Como Implementar Machine Learning no Marketing [2025]

Sou profissional de marketing e uso machine learning todos os dias.

E, sinceramente, se você quer ser o melhor no seu trabalho, precisa estar por dentro de como a IA pode ser aplicada ao seu dia a dia.

(E juro que não estou dizendo isso só porque trabalho em uma empresa de agentes de IA.)

Na minha opinião, marketing é uma das áreas mais promissoras para aplicar IA. É um campo cheio de dados, análises, previsões desafiadoras, comportamento humano confuso – perfeito para trazer um novo tipo de inteligência.

Adicionar machine learning às tarefas de marketing pode ser feito com complementos de plataforma, chatbots corporativos ou até agentes LLM mais avançados.

Vou te mostrar o básico de como adicionar machine learning às suas tarefas diárias de marketing – e, quem sabe, multiplicar seus resultados por 10 – incluindo as ferramentas que podem te ajudar nisso.

O que é aprendizado de máquina no marketing?

Machine learning no marketing é o uso de algoritmos que aprendem com dados para automatizar, otimizar e personalizar ações de marketing.

Em vez de depender só da intuição humana ou de regras fixas, modelos de machine learning analisam grandes volumes de dados para identificar padrões, prever resultados e tomar decisões baseadas em dados em larga escala.

Por que usar machine learning no marketing?

Machine learning elimina o achismo do marketing ao mostrar o que realmente funciona, com base em dados reais.

Com o apoio da IA, equipes de marketing podem analisar mais dados, testar de forma mais detalhada e acelerar tarefas do dia a dia.

Quando aplicada de forma estratégica, a IA pode permitir que uma equipe de 2 pessoas faça o trabalho de 10.

9 exemplos de como usar machine learning no marketing

1. Chatbots e IA conversacional

Se você pensar bem, a maioria dos chatbots se encaixa na categoria ampla de ‘marketing’.

Já implantamos centenas de milhares de chatbots — e a maioria deles é para geração de leads com IA ou bots de suporte ao cliente.

Mas a IA conversacional pode lidar com quase tudo, tanto internamente quanto externamente. Nosso time de marketing usa bots e agentes de IA para:

• Analisar sites de concorrentes e fornecer inteligência competitiva
• Enviar e-mails de acompanhamento personalizados
• Analisar sinais de uso do produto para sugerir quem está pronto para um upgrade

2. Análise preditiva

Machine learning é o que impulsiona a análise preditiva nos bastidores. Ele usa dados históricos rotulados — como quais leads converteram ou quais campanhas geraram receita — e treina um modelo para reconhecer os padrões que levaram a esses resultados.

Se você já acompanha conversões, engajamento ou etapas do funil, pode alimentar esses dados em um modelo de aprendizado supervisionado para começar a gerar previsões.

Depois de treinado, esse modelo pode pontuar novos leads, campanhas ou clientes em tempo real com base em quão próximos eles estão dos sinais de sucesso anteriores.

Os resultados — como probabilidade de conversão ou receita esperada — podem ser integrados aos seus dashboards, lógica de campanhas ou agentes de IA para tornar suas decisões diárias mais inteligentes e rápidas.

3. E-mail marketing

Machine learning pode transformar o e-mail de “disparar para todo mundo” para “enviar a mensagem certa na hora certa”.

Ele pode prever taxas de abertura, personalizar conteúdo com base no comportamento ou até recomendar qual produto deve aparecer em um bloco dinâmico para cada pessoa.

Como mencionei acima, nossos próprios bots de marketing cuidam de partes disso — como puxar dados de engajamento do produto para sugerir quem deve receber um e-mail de upgrade de recurso.

Mas mesmo sem um agente de IA completo, você pode usar ML para otimizar horários de envio, linhas de assunto e variações de conteúdo. Basta ter dados históricos de desempenho de e-mails — aberturas, cliques, conversões — junto com um modelo que aprende quais padrões geram mais engajamento.

4. Segmentação de clientes

Machine learning leva a segmentação muito além da demografia.

Ele agrupa seus clientes com base em como eles realmente se comportam — coisas como padrões de navegação, frequência de compras e sinais de engajamento — para que você possa personalizar seu marketing de acordo com as ações das pessoas, em vez do cargo ou localização delas.

Para isso, exporte dados comportamentais como frequência de compra, tempo desde a última compra ou engajamento para uma planilha ou ferramenta de análise, depois use um algoritmo de clusterização (como k-means) para agrupar clientes semelhantes com base nessas características.

Ou deixe um agente LLM fazer o trabalho pesado por você. Aproveite ao máximo essa inteligência artificial.

Mesmo uma configuração simples pode revelar padrões ocultos — como um grupo que só compra em promoções — que você pode abordar de forma diferente.

5. Previsão de churn

Modelos de machine learning podem identificar quais clientes provavelmente vão desaparecer aprendendo com comportamentos passados, como queda no uso, renovações perdidas ou respostas lentas antes de alguém sair.

Um modelo de IA precisa ser treinado com dados históricos — rotulados com quem saiu e quem ficou — para identificar sinais de alerta antecipados.

Um modelo básico de classificação (como regressão logística ou árvores de decisão) pode então ser treinado para prever o risco de churn.

Se você não for programar isso, procure plataformas ou ferramentas que permitam inserir dados rotulados — sem querer me gabar, mas nossa plataforma faz isso — e gerar automaticamente pontuações de risco de churn.

6. Recomendações personalizadas

Você recebe isso o tempo todo. Recomendações baseadas em machine learning podem aparecer de várias formas:

• Sugerir produtos na página inicial
• Escolher qual conteúdo de e-mail o usuário verá
• Preencher automaticamente o carrinho com possíveis adicionais
• Reordenar conteúdos com base no histórico do usuário

Nos bastidores, esses sistemas usam algoritmos que aprendem com o comportamento do usuário — o que as pessoas clicam, veem, compram ou ignoram — e comparam com outros que agem de forma parecida.

Para começar, você vai precisar de dados de interação dos usuários (como visualizações, cliques e compras) e de um modelo treinado para identificar padrões entre usuários, como filtragem colaborativa ou um mecanismo básico de recomendação.

Você pode construir isso com recursos de ciência de dados do seu time ou usar ferramentas que permitem conectar dados de interação e gerar recomendações personalizadas dinamicamente no seu site, e-mails ou app.

7. Precificação dinâmica

Precificação dinâmica usa machine learning para ajustar preços com base em demanda, nível de estoque, comportamento do usuário ou até horário do dia.

Para o cliente, isso pode significar ver preços diferentes em horários de pico, descontos personalizados ou ajustes de promoções em tempo real durante uma oferta.

Para implementar, você vai precisar de acesso ao histórico de preços, dados de vendas e sinais de contexto (como volume de tráfego ou estoque), depois usar um modelo de regressão para prever o preço ideal para cada situação.

A partir daí, você pode definir regras para quando e como aplicar mudanças de preço — seja por um motor de precificação conectado ou alimentando os resultados do modelo no seu sistema de e-commerce para atualizar os preços dinamicamente.

8. Segmentação e otimização de anúncios

Ninguém quer desperdiçar orçamento mostrando o anúncio errado para a pessoa errada. Machine learning ajuda a evitar isso.

Ele acompanha o desempenho das campanhas em tempo real, identifica o que está funcionando (e o que não está) e direciona automaticamente o investimento para as melhores combinações de criativo, público e posicionamento.

Para começar, é preciso ter dados limpos de desempenho das campanhas: cliques, conversões, detalhes do público, tipos de dispositivos, tudo isso.

A partir daí, você ou alguém do seu time pode treinar um modelo para prever quais configurações trazem os melhores resultados, ou conectar seus dados a um sistema que faz esse trabalho para você.

9. Análise de sentimento

A análise de sentimento utiliza aprendizado de máquina para entender o tom e a intenção por trás do que as pessoas dizem — empolgação, frustração, confusão, mudanças sutis de humor, etc.

Ela pode processar grandes volumes de feedback em texto aberto vindos de avaliações, chats de suporte ou redes sociais, e classificar com categorias emocionais ou de intenção mais detalhadas.

Antes da IA e do processamento de linguagem natural, esse tipo de análise em escala não era viável — seria necessário um time lendo cada mensagem manualmente.

Agora, com modelos pré-treinados e pipelines de texto, você pode escanear, rotular e acompanhar tendências de sentimento automaticamente ao longo do tempo, tendo uma visão clara de como seu público está reagindo, sem o gargalo da revisão manual.

Como implementar aprendizado de máquina no marketing

Nossa equipe de Sucesso do Cliente passou os últimos 7 anos ajudando clientes a implementar IA no trabalho.

Eles sabem o que faz um projeto de IA ser bem-sucedido (e o que leva à perda de tempo e dinheiro). Inclusive, colaboramos juntos em um guia detalhado sobre como implementar IA corretamente.

1. Defina o caso de uso e os objetivos

Muitas empresas adicionam IA só por adicionar. Esse é um dos erros mais comuns ao implementar IA que vemos acontecer.

Se seu chefe pediu para incorporar IA, tudo bem – mas é seu papel definir claramente os casos de uso iniciais.

Talvez você queira reduzir churn, aumentar conversões ou melhorar a segmentação.

Você pode (e deve) expandir o uso da IA depois. Mas comece com um objetivo claro, que sirva como projeto piloto.

2. Identifique os dados necessários

O aprendizado de máquina não faz muito sem os dados certos. Depois de escolher o caso de uso, o próximo passo é entender quais dados seu modelo vai precisar para aprender.

Normalmente, isso significa exemplos históricos do resultado que você quer prever, além dos comportamentos ou sinais que vieram antes.

Pegue seu objetivo e descubra quais dados o sustentam:

• Prever quem tem mais chance de converter: Resultados de conversão, além de atividades antes da conversão, como cliques em anúncios, visitas a páginas e engajamento em e-mails.
• Personalização de conteúdo ou ofertas: histórico de compras, comportamento de navegação, uso do produto, métricas de engajamento, etc.
• Segmentação aprimorada de anúncios: dados de desempenho de campanhas, dados demográficos ou segmentos de público, tipos de dispositivos e tendências de tempo até a conversão.

3. Escolha como aplicar o aprendizado de máquina

Existem três formas principais de trazer machine learning para o seu marketing, dependendo do quanto você quer personalizar e se envolver tecnicamente.

Recursos de ML pré-construídos

Algumas ferramentas já vêm com aprendizado de máquina integrado — como otimização do horário de envio, pontuação de leads ou recomendações inteligentes.

Essas exigem pouco esforço: com seus dados conectados, o modelo trabalha nos bastidores.

Aplicações de ML personalizáveis

Nesse nível, você tem mais controle. Você não constrói o modelo, mas pode definir quais dados ele usa, ajustar limites ou definir o que acontece com o resultado — como disparar uma campanha ou marcar um lead.

Modelos de ML totalmente personalizados

Se você precisa de mais flexibilidade ou tem um caso de uso que não se encaixa nas soluções prontas, pode trabalhar com uma equipe de dados para treinar um modelo usando seus próprios dados históricos.

Assim, você tem controle total sobre como o modelo funciona e de onde ele aprende, mas também exige mais tempo e conhecimento técnico.

4. Treine ou ative sua solução

Depois, você vai precisar fornecer exemplos de como é um “sucesso” para o sistema, para que ele comece a reconhecer isso sozinho.

Como começar depende do nível de ML escolhido:

• Recursos prontos: conecte seus dados, ative o recurso e defina como o resultado será utilizado (como disparar uma campanha ou atualizar a pontuação de um lead).
  
  
• Aplicações personalizáveis: mapeie suas entradas, defina limites ou lógicas e configure como as previsões vão direcionar as ações.
  
  
• Modelos personalizados: treine seu modelo usando dados históricos rotulados — o que aconteceu, o que funcionou — e permita que ele aprenda a prever resultados semelhantes no futuro.

5. Teste e ajuste o resultado

Comece pequeno. Rode o modelo em um segmento ou campanha limitada e compare as previsões com os resultados reais.

Se algo parecer estranho — leads errados priorizados, recomendações esquisitas — pode ser um problema de qualidade dos dados ou sinal de que o modelo precisa de ajustes.

(Ajustar não é fracasso, faz parte do processo.)

6. Implemente a solução

Quando os resultados estiverem bons, conecte a saída aos seus fluxos de trabalho reais.

Isso pode significar sincronizar previsões com seu CRM, disparar automações ou deixar um agente de IA tomar a próxima ação.

Garanta que os insights não fiquem apenas em um dashboard. Esse é o jeito mais fácil de desperdiçar dinheiro com IA.

Melhores ferramentas para marketing com aprendizado de máquina

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Existem algumas diferenças importantes entre os tipos de ferramentas que você pode usar.

A mais comum são os complementos de IA para produtos já existentes. Sinceramente, use-os se estiverem disponíveis, mas um aviso — a maioria ainda não é tão boa assim.

Depois, existem os produtos de uso único. Se você quer adicionar IA de uma forma específica, vai acabar comprando um desses.

Exemplo: gerar textos para anúncios, pontuar leads com base em comportamento ou recomendar produtos para usuários individuais.

E, por fim, temos as ferramentas customizáveis e horizontais.

Como implantar um agente de IA que analisa dados do seu CRM, plataforma de análise e ferramenta de e-mail para fornecer resumos e recomendações semanais.

1. Botpress

Botpress é um construtor de agentes de IA tudo-em-um. É uma ferramenta totalmente flexível, então você pode personalizar agentes de IA para praticamente qualquer tarefa.

Você pode criar bots simples que personalizam e enviam e-mails, ou analisam seus dados e fornecem recomendações. Como é uma plataforma flexível, as possibilidades são infinitas.

Mas se você quiser criar agentes de IA mais complexos, vai precisar de algumas habilidades de desenvolvedor (ou pode contratar um freelancer ou parceiro de IA).

Para projetos mais simples, o Botpress também oferece uma biblioteca extensa de integrações prontas para plataformas como HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack – praticamente tudo do seu stack de marketing.

Usamos agentes Botpress para tudo: desde envio de e-mails personalizados, inteligência competitiva, até monitoramento do uso do nosso produto para obter insights.

Ele realmente faz de tudo. E você pode criar um agente de IA gratuitamente.

2. HubSpot

Se você trabalha com marketing, provavelmente já usou o HubSpot em algum momento. Se ele já faz parte do seu stack e você quer dar os primeiros passos com IA, é um complemento fácil.

Você pode usar IA para pontuação de leads — ela analisa interações para priorizar seus leads. Também pode usar o assistente de conteúdo com IA para gerar ideias de posts para blog ou redes sociais.

São ótimas opções se você já usa HubSpot e quer trazer IA para seus fluxos de trabalho. O lado negativo? Elas não vão além desses usos específicos. Se quiser todo o potencial do aprendizado de máquina, talvez precise ir além.

Mas olha, se você já usa o HubSpot, por que não experimentar os recursos de IA deles?

3. Jacquard

Jacquard é mais do que um gerador de textos. Mas sim, o objetivo é melhorar todas as palavras que você envia para leads e usuários.

É uma ferramenta de genAI treinada em um grande conjunto de dados de linguagem de marketing. Em vez de criar combinações aleatórias, ela prevê o que vai ter mais impacto com seu público. Aprende com cada campanha executada.

A plataforma oferece recursos de teste em tempo real e previsão de desempenho, permitindo que os usuários tenham uma visão detalhada de como seus e-mails, blogs e outros conteúdos estão performando.

Jacquard é ideal para equipes com demandas enormes de conteúdo, como empresas de e-commerce ou criadores de conteúdo. Ou para quem vive fazendo testes A/B em e-mails.

4. PaveAI

Se você procura um analista de dados júnior, o PaveAI pode ser suficiente. Ele pega dados brutos de plataformas como Google Analytics, Facebook Ads e Twitter Ads, e os transforma em insights acionáveis.

Em vez de analisar relatórios intermináveis, os usuários recebem resumos objetivos sobre o que está funcionando e o que não está.

Você também pode personalizar os relatórios de acordo com os objetivos específicos da sua equipe. Ele analisa milhões de dados para identificar os mais relevantes para o seu time de marketing.

Se você valoriza decisões baseadas em dados e trabalha com vários canais de marketing, vale a pena conferir.

5. Pathmatics

Pathmatics é uma plataforma de inteligência de marketing que monitora como marcas veiculam anúncios digitais em plataformas como Facebook, Instagram, YouTube, TikTok e serviços OTT.

Ela coleta dados sobre investimento em anúncios, impressões, criativos e caminhos de entrega, ajudando equipes de marketing a enxergar exatamente onde e como os concorrentes estão investindo.

O maior diferencial da plataforma é o nível de detalhe competitivo que ela revela, especialmente para marcas que gerenciam campanhas em múltiplos canais. Pode ser muita informação para quem não está acostumado a trabalhar com dados de mídia, mas, depois de se familiarizar, vira uma grande vantagem.

Pathmatics é ideal para agências, equipes internas de mídia e profissionais de marketing que buscam uma visão competitiva mais profunda.

6. Mailchimp

Se você já está no mercado, provavelmente conhece o Mailchimp. É uma plataforma de marketing geral que – assim como o HubSpot – agora conta com recursos de IA.

Esses recursos de IA incluem conteúdo personalizado, otimização de horários de envio e outros aspectos. Por exemplo, o Gerador de Conteúdo de E-mail usa tecnologia GPT para criar campanhas de e-mail personalizadas com base no setor e no tom da marca.

O Mailchimp é especialmente útil para pequenas e médias empresas que querem aproveitar a IA sem precisar de conhecimento técnico avançado.

7. Mutiny

Mutiny é uma plataforma de IA sem código que ajuda profissionais de marketing B2B a personalizar experiências em sites para diferentes públicos, sem depender da equipe de engenharia.

Ele se conecta a ferramentas como Salesforce e Segment para importar dados firmográficos e comportamentais, permitindo segmentar visitantes por setor, porte da empresa ou comportamento.

Seu maior destaque é a facilidade para criar páginas personalizadas que aumentam o engajamento e as conversões. Porém, é mais indicada para empresas com tráfego e dados suficientes para alimentar a personalização — equipes menores podem sentir menos impacto.

Mutiny é uma ótima escolha para equipes de marketing B2B que trabalham com estratégias baseadas em contas e querem agir rápido sem depender muito de desenvolvedores.

Leve insights de IA para os KPIs de marketing

Equipes de marketing estão investindo em IA para geração de leads, comunicação, tomada de decisão, estratégia e inteligência.

Botpress é uma plataforma de agentes de IA para criadores de bots de todos os níveis, com tutoriais completos no YouTube e na Botpress Academy, biblioteca de integrações prontas e modelos para colocar seu agente de IA em funcionamento rapidamente.

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Perguntas Frequentes

1. Qual a diferença entre IA e aprendizado de máquina no marketing?

A diferença entre IA e aprendizado de máquina é que IA se refere a qualquer sistema projetado para executar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana (como personalização ou segmentação), enquanto o aprendizado de máquina é um subconjunto da IA que aprende a partir de dados históricos de marketing (como comportamento do usuário) para fazer previsões ou tomar decisões.

2. De quantos dados eu preciso para treinar um modelo de aprendizado de máquina de forma eficaz?

Para treinar um modelo de aprendizado de máquina de forma eficaz, você precisa de pelo menos alguns milhares de exemplos rotulados (como campanhas anteriores, comportamento de clientes ou conversões). Porém, a quantidade exata depende do tipo de modelo e da tarefa. Previsões mais complexas, como valor do tempo de vida do cliente, exigem mais dados do que tarefas básicas de classificação.

3. Como saber se minha implementação de aprendizado de máquina está funcionando?

Você sabe que sua implementação de aprendizado de máquina está funcionando quando há melhorias mensuráveis em métricas-chave como taxas de clique, conversão de leads, retenção ou vendas. Faça testes A/B comparando resultados gerados por ML com resultados manuais ou de referência, e valide as previsões com os resultados reais para confirmar a precisão.

4. Qual é o maior erro que os profissionais de marketing cometem ao implementar aprendizado de máquina?

O maior erro é implementar aprendizado de máquina sem um objetivo claro ou critérios de sucesso mensuráveis. Sem focar em um resultado específico – como reduzir o custo de aquisição ou melhorar o engajamento de e-mails – o ML só adiciona complexidade sem gerar valor.

5. Preciso saber programar ou ter conhecimentos em ciência de dados para começar a usar aprendizado de máquina no marketing?

Você não precisa saber programar ou ter conhecimentos em ciência de dados para começar a usar ML, pois ferramentas (como HubSpot, Salesforce ou Botpress) já oferecem recursos de ML em interfaces amigáveis. No entanto, para personalizações avançadas, ter conhecimento técnico amplia suas possibilidades.