如何在营销中实施机器学习【2025】

我是市场营销人员，每天都在使用机器学习。

说实话，如果你想在工作中做到最好，就应该掌握AI如何应用到你的工作中。

（我发誓不是因为我在一家AI智能体公司工作才这么说。）

在我看来，市场营销是应用AI最有价值的领域之一。 这里充满了数据、分析、复杂预测和难以捉摸的人类行为——非常适合引入另一种智能。

在营销任务中加入机器学习，可以表现为平台插件、企业级聊天机器人，甚至更复杂的 LLM智能体。

让我带你了解如何将机器学习融入日常营销工作——并有望让你的成果提升10倍——包括实现这些目标的工具。

什么是营销中的机器学习？

营销中的机器学习指的是利用能够从数据中学习的算法，实现营销工作的自动化、优化和个性化。

机器学习模型不再仅仅依赖人的直觉或基于规则的逻辑，而是分析大量数据集，发现模式、预测结果，并大规模做出数据驱动的决策。

为什么要在营销中使用机器学习？

机器学习通过基于真实数据告诉你什么真正有效，从而消除了营销中的猜测。

借助AI，营销团队可以分析更多数据，更细致地做实验，加快日常工作流程。

有意识地应用AI时，两个人的团队也能完成十个人的工作量。

营销中应用机器学习的9个示例

1. 聊天机器人与对话式AI

仔细想想，大多数 聊天机器人其实都属于“营销”这个大类。

我们已经部署了数十万个聊天机器人——其中大多数用于 AI线索获取 或 客户支持机器人。

但对话式AI几乎可以处理任何事情，无论是内部还是外部。我们的市场团队利用机器人和AI智能体来：

• 分析竞争对手网站并提供竞争情报
• 发送个性化跟进邮件
• 分析产品信号，建议哪些用户适合升级

2. 预测分析

机器学习是预测分析背后的核心动力。它利用带标签的历史数据——比如哪些线索最终转化、哪些活动带来了收入——训练模型识别导致这些结果的模式。

如果你已经在跟踪转化、互动或销售流程阶段，可以将这些数据输入到有监督学习模型中，开始生成预测。

一旦模型训练完成，就可以实时为新线索、活动或客户打分，依据他们与过去成功信号的匹配程度。

这些输出结果——比如转化概率或预期收入——可以被引入到你的仪表盘、活动逻辑或AI智能体中，让你的日常决策更智能、更高效。

3. 电子邮件营销

机器学习可以让电子邮件营销从“广撒网”转变为“在最佳时机发送最合适的信息”。

它可以预测开启率、根据行为个性化内容，甚至为每个人推荐动态区块中应出现的产品。

正如我上面提到的，我们自己的营销机器人也在处理这部分工作——比如提取产品使用数据，建议哪些用户应该收到功能升级邮件。

即使没有完整的AI智能体系统，你也可以用机器学习优化发送时间、主题和内容变体。你只需要历史邮件表现数据——开启、点击、转化——再配合能学习哪些模式带来更好互动的模型即可。

4. 客户细分

机器学习让客户细分远不止于人口统计。

它会根据客户的实际行为进行聚类——比如浏览习惯、购买频率和互动信号——让你的营销更贴近客户的实际行为，而不是他们的职位或地理位置。

实现这一点的方法是，将购买频率、最近一次购买或互动等行为数据导出到表格或分析工具中，然后用聚类算法（如k-means）根据这些特征将相似客户分组。

或者让 LLM智能体帮你完成繁重的工作。充分利用人工智能的力量。

即使是基础设置，也能揭示隐藏的模式——比如只在促销时购买的客户群——你可以针对性地制定策略。

5. 流失预测

机器学习模型可以通过学习过往行为（如使用量下降、跳过续费、离开前响应变慢等），标记出哪些客户可能会流失。

AI模型需要用带标签的历史数据进行训练——标明哪些客户流失了，哪些没有——以便识别早期预警信号。

一个基础的分类模型（如逻辑回归或决策树）就可以用来预测流失风险。

如果你不打算自己编程，可以选择允许你输入带标签数据的平台或工具——不吹牛，我们的平台就支持——并自动生成流失风险评分。

6. 个性化推荐

你经常会遇到这种情况。由机器学习驱动的推荐可以有多种形式：

• 在首页推荐产品
• 为用户挑选电子邮件内容
• 自动为购物车添加可能的附加商品
• 根据用户过往行为重新排序内容

在幕后，这些系统会用算法学习用户的行为——点击、浏览、购买或忽略了什么——并与行为相似的其他人进行对比。

要开始这项工作，你需要用户互动数据（如浏览、点击和购买），以及一个能够跨用户发现模式的模型，比如协同过滤或基础推荐引擎。

你可以用团队的数据科学资源来搭建，也可以使用允许你接入互动数据并动态生成个性化结果的工具，应用到你的网站、邮件或应用中。

7. 动态定价

动态定价利用机器学习，根据需求、库存水平、用户行为，甚至一天中的时间等因素调整价格。

对客户来说，可能会在高峰时段看到不同价格、获得个性化折扣，或在促销期间实时调整优惠。

要实现这一点，你需要获取定价历史、销售数据和上下文信号（如流量或库存水平），然后用回归模型预测特定情况下的最优价格。

接下来，你可以设置规则，决定何时以及如何调整价格——可以通过连接的定价引擎，或将模型输出接入电商系统，实现动态更新价格。

8. 广告投放与优化

没人愿意把预算浪费在错误的人身上。机器学习可以帮我们避免这种情况。

它会实时监控你的活动表现，发现什么有效（什么无效），并自动将预算分配到最佳创意、受众和投放位置的组合上。

入门的关键是拥有干净的活动表现数据：点击、转化、受众信息、设备类型等。

之后，你或你的团队成员可以训练模型预测哪些组合带来最佳结果，或将数据输入到自动完成这些工作的系统中。

9. 情感分析

情感分析利用机器学习来理解人们言语背后的语气和意图——比如兴奋、沮丧、困惑、情绪的细微变化等。

它可以处理大量开放式文本反馈，如评论、客服聊天或社交媒体内容，并将其标注为细致的情感或意图类别。

在有了AI和自然语言处理之前，这种大规模分析几乎不现实——你需要一个团队手动阅读每条消息。

现在，借助预训练模型和文本处理流程，你可以自动扫描、标记并追踪情感趋势，及时了解受众的反应，无需人工审核带来的瓶颈。

如何在营销中实施机器学习

我们的客户成功团队在过去7年里一直在帮助客户将AI应用到实际工作中。

他们很清楚什么样的部署能取得成功（以及哪些会浪费时间和金钱）。实际上，我们还合作撰写了一份关于如何正确实施AI的详细指南。

1. 明确使用场景和目标

很多公司只是为了“用AI而用AI”。这是我们看到的公司在部署AI时最常见的错误之一。

如果你的老板要求你引入AI，这没问题——但你的任务是明确最初的应用场景。

也许你想降低客户流失率、提升转化率，或者改善目标定位。

你可以（也应该）在后续扩展AI的应用范围。但一开始要有一个明确的目标，作为试点项目。

2. 确定所需数据

没有合适的数据，机器学习几乎无能为力。选定应用场景后，下一步就是弄清楚模型需要哪些数据来学习。

通常，这意味着你需要预测目标的历史案例，以及在此之前的行为或信号。

以你的目标为出发点，找出支持该目标的数据：

• 预测谁更可能转化：转化结果，以及转化前的行为数据，如广告点击、页面访问、邮件互动等。
• 个性化内容或优惠： 购买历史、浏览行为、产品使用情况、互动指标等。
• 提升广告投放精准度： 活动表现数据、受众人口统计或分群、设备类型以及转化时间趋势。

3. 选择机器学习的应用方式

将机器学习引入营销流程主要有三种方式，取决于你希望定制的程度和技术参与度。

预置ML功能

有些工具本身就内置了机器学习——比如发送时间优化、线索评分或智能推荐等。

这些功能几乎不需要额外操作：只要数据接入，模型就会在后台自动运行。

可定制的ML应用

这种方式让你有更多参与空间。你不用自己搭建模型，但可以控制使用哪些数据、设置阈值，或者定义输出后的操作——比如触发营销活动或标记潜在客户。

完全自定义ML模型

如果你需要更高的灵活性，或者有现成解决方案无法满足的场景，可以与数据团队合作，利用自己的历史数据训练模型。

这样你可以完全掌控模型的工作方式和学习内容，但也需要更多时间和技术能力。

4. 训练或激活你的解决方案

接下来，你需要为系统提供“成功”案例，让它能自主识别类似情况。

具体如何开始，取决于你采用的ML级别：

• 预置功能：连接你的数据，开启该功能，并定义输出的用途（如触发营销活动或更新潜在客户评分）。
  
  
• 可定制应用：映射你的输入，设置阈值或逻辑，并配置预测结果如何驱动后续操作。
  
  
• 自定义模型：使用带标签的历史数据进行训练——包括发生了什么、哪些有效——让模型学习并预测未来类似结果。

5. 测试和优化输出

从小范围开始。先在有限的用户群或活动中运行模型，将预测结果与实际结果对比。

如果发现问题——比如优先级排序不对、推荐内容异常——可能是数据质量有问题，或者模型需要调整。

（优化不是失败，而是流程的一部分。）

6. 部署解决方案

一旦结果令人满意，就将输出结果接入实际工作流程。

这可能意味着将预测结果同步到CRM、触发自动化流程，或让AI助手执行下一步操作。

确保洞察结果不仅仅停留在仪表盘上，否则很容易让AI投资打水漂。

营销中机器学习的最佳工具

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你可以选择的工具类型有一些重要区别。

最常见的是为现有产品添加AI插件。说实话，如果你能用就用，但要注意——大多数插件目前还不够成熟。

其次是单一用途产品。如果你只想在某个环节引入AI，就会选择这类工具。

比如：为广告生成文案、根据行为为线索打分，或为用户推荐产品。

最后，是自定义、通用型工具。

比如部署一个AI助手，分析来自CRM、分析平台和邮件工具的数据，为你提供每周概览和建议。

1. Botpress

Botpress是一款全能型AI助手构建工具。它高度灵活，可以定制AI助手来完成几乎任何任务。

你可以设计简单的机器人来个性化发送邮件，或分析数据并提供建议。由于平台灵活，应用场景几乎无限。

但如果你想构建复杂的AI助手，需要一定开发能力（或者你可以找自由职业者或AI合作伙伴）。

不过对于简单项目，Botpress还内置了丰富的预置集成，支持HubSpot、Salesforce、Calendly、Google Analytics、Zendesk、Mixpanel、Notion、Slack等主流营销工具。

我们用 Botpress 智能体做各种事情，从发送个性化邮件，到进行竞争情报分析，再到监控产品使用情况以获取洞察。

它几乎无所不能。而且你可以免费创建AI助手。

2. HubSpot

如果你从事营销，可能用过HubSpot。如果它已经在你的技术栈里，并且你正尝试引入AI工作流，这是个很容易上手的插件。

你可以用AI进行线索评分——它会分析互动情况，帮你优先处理潜在客户。你还可以用他们的AI内容助手生成博客或社交媒体的创意。

如果你用HubSpot，想让工作流更智能，这些都是不错的选择。缺点是？它们的应用范围有限。如果你想让机器学习全面提升结果，可能还需要更进一步。

不过，如果你已经在使用 HubSpot，为什么不试试他们的 AI 功能呢？

3. Jacquard

Jacquard不仅仅是文案生成工具。没错，它的目标是优化你发给潜在客户和用户的所有文字内容。

它是一款基于大规模营销语言数据集训练的生成式AI工具。它不会随意组合内容，而是能预测哪些表达最能打动你的受众。每次活动都会让它不断学习。

该平台提供实时测试和性能预测功能，让用户能够详细了解他们的邮件、博客及其他内容的表现情况。

Jacquard 非常适合内容需求极大的团队，比如电商企业或内容创作者。或者任何需要大量进行邮件 A/B 测试的人。

4. PaveAI

如果你需要一个初级数据分析师，PaveAI 可能可以满足需求。它可以从 Google Analytics、Facebook Ads 和 Twitter Ads 等平台获取原始数据，并将其转化为可操作的洞察。

用户无需翻阅无尽的报告，只需直接收到关于哪些内容有效、哪些无效的简明总结。

你还可以根据团队的具体目标个性化报告。它会分析数百万条洞察，帮助找出对你的营销团队最相关的信息。

如果你非常重视数据驱动决策和多渠道营销，这个平台值得一试。

5. Pathematics

Pathmatics 是一个营销情报平台，能够追踪品牌在 Facebook、Instagram、YouTube、TikTok 及 OTT 服务等平台上的数字广告投放。

它收集广告支出、曝光量、创意和投放路径等数据，帮助营销团队清楚了解竞争对手的投放方向和方式。

该平台最大的优势在于能够挖掘大量竞争细节，尤其适合管理多渠道广告活动的品牌。如果你不习惯处理媒体数据，可能会觉得信息量很大，但一旦熟悉后，这将成为真正的优势。

Pathmatics 非常适合代理公司、内部媒体团队以及希望深入了解竞争对手动态的营销人员。

6. Mailchimp

如果你从业已久，应该听说过 Mailchimp。它是一个通用营销平台——就像 HubSpot 一样，现在也加入了 AI 功能。

这些 AI 附加功能涵盖个性化内容、优化发送时间等。例如，Email Content Generator 利用 GPT 技术，根据行业和品牌风格生成定制化邮件活动。

Mailchimp 特别适合希望利用 AI、但缺乏深厚技术背景的中小型企业。

7. Mutiny

Mutiny 是一个无代码 AI 平台，帮助 B2B 营销人员无需工程师协助即可为不同受众个性化网站体验。

它可以与 Salesforce 和 Segment 等工具集成，获取公司属性和行为数据，从而根据行业、公司规模或行为对访客进行精准定位。

它最大的优势在于可以轻松创建个性化页面，提高用户参与度和转化率。不过，这个平台更适合拥有大量网站流量和数据的公司——小团队可能感受不到明显效果。

Mutiny 非常适合采用基于账户营销策略、希望快速推进且不依赖开发人员的 B2B 营销团队。

将 AI 洞察应用于营销关键指标

营销团队正在将 AI 应用于线索生成、沟通、决策、策略和情报等领域。

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常见问题解答

1. AI 与机器学习在营销中的区别是什么？

AI 与机器学习的区别在于，AI 指的是任何旨在执行通常需要人类智能的任务（如个性化或定位）的系统，而机器学习是 AI 的一个子集，它通过学习历史营销数据（如用户行为）来进行预测或决策。

2. 有效训练机器学习模型需要多少数据？

要有效训练机器学习模型，通常需要至少几千个有标签的样本（如过往活动、客户行为或转化数据）。不过，具体数量取决于模型类型和任务。像客户生命周期价值这样的复杂预测需要的数据量会比基础分类任务更多。

3. 我怎么知道我的机器学习应用是否有效？

当机器学习实施带来关键指标（如点击率、线索转化、留存或销售）的可衡量提升时，就说明它是有效的。可以通过 A/B 测试将机器学习驱动的结果与人工或基线结果进行对比，并将预测与实际结果进行验证，以确认其准确性。

4. 营销人员在实施机器学习时最常犯的错误是什么？

营销人员在实施机器学习时最大的错误是没有明确目标或可衡量的成功标准。如果没有针对具体结果（如降低获客成本或提升邮件参与度），机器学习只会增加复杂性而无法带来价值。

5. 我需要编程或数据科学技能才能在营销中使用机器学习吗？

你不需要编程或数据科学技能就能开始使用机器学习，因为像 HubSpot、Salesforce 或 Botpress 这样的工具已经将机器学习功能集成到用户友好的界面中。不过，如果需要高级自定义，具备技术专长会拓展你的能力。