如何在行銷中實現機器學習 [2025]

聊天機器人與會話式 AI

仔細想想，大多數聊天機器人都屬於廣義的「行銷」類別。

我們已經部署了成千上萬的聊天機器人 - 而且大多數都是用於AI 領導力的產生，或者它們是客戶支援機器人。

但對話式 AI 幾乎可以處理任何事情，無論是對內還是對外。我們的行銷團隊使用機器人和 AI 代理來：

• 分析競爭對手網站並提供競爭情報
• 傳送個人化的後續追蹤電子郵件
• 分析產品訊號，以建議哪些人最適合升級

預測分析

機器學習是預測分析的幕後推手。它採用標記過的歷史資料，例如哪些潛在客戶最終轉換了產品，或哪些活動創造了營收，並訓練模型來識別導致這些結果的模式。 

如果您已經在追蹤轉換率、接觸率或管道階段，您可以將這些資料送入監督學習模型，開始產生預測。 

訓練完成後，該模型可根據新的潛在客戶、活動或客戶與過去成功訊號的吻合程度，即時為其評分。

輸出結果 - 例如轉換可能性或預期營收 - 可以被拉入您的儀表板、活動邏輯或 AI 代理，讓您的日常決策更聰明、更快速。

電子郵件行銷

機器學習可以將電子郵件從 「噴灑和祈禱 」提升到 「在最合適的時間發送最合適的訊息」。 

它可以預測開啟率、根據行為個人化內容，甚至為每個人推薦動態區塊中應該出現的產品。

就像我在上面分享的，我們自己的行銷機器人會處理其中的一部分- 例如拉取產品參與的資料，以建議哪些人應該收到功能升級的電子郵件。 

但即使沒有完整的 AI 代理設定，您也可以使用 ML 來最佳化傳送時間、主題行和內容變化。只要有過去的電子郵件績效資料 - 開啟、點選、轉換率 - 再搭配可學習哪些模式可提高參與度的模型即可。

客戶區隔

機器學習將區隔遠遠超越人口統計。 

它會根據客戶的實際行為 - 例如瀏覽模式、購買頻率和參與訊號- 將他們彙集起來，因此您可以根據人們的行為 - 而不是他們的職稱和地點 - 量身打造您的行銷方案。

要做到這一點，將行為資料（如購買頻率、再購率或參與度）匯出到試算表或分析工具中，然後根據這些特徵使用聚類演算法（如 k-means）將類似客戶分類。 

或者讓LLM 代理為您完成繁重的工作。充分利用人工智慧。

即使是基本的設定，也可以揭示隱藏的模式 - 例如只在促銷期間購買的群組 - 您可以針對這些群組採取不同的策略。

流失預測

機器學習模型可以在客戶離開之前，透過學習過去的行為，例如使用量下降、跳過續約或遲緩的回應時間，標示哪些客戶可能會消失 。 

AI 模型需要在歷史資料上進行訓練 - 標示哪些人流失，哪些人沒有流失 - 這樣才能識別出早期警示跡象。

然後可以訓練基本的分類模型（如邏輯迴歸或決策樹）來預測流失風險。 

如果您不是自己編碼，請尋找可讓您輸入標記資料的平台或工具- 不是吹牛，但我們的平台可以 - 並自動產生流失風險評分。

個人化建議

您一直都在接受這樣的推薦。機器學習驅動的推薦可以有許多不同的形式： 

• 在首頁建議產品
• 選擇使用者看到的電子郵件內容
• 自動將可能的附加元件填入購物車
• 根據某人過去的行為重新排列內容

在幕後，這些系統使用演算法來學習使用者的行為 - 人們點選、檢視、購買或忽略的內容 - 並與其他有類似行為的人進行比較。 

要開始使用，您需要使用者互動資料(例如檢視、點選和購買) 以及訓練好的模型來發現使用者之間的模式，例如協同過濾或基本的推薦引擎。 

您可以利用團隊的資料科學資源建立此功能，或使用可讓您插入互動資料的工具，並在網站、電子郵件或應用程式中動態產生個人化輸出。

動態定價

動態定價使用機器學習，根據需求、庫存水準、使用者行為，甚至是一天中的時間來 調整價格。

對於客戶而言，這可能是在高峰時段看到不同的價格、個人化的折扣，或是在促銷期間看到即時的促銷調整。

要實現這一目標，您需要存取定價歷史、銷售資料和情境信號 (如流量或庫存量)，然後使用回歸模型來預測特定情況下的最佳價格。 

從那裡，您可以設定何時及如何套用價格變更的規則 - 可透過連線的定價引擎，或將模型輸出饋送至您的電子商務系統，以動態更新定價。

廣告定位與最佳化

沒有人想浪費預算，將錯誤的廣告展示給錯誤的人。機器學習可以幫助我們避免這種情況。 

它會即時觀察您的廣告活動表現，找出有效（或無效）的地方，並自動將您的支出導向創意、受眾和投放的最佳組合。

開始使用意味著要有完整的廣告系列績效資料：點擊、轉換、觀眾資料、裝置類型，所有這些好東西。 

從那裡，您或您團隊中的某人可以訓練一個模型來預測哪些設定會帶來最佳結果，或者將您的資料插入一個系統，由該系統為您完成繁重的工作。

情緒分析

情緒分析使用機器學習來了解人們說話背後的語氣和意圖 - 興奮、沮喪、困惑、情緒的微妙變化等。 

它可以處理來自評論、支援聊天或社群媒體等地方的大量開放文字回饋，並將其標示為細微的情感或意圖類別。

在人工智能和自然語言處理之前，這種大規模的分析並不實際 - 您需要一個團隊手動閱讀每一則訊息。 

現在，有了預先訓練的模型和文字管道，您可以自動掃描、標記和追蹤情感趨勢，讓您清楚了解受眾的反應，而無需手動審閱的瓶頸。

1.定義使用個案和目標

許多公司為了增加 AI 而增加 AI。這是我們看到公司最常犯的 AI 部署錯誤之一。 

如果您的老闆強制要加入 AI，那沒問題，但您的工作是鎖定開始使用的案例。

也許您想要降低流失率、提高轉換率或改善目標定位。 

您可以 (也應該) 擴大您使用 AI 的方式。但一開始時，您可以先訂定一個明確的目標，作為試點計畫。

2.確定您需要的資料

如果沒有正確的輸入，機器學習就無能為力。一旦您選擇了使用個案，下一步就是找出您的模型需要從哪些資料中學習。 

這通常是指您想要預測的結果的歷史範例，加上之前的行為或訊號。

以您的目標為依歸，然後找出支持該目標的資料：

• 預測誰有可能轉換：轉換結果，加上轉換前的活動，如廣告點擊、頁面訪問和電子郵件參與。
• 個人化內容或優惠：購買記錄、瀏覽行為、產品使用、參與度量等。
• 改善廣告定位： 廣告系列績效資料、受眾人口統計或區隔、裝置類型以及轉換時間趨勢。

3.選擇如何應用機器學習

將機器學習導入行銷工作流程的方式主要有三種，視您需要的客製化程度和技術參與程度而定。

4.訓練或啟動您的解決方案

然後，您需要給系統一些「成功」的例子，讓它開始自行辨識。

如何開始取決於您使用的 ML 層級：

• 預建功能：連接您的資料、開啟功能，並定義輸出的使用方式 (例如觸發活動或更新潛在客戶分數)。
  
  
• 可自訂的應用程式：映射您的輸入、設定臨界值或邏輯，並設定預測如何驅動動作。
  
  
• 自訂模型：使用標示的歷史資料來訓練您的模型 - 發生了什麼、什麼有效 - 讓它學習預測未來類似的結果。

5.測試和改進輸出

從小事做起。在有限的區塊或活動中執行模型，並將其預測結果與實際結果進行比較。 

如果感覺不對 - 錯誤的線索優先順序、奇怪的建議 - 這可能是資料品質問題或模型需要調整的跡象。 

(精煉不是失敗，而是過程的一部分）。

6.部署解決方案

一旦結果看起來很可靠，就將輸出與您的實際工作流程連接起來。 

這可能意味著將預測同步到您的 CRM、觸發自動化或讓 AI 代理採取下一步。 

確保洞察力不會只停留在儀表板上。這是浪費 AI 投資的最簡單方式。

1. Botpress

Botpress 是一款多合一的 AI 代理程式建置工具。它是一款完全靈活的工具，因此您可以為幾乎任何任務自訂 AI 代理。 

您可以設計簡單的機器人來個人化並寄送電子郵件，或是分析您的資料並提供建議。由於這是一個彈性的平台，所以有無限的可能性。 

但如果您想要建立複雜的 AI 代理，您就需要一些開發人員技能 (或者您可以找自由工作者或 AI 合作夥伴)。 

但對於較簡單的專案，Botpress 也提供廣泛的預先建置整合平台資料庫，例如 HubSpot、Salesforce、Calendly、Google Analytics、Zendesk、Mixpanel、Notion、Slack - 您行銷技術stack中的大多數平台。

我們使用Botpress 代理來傳送個人化的電子郵件、進行競爭情報、監控產品使用以獲得洞察力等。 

它真的可以做到這一切。而且您可以免費建立一個 AI 代理。

2.HubSpot

如果您從事行銷工作，您可能曾經使用過 HubSpot。如果 HubSpot 已經在您的技術stack中，而且您正朝著 AI 工作流程邁進一小步，那它就是一個很容易的附加元件。

您可以使用 AI 進行潛在客戶評分 - 它會分析互動關係，以排列潛在客戶的優先順序。您也可以使用他們的 AI 內容助理來產生部落格文章或社群媒體文章的創意。

如果您使用 HubSpot 並想要將工作流程 AI 化，這些都是很棒的選項。缺點是什麼？它們無法超越狹隘的使用範例。如果您想要在成果中充分發揮機器學習的力量，您可能需要更進一步。 

但是，如果您已經在使用 HubSpot，為何不試試他們的 AI 功能呢？

3.提花布

Jacquard 不只是一個文案產生器。但沒錯，它的目的是改善您傳送給潛在客戶和使用者的所有文字。 

它是在廣泛的行銷語言資料集上訓練出來的 genAI 工具。它可以預測什麼會最受您的受眾歡迎，而不是隨機拋出組合。它能從每次執行的行銷活動中學習。

該平台提供即時測試和效能預測功能，因此使用者可以仔細了解其電子郵件、部落格和其他內容的效能。

Jacquard 最適合有大量內容需求的團隊，例如電子商務企業或內容創造者。或是任何以 a/b 測試電子郵件為生的人。 

4.PaveAI

如果您需要一名初級資料分析師，PaveAI 也許可以滿足您的需求。它可以從Google Analytics、Facebook Ads 和 Twitter Ads 等平台取得原始資料，並將其轉換為可行的洞察力。 

使用者不用再篩選無窮無盡的報告，只需接收簡明的摘要，就能知道哪些有效，哪些無效。 

您也可以根據團隊的特定目標，將報告個人化。它會分析數百萬個洞察，找出與您的行銷團隊最相關的洞察。 

如果您非常關心資料驅動的決策和不同的行銷管道，它可能值得您一試。

5.專利

Pathmatics 是一個行銷情報平台，可追蹤品牌如何在 Facebook、Instagram、YouTube、TikTok 和 OTT 服務等平台上執行數位廣告。 

它收集廣告支出、印象、創意和傳送路徑的資料，協助行銷團隊清楚瞭解競爭對手的投資方向和方式。

這個平台最大的優勢在於它能揭露許多有競爭力的細節，特別是對於管理多管道廣告活動的品牌而言。如果您不習慣使用媒體資料，可能需要整理很多資料，但一旦熟悉之後，就能發揮真正的優勢。

Pathmatics 是代理商、內部媒體團隊以及想要深入瞭解競爭對手的行銷人員的理想選擇。

6.Mailchimp

如果您一直在使用，您可能知道Mailchimp。它是一個通用的行銷平台，就像 HubSpot 一樣，現在也有 AI 功能。 

這些 AI 附加元件涵蓋個人化內容、最佳化傳送時間，以及其他一些方面。例如，電子郵件內容產生器 (Email Content Generator)使用GPT 技術，可根據產業和品牌語音建立量身打造的電子郵件活動。

Mailchimp 對於尋求利用 AI 的中小型企業尤其有利，無需豐富的技術專業知識。

7.叛變

Mutiny 是一個無程式碼的人工智慧平台，可協助 B2B 行銷人員針對不同的受眾提供個人化的網站體驗，而不需要工程人員的協助。 

它可與 Salesforce 和Segment 等工具連線，擷取公司地理和行為資料，因此您可以根據產業、公司規模或行為來定位訪客。

它最大的優勢在於能讓您輕鬆建立個人化網頁，以提升參與度和轉換率。儘管如此，它最適合擁有足夠網站流量和資料的公司，以真正發揮個人化功能 - 規模較小的團隊可能會發現它的影響力較小。

Mutiny 非常適合執行以帳戶為基礎策略的 B2B 行銷團隊，他們不需要過度倚賴開發人員就能快速行動。

人工智能與機器學習在行銷上有何差異？

AI 涵蓋任何能讓機器變得聰明的東西。機器學習是其中的一部分，電腦從資料中學習以做出更好的決策。在行銷方面，ML 是幕後的大腦，可提供預測和潛在客戶評分等功能。

我需要多少資料才能有效訓練機器學習模型？

通常幾千個標記資料點就是一個好的開始。您的資料越一致、越相關，結果就會越好。

我如何知道我的機器學習實作是否有效？

看看您的結果。如果模型發揮了作用，您就會看到關鍵指標有所提升。從小處著手，進行測試，看看預測與現實的stack 有多大。

行銷人員在實作機器學習時所犯的最大錯誤是什麼？

沒有明確目標就貿然加入。只是為了加入 AI 而加入並沒有幫助。明智的做法是挑選一個使用個案，例如降低流失率或改善廣告定位，並先專注於讓它運作。

要開始在行銷中使用 ML，我需要編碼或資料科學技能嗎？

很多行銷工具都內建了機器學習功能，不需要編碼。但如果您想要做更進階或完全客製化的事情，團隊中有具備技術技能的人會有幫助。