Pembelajaran Mesin dan Pemasaran: Alat, Contoh, dan Tip yang Dapat Digunakan Sebagian Besar Tim

Machine learning, a subset of AI, is a powerful tool that’s rapidly transforming marketing.

Sekitar 35% pemasar menggunakan AI untuk menyederhanakan pekerjaan mereka dan mengotomatiskan tugas-tugas yang membosankan, menurut HubSpot penelitian terbaru. However, the same research reveals that 96% of marketers still adjust AI-generated outputs — indicating that it’s still far from perfect.

Dalam postingan hari ini, Anda akan mempelajari bagaimana pembelajaran mesin dapat meningkatkan kekuatan tim pemasaran Anda. Kami juga akan membagikan contoh yang dapat ditindaklanjuti dari perusahaan dunia nyata yang menerapkan pembelajaran mesin dan melihat peningkatan yang signifikan.

Daftar Isi

Pembelajaran Mesin dan Pemasaran

Pembelajaran mesin adalah bentuk kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan aplikasi perangkat lunak menjadi lebih akurat dalam memprediksi hasil tanpa diprogram secara eksplisit.

Pemasar menggunakan ML untuk memahami perilaku pelanggan dan mengidentifikasi tren dalam kumpulan data besar, memungkinkan mereka membuat kampanye pemasaran yang lebih efisien dan meningkatkan ROI pemasaran.

Misalnya, Netflix menggunakan pembelajaran mesin untuk menyempurnakan algoritme rekomendasinya, memperkirakan permintaan, dan meningkatkan keterlibatan pelanggan.

By leveraging customers’ viewing history, the company gains powerful insights into customer preferences, enabling them to make relevant content suggestions.

Lihat gambar di bawah untuk melihat apa yang membuat para profesional bisnis mengadopsi ML dan AI teknologi.

Sumber Gambar

Bagaimana Pembelajaran Mesin Dapat Meningkatkan Pemasaran

Pembelajaran mesin dapat meningkatkan pemasaran dalam berbagai cara. Berikut adalah kasus penggunaan yang paling umum:

1. Mengukur Sentimen Pelanggan

Algoritme pembelajaran mesin dapat secara otomatis mengidentifikasi sentimen pelanggan, mencakup opini positif, netral, atau negatif.

Awalnya, mereka mengumpulkan data tekstual dari berbagai sumber seperti ulasan pelanggan, sebutan di media sosial, formulir umpan balik, atau tanggapan survei.

Selanjutnya, data tersebut mengalami pra-pemrosesan dan diberi label sesuai dengan sentimen yang bersangkutan. Hal ini memungkinkan pemasar mendapatkan wawasan tentang sentimen pelanggan dan melakukan perbaikan berdasarkan umpan balik.

2. Personalisasikan Pengalaman Pengguna

Model pembelajaran mesin dapat menganalisis perilaku pengguna dan data historis untuk memprediksi preferensi pelanggan. Pemasar menggunakan kesempatan ini untuk membuat penawaran yang dipersonalisasi untuk pelanggan, seperti rekomendasi produk, promosi, atau diskon.

Selain itu, ML dapat menyusun umpan konten berdasarkan minat pengguna dan mengirimkan pengingat yang dipersonalisasi kepada pelanggan.

3. Optimalkan Upaya Distribusi Konten

Pembelajaran mesin dapat menganalisis kinerja berbagai saluran distribusi konten dan menawarkan strategi pengoptimalan.

Dengan mengakses data historis, dapat ditentukan waktu terbaik untuk memposting dan frekuensi distribusi konten yang optimal agar tidak membebani penonton.

Hal ini juga dapat mengidentifikasi saluran distribusi yang paling efektif, memungkinkan pemasar mengalokasikan sumber daya mereka dengan bijak dan mencapai keterlibatan maksimum di samping ROI.

4. Optimalkan Penargetan dan Penawaran Iklan

ML merevolusi periklanan bertarget.

Dengan menganalisis sejumlah besar data pelanggan, pembelajaran mesin memprediksi perilaku pelanggan dan mengelompokkan pengguna ke dalam segmen berdasarkan sifat dan karakteristik yang sama.

Pemasar kemudian menggunakan data ini untuk menyesuaikan iklan dengan segmen tersebut, menghubungkan dengan audiens target yang lebih cenderung terlibat dengan iklan tersebut.

5. Sederhanakan Proses Pengujian A/B

Pengujian A / B memainkan peran penting dalam pemasaran, karena dengan jelas menunjukkan apa yang berhasil dan apa yang tidak.

ML membantu mengotomatiskan proses pengujian A/B dan menjadikannya lebih akurat. Pemantauan proses pengujian secara real-time mengurangi intervensi manual dan kemungkinan potensi kesalahan.

Selain itu, pembelajaran mesin mengurangi durasi pengujian, menghemat waktu dan sumber daya ketika satu variasi mengungguli variasi lainnya secara signifikan.

15 Contoh Pembelajaran Mesin dan Pemasaran

Forrester memperkirakan bahwa hampir 100% perusahaan akan menerapkan beberapa bentuk AI pada tahun 2025. Dua tahun lagi, namun banyak perusahaan telah berhasil mengadopsi AI.

Berikut 15 contoh dari perusahaan dunia nyata yang mengalami peningkatan signifikan setelah menerapkan pembelajaran mesin.

1. Amazon meningkatkan penjualan bersihnya sebesar 9%.

Pembelajaran mesin telah lama menjadi bagian integral dari Amazon, salah satu pengecer terbesar di dunia.

Raksasa e-niaga ini telah menggunakan ML untuk berbagai tujuan, seperti mendapatkan wawasan tentang perilaku pelanggan dan menganalisis riwayat penelusuran dan pembelian untuk memberikan rekomendasi produk yang dipersonalisasi.

Hal ini meningkatkan pengalaman pelanggan karena pengguna dengan mudah menemukan produk baru yang serupa dengan pengalaman berbelanja mereka sebelumnya. Selain itu, Amazon membuat iklan bertarget untuk pengguna berdasarkan perkiraan permintaan.

Menurut keuangan terbarunya melaporkan, penjualan bersih perusahaan meningkat 9% menjadi $127.4 miliar pada kuartal pertama, dibandingkan dengan $116.4 miliar pada kuartal pertama tahun 2022.

2. Netflix menjadi pemimpin industri karena saran filmnya yang dipersonalisasi.

Salah satu alasan utama mengapa layanan Netflix populer adalah karena penggunaannya kecerdasan buatan dan solusi pembelajaran mesin untuk menghasilkan saran intuitif.

Perusahaan menggunakan Mesin belajar untuk menganalisis pilihan film pelanggannya dan membuat saran konten yang relevan. Tapi bagaimana cara kerjanya?

Saat Anda menelusuri direktori film mereka, algoritme cerdas mereka akan memantau jenis film apa yang membuat Anda terpesona, di mana Anda mengeklik, berapa menit Anda terus menonton film yang sama, dll.

Kemudian menganalisis kebiasaan menonton Anda, Netflix menyusun feed film/acara TV yang dipersonalisasi untuk Anda. Ini sama-sama menguntungkan.

3. Armor VPN memperkirakan nilai seumur hidup dan memaksimalkan upaya akuisisi pengguna.

Armor VPN adalah perangkat lunak keamanan siber konsumen (VPN) yang ingin menciptakan strategi akuisisi pengguna yang solid untuk menarik pelanggan baru. Dengan anggaran pemasaran yang terbatas, pemilik tidak mau melalui proses coba-coba.

Jadi, mereka bermitra dengan AI pecan, alat analisis prediktif, untuk membuat keputusan strategis dengan bantuan model prediksi nilai seumur hidup (pLTV).

Sumber Gambar

Dengan prediksi alat tersebut, klien mengidentifikasi kesenjangan rata-rata 25%. antara nilai umur pengguna yang sebenarnya dan nilai yang diharapkan dari pengguna.

Dengan cara ini, Armor VPN dapat menciptakan strategi yang lebih efektif dan berbasis data untuk mendorong upaya akuisisi penggunanya.

4. Devex meningkatkan proses pembuatan kontennya dan menurunkan biaya sebesar 50x.

Devex, yang berbasis di Washington, DC, adalah penyedia utama layanan rekrutmen dan pengembangan bisnis untuk pembangunan global.

Perusahaan menerima sekitar 3000 teks setiap minggunya, yang memerlukan peninjauan manual oleh tim konten. Pada akhirnya, hanya 300 karya yang dianggap layak dan diberi label yang sesuai.

Selama ini evaluasi dilakukan secara manual dan memerlukan waktu sekitar 10 jam. Untuk mengotomatisasi proses, Devex menghubungi MonyetBelajar, platform analisis teks yang didukung oleh model pembelajaran mesin.

Devex membuat pengklasifikasi teks yang membantu mereka memproses data dan kemudian memberi tag jika teks tersebut relevan.

Hal ini menghasilkan penghematan waktu sebesar 66%, dan biaya pengoperasian berkurang 50x, karena lebih sedikit campur tangan manusia yang diperlukan.

5. Airbnb mengoptimalkan harga sewa dan membuat perkiraan kasar.

Airbnb menghadapi tantangan ketika mencoba mengoptimalkan harga sewa bagi pelanggan.

Untuk mengatasinya, Airbnb menggunakan pembelajaran mesin untuk memberikan perkiraan kasar kepada calon pelanggan. Harga didasarkan pada kriteria yang berbeda seperti lokasi, ukuran, jenis properti, musim, fasilitas, dll.

Kemudian, dengan melakukan EDA, mereka dapat memahami bagaimana daftar persewaan menyebar ke seluruh Amerika.

Pada langkah terakhir, perusahaan menerapkan model ML, seperti regresi linier, untuk menghasilkan estimasi dan memvisualisasikan bagaimana harga berubah seiring waktu. Ini memungkinkan mereka menciptakan penawaran pemasaran yang menarik dan memenangkan pelanggan baru.

6. Re:member meningkatkan konversi sebesar 43% dengan peta panas dan rekaman sesi.

Ingat adalah salah satu perusahaan kartu kredit terkemuka di Skandinavia. Baru-baru ini, tim pemasaran mereka memperhatikan bahwa pengguna lebih sering membatalkan formulir permohonan kartu kredit mereka dari biasanya.

Karena frustrasi, tim pemasaran beralih ke Hotjar untuk mendapatkan gambaran lengkap tentang bagaimana pelanggan menggunakan situs web mereka dan apa yang menyebabkan masalahnya. Mereka menggunakan rekaman sesi untuk memutar ulang seluruh waktu yang dihabiskan pengguna di situs web.

Peta panas membantu mereka mengidentifikasi halaman mana yang cenderung lebih banyak diklik oleh pelanggan.

Combining the data, Re:member’s marketing team noticed that many people coming from affiliates were leaving right away.

Setelah meninjau peta panas dan rekaman sesi, tim menyimpulkan bahwa pengunjung pada awalnya tertarik pada bagian manfaat namun memerlukan informasi lebih lanjut.

Akibatnya, mereka mendesain ulang halaman aplikasi, menghasilkan peningkatan konversi sebesar 43%.

7. Tuff mencapai tingkat keberhasilan 75% pada proposal kemitraan.

Tuff adalah agen pemasaran SEO yang mencapai pertumbuhan ARR yang signifikan hanya dalam tiga tahun. Awalnya, mereka kesulitan membuat penawaran klien karena kurangnya alat SEO yang andal untuk riset pesaing dan kata kunci secara menyeluruh.

Setelah menggunakan Semrush, a leading keyword research tool with machine-learning algorithms, Tuff could analyze prospective customers’ organic performance and create personalized proposals tailored to their specific needs.

Hal ini menghasilkan tingkat keberhasilan 75% dalam memenangkan klien baru.

8. Kasasa meningkatkan lalu lintas organik sebesar 92%.

Kasasa, sebuah perusahaan jasa keuangan, bertujuan untuk meningkatkan skala operasi kontennya dan mendorong lalu lintas organik. Mereka mengadopsi MarketMuse, alat pengoptimalan konten berdasarkan AI dan ML, untuk menghemat waktu dan sumber daya.

Dengan menggunakan ringkasan konten yang disederhanakan dari MarketMuse, Kasasa menghasilkan konten bermakna lebih cepat. Hal ini menjadikan perusahaan ini sebagai pakar industri dan meningkatkan pengakuannya, sehingga menghasilkan pertumbuhan lalu lintas organik sebesar 92%.

9. Spotify membuat playlist yang dipersonalisasi dan meningkatkan keterlibatan pelanggan.

Spotify menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menganalisis data pelanggan, seperti daftar putar dan riwayat mendengarkan.

Hal ini memungkinkan penyedia layanan musik digital untuk membuat segmen pelanggan berdasarkan preferensi musik, memungkinkan rekomendasi musik dan playlist yang dipersonalisasi untuk setiap pengguna, yang pada akhirnya meningkatkan keterlibatan pelanggan.

10. Sephora membangun loyalitas pelanggan jangka panjang dengan Sephora Virtual Artist.

Sephora, pengecer kosmetik raksasa, telah memanfaatkan teknologi mutakhir, termasuk AI dan pembelajaran mesin, selama lebih dari satu dekade. Artis virtual mereka memungkinkan pelanggan mencoba produk baru secara virtual tanpa memakainya.

Melalui teknologi pengenalan wajah, algoritme pembelajaran mesin secara otomatis mengenali warna yang paling kompatibel dan merekomendasikan produk, menawarkan rekomendasi produk yang dipersonalisasi, mendorong keterlibatan pelanggan, dan menumbuhkan loyalitas.

Sumber Gambar

11. Coca-Cola meningkatkan upaya penjualan dan distribusinya hampir 30%.

Coca-Cola telah menjadi yang terdepan dalam penerapan solusi ML dan AI dalam strategi pemasarannya.

Untuk mempertahankan kepemimpinan industrinya, perusahaan Amerika ini menciptakan sistem AI untuk menganalisis data penjualan dan mendeteksi tren preferensi pelanggan.

Mereka juga menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan pengemasan dan distribusi produk, sehingga menghasilkan peningkatan keuntungan yang luar biasa sebesar 30%.

Selain itu, mereka mengembangkan asisten virtual untuk membantu pelanggan dengan pertanyaan umum.

12. Yelp mengirimkan rekomendasi yang dipersonalisasi setiap minggu.

Menyalak adalah platform ulasan dan rekomendasi pengguna yang memanfaatkan algoritme pembelajaran mesinnya. Mereka memanfaatkan pembelajaran mesin dan penyortiran algoritmik untuk membuat rekomendasi pengguna yang dipersonalisasi.

Dengan pembelajaran mesin, pengguna menerima rekomendasi mingguan berdasarkan bisnis yang mereka lihat pada minggu sebelumnya atau sesuai minat spesifik mereka. Pada tahun 2023, perusahaan juga memperkenalkan layanan penulisan ulasan bertenaga AI.

13. Cyber ​​Inc. menggandakan produksi kursus videonya.

Cyber ​​Inc. adalah perusahaan kesadaran keamanan dan privasi yang berbasis di Belanda. Perusahaan menawarkan program pelatihan dan ingin meningkatkan proses pembuatan kursus videonya.

Mereka bekerja sama dengan Sintesia, Sebuah video bertenaga AI platform pembuatan, untuk menyederhanakan pembuatan video dan memproduksi video dalam berbagai bahasa.

Kolaborasi ini menghemat biaya perekrutan aktor karena alat ini menawarkan avatar sebagai penggantinya. Cyber ​​Inc berhasil memproduksi konten video dua kali lebih cepat dan memperluas jangkauan globalnya.

14. Uber membuat iklan bertarget yang dipersonalisasi untuk setiap pengguna.

Uber, penyedia layanan taksi Amerika, menggunakan pembelajaran mesin secara efektif. Dengan bantuan ML, mereka menganalisis data pelanggan, seperti lokasi dan riwayat perjalanan, serta membuat iklan bertarget yang disesuaikan dengan individu.

Algoritme memungkinkan mereka mengoptimalkan kampanye iklan untuk efisiensi maksimum, sehingga menghasilkan keterlibatan pelanggan dan tingkat penggunaan yang lebih tinggi dengan Uber.

15. Farfetch meningkatkan tingkat buka emailnya sebesar 31%.

Farfetch adalah pengecer fesyen mewah yang bereksperimen dengan AI dan memberikan tampilan baru pada kampanye pemasaran emailnya.

Mereka berkolaborasi dengan Frasa, alat yang memilih suara merek yang paling relevan dan menghasilkan ide konten berdasarkan hal tersebut.

Perusahaan ini menyaksikan hasil yang mengesankan, dengan peningkatan rasio klik rata-rata sebesar 38% dan lonjakan rasio buka rata-rata sebesar 31% dalam kampanye pemicunya.

5 Tips Menggunakan Machine Learning dalam Pemasaran

Pembelajaran mesin bisa sangat bermanfaat, namun Anda harus tahu cara menggunakannya secara efektif. Berikut adalah lima tips untuk memanfaatkan pembelajaran mesin secara efektif dalam upaya pemasaran Anda.

1. Spesifik dengan tujuan pemasaran Anda.

Since ML processes enormous data sets, you’ll likely get loads of unnecessary data. You can easily avoid this if you clearly outline what you want to achieve.

Persempit sasaran pemasaran Anda dan kelompokkan ke dalam kategori seperti segmentasi pelanggan, pengoptimalan iklan, percepatan konversi, dll. Mulailah dengan eksperimen skala kecil dan ulangi setelah Anda mendapatkan beberapa hasil.

2. Jangan terpaku pada satu model ML.

Bereksperimen dengan beberapa model pembelajaran mesin sangatlah penting. Model ML yang berbeda memiliki kemampuan yang berbeda, masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya.

For maximum efficiency, you’ll have to test different ML models so you can compare their performance objectively.

Misalnya, satu model ML bisa unggul dalam jenis tugas data tertentu, tetapi mungkin berperforma buruk dalam skenario lain.

3. Jangan terlalu bergantung pada alat ML.

While machine learning can generate valuable insights, over-relying on it can be detrimental for marketers. ML models are still evolving, and they are not perfect and can’t fully function without human expertise.

For maximum results, it’s better to combine ML with human knowledge. Clearly define each role and set a healthy boundary of when to use ML and when to rely on human decisions.

4. Bermitra dengan ilmuwan data.

Tidak semua orang memiliki pengetahuan data scientist internal. Jika Anda baru memulai, ada baiknya Anda berkolaborasi dengan data scientist untuk mengimplementasikan model ML yang tepat.

Make sure to ask the machine learning experts to explain the limitations of ML models so you don’t have unrealistic expectations.

5. Hormati kebijakan data dan bersikap transparan.

Alat AI dan ML menimbulkan ancaman terhadap pelanggaran data dan masalah privasi.

Since customer data is vulnerable, you’ll need to make sure you comply with data privacy regulations. Avoid unethical usage of customer data and be transparent.

Ini sangat penting untuk membangun kepercayaan dengan pelanggan Anda.

5 Alat Pembelajaran Mesin untuk Pemasar

Karena pasar sudah jenuh dengan alat ML, kami telah mempersempit daftarnya dan hanya menyertakan yang terbaik. Berikut lima alat ML yang akan membantu Anda menyederhanakan upaya pemasaran dan memaksimalkan keuntungan Anda.

1. Asisten Konten Hubspot

Get started with HubSpot’s AI tools.

HubSpot asisten konten adalah alat canggih yang memungkinkan pemasar meningkatkan pengoperasian konten dan meningkatkan produktivitas.

Ini terintegrasi secara asli dengan produk HubSpot, dan Anda dapat beralih antara AI dan pembuatan konten manual untuk membuat salinan untuk email, situs web, posting blog, dll.

Untuk menggunakan asisten konten, Anda hanya perlu mengisi formulir, menjelaskan konten apa yang Anda inginkan, lalu klik “Hasilkan.” Dalam beberapa detik, Anda akan mendapatkan salinannya.

Fitur Inti

• Buat email penjualan dan pemasaran yang dipersonalisasi, ide posting blog, dan garis besar
• Hasilkan paragraf dan buat CTA yang menarik
• Integrasikan dengan produk Hubspot lainnya

Harga: Gratis untuk pengguna Hubspot CRM.

Pro tip: Segmentasikan prospek berdasarkan karakteristik bersama, lalu tambahkan daftar tersebut ke asisten konten. Alat ini akan memproses data dan membuat email yang dipersonalisasi untuk menyederhanakan penjangkauan Anda.

2. Monyet Belajar

MonkeyLearn adalah alat AI yang membantu bisnis menganalisis data dengan pembelajaran mesin. Ini mengekstrak data dari berbagai sumber, seperti email, survei, dan postingan, dan memvisualisasikan umpan balik pelanggan di satu tempat.

Fitur Inti

• Berbagai format teks didukung, seperti email, tiket dukungan, ulasan, survei NPS, tweet, dll.
• Klasifikasi teks ke dalam kategori: Sentimen, Topik, Aspek, Maksud, Prioritas, dll.
• Integrasi dengan ratusan aplikasi seperti Zendesk, Airtable, Typeform, Intercom, dll.

Harga: Ada dua paket harga. Paket “Tim” mulai dari $299, dan ada uji coba gratis. Harga tingkat “Bisnis” tidak tersedia untuk umum, dan Anda harus menghubungi tim penjualan.

Apa yang kita sukai: Alat ini sangat intuitif, dan tidak diperlukan pengalaman coding. Selain itu, pelanggan memiliki beragam pilihan analisis teks dan dapat melihat masukan di satu lokasi terpusat.

3. AI pecan

Sumber Gambar

Pecan AI adalah platform analitik prediktif yang menggunakan pembelajaran mesin untuk menghasilkan prediksi yang akurat dan dapat ditindaklanjuti hanya dalam beberapa jam.

Alat ini secara efektif memanfaatkan data mentah dalam jumlah besar dan memprediksi risiko dan hasil yang berdampak pada pendapatan, seperti churn pelanggan, LTV, dll.

Fitur Inti

• Templat SQL yang dibuat sebelumnya dan dapat disesuaikan
• Peramalan permintaan
• Optimasi kampanye menggunakan SKAN
• Integrasi dengan aplikasi pihak ketiga

Harga: Alat ini memiliki tiga paket harga. Paket “Pemula” adalah $50 per bulan, “Profesional” adalah $280. Anda harus memesan pertemuan untuk akun Perusahaan untuk mengetahui detail harga.

Apa yang kita sukai: Alat ini memungkinkan kita memanfaatkan kekuatan AI dan menghilangkan dugaan saat membuat keputusan strategis.

4. Jasper AI

Sumber Gambar

Jasper AI menggunakan pembelajaran mesin dan Kecerdasan Buatan untuk menghasilkan salinan mirip manusia untuk blog, situs web, email, media sosial, dll. Asisten copywriting ini membantu bisnis meningkatkan upaya produksi konten mereka dan menghemat waktu yang berharga.

Anda cukup memilih nada suara, mengunggah ringkasan kampanye, dan memilih jenis konten. Ini akan menghasilkan salinan hanya dalam 15 detik.

Fitur Inti

• Berbagai pilihan nada suara untuk disesuaikan dengan gaya merek Anda: kurang ajar, formal, berani, dan bajak laut
• Terjemahan konten dalam lebih dari 30 bahasa
• 50 templat kasus penggunaan yang berbeda
• Generator seni AI untuk membuat visual untuk salinan Anda

Harga: The tool comes with three pricing plans. The “Creator” plan costs $39 and the “Teams” plan $99 per month, respectively. You’ll have to contact their sales team if you need the “Business” plan.

Apa yang kita sukai: Nada suara yang berbeda dan templat kampanye siap pakai untuk membuat konten yang dipersonalisasi. Ekstensi browser yang mudah digunakan untuk mengakses alat langsung di browser Anda.

5. Pemasar AI

AI Marketer adalah alat analisis prediktif yang memungkinkan Anda mengidentifikasi dan menargetkan pelanggan Anda yang paling berharga.

Dengan menggunakan model pembelajaran mesin, ini memprediksi kemungkinan pembelian pelanggan dan mengirimkan pemberitahuan pengoptimalan waktu untuk menargetkan pelanggan pada waktu tertentu.

Anda juga dapat menargetkan pelanggan yang berisiko tinggi melakukan churn. Ini membantu Anda meningkatkan retensi pelanggan dan memaksimalkan dampak kampanye pemasaran Anda.

Fitur Inti

• Prediksi perilaku pelanggan secara individual
• Penargetan yang lebih cerdas
• Rekomendasi pengoptimalan berdasarkan data

Harga: Informasi harga tidak diungkapkan kepada publik. Anda harus meminta demo. Ada juga uji coba gratis.

Apa yang kita sukai: Nada suara yang berbeda dan templat kampanye siap pakai untuk membuat konten yang dipersonalisasi. Ia juga dilengkapi ekstensi browser yang mudah digunakan sehingga Anda dapat mengakses alat ini dari browser Anda.

Menggunakan Pembelajaran Mesin untuk Memaksimalkan Upaya Pemasaran

Solusi AI dan pembelajaran mesin meningkatkan permainan pemasaran. Meskipun mereka masih berkembang, mengintegrasikan teknologi mutakhir ke dalam tumpukan harian Anda tidak akan merugikan.

Instead, it’ll help you automate repetitive tasks and gain powerful insights into customer behavior, enabling you to create highly effective marketing campaigns that yield results.

Pantau tren teknologi dan manfaatkan kekuatan algoritme pembelajaran mesin.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• PlatoData.Jaringan Vertikal Generatif Ai. Berdayakan Diri Anda. Akses Di Sini.
• PlatoAiStream. Intelijen Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• PlatoESG. Karbon, teknologi bersih, energi, Lingkungan Hidup, Tenaga surya, Penanganan limbah. Akses Di Sini.
• PlatoHealth. Kecerdasan Uji Coba Biotek dan Klinis. Akses Di Sini.
• Sumber: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing