Ako ay isang marketer, at gumagamit ako ng machine learning araw-araw.
At sa totoo lang, kung gusto mong maging pinakamahusay sa iyong trabaho, dapat ay nasa itaas ka kung paano mailalapat ang AI sa iyong trabaho.
(At nanunumpa ako na hindi ko lang sinasabi iyon dahil nagtatrabaho ako sa isang kumpanya ng ahente ng AI.)
Sa aking mapagpakumbabang opinyon, ang marketing ay isa sa pinakamabungang lugar para sa paglalapat ng AI. Puno ito ng data, analytics, mapanlinlang na hula, nakalilitong gawi ng tao – perpekto ito para magdala ng pangalawang uri ng katalinuhan.
Ang pagdaragdag ng machine learning sa mga gawain sa marketing ay maaaring magmukhang mga platform add-on, enterprise chatbots , o mas kumplikadong LLM agent .
Hayaan mong dalhin kita sa mga pangunahing kaalaman sa kung paano magdagdag ng machine learning sa iyong pang-araw-araw na mga gawain sa marketing – at sana ay 10x ang iyong mga resulta – kasama ang mga tool na makapagbibigay sa iyo doon.
Ano ang machine learning sa marketing?
Ang machine learning sa marketing ay tumutukoy sa paggamit ng mga algorithm na natututo mula sa data upang i-automate, i-optimize, at i-personalize ang mga pagsusumikap sa marketing.
Sa halip na umasa lamang sa intuwisyon ng tao o lohika na nakabatay sa panuntunan, sinusuri ng mga modelo ng machine learning ang malalaking dataset upang tumuklas ng mga pattern, mahulaan ang mga resulta, at gumawa ng mga desisyon na batay sa data sa sukat.
Bakit gagamitin ang machine learning sa marketing?
Inaalis ng machine learning ang panghuhula sa marketing sa pamamagitan ng pagpapakita sa iyo kung ano talaga ang gumagana, batay sa totoong data.
Kapag pinasigla ng AI, ang mga marketing team ay maaaring magsuri ng higit pang data, mag-eksperimento nang mas granularly, at mapabilis ang pang-araw-araw na daloy ng trabaho .
Kapag sinadyang inilapat, maaaring payagan ng AI ang isang 2-taong koponan na gawin ang gawain ng 10 tao.
Mga Halimbawa ng Paano Gamitin ang Machine Learning sa Marketing
Mga chatbot at pakikipag-usap na AI
Kung iisipin mo, karamihan sa mga chatbot ay nasa ilalim ng malawak na kategorya ng 'marketing'.
Nag-deploy kami ng daan-daang libong chatbot — at karamihan sa mga ito ay para sa pagbuo ng lead ng AI o mga bot ng suporta sa customer ang mga ito.
Ngunit ang pakikipag-usap na AI ay maaaring hawakan ang halos anumang bagay, parehong panloob at panlabas. Gumagamit ang aming marketing team ng mga bot at mga ahente ng AI upang:
- Suriin ang mga website ng kakumpitensya at magbigay ng mapagkumpitensyang katalinuhan
- Magpadala ng mga personalized na follow-up na email
- Suriin ang mga signal ng produkto upang magmungkahi kung sino ang prime para sa isang upgrade
Predictive analytics
Ang pag-aaral ng makina ang nagpapalakas sa predictive analytics sa likod ng mga eksena. Nangangailangan ito ng may label na makasaysayang data — tulad ng kung aling mga lead ang nauwi sa pag-convert o kung aling mga campaign ang nagdulot ng kita — at nagsasanay ng isang modelo upang makilala ang mga pattern na humantong sa mga resultang iyon .
Kung sinusubaybayan mo na ang mga conversion, pakikipag-ugnayan, o mga yugto ng pipeline, maaari mong i-feed ang data na iyon sa isang pinangangasiwaang modelo ng pag-aaral upang simulan ang pagbuo ng mga hula.
Kapag nasanay na, ang modelong iyon ay makakapag -iskor ng mga bagong lead, campaign, o customer sa real time batay sa kung gaano kalapit ang mga ito sa mga nakaraang senyales ng tagumpay.
Ang mga output — tulad ng posibilidad ng conversion o inaasahang kita — ay maaaring makuha sa iyong mga dashboard, lohika ng campaign, o mga ahente ng AI upang gawing mas matalino at mas mabilis ang iyong mga pang-araw-araw na desisyon.
Email marketing
Maaaring i-level up ng machine learning ang email mula sa “spray and pray” hanggang sa “send the perfect message at the perfect time.”
Maaari nitong hulaan ang mga bukas na rate, i-personalize ang nilalaman batay sa gawi, o kahit na magrekomenda kung aling produkto ang dapat lumabas sa isang dynamic na bloke para sa bawat tao.
Tulad ng ibinahagi ko sa itaas, pinangangasiwaan ng sarili naming mga bot sa marketing ang mga bahagi nito — tulad ng pagkuha ng data ng pakikipag-ugnayan sa produkto upang magmungkahi kung sino ang dapat makakuha ng email sa pag-upgrade ng feature.
Ngunit kahit na walang kumpletong AI agent setup, maaari mong gamitin ang ML para i-optimize ang mga oras ng pagpapadala, mga linya ng paksa, at mga variation ng content . Ang kailangan lang ay makasaysayang data ng performance ng email — mga pagbubukas, mga pag-click, mga conversion — na ipinares sa isang modelo na natututo kung aling mga pattern ang humahantong sa mas mahusay na pakikipag-ugnayan.
Pag-segment ng customer
Ang pag-aaral ng machine ay tumatagal ng pagse-segment na higit pa sa mga demograpiko.
Pinagsasama-sama nito ang iyong mga customer batay sa kung paano sila aktwal na kumikilos — mga bagay tulad ng mga pattern ng pagba-browse, dalas ng pagbili, at mga signal ng pakikipag-ugnayan — para maiangkop mo ang iyong marketing sa kung paano kumilos ang mga tao, sa halip na ang kanilang titulo sa trabaho at lokasyon.
Para magawa ito, i-export ang data ng pag-uugali tulad ng dalas ng pagbili, pagiging bago, o pakikipag-ugnayan sa isang spreadsheet o tool sa analytics, pagkatapos ay gumamit ng clustering algorithm (tulad ng k-means) para pagsama-samahin ang mga katulad na customer batay sa mga katangiang iyon.
O hayaan ang isang ahente LLM na gawin ang mabigat na pagbubuhat para sa iyo. Sulitin ang artificial intelligence na iyon.
Kahit na ang isang pangunahing pag-setup ay maaaring magbunyag ng mga nakatagong pattern — tulad ng isang pangkat na bumibili lamang sa panahon ng mga benta — na maaari mong i-target sa ibang paraan.
Hula ng Churn
Maaaring i-flag ng mga modelo ng machine learning kung sinong mga customer ang malamang na mawala sa pamamagitan ng pag-aaral mula sa nakaraang gawi, tulad ng pagbaba sa paggamit, paglaktaw ng mga pag-renew, o mabagal na oras ng pagtugon bago umalis ang isang tao.
Kailangang sanayin ang isang modelo ng AI sa makasaysayang data — na may label kung sino ang nag-churn at kung sino ang hindi — para matukoy nito ang mga palatandaan ng maagang babala.
Ang isang pangunahing modelo ng pag-uuri (tulad ng logistic regression o decision tree) ay maaaring sanayin upang mahulaan ang panganib ng churn.
Kung hindi ka mismo nagko-coding, maghanap ng mga platform o tool na nagbibigay-daan sa iyong mag-input ng may label na data — hindi para ipagmalaki, ngunit ginagawa ng aming platform — at awtomatikong bumuo ng mga marka ng panganib sa pag-churn.
Mga personalized na rekomendasyon
Ikaw ay nasa receiving end nito sa lahat ng oras. Ang mga rekomendasyong pinapagana ng machine learning ay maaaring magkaroon ng iba't ibang anyo:
- Pagmumungkahi ng mga produkto sa isang homepage
- Pagpili kung aling nilalaman ng email ang makikita ng isang user
- Awtomatikong pagpuno sa isang cart na may malamang na mga add-on
- Pag-aayos muli ng nilalaman batay sa dating gawi ng isang tao
Sa likod ng mga eksena, ang mga system na ito ay gumagamit ng mga algorithm na natututo mula sa gawi ng user — kung ano ang na-click, tinitingnan, binibili, o binabalewala ng mga tao — at inihahambing ito sa iba na kumikilos nang katulad.
Upang makapagsimula, kakailanganin mo ang data ng pakikipag-ugnayan ng user (tulad ng mga view, pag-click, at pagbili) at isang modelong sinanay upang makita ang mga pattern sa mga user, gaya ng collaborative na pag-filter o isang pangunahing engine ng rekomendasyon.
Magagawa mo ito gamit ang mga mapagkukunan ng agham ng data ng iyong team o gumamit ng mga tool na nagbibigay-daan sa iyong isaksak ang data ng pakikipag-ugnayan at dynamic na bumuo ng mga naka-personalize na output sa iyong site, mga email, o app.
Dynamic na pagpepresyo
Gumagamit ang dynamic na pagpepresyo ng machine learning para isaayos ang mga presyo batay sa mga bagay tulad ng demand, antas ng imbentaryo, gawi ng user, o kahit na oras ng araw.
Para sa mga customer, maaaring magmukhang makakita ng iba't ibang presyo sa mga oras ng peak, mga personalized na diskwento, o real-time na pagsasaayos ng promo sa panahon ng isang sale.
Upang ipatupad ito, kakailanganin mo ng access sa history ng pagpepresyo, data ng mga benta, at mga signal sa konteksto (tulad ng dami ng trapiko o mga antas ng stock), pagkatapos ay gumamit ng modelo ng regression upang mahulaan ang pinakamainam na presyo para sa isang partikular na sitwasyon .
Mula doon, maaari kang magtakda ng mga panuntunan kung kailan at kung paano ilapat ang mga pagbabago sa presyo — alinman sa pamamagitan ng konektadong pricing engine o sa pamamagitan ng pagpapakain ng mga output ng modelo sa iyong ecommerce system upang dynamic na i-update ang pagpepresyo.
Pag-target at pag-optimize ng ad
Walang gustong mag-aksaya ng badyet sa pagpapakita ng maling ad sa maling tao. Tinutulungan tayo ng machine learning na maiwasan iyon.
Sinusubaybayan nito kung paano gumaganap ang iyong mga kampanya sa real time, nakakakuha ng kung ano ang gumagana (at kung ano ang hindi), at awtomatikong itinapat ang iyong paggastos patungo sa pinakamahusay na mga kumbinasyon ng creative, audience, at placement.
Ang ibig sabihin ng pagsisimula ay pagkakaroon ng malinis na data ng performance ng campaign: mga pag-click, conversion, detalye ng audience, uri ng device, lahat ng magagandang bagay.
Mula doon, ikaw o ang isang tao sa iyong team ay maaaring magsanay ng isang modelo upang mahulaan kung aling mga setup ang nagtutulak ng pinakamahusay na mga resulta, o isaksak ang iyong data sa isang system na gumagawa ng mabigat na pag-angat para sa iyo.
Pagsusuri ng damdamin
Gumagamit ang pagsusuri ng sentimento ng machine learning para maunawaan ang tono at layunin sa likod ng sinasabi ng mga tao — pananabik, pagkabigo, pagkalito, mga banayad na pagbabago sa mood, atbp.
Maaari itong magproseso ng napakalaking dami ng open-text na feedback mula sa mga lugar tulad ng mga review, support chat, o social media, at lagyan ng label ito ng mga nuanced na emosyonal o nakabatay sa layunin na mga kategorya.
Bago ang AI at natural na pagpoproseso ng wika , ang ganitong uri ng pagsusuri sa sukat ay hindi makatotohanan — kailangan mo ng isang pangkat na magbabasa ng bawat mensahe nang manu-mano.
Ngayon, na may mga pre-trained na modelo at text pipeline, maaari mong awtomatikong i-scan, i-tag, at subaybayan ang mga trend ng sentimento sa paglipas ng panahon, na nagbibigay sa iyo ng malinaw na pagbabasa sa kung paano tumutugon ang iyong audience nang walang bottleneck ng manual na pagsusuri.
Paano Ipatupad ang Machine Learning sa Marketing
Ang aming Customer Success team ay gumugol sa nakalipas na 7 taon sa pagtulong sa mga customer na mag-deploy ng AI sa trabaho.
Alam nila kung ano ang gumagawa para sa isang matagumpay na pag-deploy (at kung ano ang humahantong sa pag-aaksaya ng oras at pera). Talagang nakipagtulungan kami sa isang malalim na gabay sa kung paano ipatupad nang maayos ang AI .
1. Tukuyin ang use case at mga layunin
Isang toneladang kumpanya ang nagdagdag ng AI para sa kapakanan nito. Isa ito sa mga pinakakaraniwang pagkakamali sa pag-deploy ng AI na nakikita nating ginagawa ng mga kumpanya.
Kung ipinag-uutos ng iyong boss na isama ang AI, ayos lang – ngunit trabaho mo na isagawa ang mga panimulang kaso ng paggamit.
Baka gusto mong bawasan ang churn, pataasin ang mga conversion, o pagbutihin ang pag-target.
Maaari mong (at dapat) palawakin kung paano mo ginagamit ang AI sa linya. Ngunit magsimula sa isang malinaw na layunin na maaari mong gamitin bilang isang pilot project.
2. Tukuyin ang data na kakailanganin mo
Malaki ang magagawa ng machine learning kung wala ang mga tamang input. Kapag nakapili ka na ng use case, ang susunod na hakbang ay ang pag-alam kung anong data ang kakailanganing matutunan ng iyong modelo.
Karaniwang nangangahulugan iyon ng mga makasaysayang halimbawa ng kinalabasan na sinusubukan mong hulaan, kasama ang mga gawi o senyales na nauna rito.
Kunin ang iyong layunin, pagkatapos ay alamin kung anong data ang sumusuporta dito:
- Paghula kung sino ang malamang na mag-convert: Mga resulta ng conversion, kasama ang aktibidad bago ang conversion tulad ng mga pag-click sa ad, pagbisita sa page, at pakikipag-ugnayan sa email.
- Pag-personalize ng content o mga alok: History ng pagbili, gawi sa pagba-browse, paggamit ng produkto, mga sukatan ng pakikipag-ugnayan, atbp.
- Pagpapabuti ng pag-target sa ad: Data ng performance ng campaign, demograpiko o segment ng audience, mga uri ng device, at mga trend ng time-to-conversion.
3. Piliin kung paano mo ilalapat ang machine learning
May tatlong pangunahing paraan upang dalhin ang machine learning sa iyong daloy ng trabaho sa marketing, depende sa kung gaano karaming pag-customize at teknikal na paglahok ang handa mo.
Mga prebuilt na feature ng ML
Ang ilang tool ay mayroon nang built-in na machine learning — mga bagay tulad ng pag-optimize ng oras ng pagpapadala, pagmamarka ng lead, o matalinong rekomendasyon.
Nangangailangan ito ng kaunting pagsisikap: kapag dumaloy na ang iyong data, gagawin ng modelo ang bagay nito sa likod ng mga eksena.
Nako-customize na mga ML application
Ang antas na ito ay nagbibigay sa iyo ng higit pang input. Hindi ka gumagawa ng modelo, ngunit maaari mong kontrolin kung anong data ang ginagamit nito, magtakda ng mga limitasyon, o tukuyin kung ano ang mangyayari sa output — tulad ng pag-trigger ng campaign o pag-flag ng lead.
Ganap na custom na mga modelo ng ML
Kung kailangan mo ng higit pang flexibility o may use case na hindi akma sa mga off-the-shelf na solusyon, maaari kang makipagtulungan sa isang data team upang sanayin ang isang modelo gamit ang sarili mong makasaysayang data.
Nagbibigay ito sa iyo ng ganap na kontrol sa kung paano gumagana ang modelo at kung ano ang natututuhan nito, ngunit tumatagal din ito ng pinakamaraming oras at teknikal na kasanayan.
4. Sanayin o i-activate ang iyong solusyon
Pagkatapos ay kakailanganin mong bigyan ang system ng mga halimbawa ng kung ano ang hitsura ng "tagumpay", upang masimulan na nitong makilala ito nang mag-isa.
Kung paano ka magsisimula ay depende sa antas ng ML na iyong ginagamit:
- Mga prebuilt na feature : Ikonekta ang iyong data, i-toggle ang feature, at tukuyin kung paano gagamitin ang output (tulad ng pag-trigger ng campaign o pag-update ng lead score).
- Nako-customize na mga application : I-mapa ang iyong mga input, itakda ang mga threshold o logic, at i-configure kung paano humihimok ng mga aksyon ang mga hula.
- Mga custom na modelo : Sanayin ang iyong modelo gamit ang may label na makasaysayang data — kung ano ang nangyari, kung ano ang nagtrabaho — at hayaan itong matutong hulaan ang mga katulad na resulta sa hinaharap.
5. Subukan at pinuhin ang output
Magsimula sa maliit. Patakbuhin ang modelo sa isang limitadong segment o campaign at ihambing ang mga hula nito sa mga tunay na resulta.
Kung may nararamdamang masama — maling mga lead ang binibigyang-priyoridad, kakaibang mga rekomendasyon — maaaring ito ay isang isyu sa kalidad ng data o isang senyales na kailangan ng modelo ang pag-tune.
(Ang pagpipino ay hindi kabiguan, ito ay bahagi ng proseso.)
6. I-deploy ang solusyon
Kapag naging solid na ang mga resulta, ikonekta ang output sa iyong aktwal na mga daloy ng trabaho.
Maaaring mangahulugan iyon ng pag-sync ng mga hula sa iyong CRM, pag-trigger ng mga automation, o pagpapaalam sa isang ahente ng AI na gawin ang susunod na hakbang.
Tiyaking hindi lang nasa dashboard ang mga insight. Iyan ang pinakamadaling paraan upang mag-aksaya ng pera sa isang pamumuhunan sa AI.
Pinakamahusay na Mga Tool para sa Marketing na may Machine Learning
Mayroong ilang mahahalagang pagkakaiba sa pagitan ng mga uri ng mga tool na magagamit mo.
Ang pinakakaraniwan ay ang mga add-on ng AI sa mga umiiral nang produkto. Sa totoo lang, gamitin ang mga ito kung magagamit mo ang mga ito, ngunit isang salita ng pag-iingat – karamihan ay hindi pa ganoon kahusay.
Pagkatapos ay mayroong mga single-use na produkto . Kung gusto mong magdagdag ng AI sa isang partikular na paraan, bibili ka ng isa sa mga ito.
Pag-isipan: Bumuo ng kopya para sa mga ad, pagmamarka ng mga lead batay sa gawi, o pagrerekomenda ng mga produkto sa mga indibidwal na user.
At panghuli, mayroon kaming custom, pahalang na mga tool .
Tulad ng pag-deploy ng AI agent na nagsusuri ng data mula sa iyong CRM, analytics platform, at tool sa email para bigyan ka ng lingguhang pangkalahatang-ideya at rekomendasyon.
1. Botpress
Botpress ay isang all-in-one na tagabuo ng ahente ng AI. Ito ay isang ganap na kakayahang umangkop na tool, kaya maaari mong i-customize ang mga ahente ng AI para sa halos anumang gawain.
Maaari kang magdisenyo ng mga simpleng bot na nagpe-personalize at nagpapadala ng mga email, o pag-aralan ang iyong data at nagbibigay ng mga rekomendasyon. Dahil ito ay isang flexible na platform, ang mga posibilidad ay walang katapusan.
Ngunit kung naghahanap ka upang bumuo ng mga kumplikadong ahente ng AI, kakailanganin mo ng ilang mga kasanayan sa developer (o makakahanap ka ng isang freelancer o kasosyo sa AI ).
Ngunit para sa mas simpleng mga proyekto, Botpress kasama rin ang malawak na library ng mga pre-built na pagsasama sa mga platform tulad ng HubSpot, Salesforce, Calendly , Google Analytics , Zendesk , Mixpanel, Notion , Slack – karamihan sa lahat ng bagay sa iyong marketing tech stack .
Ginagamit namin Botpress mga ahente para sa lahat mula sa pagpapadala ng mga personalized na email, sa pagsasagawa ng competitive intelligence, sa pagsubaybay sa paggamit ng aming produkto para sa mga insight.
Kakayanin talaga nito ang lahat. At maaari kang bumuo ng isang ahente ng AI nang libre.
2. HubSpot
Kung nagtatrabaho ka sa marketing, malamang na ginamit mo ang HubSpot sa isang punto o iba pa. Kung ito ay nasa iyong tech stack , at nagsasagawa ka ng isang sanggol na hakbang patungo sa mga daloy ng trabaho ng AI, ito ay isang madaling add-on.
Maaari mong gamitin ang AI para sa pagmamarka ng lead – sinusuri nito ang mga pakikipag-ugnayan upang bigyang-priyoridad ang iyong mga lead. Maaari mo ring gamitin ang kanilang AI content assistant para makabuo ng mga ideya para sa mga post sa blog o mga post sa social media.
Ang mga ito ay mahusay na mga pagpipilian kung gumagamit ka ng HubSpot at gusto mong i-AI-ify ang iyong mga daloy ng trabaho. Ang downsides? Hindi nila lalampas ang kanilang makitid na mga kaso ng paggamit. Kung gusto mo ang buong kapangyarihan ng machine learning sa iyong mga resulta, maaaring kailanganin mo itong pag-ibayuhin.
Ngunit hey, kung gumagamit ka na ng HubSpot, bakit hindi subukan ang kanilang mga feature ng AI?
3. Jacquard
Ang Jacquard ay higit pa sa isang copy generator. Ngunit oo, ang layunin nito ay pagpapabuti ng lahat ng mga salita na ipinadala mo sa mga prospect at user.
Ito ay isang tool na genAI na sinanay sa isang malawak na hanay ng data ng wika sa marketing. Sa halip na maglabas ng mga random na kumbinasyon, mahuhulaan nito kung ano ang magiging pinakamalaking hit sa iyong audience. Natututo ito sa bawat kampanyang pinapatakbo nito.
Ang platform ay nag-aalok ng real-time na pagsubok at mga tampok sa paghula ng pagganap, upang ang mga gumagamit ay makakuha ng isang butil na kahulugan ng kung paano gumaganap ang kanilang mga email, blog, at iba pang nilalaman.
Pinakamainam ang Jacquard para sa mga team na may huuuge na hinihingi ng content, tulad ng mga e-commerce na negosyo o content creator. O sinuman na ang buhay ay tungkol sa a/b testing na mga email.
4. PaveAI
Kung gusto mo ng junior data analyst, maaaring putulin ito ng PaveAI. Ito ay tumatagal ng raw data mula sa mga platform tulad ng Google Analytics , Mga Ad sa Facebook at Mga Ad sa Twitter, at isinasalin nito ito sa mga naaaksyong pananaw.
Sa halip na suriing mabuti ang walang katapusang mga ulat, ang mga user ay makakatanggap lamang ng maiikling buod tungkol sa kung ano ang gumagana at kung ano ang hindi.
Maaari mo ring i-personalize ang mga ulat batay sa mga partikular na layunin ng iyong koponan. Sinusuri nito ang milyun-milyong insight para matukoy ang pinakanauugnay para sa iyong marketing team.
Kung labis kang nagmamalasakit sa paggawa ng desisyon na batay sa data at iba't ibang mga channel sa marketing, malamang na sulit itong suriin.
5. Pathematics
Ang Pathmatics ay isang marketing intelligence platform na sumusubaybay kung paano nagpapatakbo ang mga brand ng mga digital na ad sa mga platform tulad ng Facebook, Instagram , YouTube, TikTok, at mga serbisyo ng OTT.
Nangongolekta ito ng data sa paggastos sa ad, mga impression, creative, at mga daanan ng paghahatid, na tumutulong sa mga marketing team na makita nang eksakto kung saan at paano namumuhunan ang mga kakumpitensya.
Ang pinakamalaking lakas ng platform ay kung gaano karaming mapagkumpitensyang detalye ang natuklasan nito, lalo na para sa mga tatak na namamahala ng mga multi-channel na kampanya. Maaaring marami itong pag-uri-uriin kung hindi ka sanay sa paggamit ng data ng media, ngunit kapag naging pamilyar ka na, ito ay nagiging isang tunay na kalamangan.
Tamang-tama ang Pathmatics para sa mga ahensya, in-house na media team, at mga marketer na gusto ng mas malalim na competitive visibility.
6. Mailchimp
Kung nakapaligid ka na, malamang alam mo na Mailchimp . Ito ay isang pangkalahatang platform sa marketing na – tulad ng HubSpot – ay may kasama na ngayong mga feature ng AI.
Ang mga AI add-on na ito ay sumasaklaw sa naka-personalize na content, nag-o-optimize ng mga oras ng pagpapadala, at ilang iba pang facet. Halimbawa, ginagamit ng Email Content Generator GPT teknolohiya upang lumikha ng mga pinasadyang email campaign batay sa boses ng industriya at brand.
Mailchimp ay partikular na kapaki-pakinabang para sa maliliit hanggang katamtamang laki ng mga negosyo na naglalayong gamitin ang AI nang walang malawak na teknikal na kadalubhasaan.
7. Pag-aalsa
Ang Mutiny ay isang walang code na platform ng AI na tumutulong sa mga B2B marketer na i-personalize ang mga karanasan sa website para sa iba't ibang audience nang hindi nangangailangan ng tulong sa engineering.
Kumokonekta ito sa mga tool tulad ng Salesforce at Segment para kumuha ng firmographic at behavioral data, para ma-target mo ang mga bisita batay sa industriya, laki ng kumpanya, o gawi.
Ang pinakamalaking lakas nito ay kung gaano kadali nitong hinahayaan kang gumawa ng mga personalized na page na nagpapalakas ng pakikipag-ugnayan at mga conversion. Sabi nga, ito ay pinakaangkop para sa mga kumpanyang may sapat na trapiko sa website at data upang talagang pasiglahin ang pag-personalize — maaaring hindi ito gaanong maapektuhan ng mga maliliit na koponan.
Ang Mutiny ay isang mahusay na akma para sa mga B2B marketing team na nagpapatakbo ng mga diskarte na nakabatay sa account na gustong kumilos nang mabilis nang hindi nakasandal nang husto sa mga developer.
Magdala ng mga insight sa AI sa mga KPI sa marketing
Ang mga marketing team ay namumuhunan sa AI para sa pagbuo ng lead, mga komunikasyon, paggawa ng desisyon, diskarte, at katalinuhan.
Botpress ay isang platform ng ahente ng AI para sa mga tagabuo ng bot sa lahat ng antas, kumpleto sa malawak na mga tutorial sa YouTube at Botpress Academy , isang library ng mga pre-built na pagsasama, at mga template upang mabilis na mailabas ang iyong ahente ng AI.
Simulan ang pagtatayo ngayon. Ito'y LIBRE.
.svg)
