如何在营销中实施机器学习 [2025]

聊天机器人和对话式人工智能

仔细想想，大多数聊天机器人都属于 "营销 "这个大类。

我们已经部署了成千上万个聊天机器人，其中大部分用于人工智能潜在 客户 生成，或者是客户支持机器人。

但是，对话式人工智能几乎可以处理任何事情，无论是内部的还是外部的。我们的营销团队使用机器人和人工智能代理来：

• 分析竞争对手网站并提供竞争情报
• 发送个性化的后续电子邮件
• 分析产品信号，提示升级的最佳时机

预测分析

机器学习是预测分析的幕后动力。它采用贴有标签的历史数据，如哪些潜在客户最终实现了转化或哪些营销活动带来了收入，并训练一个模型来识别导致这些结果的模式。 

如果您已经在跟踪转化率、参与度或管道阶段，您可以将这些数据输入监督学习模型，开始生成预测。 

一旦训练有素，该模型就能根据新线索、营销活动或客户与过去成功信号的匹配程度对其进行实时评分。

输出结果（如转换可能性或预期收入）可被导入仪表板、营销活动逻辑或人工智能代理，从而使您的日常决策更智能、更快速。

电子邮件营销

机器学习可以将电子邮件从 "喷洒和祈祷 "提升到 "在最佳时间发送最佳信息"。 

它可以预测打开率，根据行为个性化内容，甚至为每个人推荐哪种产品应出现在动态区块中。

就像我在上面分享的那样，我们自己的营销机器人会处理其中的一部分--比如提取产品参与数据，以建议谁应该收到功能升级邮件。 

但即使没有完整的人工智能代理设置，您也可以使用人工智能来优化发送时间、主题行和内容变化。只需将历史电子邮件性能数据（打开、点击、转化）与学习哪些模式能提高参与度的模型进行配对即可。

客户细分

机器学习使细分远远超出了人口统计的范畴。 

它根据客户的实际行为（如浏览模式、购买频率和参与信号）对客户进行分类，因此您可以根据人们的行为方式而不是他们的职位和地点来定制营销。

要做到这一点，可将购买频率、重复性或参与度等行为数据导出到电子表格或分析工具中，然后使用聚类算法（如 k-means），根据这些特征将相似的客户归为一类。 

或者让LLM 代理为您完成繁重的工作。充分利用人工智能。

即使是基本的设置也能揭示隐藏的模式--比如只在销售期间购买的群体--您可以针对这些模式采取不同的措施。

流失预测

机器学习模型可以通过学习客户 过去的行为，如使用量下降、跳过续订或响应速度缓慢等，在客户离开前标记出哪些客户可能会消失 。 

人工智能模型需要根据历史数据进行训练--标注谁流失了，谁没有流失--这样才能识别早期预警信号。

然后可以训练一个基本分类模型（如逻辑回归或决策树）来预测流失风险。 

如果您不能自己编写代码，可以寻找能让您输入标签数据的平台或工具--不是吹牛，我们的平台就能自动生成流失风险评分。

个性化推荐

您经常会遇到这种情况。机器学习驱动的推荐可以有多种不同的形式： 

• 在主页上推荐产品
• 选择用户看到的电子邮件内容
• 用可能的附加组件自动填充购物车
• 根据某人过去的行为重新排序内容

在幕后，这些系统使用算法来学习用户行为--人们点击、查看、购买或忽略什么--并将其与其他行为类似的人进行比较。 

要开始使用，您需要用户交互数据（如浏览量、点击量和购买量）和经过训练的模型，以发现用户之间的模式，如协同过滤或基本的推荐引擎。 

您可以利用您团队的数据科学资源，或者使用一些工具来建立这一功能，这些工具可以让您插入交互数据，并在您的网站、电子邮件或应用程序中动态生成个性化输出。

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 来调整价格。

对于客户来说，这可能是在高峰时段看到不同的价格、个性化折扣或在促销期间看到实时促销调整。

要实现这一点，您需要访问定价历史、销售数据和上下文信号（如流量或库存水平），然后使用回归模型来预测特定情况下的最佳价格。 

在此基础上，您可以设置何时以及如何进行价格更改的规则--可以通过连接的定价引擎，也可以将模型输出反馈到您的电子商务系统，以动态更新定价。

广告定位和优化

没有人愿意浪费预算向错误的人展示错误的广告。机器学习可以帮助我们避免这种情况。 

它可以实时观察您的营销活动的执行情况，了解哪些有效（哪些无效），并自动将您的支出导向创意、受众和投放的最佳组合。

入门意味着拥有清晰的营销活动绩效数据：点击、转化、受众详情、设备类型等所有有用的信息。 

在此基础上，您或您团队中的某个人可以训练一个模型来预测哪种设置能带来最佳结果，或者将您的数据插入一个系统，由该系统为您完成繁重的工作。

情感分析

情感分析利用机器学习来了解人们说话的语气和意图--兴奋、沮丧、困惑、情绪的微妙变化等。 

它可以处理来自评论、支持聊天或社交媒体等地方的大量开放文本反馈，并将其标记为细微的情感或意图类别。

在人工智能和自然语言处理之前，这种大规模的分析是不现实的--你需要一个团队手动阅读每一条信息。 

现在，有了预训练模型和文本管道，您可以自动扫描、标记和跟踪情感趋势，让您清楚地了解受众的反应，而不存在人工审核的瓶颈。

1.定义用例和目标

很多公司为了添加人工智能而添加人工智能。这是我们看到的企业在部署人工智能时最常犯的错误之一。 

如果你的老板强制要求你采用人工智能，那没问题，但你的工作是确定开始使用的案例。

也许您想减少客户流失、提高转化率或改进目标定位。 

您可以（也应该）扩大人工智能的使用范围。但首先要有一个可以作为试点项目的明确目标。

2.确定所需的数据

没有正确的输入，机器学习就无从谈起。一旦选择了用例，下一步就是确定模型需要从哪些数据中学习。 

这通常意味着您要预测的结果的历史实例，加上之前的行为或信号。

确定目标，然后找出支持目标的数据：

• 预测谁有可能转化：转化结果，加上转化前的活动，如广告点击、页面访问和电子邮件参与。
• 个性化内容或优惠：购买记录、浏览行为、产品使用情况、参与度指标等。
• 改进广告定位： 广告活动效果数据、受众人口统计或细分、设备类型以及转化时间趋势。

3.选择应用机器学习的方式

将机器学习引入营销工作流程主要有三种方法，具体取决于您需要多少定制化和技术参与。

4.培训或启动解决方案

然后，你需要给系统举例说明 "成功 "是什么样的，这样它就能开始自己识别成功。

如何开始取决于您使用的 ML 级别：

• 预建功能：连接数据、开启功能并定义如何使用输出结果（如触发营销活动或更新线索得分）。
  
  
• 可定制的应用程序：映射输入、设置阈值或逻辑，并配置预测如何驱动操作。
  
  
• 自定义模型：使用标注的历史数据--发生了什么、起了什么作用--训练你的模型，让它学会预测未来类似的结果。

5.测试和完善输出

从小处着手。在有限的细分市场或活动中运行模型，并将其预测结果与实际结果进行比较。 

如果感觉有什么不对劲--错误的线索优先级、奇怪的建议--这可能是数据质量问题或模型需要调整的迹象。 

(完善不是失败，而是过程的一部分）。

6.部署解决方案

一旦结果看起来可靠，就将输出连接到您的实际工作流程。 

这可能意味着将预测同步到 CRM、触发自动化或让人工智能代理采取下一步行动。 

确保洞察力不会仅仅停留在仪表盘上。这是最容易浪费人工智能投资的方式。

1.Botpress

Botpress 是一款一体化的人工智能代理生成器。它是一款完全灵活的工具，因此您可以为几乎任何任务定制人工智能代理。 

您可以设计简单的机器人来个性化和发送电子邮件，或者分析您的数据并提供建议。因为这是一个灵活的平台，所以有无限可能。 

但是，如果你想构建复杂的人工智能代理，就需要一定的开发技能（或者你可以找一个自由职业者或人工智能合作伙伴）。 

但对于更简单的项目，Botpress 还提供了一个广泛的预建集成库，可与 HubSpot、Salesforce、Zendesk、Google Analytics、Zendesk、Mixpanel、Notion、Slack 等平台集成，包括营销技术stack的大多数功能。

我们使用Botpress 代理发送个性化电子邮件、进行竞争情报分析、监控产品使用情况以获得洞察力。 

它真的无所不能。你还可以免费建立一个人工智能代理。

2.HubSpot

如果你从事营销工作，你可能或多或少使用过 HubSpot。如果它已经在你的技术stack中，而且你正在向人工智能工作流迈进，那么它是一个简单的附加组件。

您可以使用人工智能对潜在客户进行评分--它可以分析互动情况，对潜在客户进行优先排序。您还可以使用其人工智能内容助手来生成博客文章或社交媒体文章的创意。

如果您使用 HubSpot 并希望将工作流程人工智能化，这些都是不错的选择。缺点是什么？它们没有超越其狭窄的使用范围。如果你想在你的成果中充分发挥机器学习的威力，你可能需要更进一步。 

但是，如果您已经在使用 HubSpot，为什么不试试他们的人工智能功能呢？

3.提花布

Jacquard 不仅仅是一个文案生成器。没错，它的目的是改进您发送给潜在客户和用户的所有文字。 

这是一款基于大量营销语言数据集进行训练的 genAI 工具。它不会随机组合，而是能预测出最受受众欢迎的语言。它能从每次营销活动中学习。

该平台提供实时测试和性能预测功能，因此用户可以详细了解其电子邮件、博客和其他内容的性能。

Jacquard 最适合有大量内容需求的团队，如电子商务企业或内容创作者。或者任何需要对电子邮件进行 a/b 测试的人。 

4.PaveAI

如果你需要一名初级数据分析师，PaveAI 或许可以胜任。它能从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见解。 

用户无需再翻阅无穷无尽的报告，而只需接收简明扼要的总结，了解哪些有效，哪些无效。 

您还可以根据团队的具体目标个性化报告。它能分析数以百万计的见解，找出与营销团队最相关的内容。 

如果您非常关注数据驱动决策和不同的营销渠道，也许值得一试。

5.数学

Pathmatics 是一个营销情报平台，可跟踪品牌如何在 Facebook、Instagram、YouTube、TikTok 和 OTT 服务等平台上投放数字广告。 

它收集有关广告支出、印象、创意和投放路径的数据，帮助营销团队准确了解竞争对手的投资方向和方式。

该平台最大的优势在于它能揭示大量有竞争力的细节，尤其是对于管理多渠道营销活动的品牌而言。如果您不习惯使用媒体数据，可能需要对其进行大量整理，但一旦熟悉之后，它就会成为一个真正的优势。

Pathmatics 是代理商、内部媒体团队和营销人员希望获得更深层次竞争可见性的理想选择。

6.Mailchimp

如果你一直在这里工作，你可能知道Mailchimp。它是一个通用的营销平台，和 HubSpot 一样，现在配备了人工智能功能。 

这些人工智能附加组件涵盖个性化内容、优化发送时间和其他一些方面。例如，电子邮件内容生成器使用GPT 技术，根据行业和品牌声音创建定制的电子邮件活动。

Mailchimp 尤其适合那些希望利用人工智能而又没有丰富专业技术知识的中小型企业。

7.叛变

Mutiny 是一个无代码人工智能平台，可帮助 B2B 营销人员为不同受众提供个性化的网站体验，而无需工程人员的帮助。 

它可与 Salesforce 和Segment 等工具连接，获取公司地理和行为数据，因此您可以根据行业、公司规模或行为锁定访客。

它最大的优势在于能让你轻松创建个性化页面，从而提高参与度和转化率。不过，它最适合拥有足够网站流量和数据的公司，以真正促进个性化，规模较小的团队可能会发现它的影响较小。

Mutiny 非常适合那些希望在不严重依赖开发人员的情况下快速推进基于客户的战略的 B2B 营销团队。

人工智能和机器学习在营销方面有什么区别？

人工智能涵盖一切能让机器变得聪明的技术。机器学习是其中的一部分，计算机通过学习数据做出更好的决策。在营销领域，ML 是幕后的大脑，为预测和线索评分等提供动力。

我需要多少数据才能有效训练机器学习模型？

通常，几千个标注数据点就是一个良好的开端。数据的一致性和相关性越高，结果就越好。

如何知道我的机器学习实施是否有效？

查看结果。如果模型发挥了作用，你就会看到关键指标的提升。从小处着手，进行测试，看看预测结果与实际stack 如何。

营销人员在实施机器学习时犯的最大错误是什么？

没有明确的目标就贸然加入。仅仅为了添加人工智能而添加人工智能是无济于事的。明智之举是选择一个用例，如减少客户流失或改进广告定位，并首先专注于使其发挥作用。

在营销中使用 ML 是否需要编码或数据科学技能？

很多营销工具都内置了机器学习功能，无需编码。但是，如果您想做一些更高级或完全定制的事情，团队中拥有技术技能的人将会有所帮助。