Ik ben marketeer en ik gebruik machine learning elke dag.
En eerlijk gezegd, als je de beste wilt zijn in je werk, moet je op de hoogte zijn van hoe AI kan worden toegepast op je werk.
(En ik zweer dat ik dat niet alleen zeg omdat ik voor een AI-agent bedrijf werk).
Naar mijn bescheiden mening is marketing een van de meest vruchtbare gebieden om AI toe te passen. Het zit vol gegevens, analyses, lastige voorspellingen, verwarrend menselijk gedrag - het is perfect om een tweede soort intelligentie in te zetten.
Machine learning toevoegen aan marketingtaken kan eruit zien als platformtoevoegingen, chatbots voor bedrijven of nog complexere LLM .
Laat me je de basisprincipes uitleggen van hoe je machine learning kunt toevoegen aan je dagelijkse marketingtaken - en hopelijk je resultaten kunt vermenigvuldigen - inclusief de tools die je daarbij kunnen helpen.
Wat is machine learning in marketing?
Machine learning in marketing verwijst naar het gebruik van algoritmen die leren van gegevens om marketinginspanningen te automatiseren, te optimaliseren en te personaliseren.
In plaats van alleen te vertrouwen op menselijke intuïtie of op regels gebaseerde logica, analyseren machine-learningmodellen grote datasets om patronen te ontdekken, uitkomsten te voorspellen en op schaal datagestuurde beslissingen te nemen.
Waarom machine learning gebruiken in marketing?
Machine learning haalt het giswerk uit marketing door je te laten zien wat echt werkt, gebaseerd op echte gegevens.
Ondersteund door AI kunnen marketingteams meer gegevens analyseren, fijnmaziger experimenteren en de dagelijkse workflows versnellen.
Wanneer AI bewust wordt toegepast, kan het een team van 2 personen het werk laten doen van 10 personen.
Voorbeelden van het gebruik van Machine Learning in marketing
Chatbots en conversationele AI
Als je erover nadenkt, vallen de meeste chatbots onder de brede categorie 'marketing'.
We hebben honderdduizenden chatbots ingezet - en de meeste daarvan zijn voor AI-leadgeneratie of zijn bots voor klantondersteuning.
Maar conversationele AI kan bijna alles aan, zowel intern als extern. Ons marketingteam gebruikt bots en AI-agenten om:
- Analyseer websites van concurrenten en geef informatie over de concurrentie
- Persoonlijke opvolgmails sturen
- Productsignalen analyseren om aan te geven wie het meest in aanmerking komt voor een upgrade
Voorspellende analyses
Machine learning is wat achter de schermen voorspellende analyses mogelijk maakt. Het neemt gelabelde historische gegevens - zoals welke leads uiteindelijk converteerden of welke campagnes omzet opleverden - en traint een model om de patronen te herkennen die tot deze resultaten hebben geleid.
Als je al conversies, betrokkenheid of pijplijnfasen bijhoudt, kun je die gegevens invoeren in een supervised learning-model om te beginnen met het genereren van voorspellingen.
Eenmaal getraind kan dat model nieuwe leads, campagnes of klanten in realtime scoren op basis van hoe goed ze overeenkomen met eerdere successignalen.
De resultaten - zoals de kans op conversie of de verwachte omzet - kunnen vervolgens worden gebruikt in uw dashboards, campagnelogica of AI-agents om uw dagelijkse beslissingen slimmer en sneller te maken.
E-mailmarketing
Machine learning kan e-mail opwaarderen van "spray and pray" naar "stuur het perfecte bericht op het perfecte moment".
Het kan open rates voorspellen, content personaliseren op basis van gedrag of zelfs aanbevelen welk product moet verschijnen in een dynamisch blok voor elke persoon.
Zoals ik hierboven heb gedeeld, handelen onze eigen marketingbots delen hiervan af - zoals het verzamelen van gegevens over productbetrokkenheid om voor te stellen wie een e-mail met een functie-upgrade zou moeten krijgen.
Maar zelfs zonder een volledige AI-agent kun je ML gebruiken om verzendtijden, onderwerpregels en inhoudsvariaties te optimaliseren. Het enige dat nodig is, zijn historische e-mailprestatiegegevens - opens, kliks, conversies - in combinatie met een model dat leert welke patronen leiden tot een betere betrokkenheid.
Klantsegmentatie
Met machine learning gaat segmentatie veel verder dan demografische gegevens.
Het clustert je klanten op basis van hoe ze zich werkelijk gedragen - dingen zoals surfpatronen, aankoopfrequentie en engagementsignalen - zodat je je marketing kunt afstemmen op hoe mensen zich gedragen, in plaats van op hun functietitel en locatie.
Om dit te doen, exporteer je gedragsgegevens zoals aankoopfrequentie, frequentie of betrokkenheid naar een spreadsheet of analyseprogramma en gebruik je vervolgens een clusteralgoritme (zoals k-means) om vergelijkbare klanten te groeperen op basis van deze kenmerken.
Of laat een LLM agent het zware werk voor u doen. Maak optimaal gebruik van die kunstmatige intelligentie.
Zelfs een basisopstelling kan verborgen patronen blootleggen - zoals een groep die alleen koopt tijdens de uitverkoop - waarop je je anders kunt richten.
Churn voorspelling
Modellen voor machinaal leren kunnen aangeven welke klanten waarschijnlijk zullen verdwijnen door te leren van gedrag in het verleden, zoals dalend gebruik, overgeslagen verlengingen of trage responstijden voordat iemand vertrekt.
Een AI-model moet worden getraind op historische gegevens - gelabeld met wie wel en wie niet churned - zodat het de vroege waarschuwingssignalen kan identificeren.
Een basis classificatiemodel (zoals logistische regressie of beslisbomen) kan dan worden getraind om het risico op churn te voorspellen.
Als je het niet zelf codeert, zoek dan naar platforms of tools waarmee je gelabelde gegevens kunt invoeren - niet om op te scheppen, maar ons platform doet dat wel - en automatisch churn-risicoscores kunt genereren.
Persoonlijke aanbevelingen
Je krijgt hier voortdurend mee te maken. Machine learning-aanbevelingen kunnen een heleboel verschillende vormen aannemen:
- Producten voorstellen op een homepage
- Bepalen welke e-mailinhoud een gebruiker te zien krijgt
- Een winkelwagen automatisch vullen met mogelijke add-ons
- Inhoud herschikken op basis van iemands gedrag in het verleden
Achter de schermen maken deze systemen gebruik van algoritmes die leren van gebruikersgedrag - wat mensen klikken, bekijken, kopen of negeren - en dit vergelijken met anderen die hetzelfde doen.
Om te beginnen heb je gegevens nodig over gebruikersinteracties (zoals weergaven, klikken en aankopen) en een model dat is getraind om patronen tussen gebruikers te herkennen, zoals collaboratieve filtering of een basisaanbevelingsengine.
Je kunt dit bouwen met de data science-resources van je team of tools gebruiken waarmee je interactiegegevens kunt invoeren en dynamisch gepersonaliseerde output kunt genereren voor je site, e-mails of app.
Dynamische prijsstelling
Dynamische prijzen maken gebruik van machine learning om prijzen aan te passen op basis van zaken als vraag, voorraadniveaus, gebruikersgedrag of zelfs het tijdstip van de dag.
Voor klanten kan dit eruit zien als het zien van andere prijzen tijdens piekuren, gepersonaliseerde kortingen of real-time promo-aanpassingen tijdens een uitverkoop.
Om dit te implementeren, heb je toegang nodig tot prijsgeschiedenis, verkoopgegevens en contextsignalen (zoals verkeersvolume of voorraadniveaus) en vervolgens gebruik je een regressiemodel om de optimale prijs voor een bepaalde situatie te voorspellen.
Van daaruit kun je regels instellen voor wanneer en hoe prijswijzigingen moeten worden doorgevoerd - via een gekoppelde prijs engine of door model outputs te voeden in je e-commerce systeem om prijzen dynamisch bij te werken.
Ad targeting en optimalisatie
Niemand wil budget verspillen door de verkeerde advertentie aan de verkeerde persoon te tonen. Machine learning helpt ons dat te voorkomen.
Het bekijkt hoe je campagnes in realtime presteren, pikt op wat werkt (en wat niet) en stuurt je uitgaven automatisch in de richting van de beste combinaties van creativiteit, doelgroep en plaatsing.
Aan de slag gaan betekent schone gegevens hebben over campagneprestaties: klikken, conversies, doelgroepgegevens, apparaattypen, al dat goede spul.
Van daaruit kan jij of iemand in je team een model trainen om te voorspellen welke opstellingen de beste resultaten opleveren, of je gegevens in een systeem stoppen dat het zware werk voor je doet.
Sentimentanalyse
Sentimentanalyse maakt gebruik van machine learning om de toon en bedoeling te begrijpen achter wat mensen zeggen - opwinding, frustratie, verwarring, subtiele stemmingswisselingen, enz.
Het kan enorme hoeveelheden open-tekstfeedback verwerken uit beoordelingen, ondersteuningschats of sociale media en deze labelen met genuanceerde emotionele of op intentie gebaseerde categorieën.
Voordat AI en natuurlijke taalverwerking bestonden, was dit soort analyse op schaal gewoon niet realistisch - je had een team nodig dat elk bericht handmatig las.
Met voorgetrainde modellen en tekstpijplijnen kun je nu automatisch scannen, taggen en sentimenttrends in de loop van de tijd volgen, zodat je een duidelijk beeld krijgt van hoe je publiek reageert zonder de knelpunten van handmatige beoordeling.
Hoe Machine Learning implementeren in marketing
Ons Customer Success-team heeft de afgelopen 7 jaar klanten geholpen bij het inzetten van AI op het werk.
Ze weten wat zorgt voor een succesvolle implementatie (en wat leidt tot tijd- en geldverspilling). We hebben zelfs samengewerkt aan een diepgaande gids over hoe je AI op de juiste manier implementeert.
1. Use case en doelen definiëren
Veel bedrijven voegen AI toe omwille van de AI. Dit is een van de meest voorkomende fouten die we bedrijven zien maken bij het inzetten van AI.
Als je baas de integratie van AI voorschrijft, is dat prima - maar het is jouw taak om de eerste use cases vast te stellen.
Misschien wil je churn verminderen, conversies verhogen of targeting verbeteren.
Je kunt (en moet) later uitbreiden hoe je AI gebruikt. Maar begin met een duidelijk doel dat je kunt gebruiken als proefproject.
2. Identificeer de gegevens die je nodig hebt
Machine learning kan niet veel doen zonder de juiste input. Zodra je een use case hebt gekozen, is de volgende stap uitzoeken van welke gegevens je model moet leren.
Dat betekent meestal historische voorbeelden van de uitkomst die je probeert te voorspellen, plus het gedrag of de signalen die eraan voorafgingen.
Neem je doel en zoek vervolgens uit welke gegevens dat doel ondersteunen:
- Voorspellen wie waarschijnlijk zal converteren: Conversieresultaten, plus pre-conversieactiviteit zoals advertentieklikken, paginabezoeken en e-mailbetrokkenheid.
- Inhoud of aanbiedingen personaliseren: Aankoopgeschiedenis, surfgedrag, productgebruik, engagementgegevens, enz.
- Het verbeteren van advertentietargeting: Gegevens over campagneprestaties, demografische gegevens of segmenten van doelgroepen, apparaattypen en trends in de time-to-conversie.
3. Kies hoe je machine learning gaat toepassen
Er zijn drie manieren om machine learning in je marketingworkflow op te nemen, afhankelijk van hoeveel aanpassingen en technische betrokkenheid je wilt.
Vooraf gebouwde ML-functies
Sommige tools hebben al machine learning ingebouwd, zoals verzendtijdoptimalisatie, lead scoring of slimme aanbevelingen.
Deze vereisen minimale inspanning: zodra je gegevens stromen, doet het model zijn ding achter de schermen.
Aanpasbare ML-toepassingen
Dit niveau geeft je meer input. Je bouwt het model niet, maar je kunt wel bepalen welke gegevens het gebruikt, drempels instellen of bepalen wat er met de uitvoer gebeurt, zoals het triggeren van een campagne of het markeren van een lead.
Volledig aangepaste ML-modellen
Als je meer flexibiliteit nodig hebt of een use case hebt die niet past bij kant-en-klare oplossingen, kun je samenwerken met een datateam om een model te trainen met behulp van je eigen historische gegevens.
Dit geeft je volledige controle over hoe het model werkt en waar het van leert, maar het kost ook de meeste tijd en technische vaardigheid.
4. Train of activeer je oplossing
Dan moet je het systeem voorbeelden geven van hoe "succes" eruit ziet, zodat het het zelf kan gaan herkennen.
Hoe je aan de slag gaat, hangt af van het ML-niveau dat je gebruikt:
- Kant-en-klare functies: Sluit je gegevens aan, schakel de functie in en definieer hoe de uitvoer wordt gebruikt (zoals het triggeren van een campagne of het bijwerken van een lead score).
- Aanpasbare toepassingen: Breng uw ingangen in kaart, stel drempels of logica in en configureer hoe voorspellingen acties aansturen.
- Aangepaste modellen: Train uw model met behulp van gelabelde historische gegevens - wat is er gebeurd, wat heeft gewerkt - en laat het leren om vergelijkbare uitkomsten in de toekomst te voorspellen.
5. Test en verfijn de uitvoer
Begin klein. Voer het model uit op een beperkt segment of een beperkte campagne en vergelijk de voorspellingen met de werkelijke uitkomsten.
Als iets niet goed aanvoelt - verkeerde leads krijgen prioriteit, vreemde aanbevelingen - kan dat een probleem zijn met de gegevenskwaliteit of een teken dat het model moet worden bijgesteld.
(Verfijning is geen mislukking, het hoort bij het proces).
6. De oplossing implementeren
Zodra de resultaten er solide uitzien, sluit je de uitvoer aan op je eigenlijke workflows.
Dat kan betekenen dat je voorspellingen synchroniseert met je CRM, automatiseringen activeert of een AI-agent de volgende stap laat nemen.
Zorg ervoor dat de inzichten niet alleen in een dashboard zitten. Dat is de makkelijkste manier om geld te verspillen aan een AI-investering.
Beste tools voor marketing met machine learning
Er zijn een paar belangrijke verschillen tussen de soorten hulpmiddelen die je kunt gebruiken.
De meest voorkomende zijn AI-add-ons voor bestaande producten. Eerlijk is eerlijk, gebruik ze als ze beschikbaar zijn, maar een waarschuwing: de meeste zijn nog niet zo goed.
Dan zijn er de producten voor eenmalig gebruik. Als je AI op één specifieke manier wilt toevoegen, dan koop je zo'n product.
Denk aan: het genereren van tekst voor advertenties, het scoren van leads op basis van gedrag of het aanbevelen van producten aan individuele gebruikers.
En tot slot hebben we de aangepaste, horizontale gereedschappen.
Zoals het inzetten van een AI-agent die gegevens uit je CRM, analyseplatform en e-mailtool analyseert om je wekelijkse overzichten en aanbevelingen te geven.
1. Botpress
Botpress is een alles-in-één AI-agent bouwer. Het is een volledig flexibele tool, zodat je AI-agenten kunt aanpassen voor bijna elke taak.
Je kunt eenvoudige bots ontwerpen die e-mails personaliseren en versturen, of je gegevens analyseren en aanbevelingen doen. Omdat het een flexibel platform is, zijn de mogelijkheden eindeloos.
Maar als je complexe AI-agenten wilt bouwen, heb je wel wat vaardigheden als ontwikkelaar nodig (of je kunt een freelancer of AI-partner zoeken).
Maar voor eenvoudigere projecten komt Botpress ook met een uitgebreide bibliotheek van vooraf gebouwde integraties met platforms zoals HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack - bijna alles in je marketing tech stack.
We gebruiken Botpress agents voor van alles en nog wat, van het versturen van gepersonaliseerde e-mails tot het uitvoeren van concurrentieonderzoek en het monitoren van het gebruik van ons product voor het verkrijgen van inzichten.
Het kan echt alles. En je kunt gratis een AI-agent bouwen.
2. HubSpot
Als je in marketing werkt, heb je HubSpot waarschijnlijk wel eens gebruikt. Als HubSpot al deel uitmaakt van je technische stack en je een kleine stap zet in de richting van AI-workflows, dan is het een eenvoudige toevoeging.
Je kunt AI gebruiken voor lead scoring - het analyseert interacties om je leads te prioriteren. Je kunt ook hun AI-contentassistent gebruiken om ideeën te genereren voor blogberichten of berichten op sociale media.
Dit zijn geweldige opties als je HubSpot gebruikt en je workflows wilt AI-iseren. De nadelen? Ze gaan niet verder dan hun beperkte gebruikssituaties. Als je de volledige kracht van machine learning in je uitkomsten wilt, moet je misschien een stapje verder gaan.
Maar hé, als je HubSpot al gebruikt, waarom zou je hun AI-functies dan niet eens proberen?
3. Jacquard
Jacquard is meer dan een copy generator. Maar ja, het doel is het verbeteren van alle woorden die je naar prospects en gebruikers stuurt.
Het is een genAI-tool die is getraind op een uitgebreide set marketingtaalgegevens. In plaats van willekeurige combinaties te gooien, kan het voorspellen wat de grootste hit zal zijn bij je publiek. Het leert van elke campagne die het uitvoert.
Het platform biedt functies voor realtime testen en prestatievoorspelling, zodat gebruikers een granulair gevoel krijgen van hoe hun e-mails, blogs en andere inhoud presteren.
Jacquard is het beste voor teams met een enorme behoefte aan content, zoals e-commercebedrijven of contentmakers. Of voor iedereen wiens leven draait om het a/b-testen van e-mails.
4. PaveAI
Als je een junior data-analist zoekt, is PaveAI misschien iets voor jou. Het neemt ruwe gegevens van platforms zoals Google Analytics, Facebooks Ads en Twitter Ads en vertaalt deze naar bruikbare inzichten.
In plaats van eindeloze rapporten door te spitten, kunnen gebruikers gewoon beknopte samenvattingen ontvangen over wat werkt en wat niet werkt.
Je kunt de rapporten ook personaliseren op basis van de specifieke doelen van je team. Het analyseert miljoenen inzichten om de meest relevante voor je marketingteam te identificeren.
Als je veel geeft om datagestuurde besluitvorming en verschillende marketingkanalen, dan is het waarschijnlijk de moeite waard om het te bekijken.
5. Wiskunde
Pathmatics is een marketing intelligence platform dat bijhoudt hoe merken digitale advertenties inzetten op platforms zoals Facebook, Instagram, YouTube, TikTok en OTT-diensten.
Het verzamelt gegevens over advertentie-uitgaven, vertoningen, creatives en leveringspaden, zodat marketingteams precies kunnen zien waar en hoe concurrenten investeren.
De grootste kracht van het platform is de hoeveelheid concurrentiedetails die het blootlegt, vooral voor merken die campagnes via meerdere kanalen beheren. Het kan een hoop zijn om door te nemen als je niet gewend bent om met mediagegevens te werken, maar als je er eenmaal mee vertrouwd bent, wordt het een echt voordeel.
Pathmatics is ideaal voor bureaus, interne mediateams en marketeers die meer zichtbaarheid willen in de concurrentiestrijd.
6. Mailchimp
Als je al wat langer meedraait, ken je Mailchimp waarschijnlijk wel. Het is een algemeen marketingplatform dat - net als HubSpot - nu over AI-functies beschikt.
Deze AI-add-ons omvatten gepersonaliseerde inhoud, het optimaliseren van verzendtijden en enkele andere facetten. De Email Content Generator maakt bijvoorbeeld gebruik van GPT om e-mailcampagnes op maat te maken op basis van de stem van de branche en het merk.
Mailchimp is vooral gunstig voor kleine tot middelgrote bedrijven die gebruik willen maken van AI zonder uitgebreide technische expertise.
7. Muiterij
Mutiny is een no-code AI-platform dat B2B-marketeers helpt website-ervaringen te personaliseren voor verschillende doelgroepen zonder dat ze daarvoor technische hulp nodig hebben.
Het is verbonden met tools als Salesforce en Segment om bedrijfs- en gedragsgegevens op te halen, zodat u bezoekers kunt targeten op basis van branche, bedrijfsgrootte of gedrag.
De grootste kracht is het gemak waarmee je gepersonaliseerde pagina's kunt maken die de betrokkenheid en conversies stimuleren. Dat gezegd hebbende, is het het meest geschikt voor bedrijven met genoeg websiteverkeer en gegevens om de personalisatie echt te voeden - kleinere teams vinden het misschien minder effectief.
Mutiny is ideaal voor B2B-marketingteams die accountgebaseerde strategieën uitvoeren en die snel willen werken zonder zwaar op ontwikkelaars te leunen.
Breng AI-inzichten naar marketing KPI's
Marketingteams investeren in AI voor leadgeneratie, communicatie, besluitvorming, strategie en intelligentie.
Botpress is een AI-agent platform voor botbouwers van alle niveaus, compleet met uitgebreide tutorials op YouTube en Botpress Academy, een bibliotheek met kant-en-klare integraties en sjablonen om je AI-agent snel van de grond te krijgen.
Begin vandaag nog met bouwen. Het is gratis.
.svg)
