boleh gunakan AI untuk pemarkahan prospek – ia menganalisis interaksi untuk memprioritikan prospek anda. Anda juga boleh gunakan pembantu kandungan AI mereka untuk menjana idea untuk blog atau siaran media sosial.

Ini adalah pilihan yang baik jika anda menggunakan HubSpot dan ingin menambah AI dalam aliran kerja anda. Kekurangannya? Ia tidak melangkaui kes penggunaan yang terhad. Jika anda mahu kuasa penuh pembelajaran mesin untuk hasil anda, anda mungkin perlu naik taraf.

Tapi kalau anda sudah menggunakan HubSpot, kenapa tidak cuba ciri AI mereka?

3. Jacquard

Jacquard lebih daripada sekadar penjana salinan. Tetapi ya, tujuannya adalah untuk memperbaiki semua perkataan yang anda hantar kepada prospek dan pengguna.

Ia adalah alat genAI yang dilatih dengan set data bahasa pemasaran yang luas. Berbanding menghasilkan kombinasi rawak, ia boleh meramalkan apa yang paling berkesan untuk audiens anda. Ia belajar dari setiap kempen yang dijalankan.

Platform ini menawarkan ciri ujian masa nyata dan ramalan prestasi, supaya pengguna dapat memahami secara terperinci bagaimana prestasi emel, blog, dan kandungan mereka yang lain.

Jacquard paling sesuai untuk pasukan yang mempunyai permintaan kandungan yang sangat tinggi, seperti perniagaan e-dagang atau pencipta kandungan. Atau sesiapa sahaja yang kerjanya banyak melakukan ujian a/b untuk emel.

4. PaveAI

Jika anda perlukan penganalisis data junior, PaveAI mungkin memadai. Ia mengambil data mentah daripada platform seperti Google Analytics, Facebook Ads dan Twitter Ads, kemudian menukarkannya kepada pandangan yang boleh diambil tindakan.

Daripada perlu meneliti laporan yang tidak berkesudahan, pengguna hanya perlu menerima ringkasan padat tentang apa yang berkesan dan apa yang tidak.

Anda juga boleh memperibadikan laporan berdasarkan matlamat khusus pasukan anda. Ia menganalisis berjuta-juta data untuk mengenal pasti yang paling relevan untuk pasukan pemasaran anda.

Jika anda sangat mementingkan keputusan berasaskan data dan pelbagai saluran pemasaran, ia mungkin patut dicuba.

5. Pathematics

Pathmatics ialah platform kecerdasan pemasaran yang menjejak bagaimana jenama menjalankan iklan digital di platform seperti Facebook, Instagram, YouTube, TikTok, dan perkhidmatan OTT.

Ia mengumpul data tentang perbelanjaan iklan, tontonan, bahan kreatif, dan laluan penyampaian, membantu pasukan pemasaran melihat dengan jelas di mana dan bagaimana pesaing melabur.

Kekuatan utama platform ini adalah pada tahap perincian persaingan yang didedahkan, terutamanya untuk jenama yang menguruskan kempen berbilang saluran. Ia mungkin kelihatan banyak jika anda tidak biasa dengan data media, tetapi setelah anda biasa, ia menjadi kelebihan sebenar.

Pathmatics sangat sesuai untuk agensi, pasukan media dalaman, dan pemasar yang mahukan gambaran persaingan yang lebih mendalam.

6. Mailchimp

Jika anda sudah lama dalam bidang ini, anda mungkin sudah kenal Mailchimp. Ia adalah platform pemasaran umum yang – seperti HubSpot – kini menawarkan ciri AI.

Tambahan AI ini merangkumi kandungan diperibadikan, pengoptimuman masa penghantaran, dan beberapa aspek lain. Contohnya, Email Content Generator menggunakan teknologi GPT untuk mencipta kempen emel yang disesuaikan mengikut industri dan suara jenama.

Mailchimp sangat berguna untuk perniagaan kecil dan sederhana yang ingin memanfaatkan AI tanpa memerlukan kepakaran teknikal yang mendalam.

7. Mutiny

Mutiny ialah platform AI tanpa kod yang membantu pemasar B2B memperibadikan pengalaman laman web untuk pelbagai audiens tanpa memerlukan bantuan jurutera.

Ia berhubung dengan alat seperti Salesforce dan Segment untuk menarik data firmografik dan tingkah laku, supaya anda boleh menyasarkan pelawat berdasarkan industri, saiz syarikat, atau tingkah laku.

Kekuatan utamanya adalah betapa mudahnya anda boleh mencipta halaman diperibadikan yang meningkatkan penglibatan dan penukaran. Namun, ia paling sesuai untuk syarikat yang mempunyai trafik laman web dan data yang mencukupi untuk benar-benar memacu pemperibadian — pasukan kecil mungkin mendapati impaknya kurang ketara.

Mutiny sangat sesuai untuk pasukan pemasaran B2B yang menjalankan strategi berasaskan akaun dan ingin bergerak pantas tanpa terlalu bergantung pada pembangun.

Bawa pandangan AI ke KPI pemasaran

Pasukan pemasaran sedang melabur dalam AI untuk penjanaan prospek, komunikasi, membuat keputusan, strategi, dan kecerdasan.

Botpress ialah platform ejen AI untuk pembina bot pada semua peringkat, lengkap dengan tutorial meluas di YouTube dan Botpress Academy, perpustakaan integrasi sedia guna, dan templat untuk membantu anda memulakan ejen AI dengan cepat.

Mula bina hari ini. Percuma.

Soalan Lazim

1. Apakah perbezaan antara AI dan pembelajaran mesin dalam pemasaran?

Perbezaan antara AI dan pembelajaran mesin ialah AI merujuk kepada mana-mana sistem yang direka untuk melaksanakan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia (seperti pemperibadian atau penyasaran), manakala pembelajaran mesin ialah cabang AI yang belajar daripada data pemasaran terdahulu (seperti tingkah laku pengguna) untuk membuat ramalan atau keputusan.

2. Berapa banyak data yang saya perlukan untuk melatih model pembelajaran mesin dengan berkesan?

Untuk melatih model pembelajaran mesin dengan berkesan, anda memerlukan sekurang-kurangnya beberapa ribu contoh berlabel (seperti kempen lalu, tingkah laku pelanggan, atau penukaran). Namun, jumlah sebenar bergantung pada jenis model dan tugas. Ramalan yang lebih kompleks seperti nilai hayat pelanggan memerlukan lebih banyak data berbanding tugas klasifikasi asas.

3. Bagaimana saya tahu jika pelaksanaan pembelajaran mesin saya berfungsi?

Anda tahu pelaksanaan pembelajaran mesin anda berfungsi apabila ia membawa kepada peningkatan ketara dalam metrik utama seperti kadar klik, penukaran prospek, pengekalan, atau jualan. Jalankan ujian A/B membandingkan hasil yang didorong ML dengan hasil manual atau asas, dan sahkan ramalan dengan keputusan sebenar untuk memastikan ketepatan.

4. Apakah kesilapan terbesar yang dilakukan oleh pemasar semasa melaksanakan pembelajaran mesin?

Kesilapan terbesar yang dilakukan pemasar apabila melaksanakan pembelajaran mesin ialah menggunakannya tanpa objektif yang jelas atau kriteria kejayaan yang boleh diukur. Tanpa menyasarkan hasil tertentu – seperti mengurangkan kos pemerolehan atau meningkatkan penglibatan emel – ML hanya menambah kerumitan tanpa memberikan nilai.

5. Adakah saya memerlukan kemahiran pengekodan atau sains data untuk mula menggunakan pembelajaran mesin dalam pemasaran?

Anda tidak memerlukan kemahiran pengaturcaraan atau sains data untuk mula menggunakan ML kerana alat (seperti HubSpot, Salesforce, atau Botpress) menyepadukan ciri ML ke dalam antara muka mesra pengguna. Namun, untuk penyesuaian lanjutan, kepakaran teknikal akan memperluaskan keupayaan anda.