Paano Ipatupad ang Machine Learning sa Marketing [2025]

Isa akong marketer, at araw-araw kong ginagamit ang machine learning.

At sa totoo lang, kung gusto mong maging pinakamahusay sa trabaho mo, dapat alam mo kung paano magagamit ang AI sa ginagawa mo.

(At hindi ko lang sinasabi 'yan dahil nagtatrabaho ako sa isang AI agent na kumpanya.)

Sa tingin ko, ang marketing ay isa sa pinakamabuting larangan para sa AI. Puno ito ng datos, analytics, mahirap hulaan na kilos ng tao—perpekto para bigyan ng dagdag na katalinuhan.

Ang pagdagdag ng machine learning sa mga gawain sa marketing ay maaaring sa anyo ng platform add-ons, enterprise chatbots, o mas komplikadong LLM agents.

Ipapaliwanag ko ang mga pangunahing hakbang kung paano idagdag ang machine learning sa araw-araw mong marketing—at sana ay mapalakas pa ang resulta mo—kasama ang mga kasangkapan na makakatulong sa iyo.

Ano ang machine learning sa larangan ng pagmemerkado?

Ang machine learning sa marketing ay tumutukoy sa paggamit ng mga algorithm na natututo mula sa datos para awtomatiko, i-optimize, at gawing personal ang mga gawain sa marketing.

Sa halip na umasa lang sa kutob ng tao o nakatakdang mga patakaran, sinusuri ng machine learning models ang malalaking dataset para makita ang mga pattern, mahulaan ang resulta, at makagawa ng desisyong batay sa datos sa malawakang saklaw.

Bakit gamitin ang machine learning sa marketing?

Tinatanggal ng machine learning ang panghuhula sa marketing sa pamamagitan ng pagpapakita kung ano talaga ang gumagana, batay sa totoong datos.

Kapag sinamahan ng AI, maaaring masuri ng marketing teams ang mas maraming datos, makapagsubok ng mas detalyadong eksperimento, at mapabilis ang mga gawain araw-araw.

Kung maayos ang paggamit, kayang gawin ng dalawang tao ang trabaho ng sampu gamit ang AI.

9 na Halimbawa ng Paggamit ng Machine Learning sa Marketing

1. Chatbots at conversational AI

Kung iisipin mo, karamihan sa mga chatbots ay pasok sa malawak na kategorya ng ‘marketing’.

Nakapag-deploy na kami ng daan-daang libong chatbots—at karamihan dito ay para sa AI lead generation o customer support bots.

Pero kayang gawin ng conversational AI halos lahat, panloob man o panlabas. Gamit ng marketing team namin ang bots at AI agents para:

• Suriin ang mga website ng kakumpitensya at magbigay ng competitive intelligence
• Magpadala ng personalisadong follow-up na email
• Suriin ang mga signal ng produkto para malaman kung sino ang handa nang mag-upgrade

2. Predictive analytics

Ang machine learning ang nagpapagana sa predictive analytics sa likod ng mga eksena. Kinukuha nito ang mga naitalang datos—tulad ng aling leads ang nag-convert o aling campaigns ang nagdala ng kita—at sinasanay ang isang modelo para makilala ang mga pattern na nagdulot ng mga resulta.

Kung sinusubaybayan mo na ang conversions, engagement, o pipeline stages, maaari mong gamitin ang datos na iyon sa isang supervised learning model para magsimulang gumawa ng mga prediksyon.

Kapag nasanay na, maaaring magbigay ang modelong iyon ng score sa mga bagong lead, campaign, o customer sa real time batay sa pagkakahawig nila sa mga nakaraang senyales ng tagumpay.

Ang mga output—tulad ng posibilidad ng conversion o inaasahang kita—ay maaaring gamitin sa iyong dashboard, campaign logic, o AI agents para gawing mas matalino at mabilis ang iyong mga desisyon araw-araw.

3. Email marketing

Kayang iangat ng machine learning ang email mula sa “padala lang ng padala” tungo sa “ipadala ang tamang mensahe sa tamang oras.”

Kayang hulaan nito ang mga bukas na rate, gawing mas personal ang nilalaman batay sa kilos, o kahit magrekomenda kung anong produkto ang dapat lumitaw sa dynamic block ng bawat tao.

Tulad ng nabanggit ko kanina, ang mga marketing bots namin ang bahala sa ilan dito—tulad ng pagkuha ng datos ng paggamit ng produkto para malaman kung sino ang dapat padalhan ng feature upgrade email.

Pero kahit wala kang buong AI agent setup, magagamit mo ang ML para i-optimize ang oras ng pagpapadala, subject lines, at mga variation ng nilalaman. Kailangan lang ng historical na datos ng email performance—opens, clicks, conversions—na ipapareha sa modelong natututo kung aling mga pattern ang nagdudulot ng mas mataas na engagement.

4. Customer segmentation

Dinadala ng machine learning ang segmentation lampas sa demograpiko.

Pinagsasama-sama nito ang mga customer batay sa totoong kilos nila—tulad ng mga pattern ng pag-browse, dalas ng pagbili, at mga senyales ng engagement—para maangkop mo ang marketing ayon sa kilos ng tao, hindi lang sa titulo ng trabaho o lokasyon.

Para gawin ito, i-export ang behavioral data tulad ng dalas ng pagbili, huling pagbili, o engagement sa spreadsheet o analytics tool, tapos gumamit ng clustering algorithm (tulad ng k-means) para pagsamahin ang magkakatulad na customer batay sa mga katangiang iyon.

O hayaang ang isang LLM agent ang gumawa ng mabigat na trabaho para sa iyo. Sulitin ang artificial intelligence na iyan.

Kahit simpleng setup lang, makikita mo na agad ang mga nakatagong pattern—tulad ng grupo na bumibili lang kapag may sale—na maaari mong i-target nang iba.

5. Churn prediction

Kayang tukuyin ng machine learning models kung aling mga customer ang malamang na umalis sa pamamagitan ng pag-aaral mula sa nakaraang kilos, tulad ng pagbaba ng paggamit, hindi pag-renew, o mabagal na tugon bago sila tuluyang mawala.

Kailangang sanayin ang AI model gamit ang historical data—na may label kung sino ang umalis at sino ang hindi—para matukoy nito ang mga maagang babala.

Maaaring sanayin ang basic classification model (tulad ng logistic regression o decision trees) para hulaan ang panganib ng churn.

Kung hindi mo ito ika-code mismo, maghanap ng mga platform o tool na nagpapahintulot sa iyo na magpasok ng labeled data—hindi sa pagmamayabang, pero kaya ng platform namin—at awtomatikong bumuo ng churn risk scores.

6. Personalisadong rekomendasyon

Palagi mo itong nararanasan. Ang mga rekomendasyong pinapagana ng machine learning ay maaaring iba-iba ang anyo:

• Pagre-rekomenda ng produkto sa homepage
• Pagpili kung anong email content ang makikita ng user
• Awtomatikong pagpuno ng cart ng mga posibleng idagdag na produkto
• Pag-aayos ng nilalaman batay sa nakaraang kilos ng isang tao

Sa likod ng mga ito, gumagamit ang mga sistema ng mga algorithm na natututo mula sa kilos ng user—kung ano ang kiniklik, tinitingnan, binibili, o hindi pinapansin—at inihahambing ito sa iba na may kaparehong kilos.

Para makapagsimula, kailangan mo ng datos ng interaksyon ng user (tulad ng views, clicks, at pagbili) at isang modelong sinanay para makita ang mga pattern sa mga user, gaya ng collaborative filtering o basic recommendation engine.

Maaari mo itong buuin gamit ang data science resources ng team mo o gumamit ng mga tool na nagpapahintulot sa pagpasok ng interaction data at awtomatikong bumubuo ng personalisadong output sa iyong site, email, o app.

7. Dynamic pricing

Gumagamit ang dynamic pricing ng machine learning para baguhin ang presyo batay sa pangangailangan, antas ng imbentaryo, kilos ng user, o kahit oras ng araw.

Para sa mga customer, maaaring makita nila ang iba-ibang presyo tuwing peak hours, personalisadong diskwento, o real-time na pagbabago ng promo habang may sale.

Para magawa ito, kailangan mo ng access sa kasaysayan ng presyo, sales data, at mga kontekstong signal (tulad ng dami ng bisita o antas ng stock), tapos gumamit ng regression model para hulaan ang pinakamainam na presyo sa isang sitwasyon.

Mula rito, maaari kang magtakda ng mga patakaran kung kailan at paano magbabago ang presyo—gamit ang konektadong pricing engine o sa pamamagitan ng pagpasok ng output ng modelo sa ecommerce system mo para awtomatikong mag-update ng presyo.

8. Ad targeting at optimization

Ayaw ng kahit sino na masayang ang budget sa pagpapakita ng maling ad sa maling tao. Tinutulungan tayo ng machine learning na maiwasan iyon.

Sinusubaybayan nito kung paano gumagana ang mga campaign mo sa real time, kinikilala kung ano ang epektibo (at hindi), at awtomatikong iniaayos ang gastos mo sa pinakamagandang kombinasyon ng creative, audience, at placement.

Para makapagsimula, kailangan ng malinis na datos ng campaign performance: clicks, conversions, detalye ng audience, uri ng device, at iba pa.

Mula rito, ikaw o ang iyong team ay maaaring magturo ng modelo para hulaan kung aling mga setup ang nagdudulot ng pinakamagandang resulta, o kaya'y ikonekta ang iyong datos sa isang sistema na gagawa ng mabibigat na gawain para sa iyo.

9. Sentiment analysis

Gumagamit ang sentiment analysis ng machine learning para maunawaan ang tono at layunin sa likod ng sinasabi ng mga tao — tulad ng kasabikan, inis, pagkalito, at mga banayad na pagbabago ng damdamin.

Kaya nitong magproseso ng napakaraming bukas na feedback mula sa mga review, support chat, o social media, at lagyan ito ng mga kategoryang emosyonal o batay sa layunin.

Bago ang AI at natural language processing, hindi talaga posible ang ganitong uri ng pagsusuri sa malakihang antas — kailangan mo ng team na babasa ng bawat mensahe nang mano-mano.

Ngayon, gamit ang mga pre-trained na modelo at text pipelines, maaari mong awtomatikong i-scan, i-tag, at subaybayan ang mga trend ng damdamin sa paglipas ng panahon, kaya mas malinaw mong makikita kung paano tumutugon ang iyong audience nang hindi na kailangang mano-manong suriin lahat.

Paano Ipatupad ang Machine Learning sa Marketing

Ang aming Customer Success team ay may 7 taon nang tumutulong sa mga customer na magpatupad ng AI sa trabaho.

Alam nila kung ano ang nagdudulot ng matagumpay na deployment (at kung ano ang nauuwi sa sayang na oras at pera). Nakipagtulungan pa nga kami sa kanila sa isang masusing gabay kung paano maayos na ipatupad ang AI.

1. Tukuyin ang use case at layunin

Maraming kumpanya ang nagdadagdag ng AI dahil lang gusto nila. Isa ito sa pinakakaraniwang pagkakamali sa AI deployment na nakikita namin.

Kung ipinag-utos ng boss mo na isama ang AI, ayos lang — pero tungkulin mong tukuyin ang mga paunang use case.

Maaaring gusto mong bawasan ang churn, pataasin ang conversions, o paghusayin ang pag-target.

Maaari (at dapat) mong palawakin pa ang paggamit ng AI sa hinaharap. Pero magsimula sa malinaw na layunin na maaari mong gawing pilot project.

2. Tukuyin ang datos na kakailanganin mo

Hindi magagawa ng machine learning ang trabaho nito kung kulang ang tamang input. Kapag napili mo na ang use case, ang susunod ay alamin kung anong datos ang kailangan ng modelo mo para matuto.

Karaniwan, nangangahulugan ito ng mga dating halimbawa ng resulta na gusto mong mahulaan, pati na ang mga kilos o senyales bago ito mangyari.

Kunin ang layunin mo, tapos tukuyin kung anong datos ang sumusuporta rito:

• Paghula kung sino ang malamang mag-convert: Mga resulta ng conversion, pati na ang mga aktibidad bago mag-convert gaya ng pag-click sa ad, pagbisita sa pahina, at pakikisalamuha sa email.
• Pagpapasadya ng nilalaman o alok: Kasaysayan ng pagbili, gawi sa pag-browse, paggamit ng produkto, sukatan ng pakikilahok, atbp.
• Pagpapahusay ng pagtutok ng ad: Datos ng performance ng kampanya, demograpiko o segment ng audience, uri ng device, at mga trend ng oras bago mag-convert.

3. Piliin kung paano mo gagamitin ang machine learning

May tatlong pangunahing paraan para isama ang machine learning sa iyong daloy ng trabaho sa marketing, depende kung gaano ka kahanda sa pagpapasadya at teknikal na aspeto.

Mga prebuilt na tampok ng ML

May mga tool na may kasamang machine learning — gaya ng send-time optimization, lead scoring, o matatalinong rekomendasyon.

Kaunting pagsisikap lang ang kailangan: kapag dumadaloy na ang datos mo, ang modelo na ang gagawa ng trabaho sa likod ng proseso.

Mga nako-customize na aplikasyon ng ML

Mas may kontrol ka rito. Hindi mo binubuo ang modelo, pero puwede mong piliin ang datos na gagamitin, magtakda ng threshold, o tukuyin kung ano ang gagawin sa output — tulad ng pag-trigger ng campaign o pag-flag ng lead.

Buong custom na mga modelo ng ML

Kung kailangan mo ng higit na flexibility o may use case kang hindi pasok sa mga ready-made na solusyon, puwede kang makipagtulungan sa data team para sanayin ang modelo gamit ang sarili mong historical data.

Ikaw ang may ganap na kontrol kung paano gagana ang modelo at kung saan ito matututo, pero ito rin ang pinaka-matagal at teknikal na paraan.

4. Sanayin o i-activate ang iyong solusyon

Kailangan mong bigyan ang sistema ng mga halimbawa kung ano ang itsura ng “tagumpay”, para matutunan nitong kilalanin ito nang kusa.

Depende sa antas ng ML na ginagamit mo kung paano ka magsisimula:

• Mga nakahandang tampok: Ikonekta ang iyong datos, i-on o i-activate ang tampok, at tukuyin kung paano gagamitin ang output (tulad ng pag-trigger ng kampanya o pag-update ng lead score).
  
  
• Mga nako-customize na aplikasyon: I-mapa ang iyong mga input, magtakda ng mga threshold o lohika, at i-configure kung paano magdudulot ng aksyon ang mga prediksyon.
  
  
• Mga pasadyang modelo: Sanayin ang iyong modelo gamit ang may label na historikal na datos — ano ang nangyari, ano ang epektibo — at hayaang matutong magpredikta ng katulad na resulta sa hinaharap.

5. Subukan at pagbutihin ang output

Magsimula sa maliit. Patakbuhin ang modelo sa limitadong segment o campaign at ikumpara ang mga prediksyon nito sa totoong resulta.

Kung may kakaiba — maling lead ang na-prioritize, kakaibang rekomendasyon — maaaring isyu ito sa kalidad ng datos o senyales na kailangang i-tune ang modelo.

(Ang pag-refine ay hindi kabiguan, bahagi ito ng proseso.)

6. I-deploy ang solusyon

Kapag maayos na ang resulta, ikonekta ang output sa aktwal mong workflow.

Maaaring mangahulugan ito ng pag-sync ng mga prediksyon sa iyong CRM, pag-trigger ng mga automation, o pagpapahintulot sa AI agent na gawin ang susunod na hakbang.

Siguraduhing hindi lang basta nakatambak ang mga insight sa dashboard. Iyan ang pinakamadaling paraan para masayang ang puhunan sa AI.

Pinakamahuhusay na Tool para sa Marketing gamit ang Machine Learning

‍

May ilang mahahalagang pagkakaiba sa mga uri ng tool na maaari mong gamitin.

Pinakakaraniwan ang AI add-ons sa mga kasalukuyang produkto. Sa totoo lang, gamitin mo kung available, pero paalala lang — karamihan ay hindi pa ganoon kagaling.

Mayroon ding single-use products. Kung gusto mong magdagdag ng AI sa isang tiyak na paraan, bibili ka ng isa sa mga ito.

Halimbawa: Pagbuo ng copy para sa ads, pag-score ng leads batay sa kilos, o pagrekomenda ng produkto sa bawat user.

At panghuli, mayroon tayong custom, horizontal na mga tool.

Tulad ng pag-deploy ng AI agent na sumusuri ng datos mula sa iyong CRM, analytics platform, at email tool para bigyan ka ng lingguhang overview at rekomendasyon.

1. Botpress

Ang Botpress ay isang all-in-one na tagagawa ng AI agent. Lubos itong nababagay, kaya puwede kang mag-customize ng AI agents para sa halos anumang gawain.

Puwede kang magdisenyo ng simpleng bot na nagpe-personalize at nagpapadala ng email, o sumusuri ng datos at nagbibigay ng rekomendasyon. Dahil flexible ang platform, walang limitasyon ang mga posibilidad.

Pero kung gusto mong bumuo ng mas komplikadong AI agent, kakailanganin mo ng developer skills (o puwede kang maghanap ng freelancer o AI partner).

Para naman sa mas simpleng proyekto, may malawak na library ang Botpress ng mga pre-built na integration sa mga plataporma tulad ng HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack – halos lahat ng gamit mo sa marketing tech stack.

Ginagamit namin ang mga Botpress agent para sa lahat mula sa pagpapadala ng personalized na email, hanggang sa pagkuha ng competitive intelligence, hanggang sa pagmamanman ng paggamit ng aming produkto para sa mga insight.

Talagang kaya nitong gawin ang lahat. At puwede kang gumawa ng AI agent nang libre.

2. HubSpot

Kung nagtatrabaho ka sa marketing, malamang nagamit mo na ang HubSpot kahit minsan. Kung bahagi na ito ng tech stack mo at gusto mong magsimula sa AI workflow, madali itong idagdag.

Puwede mong gamitin ang AI para sa lead scoring — sinusuri nito ang mga interaksyon para i-prioritize ang leads mo. May AI content assistant din sila para bumuo ng ideya para sa blog post o social media post.

Magandang opsyon ito kung gumagamit ka ng HubSpot at gusto mong gawing AI-powered ang workflow mo. Ang downside? Hindi ito lumalampas sa limitadong gamit nila. Kung gusto mo ng buong lakas ng machine learning para sa mga resulta mo, baka kailangan mong mag-level up.

Pero heto, kung gumagamit ka na ng HubSpot, bakit hindi mo subukan ang kanilang mga tampok na AI?

3. Jacquard

Higit pa ang Jacquard sa simpleng copy generator. Pero oo, layunin nitong pagandahin ang lahat ng salitang ipinapadala mo sa mga prospect at user.

Isa itong genAI na kasangkapan na sinanay gamit ang malawak na datos ng wika sa marketing. Sa halip na basta-basta bumuo ng random na kumbinasyon, kaya nitong hulaan kung alin ang pinakapatok sa iyong audience. Natututo ito mula sa bawat kampanyang pinapatakbo nito.

Nag-aalok ang plataporma ng real-time na pagsubok at kakayahang hulaan ang performance, kaya makikita ng mga gumagamit ang detalyadong resulta kung paano gumagana ang kanilang mga email, blog, at iba pang nilalaman.

Pinakamainam ang Jacquard para sa mga team na may napakalaking pangangailangan sa nilalaman, tulad ng mga negosyo sa e-commerce o mga content creator. O kahit sino na laging nag-a-a/b test ng mga email.

4. PaveAI

Kung gusto mo ng parang junior data analyst, maaaring sapat na ang PaveAI. Kinukuha nito ang raw na datos mula sa mga plataporma gaya ng Google Analytics, Facebook Ads, at Twitter Ads, tapos isinasalin ito sa mga konkretong insight na magagamit.

Sa halip na magbasa ng napakaraming ulat, puwedeng tumanggap na lang ang mga gumagamit ng maiikling buod tungkol sa kung ano ang gumagana at kung ano ang hindi.

Maaari mo ring i-personalize ang mga ulat batay sa partikular na layunin ng iyong team. Sinusuri nito ang milyun-milyong insight para matukoy ang pinaka-angkop para sa iyong marketing team.

Kung mahalaga sa iyo ang desisyong batay sa datos at iba’t ibang marketing channel, sulit itong subukan.

5. Pathmatics

Ang Pathmatics ay isang plataporma ng marketing intelligence na sumusubaybay kung paano nagpapatakbo ng digital ads ang mga brand sa mga plataporma tulad ng Facebook, Instagram, YouTube, TikTok, at OTT services.

Kinokolekta nito ang datos tungkol sa gastos sa ads, dami ng impressions, mga creative, at delivery paths, na tumutulong sa mga marketing team na makita nang eksakto kung saan at paano namumuhunan ang mga kakumpitensya.

Pinakamalakas na punto ng plataporma ay ang dami ng detalye tungkol sa kompetisyon na naibubunyag nito, lalo na para sa mga brand na may multi-channel na kampanya. Maaaring nakakalito ito sa simula kung hindi ka sanay sa media data, pero kapag nasanay ka na, malaking bentahe ito.

Ang Pathmatics ay bagay para sa mga ahensya, in-house media team, at mga marketer na gustong mas malalim na makita ang galaw ng mga kakumpitensya.

6. Mailchimp

Kung matagal ka na sa industriya, malamang kilala mo na ang Mailchimp. Isa itong pangkalahatang marketing platform na – tulad ng HubSpot – may mga AI na tampok na ngayon.

Saklaw ng mga AI add-on ang personalisadong nilalaman, pag-optimize ng oras ng pagpapadala, at iba pang aspeto. Halimbawa, ang Email Content Generator ay gumagamit ng GPT technology para gumawa ng email campaign na akma sa industriya at tinig ng brand.

Lalo itong kapaki-pakinabang para sa maliliit hanggang katamtamang laki ng negosyo na gustong gamitin ang AI kahit walang malalim na kaalaman sa teknolohiya.

7. Mutiny

Ang Mutiny ay isang no-code na AI platform na tumutulong sa mga B2B marketer na i-personalize ang karanasan sa website para sa iba’t ibang audience nang hindi na kailangan ng tulong mula sa mga engineer.

Kumokonekta ito sa mga kasangkapan tulad ng Salesforce at Segment para kunin ang firmographic at behavioral na datos, kaya puwede mong i-target ang mga bisita batay sa industriya, laki ng kumpanya, o kilos.

Pinakamalaking lakas nito ay kung gaano kadali gumawa ng personalisadong mga pahina na nagpapataas ng engagement at conversion. Gayunpaman, mas angkop ito para sa mga kumpanyang may sapat na website traffic at datos para mapagana nang husto ang personalization — maaaring hindi ito ganoon kaepektibo para sa maliliit na team.

Ang Mutiny ay mahusay para sa mga B2B marketing team na nagpapatakbo ng account-based na estratehiya at gustong mabilis na kumilos nang hindi umaasa nang husto sa mga developer.

Dalhin ang AI insight sa mga KPI ng marketing

Namumuhunan ang mga marketing team sa AI para sa lead generation, komunikasyon, paggawa ng desisyon, estratehiya, at intelligence.

Ang Botpress ay isang AI agent platform para sa mga tagagawa ng bot sa lahat ng antas, kumpleto sa malawak na tutorial sa YouTube at Botpress Academy, library ng mga pre-built na integration, at mga template para mabilis mong masimulan ang iyong AI agent.

Simulan ang paggawa ngayon. Libre ito.

Mga Madalas Itanong

1. Ano ang pagkakaiba ng AI at machine learning sa marketing?

Ang pagkakaiba ng AI at machine learning ay ang AI ay tumutukoy sa anumang sistema na dinisenyo para gampanan ang mga gawain na karaniwang nangangailangan ng katalinuhan ng tao (gaya ng personalization o targeting), habang ang machine learning ay isang subset ng AI na natututo mula sa nakaraang datos ng marketing (tulad ng kilos ng gumagamit) para gumawa ng prediksyon o desisyon.

2. Gaano karaming datos ang kailangan ko para epektibong sanayin ang isang machine learning model?

Para epektibong masanay ang isang machine learning model, kailangan mo ng hindi bababa sa ilang libong labeled na halimbawa (tulad ng mga nakaraang kampanya, kilos ng customer, o conversion). Gayunpaman, nakadepende ang eksaktong dami sa uri ng modelo at gawain. Mas komplikadong prediksyon tulad ng customer lifetime value ay nangangailangan ng mas maraming datos kaysa sa simpleng classification.

3. Paano ko malalaman kung gumagana ang ipinatupad kong machine learning?

Malalaman mong gumagana ang iyong machine learning implementation kapag nagdudulot ito ng nasusukat na pagpapabuti sa mga pangunahing sukatan tulad ng click-through rate, lead conversion, retention, o benta. Magpatakbo ng A/B test na ikinukumpara ang mga resulta mula sa ML sa manual o baseline na mga resulta, at i-validate ang mga prediksyon laban sa aktwal na kinalabasan para matiyak ang katumpakan.

4. Ano ang pinakamalaking pagkakamali ng mga nagmemerkado kapag naglalapat ng ML?

Ang pinakamalaking pagkakamali ng mga marketer kapag nag-iimplement ng machine learning ay ang paggamit nito nang walang malinaw na layunin o nasusukat na pamantayan ng tagumpay. Kung walang tinutukoy na partikular na resulta – tulad ng pagpapababa ng acquisition cost o pagpapahusay ng email engagement – nagdadagdag lang ng ML ng komplikasyon nang hindi nagbibigay ng halaga.

5. Kailangan ko ba ng kaalaman sa coding o data science para magsimulang gumamit ng ML sa marketing?

Hindi mo kailangan ng coding o data science skills para magsimulang gumamit ng ML dahil ang mga kasangkapan (tulad ng HubSpot, Salesforce, o Botpress) ay may ML features na madaling gamitin. Gayunpaman, para sa mas advanced na customization, mas mapapalawak ang iyong kakayahan kung may teknikal kang kaalaman.