Jak wdrożyć uczenie maszynowe w marketingu [2025]

Jestem marketerem i korzystam z uczenia maszynowego na co dzień.

I szczerze mówiąc, jeśli chcesz być najlepszy w swojej pracy, powinieneś być na bieżąco z tym, jak AI może wspierać Twoje działania.

(I przysięgam, nie mówię tego tylko dlatego, że pracuję w firmie zajmującej się agentami AI.)

Moim zdaniem marketing to jedno z najbardziej obiecujących zastosowań AI. To dziedzina pełna danych, analiz, trudnych prognoz i nieprzewidywalnych zachowań ludzi – idealna do wykorzystania dodatkowej inteligencji.

Dodanie uczenia maszynowego do zadań marketingowych może przybierać formę rozszerzeń platform, chatbotów dla firm czy nawet bardziej zaawansowanych agentów LLM.

Pokażę Ci podstawy wdrażania uczenia maszynowego w codziennych zadaniach marketingowych – i jak możesz dzięki temu osiągnąć znacznie lepsze wyniki – wraz z narzędziami, które Ci w tym pomogą.

Czym jest uczenie maszynowe w marketingu?

Uczenie maszynowe w marketingu to wykorzystywanie algorytmów uczących się na podstawie danych do automatyzacji, optymalizacji i personalizacji działań marketingowych.

Zamiast polegać wyłącznie na intuicji lub sztywnych regułach, modele uczenia maszynowego analizują duże zbiory danych, odkrywają wzorce, przewidują wyniki i podejmują decyzje oparte na danych na dużą skalę.

Dlaczego warto stosować uczenie maszynowe w marketingu?

Uczenie maszynowe eliminuje zgadywanie w marketingu, pokazując, co naprawdę działa – na podstawie rzeczywistych danych.

Dzięki AI zespoły marketingowe mogą analizować więcej danych, testować bardziej szczegółowo i przyspieszać codzienną pracę.

Przemyślane wykorzystanie AI pozwala nawet dwuosobowemu zespołowi osiągać efekty pracy dziesięciu osób.

9 przykładów wykorzystania uczenia maszynowego w marketingu

1. Chatboty i konwersacyjne AI

Jeśli się nad tym zastanowić, większość chatbotów mieści się w szerokiej kategorii „marketingu”.

Wdrożyliśmy setki tysięcy chatbotów — a większość z nich służy do generowania leadów AI lub jako boty wsparcia klienta.

Ale konwersacyjne AI może obsługiwać niemal wszystko, zarówno wewnętrznie, jak i zewnętrznie. Nasz zespół marketingowy korzysta z botów i agentów AI, aby:

• Analizować strony konkurencji i dostarczać informacje wywiadowcze
• Wysyłać spersonalizowane e-maile follow-up
• Analizować sygnały produktowe i wskazywać, kto jest gotowy na upgrade

2. Analityka predykcyjna

Uczenie maszynowe napędza analitykę predykcyjną w tle. Wykorzystuje oznaczone dane historyczne — na przykład, które leady zostały przekonwertowane lub które kampanie przyniosły przychód — i uczy model rozpoznawać wzorce prowadzące do tych rezultatów.

Jeśli już śledzisz konwersje, zaangażowanie lub etapy lejka, możesz przekazać te dane do modelu uczenia nadzorowanego, aby zacząć generować prognozy.

Po wytrenowaniu taki model może oceniać nowe leady, kampanie lub klientów w czasie rzeczywistym na podstawie podobieństwa do wcześniejszych sygnałów sukcesu.

Wyniki — takie jak prawdopodobieństwo konwersji czy oczekiwany przychód — możesz następnie wykorzystać w dashboardach, logice kampanii czy agentach AI, by podejmować lepsze i szybsze decyzje na co dzień.

3. Email marketing

Uczenie maszynowe pozwala przejść od „masowego wysyłania” do „wysyłania idealnej wiadomości w idealnym momencie”.

Może przewidywać wskaźniki otwarć, personalizować treści na podstawie zachowań, a nawet rekomendować, który produkt powinien pojawić się w dynamicznym bloku dla danej osoby.

Jak wspomniałem wyżej, nasze własne boty marketingowe zajmują się częścią tych zadań — na przykład analizują dane o zaangażowaniu, by wskazać, kto powinien otrzymać maila o nowej funkcji.

Ale nawet bez pełnej automatyzacji AI możesz wykorzystać ML do optymalizacji czasu wysyłki, tematów i wariantów treści. Wystarczą dane historyczne o wynikach mailingu — otwarcia, kliknięcia, konwersje — oraz model, który uczy się, jakie wzorce prowadzą do lepszego zaangażowania.

4. Segmentacja klientów

Uczenie maszynowe wynosi segmentację daleko poza demografię.

Grupuje klientów na podstawie rzeczywistych zachowań — takich jak wzorce przeglądania, częstotliwość zakupów czy sygnały zaangażowania — dzięki czemu możesz dopasować marketing do tego, jak ludzie faktycznie się zachowują, a nie tylko do ich stanowiska czy lokalizacji.

Aby to zrobić, wyeksportuj dane o zachowaniach, np. częstotliwość i świeżość zakupów czy zaangażowanie, do arkusza kalkulacyjnego lub narzędzia analitycznego, a następnie użyj algorytmu klasteryzacji (np. k-means), by pogrupować podobnych klientów według tych cech.

Albo pozwól, by agent LLM wykonał za Ciebie całą ciężką pracę. Wykorzystaj w pełni tę sztuczną inteligencję.

Nawet prosta konfiguracja może ujawnić ukryte wzorce — na przykład grupę, która kupuje tylko podczas wyprzedaży — które możesz obsłużyć inaczej.

5. Przewidywanie odejść klientów

Modele uczenia maszynowego mogą wskazać których klientów możesz wkrótce stracić na podstawie wcześniejszych zachowań, takich jak spadek aktywności, pominięte odnowienia czy wolniejsze odpowiedzi przed odejściem.

Model AI musi być wytrenowany na danych historycznych — z oznaczeniem, kto odszedł, a kto został — aby rozpoznawać wczesne sygnały ostrzegawcze.

Podstawowy model klasyfikacyjny (np. regresja logistyczna lub drzewa decyzyjne) można wytrenować do przewidywania ryzyka odejścia.

Jeśli nie kodujesz tego samodzielnie, szukaj platform lub narzędzi, które pozwalają wprowadzić oznaczone dane — nie chwaląc się, nasza platforma to potrafi — i automatycznie generować wskaźniki ryzyka odejścia.

6. Spersonalizowane rekomendacje

Jesteś odbiorcą takich rozwiązań cały czas. Rekomendacje oparte na uczeniu maszynowym mogą przyjmować różne formy:

• Propozycje produktów na stronie głównej
• Wybór treści maila, którą zobaczy użytkownik
• Automatyczne dodawanie do koszyka prawdopodobnych dodatków
• Zmiana kolejności treści na podstawie wcześniejszych działań użytkownika

W tle te systemy korzystają z algorytmów, które uczą się na podstawie zachowań użytkowników — co klikają, oglądają, kupują lub ignorują — i porównują to z innymi o podobnych nawykach.

Aby zacząć, potrzebujesz danych o interakcjach użytkowników (np. wyświetlenia, kliknięcia, zakupy) oraz modelu, który wykrywa wzorce wśród użytkowników, np. filtracja kolaboratywna lub prosty silnik rekomendacji.

Możesz zbudować to z pomocą zespołu data science lub skorzystać z narzędzi, które pozwalają podłączyć dane o interakcjach i dynamicznie generować spersonalizowane wyniki na stronie, w mailach lub aplikacji.

7. Dynamiczne ustalanie cen

Dynamiczne ustalanie cen wykorzystuje uczenie maszynowe do dostosowywania cen na podstawie takich czynników jak popyt, poziom zapasów, zachowania użytkowników czy nawet pora dnia.

Dla klientów oznacza to np. różne ceny w godzinach szczytu, spersonalizowane rabaty czy dynamiczne promocje podczas wyprzedaży.

Aby to wdrożyć, potrzebujesz dostępu do historii cen, danych sprzedażowych i sygnałów kontekstowych (np. natężenie ruchu czy stan magazynowy), a następnie wykorzystać model regresji do przewidywania optymalnej ceny w danej sytuacji.

Następnie możesz ustalić zasady, kiedy i jak wprowadzać zmiany cen — przez połączony silnik cenowy lub przekazując wyniki modelu do systemu ecommerce, by ceny aktualizowały się automatycznie.

8. Targetowanie i optymalizacja reklam

Nikt nie chce marnować budżetu na wyświetlanie niewłaściwej reklamy niewłaściwej osobie. Uczenie maszynowe pomaga tego uniknąć.

Obserwuje wyniki kampanii w czasie rzeczywistym, wychwytuje, co działa (a co nie), i automatycznie kieruje budżet na najlepsze kombinacje kreacji, odbiorców i miejsc emisji.

Na początek potrzebujesz czystych danych o wynikach kampanii: kliknięcia, konwersje, szczegóły odbiorców, typy urządzeń i inne istotne informacje.

Potem Ty lub ktoś z zespołu możecie wytrenować model do przewidywania, które ustawienia przynoszą najlepsze efekty, albo podłączyć dane do systemu, który zrobi to za Was.

9. Analiza sentymentu

Analiza sentymentu wykorzystuje uczenie maszynowe do zrozumienia tonu i intencji wypowiedzi — ekscytacji, frustracji, zagubienia, subtelnych zmian nastroju itd.

Może przetwarzać ogromne ilości otwartych opinii tekstowych z recenzji, czatów wsparcia czy mediów społecznościowych i przypisywać im szczegółowe kategorie emocjonalne lub intencyjne.

Przed pojawieniem się AI i przetwarzania języka naturalnego taka analiza na dużą skalę była nierealna — wymagałaby zespołu, który czytałby każdą wiadomość ręcznie.

Teraz, dzięki gotowym modelom i przetwarzaniu tekstu, możesz automatycznie skanować, oznaczać i śledzić trendy sentymentu w czasie, uzyskując jasny obraz reakcji odbiorców bez wąskich gardeł związanych z ręczną analizą.

Jak wdrożyć uczenie maszynowe w marketingu

Nasz zespół Customer Success od 7 lat pomaga klientom wdrażać AI w pracy.

Wiedzą, co decyduje o udanym wdrożeniu (a co prowadzi do straty czasu i pieniędzy). Wspólnie przygotowaliśmy szczegółowy przewodnik po wdrażaniu AI krok po kroku.

1. Określ przypadek użycia i cele

Wiele firm wdraża AI tylko dlatego, że to modne. To jeden z najczęstszych błędów przy wdrażaniu AI, które obserwujemy.

Jeśli Twój przełożony wymaga wdrożenia AI, w porządku – ale Twoim zadaniem jest sprecyzowanie początkowych przypadków użycia.

Może chcesz zmniejszyć odpływ klientów, zwiększyć konwersję lub poprawić targetowanie.

Możesz (i warto) z czasem rozszerzać wykorzystanie AI. Zacznij jednak od jasnego celu, który posłuży jako projekt pilotażowy.

2. Zidentyfikuj potrzebne dane

Uczenie maszynowe niewiele zdziała bez odpowiednich danych. Gdy wybierzesz przypadek użycia, kolejnym krokiem jest określenie, jakich danych Twój model potrzebuje, by się uczyć.

Najczęściej oznacza to historyczne przykłady wyniku, który chcesz przewidzieć, oraz zachowania lub sygnały, które go poprzedzały.

Weź swój cel i ustal, jakie dane go wspierają:

• Przewidywanie, kto dokona konwersji: Wyniki konwersji oraz aktywność przed konwersją, np. kliknięcia w reklamy, wizyty na stronie, zaangażowanie w e-maile.
• Personalizacja treści lub ofert: Historia zakupów, zachowanie podczas przeglądania, sposób korzystania z produktu, wskaźniki zaangażowania itp.
• Ulepszanie targetowania reklam: Dane dotyczące skuteczności kampanii, dane demograficzne lub segmenty odbiorców, typy urządzeń oraz trendy dotyczące czasu do konwersji.

3. Wybierz sposób wykorzystania uczenia maszynowego

Są trzy główne sposoby wdrożenia uczenia maszynowego w marketingu, w zależności od tego, ile chcesz mieć kontroli i jak bardzo angażować się technicznie.

Wbudowane funkcje ML

Niektóre narzędzia mają już wbudowane uczenie maszynowe — np. optymalizację czasu wysyłki, scoring leadów czy inteligentne rekomendacje.

Wymagają minimalnego wysiłku: gdy dane są podłączone, model działa w tle.

Konfigurowalne aplikacje ML

Ten poziom daje Ci większy wpływ. Nie budujesz modelu od zera, ale możesz decydować, z jakich danych korzysta, ustawiać progi czy definiować, co zrobić z wynikiem — np. uruchomić kampanię lub oznaczyć leada.

W pełni własne modele ML

Jeśli potrzebujesz większej elastyczności lub masz przypadek, który nie pasuje do gotowych rozwiązań, możesz współpracować z zespołem danych, by wytrenować model na własnych danych historycznych.

To daje pełną kontrolę nad działaniem modelu i tym, z jakich danych się uczy, ale wymaga najwięcej czasu i umiejętności technicznych.

4. Przeszkol lub aktywuj swoje rozwiązanie

Następnie musisz pokazać systemowi przykłady tego, co oznacza „sukces”, by mógł samodzielnie je rozpoznawać.

Sposób rozpoczęcia zależy od wybranego poziomu ML:

• Wbudowane funkcje: Połącz swoje dane, włącz funkcję i określ, jak wynik będzie wykorzystywany (np. uruchomienie kampanii lub aktualizacja oceny leada).
  
  
• Konfigurowalne aplikacje: Przypisz dane wejściowe, ustaw progi lub logikę i zdecyduj, jak prognozy będą wpływać na działania.
  
  
• Własne modele: Wytrenuj swój model na oznaczonych danych historycznych — co się wydarzyło, co się sprawdziło — i pozwól mu przewidywać podobne wyniki w przyszłości.

5. Testuj i udoskonalaj wyniki

Zacznij od małej skali. Uruchom model na ograniczonym segmencie lub kampanii i porównaj jego przewidywania z rzeczywistymi wynikami.

Jeśli coś się nie zgadza — np. źle wytypowane leady, nietrafione rekomendacje — to może być problem z jakością danych lub sygnał, że model wymaga dostrojenia.

(Udoskonalanie to nie porażka, to część procesu.)

6. Wdroż rozwiązanie

Gdy wyniki są zadowalające, połącz wyjście modelu z rzeczywistymi procesami.

Może to oznaczać synchronizację predykcji z CRM, uruchamianie automatyzacji lub przekazanie kolejnego kroku agentowi AI.

Upewnij się, że wnioski nie zostają tylko na dashboardzie. To najprostszy sposób, by zmarnować inwestycję w AI.

Najlepsze narzędzia do marketingu z wykorzystaniem uczenia maszynowego

‍

Istnieje kilka ważnych różnic między typami narzędzi, których możesz używać.

Najczęstsze to dodatki AI do istniejących produktów. Warto z nich korzystać, jeśli są dostępne, ale uwaga – większość z nich nie jest jeszcze zbyt zaawansowana.

Są też produkty do jednego zastosowania. Jeśli chcesz wdrożyć AI w jednym konkretnym celu, wybierzesz właśnie takie rozwiązanie.

Przykłady: generowanie tekstów do reklam, scoring leadów na podstawie zachowań czy rekomendacje produktów dla poszczególnych użytkowników.

I wreszcie mamy narzędzia uniwersalne, konfigurowalne.

Na przykład wdrożenie agenta AI, który analizuje dane z CRM, platformy analitycznej i narzędzi e-mailowych, by co tydzień przygotowywać podsumowania i rekomendacje.

1. Botpress

Botpress to kompleksowy kreator agentów AI. To w pełni elastyczne narzędzie, dzięki któremu możesz dostosować agentów AI do niemal każdego zadania.

Możesz zaprojektować proste boty personalizujące i wysyłające e-maile lub analizujące dane i generujące rekomendacje. Ponieważ to elastyczna platforma, możliwości są praktycznie nieograniczone.

Jeśli jednak chcesz budować bardziej złożone agenty AI, przydadzą się umiejętności deweloperskie (albo możesz znaleźć freelancera lub partnera AI).

Do prostszych projektów Botpress oferuje też bogatą bibliotekę gotowych integracji z platformami takimi jak HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack – czyli większością narzędzi w Twoim marketingowym stacku.

Korzystamy z agentów Botpress do wszystkiego: od wysyłania spersonalizowanych e-maili, przez analizę konkurencji, po monitorowanie wykorzystania produktu w celu uzyskania wniosków.

To naprawdę wszechstronne narzędzie. A agenta AI możesz zbudować za darmo.

2. HubSpot

Jeśli pracujesz w marketingu, prawdopodobnie korzystałeś z HubSpot. Jeśli już masz go w swoim stacku i chcesz zrobić pierwszy krok w stronę AI, to łatwe rozszerzenie.

Możesz użyć AI do scoringu leadów – analizuje interakcje, by priorytetyzować kontakty. Możesz też skorzystać z asystenta AI do generowania pomysłów na wpisy blogowe lub posty w mediach społecznościowych.

To dobre opcje, jeśli korzystasz z HubSpot i chcesz wprowadzić AI do swoich procesów. Minusy? Funkcje nie wykraczają poza wąskie zastosowania. Jeśli chcesz w pełni wykorzystać potencjał uczenia maszynowego, możesz potrzebować czegoś więcej.

Ale skoro już korzystasz z HubSpot, to czemu by nie wypróbować ich funkcji AI?

3. Jacquard

Jacquard to coś więcej niż generator tekstów. Ale tak, jego celem jest ulepszanie wszystkich treści, które wysyłasz do potencjalnych klientów i użytkowników.

To narzędzie genAI wytrenowane na ogromnym zbiorze danych języka marketingowego. Zamiast losowo łączyć słowa, przewiduje, co najlepiej trafi do Twojej grupy docelowej. Uczy się na podstawie każdej przeprowadzonej kampanii.

Platforma oferuje funkcje testowania w czasie rzeczywistym oraz przewidywania wydajności, dzięki czemu użytkownicy mogą szczegółowo śledzić, jak radzą sobie ich e-maile, blogi i inne treści.

Jacquard najlepiej sprawdzi się w zespołach z ogromnym zapotrzebowaniem na treści, takich jak firmy e-commerce czy twórcy contentu. Albo dla każdego, kto regularnie testuje różne wersje e-maili.

4. PaveAI

Jeśli szukasz narzędzia na poziomie młodszego analityka danych, PaveAI może się sprawdzić. Przetwarza surowe dane z takich platform jak Google Analytics, Facebook Ads czy Twitter Ads i zamienia je w konkretne wskazówki do działania.

Zamiast przekopywać się przez niekończące się raporty, użytkownicy otrzymują zwięzłe podsumowania tego, co działa, a co nie.

Raporty można też dostosować do celów konkretnego zespołu. Narzędzie analizuje miliony danych, by wyłonić te najistotniejsze dla Twojego działu marketingu.

Jeśli zależy Ci na podejmowaniu decyzji opartych na danych i korzystasz z różnych kanałów marketingowych, warto się temu przyjrzeć.

5. Pathematics

Pathmatics to platforma do analizy działań marketingowych, która śledzi, jak marki prowadzą kampanie reklamowe na platformach takich jak Facebook, Instagram, YouTube, TikTok oraz w serwisach OTT.

Zbiera dane o wydatkach na reklamy, liczbie wyświetleń, kreacjach i ścieżkach dostarczania, pomagając zespołom marketingowym zobaczyć dokładnie, gdzie i jak inwestuje konkurencja.

Największą zaletą platformy jest poziom szczegółowości dotyczący konkurencji, zwłaszcza dla marek prowadzących kampanie na wielu kanałach. Może to być sporo informacji do przeanalizowania, jeśli nie masz doświadczenia z danymi mediowymi, ale po opanowaniu narzędzia daje to dużą przewagę.

Pathmatics najlepiej sprawdzi się w agencjach, zespołach mediowych oraz u marketerów, którzy chcą mieć głębszy wgląd w działania konkurencji.

6. Mailchimp

Jeśli działasz w marketingu, prawdopodobnie znasz Mailchimp. To uniwersalna platforma marketingowa, która – podobnie jak HubSpot – oferuje teraz funkcje oparte na AI.

Te dodatki AI obejmują m.in. personalizację treści, optymalizację czasu wysyłki i inne funkcje. Przykładowo, Email Content Generator wykorzystuje technologię GPT do tworzenia spersonalizowanych kampanii e-mailowych dopasowanych do branży i tonu marki.

Mailchimp jest szczególnie przydatny dla małych i średnich firm, które chcą korzystać z AI bez zaawansowanej wiedzy technicznej.

7. Mutiny

Mutiny to platforma AI bez kodowania, która pozwala marketerom B2B personalizować doświadczenia na stronie dla różnych odbiorców bez wsparcia programistów.

Integruje się z narzędziami takimi jak Salesforce czy Segment, aby pobierać dane firmograficzne i behawioralne, dzięki czemu możesz kierować treści do odwiedzających na podstawie branży, wielkości firmy czy zachowań.

Największą zaletą Mutiny jest łatwość tworzenia spersonalizowanych stron, które zwiększają zaangażowanie i konwersje. Jednak najlepiej sprawdzi się w firmach, które mają wystarczający ruch i dane na stronie, by w pełni wykorzystać możliwości personalizacji – mniejsze zespoły mogą nie odczuć dużej różnicy.

Mutiny to świetne rozwiązanie dla zespołów marketingowych B2B, które prowadzą działania account-based i chcą działać szybko bez dużego wsparcia technicznego.

Wykorzystaj AI do analizy kluczowych wskaźników marketingowych

Zespoły marketingowe inwestują w AI, by wspierać generowanie leadów, komunikację, podejmowanie decyzji, strategię i analizę danych.

Botpress to platforma AI dla twórców botów na każdym poziomie zaawansowania, z rozbudowanymi tutorialami na YouTube i w Botpress Academy, biblioteką gotowych integracji oraz szablonami, które pozwolą szybko uruchomić własnego agenta AI.

Zacznij budować już dziś. To nic nie kosztuje.

Najczęściej zadawane pytania

1. Czym różni się AI od uczenia maszynowego w marketingu?

Różnica polega na tym, że AI to każde rozwiązanie zaprojektowane do wykonywania zadań wymagających zwykle ludzkiej inteligencji (np. personalizacja czy targetowanie), a uczenie maszynowe to podzbiór AI, który uczy się na podstawie danych historycznych z marketingu (np. zachowań użytkowników), by przewidywać lub podejmować decyzje.

2. Ile danych potrzebuję, by skutecznie wytrenować model uczenia maszynowego?

Aby skutecznie wytrenować model uczenia maszynowego, potrzebujesz co najmniej kilku tysięcy oznaczonych przykładów (np. wcześniejszych kampanii, zachowań klientów czy konwersji). Dokładna liczba zależy od typu modelu i zadania – bardziej złożone prognozy, jak wartość klienta w czasie, wymagają więcej danych niż proste klasyfikacje.

3. Skąd mam wiedzieć, czy moja implementacja uczenia maszynowego działa?

Wiesz, że wdrożenie uczenia maszynowego działa, jeśli przynosi mierzalną poprawę kluczowych wskaźników, takich jak współczynnik kliknięć, konwersje, retencja czy sprzedaż. Przeprowadzaj testy A/B, porównując wyniki generowane przez ML z ręcznymi lub bazowymi, i sprawdzaj, czy przewidywania pokrywają się z rzeczywistymi rezultatami.

4. Jaki jest najczęstszy błąd marketerów przy wdrażaniu uczenia maszynowego?

Najczęstszy błąd to wdrażanie uczenia maszynowego bez jasno określonego celu lub mierzalnych kryteriów sukcesu. Jeśli nie skupisz się na konkretnym wyniku – np. obniżeniu kosztu pozyskania klienta czy poprawie zaangażowania w e-mailach – ML tylko komplikuje proces, nie przynosząc realnej wartości.

5. Czy potrzebuję umiejętności programowania lub wiedzy z zakresu data science, aby zacząć korzystać z uczenia maszynowego w marketingu?

Nie musisz umieć programować ani znać się na data science, bo narzędzia (takie jak HubSpot, Salesforce czy Botpress) mają funkcje ML w prostych interfejsach. Jednak przy bardziej zaawansowanych potrzebach techniczne umiejętności pozwalają na większą elastyczność.