- Học máy trong tiếp thị sử dụng các mô hình dựa trên dữ liệu để tự động hóa và tối ưu hóa các tác vụ như chấm điểm khách hàng tiềm năng, phân khúc, dự đoán và nhắn tin cá nhân hóa, giúp tiếp thị chính xác hơn và có khả năng mở rộng hơn.
- Các ứng dụng ML phổ biến bao gồm chatbot, phân tích dự đoán, dự đoán tỷ lệ hủy dịch vụ, định giá động và hệ thống đề xuất, tất cả đều tận dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán hành vi của người dùng và cải thiện ROI.
- Thành công của việc triển khai phụ thuộc vào việc xác định mục tiêu rõ ràng, thu thập dữ liệu chất lượng, lựa chọn phương pháp ML phù hợp (các tính năng được xây dựng sẵn, công cụ có thể tùy chỉnh hoặc mô hình tùy chỉnh) và liên tục thử nghiệm và tinh chỉnh đầu ra.
- Các công cụ hàng đầu dành cho các nhà tiếp thị bao gồm các tiện ích bổ sung nền tảng như HubSpot và Mailchimp , đến các giải pháp chuyên biệt như Jacquard để tối ưu hóa bản sao, Pathmatics để có thông tin chi tiết cạnh tranh và các trình xây dựng tác nhân AI linh hoạt như Botpress .
Tôi là một chuyên gia tiếp thị và tôi sử dụng máy học hàng ngày.
Và thành thật mà nói, nếu bạn muốn trở thành người giỏi nhất trong công việc của mình, bạn phải biết cách áp dụng AI vào công việc.
(Tôi thề là tôi không nói vậy chỉ vì tôi làm việc cho một công ty chuyên về AI.)
Theo ý kiến khiêm tốn của tôi, tiếp thị là một trong những lĩnh vực hiệu quả nhất để áp dụng AI. Nó chứa đầy dữ liệu, phân tích, dự đoán khó khăn, hành vi khó hiểu của con người - nó hoàn hảo để đưa vào một loại trí thông minh thứ hai.
Việc thêm máy học vào các nhiệm vụ tiếp thị có thể trông giống như các tiện ích bổ sung cho nền tảng, chatbot doanh nghiệp hoặc thậm chí là các tác nhân LLM phức tạp hơn.
Hãy để tôi hướng dẫn bạn những điều cơ bản về cách thêm máy học vào các nhiệm vụ tiếp thị hàng ngày của bạn - và hy vọng kết quả sẽ tăng gấp 10 lần - bao gồm cả các công cụ có thể giúp bạn đạt được mục tiêu đó.
Học máy trong tiếp thị là gì?
Học máy trong tiếp thị đề cập đến việc sử dụng các thuật toán học hỏi từ dữ liệu để tự động hóa, tối ưu hóa và cá nhân hóa các nỗ lực tiếp thị.
Thay vì chỉ dựa vào trực giác của con người hoặc logic dựa trên quy tắc, các mô hình học máy phân tích các tập dữ liệu lớn để khám phá các mô hình, dự đoán kết quả và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu ở quy mô lớn.
Tại sao nên sử dụng máy học trong tiếp thị?
Học máy giúp loại bỏ sự phỏng đoán khỏi hoạt động tiếp thị bằng cách cho bạn thấy phương pháp thực sự hiệu quả dựa trên dữ liệu thực tế.
Khi được hỗ trợ bởi AI, các nhóm tiếp thị có thể phân tích nhiều dữ liệu hơn, thử nghiệm chi tiết hơn và đẩy nhanh quy trình làm việc hàng ngày .
Khi được áp dụng một cách có chủ đích, AI có thể cho phép một nhóm 2 người thực hiện công việc của 10 người.
Ví dụ về cách sử dụng máy học trong tiếp thị
Chatbot và AI đàm thoại
Khi bạn nghĩ về điều này, hầu hết các chatbot đều nằm trong phạm trù rộng của 'tiếp thị'.
Chúng tôi đã triển khai hàng trăm nghìn chatbot — và hầu hết trong số chúng là để tạo khách hàng tiềm năng bằng AI hoặc là bot hỗ trợ khách hàng .
Nhưng AI đàm thoại có thể xử lý hầu như mọi thứ, cả bên trong và bên ngoài. Nhóm tiếp thị của chúng tôi sử dụng bot và tác nhân AI để:
- Phân tích các trang web của đối thủ cạnh tranh và cung cấp thông tin tình báo cạnh tranh
- Gửi email theo dõi được cá nhân hóa
- Phân tích các tín hiệu sản phẩm để gợi ý ai là người phù hợp để nâng cấp
Phân tích dự đoán
Học máy là thứ cung cấp sức mạnh cho phân tích dự đoán đằng sau hậu trường. Nó lấy dữ liệu lịch sử được gắn nhãn — như khách hàng tiềm năng nào đã chuyển đổi hoặc chiến dịch nào đã thúc đẩy doanh thu — và đào tạo một mô hình để nhận ra các mô hình dẫn đến những kết quả đó .
Nếu bạn đang theo dõi các giai đoạn chuyển đổi, tương tác hoặc kênh tiếp thị, bạn có thể đưa dữ liệu đó vào mô hình học có giám sát để bắt đầu tạo dự đoán.
Sau khi được đào tạo, mô hình đó có thể chấm điểm khách hàng tiềm năng, chiến dịch hoặc khách hàng mới theo thời gian thực dựa trên mức độ khớp với các tín hiệu thành công trong quá khứ.
Sau đó, bạn có thể đưa các đầu ra như khả năng chuyển đổi hoặc doanh thu dự kiến vào bảng thông tin, logic chiến dịch hoặc tác nhân AI để đưa ra các quyết định hàng ngày thông minh và nhanh hơn.
Tiếp thị qua email
Học máy có thể nâng cấp email từ "gửi và cầu nguyện" thành "gửi tin nhắn hoàn hảo vào thời điểm hoàn hảo".
Công cụ này có thể dự đoán tỷ lệ mở, cá nhân hóa nội dung dựa trên hành vi hoặc thậm chí đề xuất sản phẩm nào sẽ xuất hiện trong khối động cho từng người.
Như tôi đã chia sẻ ở trên, các bot tiếp thị của chúng tôi sẽ xử lý một số phần của việc này — như thu thập dữ liệu tương tác với sản phẩm để gợi ý ai nên nhận email nâng cấp tính năng.
Nhưng ngay cả khi không có thiết lập tác nhân AI đầy đủ, bạn vẫn có thể sử dụng ML để tối ưu hóa thời gian gửi, dòng chủ đề và các biến thể nội dung . Tất cả những gì cần là dữ liệu hiệu suất email lịch sử — mở, nhấp, chuyển đổi — kết hợp với một mô hình tìm hiểu các mẫu nào dẫn đến sự tương tác tốt hơn.
Phân khúc khách hàng
Học máy đưa phân khúc vượt ra ngoài phạm vi nhân khẩu học.
Công cụ này phân nhóm khách hàng của bạn dựa trên hành vi thực tế của họ — những yếu tố như thói quen duyệt web, tần suất mua hàng và tín hiệu tương tác — để bạn có thể điều chỉnh hoạt động tiếp thị của mình theo hành động của mọi người, thay vì chức danh công việc và vị trí của họ.
Để thực hiện việc này, hãy xuất dữ liệu về hành vi như tần suất mua hàng, mức độ gần đây hoặc mức độ tương tác vào bảng tính hoặc công cụ phân tích, sau đó sử dụng thuật toán phân cụ (như k-means) để nhóm những khách hàng tương tự lại với nhau dựa trên những đặc điểm đó.
Hoặc để một chuyên gia LLM làm những việc nặng nhọc thay bạn. Tận dụng tối đa trí tuệ nhân tạo đó.
Ngay cả thiết lập cơ bản cũng có thể tiết lộ các mẫu ẩn — như một nhóm chỉ mua hàng trong thời gian giảm giá — mà bạn có thể nhắm mục tiêu theo cách khác.
Dự đoán churn
Các mô hình học máy có thể đánh dấu khách hàng nào có khả năng biến mất bằng cách học hỏi từ hành vi trong quá khứ, chẳng hạn như lượng sử dụng giảm, bỏ qua gia hạn hoặc thời gian phản hồi chậm trước khi ai đó rời đi.
Mô hình AI cần được đào tạo dựa trên dữ liệu lịch sử — được gắn nhãn với thông tin ai đã rời bỏ và ai không — để có thể xác định các dấu hiệu cảnh báo sớm.
Sau đó, có thể đào tạo một mô hình phân loại cơ bản (như hồi quy logistic hoặc cây quyết định) để dự đoán rủi ro mất khách hàng.
Nếu bạn không tự mình viết mã, hãy tìm kiếm các nền tảng hoặc công cụ cho phép bạn nhập dữ liệu được gắn nhãn — không phải để khoe khoang, nhưng nền tảng của chúng tôi có làm như vậy — và tự động tạo điểm rủi ro mất khách hàng.
Khuyến nghị được cá nhân hóa
Bạn luôn là người nhận được những thông tin này. Các đề xuất được hỗ trợ bởi máy học có thể có nhiều hình thức khác nhau:
- Đề xuất sản phẩm trên trang chủ
- Chọn nội dung email mà người dùng nhìn thấy
- Tự động điền giỏ hàng với các tiện ích bổ sung có thể có
- Sắp xếp lại nội dung dựa trên hành vi trước đây của ai đó
Đằng sau hậu trường, các hệ thống này sử dụng các thuật toán học hỏi từ hành vi của người dùng — những gì mọi người nhấp vào, xem, mua hoặc bỏ qua — và so sánh với những người khác có hành động tương tự.
Để bắt đầu, bạn sẽ cần dữ liệu tương tác của người dùng (như lượt xem, lượt nhấp và lượt mua) và một mô hình được đào tạo để phát hiện các mẫu giữa những người dùng, chẳng hạn như bộ lọc cộng tác hoặc công cụ đề xuất cơ bản.
Bạn có thể xây dựng điều này bằng các nguồn lực khoa học dữ liệu của nhóm hoặc sử dụng các công cụ cho phép bạn kết nối dữ liệu tương tác và tạo đầu ra được cá nhân hóa một cách linh hoạt trên trang web, email hoặc ứng dụng của bạn.
Giá động
Giá động sử dụng máy học để điều chỉnh giá dựa trên các yếu tố như nhu cầu, mức tồn kho, hành vi của người dùng hoặc thậm chí là thời điểm trong ngày.
Đối với khách hàng, điều này có thể là việc nhìn thấy mức giá khác nhau trong giờ cao điểm, chiết khấu được cá nhân hóa hoặc điều chỉnh chương trình khuyến mại theo thời gian thực trong thời gian khuyến mại.
Để thực hiện điều này, bạn sẽ cần truy cập vào lịch sử giá, dữ liệu bán hàng và các tín hiệu theo ngữ cảnh (như lưu lượng truy cập hoặc mức tồn kho), sau đó sử dụng mô hình hồi quy để dự đoán mức giá tối ưu cho một tình huống nhất định .
Từ đó, bạn có thể đặt các quy tắc về thời điểm và cách áp dụng thay đổi giá — thông qua công cụ định giá được kết nối hoặc bằng cách đưa đầu ra của mô hình vào hệ thống thương mại điện tử của bạn để cập nhật giá một cách linh hoạt.
Nhắm mục tiêu và tối ưu hóa quảng cáo
Không ai muốn lãng phí ngân sách để hiển thị quảng cáo không phù hợp cho người không phù hợp. Học máy giúp chúng ta tránh điều đó.
Công cụ này theo dõi hiệu quả chiến dịch của bạn theo thời gian thực, nhận biết chiến dịch nào hiệu quả (và chiến dịch nào không hiệu quả) và tự động điều chỉnh chi tiêu của bạn theo hướng kết hợp tốt nhất giữa nội dung sáng tạo, đối tượng mục tiêu và vị trí quảng cáo.
Để bắt đầu, bạn cần có dữ liệu hiệu suất chiến dịch rõ ràng: lượt nhấp, lượt chuyển đổi, thông tin chi tiết về đối tượng, loại thiết bị và tất cả những thông tin hữu ích đó.
Từ đó, bạn hoặc một thành viên nào đó trong nhóm của bạn có thể đào tạo một mô hình để dự đoán thiết lập nào mang lại kết quả tốt nhất hoặc đưa dữ liệu của bạn vào một hệ thống thực hiện những công việc khó khăn thay bạn.
Phân tích tình cảm
Phân tích tình cảm sử dụng máy học để hiểu giọng điệu và ý định đằng sau những gì mọi người nói — sự phấn khích, thất vọng, bối rối, những thay đổi tinh tế trong tâm trạng, v.v.
Công cụ này có thể xử lý khối lượng lớn phản hồi dạng văn bản mở từ các nguồn như đánh giá, trò chuyện hỗ trợ hoặc phương tiện truyền thông xã hội và gắn nhãn phản hồi đó theo các danh mục cảm xúc hoặc mục đích cụ thể.
Trước khi có AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên , loại phân tích quy mô lớn này là không thực tế — bạn sẽ cần một nhóm đọc từng tin nhắn theo cách thủ công.
Giờ đây, với các mô hình được đào tạo trước và đường dẫn văn bản, bạn có thể tự động quét, gắn thẻ và theo dõi xu hướng tình cảm theo thời gian, giúp bạn hiểu rõ phản ứng của đối tượng mục tiêu mà không gặp phải tình trạng tắc nghẽn khi xem xét thủ công.
Cách triển khai Machine Learning trong Marketing
Nhóm Hỗ trợ khách hàng của chúng tôi đã dành 7 năm qua để giúp khách hàng triển khai AI tại nơi làm việc.
Họ biết điều gì tạo nên một triển khai thành công (và điều gì dẫn đến lãng phí thời gian và tiền bạc). Trên thực tế, chúng tôi đã hợp tác để đưa ra một hướng dẫn chuyên sâu về cách triển khai AI đúng cách.
1. Xác định trường hợp sử dụng và mục tiêu
Rất nhiều công ty thêm AI vì mục đích đó. Đây là một trong những lỗi triển khai AI phổ biến nhất mà chúng tôi thấy các công ty mắc phải.
Nếu sếp của bạn yêu cầu kết hợp AI thì cũng không sao cả – nhưng nhiệm vụ của bạn là xác định các trường hợp sử dụng ban đầu.
Có thể bạn muốn giảm tỷ lệ mất khách hàng, tăng tỷ lệ chuyển đổi hoặc cải thiện mục tiêu.
Bạn có thể (và nên) mở rộng cách sử dụng AI trong tương lai. Nhưng hãy bắt đầu với một mục tiêu rõ ràng mà bạn có thể sử dụng như một dự án thí điểm.
2. Xác định dữ liệu bạn cần
Học máy không thể làm được nhiều nếu không có đầu vào phù hợp. Sau khi bạn đã chọn trường hợp sử dụng, bước tiếp theo là tìm ra dữ liệu nào mà mô hình của bạn sẽ cần học.
Điều đó thường có nghĩa là các ví dụ lịch sử về kết quả mà bạn đang cố gắng dự đoán, cùng với các hành vi hoặc tín hiệu xảy ra trước đó.
Hãy đặt mục tiêu của bạn, sau đó tìm ra dữ liệu nào hỗ trợ mục tiêu đó:
- Dự đoán những ai có khả năng chuyển đổi: Kết quả chuyển đổi cùng với hoạt động trước chuyển đổi như nhấp vào quảng cáo, truy cập trang và tương tác qua email.
- Cá nhân hóa nội dung hoặc ưu đãi: Lịch sử mua hàng, hành vi duyệt web, cách sử dụng sản phẩm, số liệu tương tác, v.v.
- Cải thiện mục tiêu quảng cáo: Dữ liệu hiệu suất chiến dịch, thông tin nhân khẩu học hoặc phân khúc đối tượng, loại thiết bị và xu hướng thời gian chuyển đổi.
3. Chọn cách bạn sẽ áp dụng máy học
Có ba cách chính để đưa máy học vào quy trình tiếp thị của bạn, tùy thuộc vào mức độ tùy chỉnh và mức độ tham gia kỹ thuật mà bạn muốn.
Các tính năng ML được xây dựng sẵn
Một số công cụ đã tích hợp sẵn công nghệ máy học — chẳng hạn như tối ưu hóa thời gian gửi, chấm điểm khách hàng tiềm năng hoặc đề xuất thông minh.
Những phương pháp này không tốn nhiều công sức: khi dữ liệu của bạn đã được truyền đi, mô hình sẽ tự động thực hiện nhiệm vụ của mình.
Ứng dụng ML có thể tùy chỉnh
Mức này cung cấp cho bạn nhiều thông tin đầu vào hơn. Bạn không xây dựng mô hình, nhưng bạn có thể kiểm soát dữ liệu mà mô hình sử dụng, đặt ngưỡng hoặc xác định những gì xảy ra với đầu ra — như kích hoạt chiến dịch hoặc đánh dấu khách hàng tiềm năng.
Các mô hình ML tùy chỉnh hoàn toàn
Nếu bạn cần linh hoạt hơn hoặc có trường hợp sử dụng không phù hợp với các giải pháp có sẵn, bạn có thể làm việc với nhóm dữ liệu để đào tạo mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử của riêng bạn.
Điều này giúp bạn kiểm soát hoàn toàn cách thức hoạt động của mô hình và những gì mô hình học được, nhưng cũng tốn nhiều thời gian và kỹ năng kỹ thuật nhất.
4. Đào tạo hoặc kích hoạt giải pháp của bạn
Sau đó, bạn sẽ cần cung cấp cho hệ thống những ví dụ về "thành công" trông như thế nào để hệ thống có thể tự nhận ra.
Cách bạn bắt đầu phụ thuộc vào mức độ ML bạn đang sử dụng:
- Các tính năng được xây dựng sẵn : Kết nối dữ liệu của bạn, bật tính năng và xác định cách sử dụng đầu ra (như kích hoạt chiến dịch hoặc cập nhật điểm khách hàng tiềm năng).
- Ứng dụng có thể tùy chỉnh : Lập bản đồ đầu vào, đặt ngưỡng hoặc logic và cấu hình cách dự đoán thúc đẩy hành động.
- Mô hình tùy chỉnh : Đào tạo mô hình của bạn bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử được gắn nhãn — những gì đã xảy ra, những gì hiệu quả — và để mô hình học cách dự đoán những kết quả tương tự trong tương lai.
5. Kiểm tra và tinh chỉnh đầu ra
Bắt đầu từ quy mô nhỏ. Chạy mô hình trên một phân khúc hoặc chiến dịch giới hạn và so sánh dự đoán của nó với kết quả thực tế.
Nếu có điều gì đó không ổn - ưu tiên khách hàng tiềm năng sai, đề xuất kỳ lạ - thì đó có thể là vấn đề về chất lượng dữ liệu hoặc dấu hiệu cho thấy mô hình cần được điều chỉnh.
(Sự tinh chỉnh không phải là thất bại, mà là một phần của quá trình.)
6. Triển khai giải pháp
Khi kết quả đã ổn, hãy kết nối đầu ra với quy trình làm việc thực tế của bạn.
Điều đó có thể có nghĩa là đồng bộ hóa dự đoán với CRM của bạn, kích hoạt tính năng tự động hóa hoặc để tác nhân AI thực hiện bước tiếp theo.
Đảm bảo thông tin chi tiết không chỉ nằm trong bảng điều khiển. Đó là cách dễ nhất để lãng phí tiền đầu tư vào AI.
Công cụ tốt nhất để tiếp thị với máy học
Có một số điểm khác biệt quan trọng giữa các loại công cụ bạn có thể sử dụng.
Phổ biến nhất là các tiện ích bổ sung AI cho các sản phẩm hiện có. Thành thật mà nói, hãy sử dụng chúng nếu bạn có thể, nhưng hãy cẩn thận – hầu hết chúng vẫn chưa tốt lắm.
Sau đó là các sản phẩm dùng một lần . Nếu bạn muốn bổ sung AI theo một cách cụ thể, bạn sẽ mua một trong những sản phẩm này.
Hãy nghĩ đến: Tạo bản sao cho quảng cáo, đánh giá khách hàng tiềm năng dựa trên hành vi hoặc giới thiệu sản phẩm cho từng người dùng.
Và cuối cùng, chúng ta có các công cụ tùy chỉnh theo chiều ngang .
Giống như triển khai một tác nhân AI phân tích dữ liệu từ CRM, nền tảng phân tích và công cụ email để cung cấp cho bạn bản tổng quan và đề xuất hàng tuần.
1. Botpress
Botpress là trình xây dựng tác nhân AI toàn diện. Đây là công cụ hoàn toàn linh hoạt, do đó bạn có thể tùy chỉnh tác nhân AI cho hầu hết mọi tác vụ.
Bạn có thể thiết kế các bot đơn giản để cá nhân hóa và gửi email hoặc phân tích dữ liệu của bạn và đưa ra các khuyến nghị. Vì đây là một nền tảng linh hoạt nên khả năng là vô tận.
Nhưng nếu bạn muốn xây dựng các tác nhân AI phức tạp, bạn sẽ cần một số kỹ năng lập trình (hoặc bạn có thể tìm một người làm việc tự do hoặc đối tác AI ).
Nhưng đối với các dự án đơn giản hơn, Botpress cũng đi kèm với một thư viện mở rộng các tích hợp được xây dựng sẵn cho các nền tảng như HubSpot, Salesforce, Calendly , Google Analytics , Zendesk , Mixpanel, Notion , Slack – hầu hết mọi thứ trong công nghệ tiếp thị của bạn stack .
Chúng tôi sử dụng Botpress đại lý cho mọi việc, từ gửi email được cá nhân hóa đến tiến hành thu thập thông tin tình báo cạnh tranh, cho đến theo dõi việc sử dụng sản phẩm của chúng tôi để tìm hiểu thông tin chi tiết.
Nó thực sự có thể làm được tất cả. Và bạn có thể xây dựng một tác nhân AI miễn phí.
2. HubSpot
Nếu bạn làm việc trong lĩnh vực tiếp thị, có lẽ bạn đã từng sử dụng HubSpot tại một thời điểm nào đó. Nếu nó đã có trong công nghệ của bạn stack và bạn đang thực hiện bước đầu tiên hướng tới quy trình làm việc AI, đây là tiện ích bổ sung dễ sử dụng.
Bạn có thể sử dụng AI để chấm điểm khách hàng tiềm năng – AI sẽ phân tích các tương tác để ưu tiên khách hàng tiềm năng của bạn. Bạn cũng có thể sử dụng trợ lý nội dung AI của họ để tạo ý tưởng cho các bài đăng trên blog hoặc bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội.
Đây là những lựa chọn tuyệt vời nếu bạn sử dụng HubSpot và muốn AI hóa quy trình làm việc của mình. Nhược điểm? Chúng không vượt ra ngoài phạm vi sử dụng hạn hẹp của chúng. Nếu bạn muốn tận dụng toàn bộ sức mạnh của máy học trong kết quả của mình, bạn có thể cần phải tăng cường nó.
Nhưng này, nếu bạn đang sử dụng HubSpot, vậy tại sao không thử dùng tính năng AI của họ?
3. Vải Jacquard
Jacquard không chỉ là một trình tạo bản sao. Nhưng đúng vậy, mục đích của nó là cải thiện tất cả các từ bạn gửi đến khách hàng tiềm năng và người dùng.
Đây là công cụ genAI được đào tạo trên một tập dữ liệu ngôn ngữ tiếp thị mở rộng. Thay vì đưa ra các kết hợp ngẫu nhiên, nó có thể dự đoán được điều gì sẽ gây ấn tượng mạnh nhất với đối tượng của bạn. Nó học hỏi từ mọi chiến dịch mà nó chạy.
Nền tảng này cung cấp các tính năng thử nghiệm thời gian thực và dự đoán hiệu suất, giúp người dùng có thể nắm rõ hiệu suất của email, blog và nội dung khác của họ.
Jacquard phù hợp nhất với các nhóm có nhu cầu lớn về nội dung, như doanh nghiệp thương mại điện tử hoặc người sáng tạo nội dung. Hoặc bất kỳ ai có cuộc sống xoay quanh việc thử nghiệm email a/b.
4. Mở đường AI
Nếu bạn muốn một nhà phân tích dữ liệu cơ sở, PaveAI có thể đáp ứng được. Nó lấy dữ liệu thô từ các nền tảng như Google Analytics , Quảng cáo trên Facebook và Quảng cáo trên Twitter, và chuyển đổi chúng thành những thông tin chi tiết có thể hành động được.
Thay vì phải sàng lọc qua vô số báo cáo, người dùng có thể nhận được bản tóm tắt ngắn gọn về những gì đang hiệu quả và những gì không.
Bạn cũng có thể cá nhân hóa các báo cáo dựa trên các mục tiêu cụ thể của nhóm mình. Nó phân tích hàng triệu thông tin chi tiết để xác định thông tin phù hợp nhất với nhóm tiếp thị của bạn.
Nếu bạn quan tâm nhiều đến việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và các kênh tiếp thị khác nhau, thì có lẽ bạn nên thử xem.
5. Bệnh lý
Pathmatics là một nền tảng thông tin tiếp thị theo dõi cách các thương hiệu chạy quảng cáo kỹ thuật số trên các nền tảng như Facebook, Instagram , YouTube, TikTok và các dịch vụ OTT.
Công cụ này thu thập dữ liệu về chi tiêu quảng cáo, lượt hiển thị, nội dung sáng tạo và lộ trình phân phối, giúp nhóm tiếp thị biết chính xác đối thủ cạnh tranh đang đầu tư vào đâu và như thế nào.
Điểm mạnh lớn nhất của nền tảng này là lượng thông tin chi tiết về đối thủ cạnh tranh mà nó khám phá, đặc biệt là đối với các thương hiệu quản lý các chiến dịch đa kênh. Có thể rất khó để phân loại nếu bạn không quen làm việc với dữ liệu phương tiện truyền thông, nhưng khi bạn đã quen, nó sẽ trở thành một lợi thế thực sự.
Pathmatics lý tưởng cho các công ty, nhóm truyền thông nội bộ và các nhà tiếp thị muốn có khả năng hiển thị cạnh tranh sâu hơn.
6. Mailchimp
Nếu bạn đã từng ở đây, có lẽ bạn biết Mailchimp . Đây là một nền tảng tiếp thị chung – giống như HubSpot – hiện có các tính năng AI.
Các tiện ích bổ sung AI này bao gồm nội dung được cá nhân hóa, tối ưu hóa thời gian gửi và một số khía cạnh khác. Ví dụ, Trình tạo nội dung email sử dụng GPT công nghệ tạo ra các chiến dịch email phù hợp dựa trên tiếng nói của ngành và thương hiệu.
Mailchimp đặc biệt có lợi cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ muốn tận dụng AI mà không cần chuyên môn kỹ thuật sâu rộng.
7. Cuộc nổi loạn
Mutiny là nền tảng AI không cần mã giúp các nhà tiếp thị B2B cá nhân hóa trải nghiệm trang web cho nhiều đối tượng khác nhau mà không cần sự trợ giúp của kỹ thuật.
Nó kết nối với các công cụ như Salesforce và Segment để thu thập dữ liệu về đặc điểm công ty và hành vi, nhờ đó bạn có thể nhắm mục tiêu đến khách truy cập dựa trên ngành, quy mô công ty hoặc hành vi.
Điểm mạnh lớn nhất của nó là cách nó dễ dàng cho phép bạn tạo các trang được cá nhân hóa giúp tăng cường sự tương tác và chuyển đổi. Điều đó nói rằng, nó phù hợp nhất với các công ty có đủ lưu lượng truy cập trang web và dữ liệu để thực sự thúc đẩy cá nhân hóa — các nhóm nhỏ hơn có thể thấy nó ít tác động hơn.
Mutiny rất phù hợp với các nhóm tiếp thị B2B đang chạy các chiến lược dựa trên tài khoản và muốn hành động nhanh mà không cần phụ thuộc nhiều vào các nhà phát triển.
Mang thông tin chi tiết về AI vào KPI tiếp thị
Các nhóm tiếp thị đang đầu tư vào AI để tạo khách hàng tiềm năng, truyền thông, ra quyết định, chiến lược và thông tin tình báo.
Botpress là nền tảng tác nhân AI dành cho những người xây dựng bot ở mọi cấp độ, bao gồm các hướng dẫn mở rộng trên YouTube và Botpress Academy , thư viện tích hợp sẵn và các mẫu để giúp tác nhân AI của bạn hoạt động nhanh chóng.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Nó miễn phí.
Các câu hỏi thường gặp
Sự khác biệt giữa AI và máy học trong tiếp thị là gì?
AI bao gồm mọi thứ khiến máy móc hoạt động thông minh. Học máy là một phần của điều đó, nơi máy tính học từ dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn. Trong tiếp thị, ML là bộ não hậu trường cung cấp năng lượng cho những thứ như dự đoán và chấm điểm khách hàng tiềm năng.
Tôi cần bao nhiêu dữ liệu để đào tạo hiệu quả một mô hình học máy?
Thông thường, một vài nghìn điểm dữ liệu được gắn nhãn là khởi đầu tốt. Dữ liệu của bạn càng nhất quán và có liên quan thì kết quả của bạn sẽ càng tốt.
Làm sao để biết việc triển khai máy học của tôi có hiệu quả hay không?
Hãy xem kết quả của bạn. Nếu mô hình đang thực hiện công việc của nó, bạn sẽ thấy sự gia tăng trong các số liệu chính của mình. Bắt đầu nhỏ, thử nghiệm và xem các dự đoán stack trái ngược với thực tế.
Sai lầm lớn nhất mà các nhà tiếp thị mắc phải khi triển khai máy học là gì?
Nhảy vào mà không có mục tiêu rõ ràng. Chỉ thêm AI vì mục đích đó thì không có ích gì. Động thái thông minh là chọn một trường hợp sử dụng, như giảm tỷ lệ hủy đơn hàng hoặc cải thiện mục tiêu quảng cáo, và tập trung vào việc thực hiện trước.
Tôi có cần kỹ năng lập trình hoặc khoa học dữ liệu để bắt đầu sử dụng ML trong tiếp thị không?
Không. Rất nhiều công cụ tiếp thị có tích hợp sẵn máy học, không cần mã hóa. Nhưng nếu bạn muốn làm điều gì đó nâng cao hơn hoặc hoàn toàn tùy chỉnh, việc có một người trong nhóm của bạn có kỹ năng kỹ thuật sẽ hữu ích.
.png)
