如何在行銷中導入機器學習【2025】

我是行銷人員，每天都在使用機器學習。

說真的，如果你想在工作上做到最好，就應該隨時掌握 AI 如何應用在你的工作上。

（我發誓這不是因為我在 AI 智能代理公司工作才這麼說。）

依我淺見，行銷是最適合應用 AI 的領域之一。 行銷充滿了數據、分析、難以預測的行為和複雜的人性——正好適合引進另一種智慧。

在行銷任務中加入機器學習，可以是平台附加功能、企業聊天機器人，甚至是更複雜的 LLM 智能代理。

讓我帶你快速了解如何將機器學習應用到日常行銷工作——並希望能讓你的成果提升十倍——同時介紹能幫助你的工具。

什麼是行銷中的機器學習？

行銷中的機器學習指的是利用能從數據中學習的演算法，來自動化、優化並個人化行銷工作。

機器學習模型不再只依賴人的直覺或規則邏輯，而是分析大量資料，找出模式、預測結果，並大規模做出數據驅動的決策。

為什麼要在行銷中使用機器學習？

機器學習能根據真實數據，讓行銷不再靠猜測，而是知道什麼真的有效。

有了 AI 的加持，行銷團隊可以分析更多數據、更細緻地實驗，並加快日常工作流程。

只要有計畫地運用 AI，兩人團隊也能完成十人份的工作。

9 個行銷中應用機器學習的實例

1. 聊天機器人與對話式 AI

仔細想想，大多數聊天機器人其實都屬於「行銷」這個大範疇。

我們已經部署了數十萬個聊天機器人——其中大多數是用於AI 潛在客戶開發，或是作為客戶支援機器人。

但對話式 AI 幾乎可以處理任何事，無論是內部還是外部。我們行銷團隊會用機器人和 AI 智能代理來：

• 分析競爭對手網站並提供競爭情報
• 發送個人化的後續電子郵件
• 分析產品訊號，建議哪些人適合升級

2. 預測分析

機器學習正是預測分析背後的推手。它會利用標記過的歷史數據——像是哪些潛在客戶最後成交、哪些活動帶來營收——訓練模型辨識導致這些結果的模式。

如果你已經在追蹤轉換、互動或銷售流程階段，可以把這些資料輸入監督式學習模型，開始產生預測。

訓練完成後，這個模型可以即時為新潛在客戶、活動或客戶打分數，根據他們與過去成功訊號的相似程度。

這些輸出——像是轉換機率或預期營收——可以整合到你的儀表板、活動邏輯或 AI 智能代理中，讓日常決策更聰明、更快速。

3. 電子郵件行銷

機器學習能讓電子郵件行銷從「亂槍打鳥」進化到「在對的時間發送對的訊息」。

它可以預測開信率、根據行為個人化內容，甚至推薦每個人動態區塊中應該出現的產品。

就像我前面提到的，我們自己的行銷機器人也會處理這部分——例如抓取產品互動數據，建議該寄功能升級郵件給誰。

即使沒有完整的 AI 智能代理系統，你也能用機器學習優化發信時間、主旨和內容變化。你只需要歷史郵件成效數據——開信、點擊、轉換——再配合能學習哪些模式帶來更高互動的模型即可。

4. 客戶分群

機器學習讓分群不再只看人口統計資料。

它會根據客戶實際行為——像是瀏覽模式、購買頻率和互動訊號——自動分群，讓你能根據行為而非職稱或地點來調整行銷策略。

做法是將購買頻率、最近一次購買、互動等行為數據匯出到試算表或分析工具，然後用分群演算法（如 k-means）根據這些特徵將相似客戶分在一起。

或者讓LLM 智能代理幫你處理繁重工作，充分發揮人工智慧的價值。

即使是基本設定，也能發現隱藏模式——例如只在特價時購買的一群人——讓你能針對性行銷。

5. 流失預測

機器學習模型可以根據過去行為（例如使用量下降、跳過續約、離開前回應變慢等）標記哪些客戶可能即將流失。

AI 模型需要用標記過的歷史數據訓練——標明誰流失、誰沒流失——才能找出早期警訊。

基本的分類模型（如邏輯回歸或決策樹）就能訓練來預測流失風險。

如果你不會自己寫程式，可以找能讓你輸入標記資料的平台或工具——不誇張，我們的平台就有——自動產生流失風險分數。

6. 個人化推薦

你經常就是這種推薦的受眾。機器學習驅動的推薦可以有很多形式：

• 在首頁推薦產品
• 決定用戶在郵件中看到哪些內容
• 自動將可能加購的商品加入購物車
• 根據過去行為重新排序內容

這些系統在背後會根據用戶行為——點擊、瀏覽、購買或忽略什麼——學習，並與行為類似的其他人做比較。

要開始，你需要用戶互動數據（如瀏覽、點擊、購買），並訓練模型找出用戶間的共通模式，例如協同過濾或基本推薦引擎。

你可以用團隊的數據科學資源自行建置，或用能直接匯入互動數據、動態產生個人化結果的工具，應用在網站、郵件或 App 上。

7. 動態定價

動態定價利用機器學習根據需求、庫存、用戶行為，甚至一天中的時間來調整價格。

對顧客來說，可能會看到尖峰時段價格不同、個人化折扣，或促銷期間即時調整的優惠。

要實作這個功能，你需要取得價格歷史、銷售數據和情境訊號（如流量或庫存），然後用回歸模型預測特定情境下的最佳價格。

接著，你可以設定規則決定何時、如何調整價格——透過連接的定價引擎，或將模型結果輸入電商系統，動態更新價格。

8. 廣告投放與優化

沒有人想把預算浪費在錯的人身上。機器學習幫我們避免這種情況。

它會即時監控你的活動表現，找出什麼有效（什麼沒效），並自動將預算分配到最佳的創意、受眾和版位組合。

開始時需要乾淨的活動成效數據：點擊、轉換、受眾細節、裝置類型等等。

接下來，你或團隊成員可以訓練模型預測哪些組合帶來最佳成效，或將數據輸入能自動處理的系統。

9. 情緒分析

情感分析利用機器學習來理解人們話語背後的語氣與意圖——像是興奮、挫折、困惑，或情緒上的細微變化等。

它可以處理大量開放式文字回饋，來源包括評論、客服對話或社群媒體，並以細緻的情感或意圖類別進行標記。

在 AI 與 自然語言處理出現之前，這類大規模分析根本不切實際——你得有一整個團隊人工閱讀每一則訊息。

現在，透過預訓練模型與文字處理流程，你可以自動掃描、標記並追蹤情感趨勢，輕鬆掌握受眾反應，不再受限於人工審查的瓶頸。

如何在行銷中導入機器學習

我們的客戶成功團隊過去七年來，協助客戶在工作中導入 AI。

他們很清楚什麼是成功部署的關鍵（以及哪些會浪費時間和金錢）。我們實際上也共同撰寫了一份深入的 AI 導入指南。

1. 明確使用情境與目標

很多公司只是為了跟風而導入 AI。這是我們最常看到的AI 部署錯誤之一。

如果你的主管要求導入 AI，沒問題——但你要負責釐清起始的使用情境。

也許你想降低流失率、提升轉換率，或改善精準行銷。

你可以（也應該）之後再擴大 AI 的應用範圍。但一開始要有明確的目標，作為試點專案。

2. 確認你需要的資料

沒有合適的資料，機器學習什麼也做不了。選定使用情境後，下一步就是找出模型需要學習的資料。

通常這代表你要有過去你想預測結果的實例，以及在那之前發生的行為或訊號。

以你的目標為出發點，找出能支持它的資料：

• 預測誰最有可能轉換：轉換結果，以及轉換前的行為，例如廣告點擊、頁面瀏覽、電子郵件互動等。
• 個人化內容或優惠： 購買紀錄、瀏覽行為、產品使用情形、互動指標等。
• 提升廣告投放精準度： 活動成效數據、受眾人口統計或分群、裝置類型，以及轉換所需時間趨勢。

3. 選擇你的機器學習應用方式

導入機器學習到行銷流程有三種主要方式，取決於你需要多少自訂與技術參與。

預設 ML 功能

有些工具本身就內建機器學習——像是發送時間最佳化、潛在客戶評分或智慧推薦。

這類功能幾乎不需額外設定：資料串接好後，模型就會自動運作。

可自訂的 ML 應用

這個層級讓你有更多掌控權。你不用自己建模，但可以決定用哪些資料、設定門檻，或定義輸出後要做什麼——例如觸發活動或標記潛在客戶。

完全自訂的 ML 模型

如果你需要更高彈性，或你的情境不適用現成解決方案，可以與資料團隊合作，利用自己的歷史資料訓練模型。

這讓你完全掌控模型運作方式與學習內容，但也最耗時且需要技術能力。

4. 訓練或啟用你的方案

接下來，你需要提供系統「成功」的範例，讓它能自行辨識。

啟動方式取決於你選用的 ML 層級：

• 預設功能：連接您的資料，開啟功能，並定義輸出如何被使用（例如觸發行銷活動或更新潛在客戶分數）。
  
  
• 可自訂應用：對應您的輸入資料，設定門檻或邏輯，並配置預測如何驅動後續行動。
  
  
• 自訂模型：使用標註過的歷史資料訓練模型——包括發生過的事件、有效的方法——讓模型學習並預測未來類似結果。

5. 測試並優化結果

從小規模開始。先在有限的族群或活動上運行模型，並將預測結果與實際結果比較。

如果有哪裡不對勁——像是優先排序錯誤、推薦內容怪異——可能是資料品質問題，或模型需要調整。

（優化不是失敗，而是流程的一部分。）

6. 部署方案

當結果穩定後，把輸出串接到實際工作流程。

這可能包括將預測同步到 CRM、觸發自動化，或讓 AI 助理接手下一步。

確保洞察不只是放在儀表板上。否則很容易讓 AI 投資白白浪費。

行銷機器學習最佳工具推薦

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你可以用的工具類型有幾個重要差異。

最常見的是現有產品的AI 附加功能。說實話，如果你用得到就用，但要提醒——多數這類功能目前還不夠成熟。

再來是單一用途產品。如果你只想在某個特定環節導入 AI，就會選這種。

像是：產生廣告文案、根據行為評分潛在客戶，或為個別用戶推薦產品。

最後則是自訂、橫向工具。

例如部署一個 AI 助理，分析來自 CRM、分析平台與電子郵件工具的資料，提供每週總結與建議。

1. Botpress

Botpress 是一款全方位 AI 助理建構工具。它非常靈活，可以自訂 AI 助理來處理幾乎任何任務。

你可以設計簡單的機器人來個人化並發送電子郵件，或分析資料並提供建議。由於平台彈性高，應用場景幾乎無限。

但如果你想打造複雜的 AI 助理，會需要一些開發技能（或者你可以找自由工作者或 AI 合作夥伴）。

不過對於簡單專案，Botpress 也內建大量現成整合，支援 HubSpot、Salesforce、Calendly、Google Analytics、Zendesk、Mixpanel、Notion、Slack 等——涵蓋你行銷技術堆疊中的大多數平台。

我們用 Botpress 助理處理從發送個人化郵件、競品情報蒐集，到監控產品使用狀況等各種任務。

它真的什麼都能做。而且你可以免費打造自己的 AI 助理。

2. HubSpot

如果你從事行銷，應該多少用過 HubSpot。如果它已經在你的技術堆疊裡，想嘗試 AI 工作流程，這是很容易加上的功能。

你可以用 AI 來評分潛在客戶——它會分析互動紀錄，幫你優先排序。也能用他們的 AI 內容助手產生部落格或社群貼文點子。

如果你用 HubSpot，又想讓工作流程 AI 化，這些功能很適合。缺點是？它們只侷限於特定用途。如果你想讓機器學習全面提升成效，可能還需要更進階的方案。

不過，如果你已經在用 HubSpot，何不試試他們的 AI 功能呢？

3. Jacquard

Jacquard 不只是文案產生器。沒錯，它的目標是優化你發給潛在客戶與用戶的所有文字內容。

這是一款以大量行銷語言資料集訓練的生成式 AI 工具。它不是隨機拼湊，而是能預測哪些內容最能打動你的受眾。每次活動都能讓它持續學習。

這個平台提供即時測試與效能預測功能，讓使用者能夠細緻掌握電子郵件、部落格及其他內容的表現狀況。

Jacquard 特別適合內容需求極大的團隊，例如電商企業或內容創作者，或是任何經常進行電子郵件 A/B 測試的人。

4. PaveAI

如果你需要一位初階資料分析師，PaveAI 也許能勝任。它能從 Google Analytics、Facebook 廣告和 Twitter 廣告等平台擷取原始數據，並轉換成可行的洞察建議。

使用者無需再翻閱無止盡的報告，只要收到簡明扼要的摘要，便能了解哪些策略有效、哪些無效。

你也可以根據團隊的特定目標自訂報告。它會分析數百萬筆洞察，找出最適合你行銷團隊的重點資訊。

如果你非常重視數據導向決策及多元行銷管道，這個工具值得一試。

5. Pathmatics

Pathmatics 是一個行銷情報平台，能追蹤品牌如何在 Facebook、Instagram、YouTube、TikTok 及 OTT 服務等平台投放數位廣告。

它會收集廣告花費、曝光量、創意內容及投放路徑等數據，協助行銷團隊清楚掌握競爭對手的投資方向與方式。

這個平台最大的優勢在於揭露大量競爭細節，特別適合管理多渠道活動的品牌。若你不熟悉媒體數據，剛開始可能會覺得資訊量龐大，但一旦上手，將成為強大優勢。

Pathmatics 很適合代理商、自有媒體團隊，以及想要深入掌握競爭動態的行銷人員。

6. Mailchimp

如果你有接觸過行銷工具，應該對 Mailchimp 不陌生。這是一個通用型行銷平台，和 HubSpot 一樣，現在也加入了 AI 功能。

這些 AI 附加功能涵蓋個人化內容、最佳寄送時間優化等。例如，Email Content Generator 利用 GPT 技術，根據產業與品牌語調產生專屬的電子郵件行銷內容。

Mailchimp 對於希望運用 AI、但缺乏技術背景的中小企業來說特別有幫助。

7. Mutiny

Mutiny 是一個無需程式碼的 AI 平台，協助 B2B 行銷人員針對不同受眾個人化網站體驗，無需工程人員協助。

它可與 Salesforce、Segment 等工具串接，擷取公司資料與行為數據，讓你能依產業、公司規模或行為來鎖定訪客。

它最大的優勢是能輕鬆建立個人化頁面，提升互動率與轉換率。不過，這套工具較適合擁有足夠網站流量與數據的公司，小型團隊可能感受不大。

Mutiny 很適合執行帳戶制行銷策略、希望快速推進且不依賴開發人員的 B2B 行銷團隊。

將 AI 洞察帶入行銷關鍵指標

行銷團隊正積極投資 AI，用於潛在客戶開發、溝通、決策、策略與情報分析。

Botpress 是一個適合各種程度機器人開發者的 AI 智能代理平台，提供豐富的 YouTube 及 Botpress Academy 教學資源、預建整合庫與範本，協助你快速啟動 AI 智能代理。

立即開始打造。完全免費。

常見問題

1. AI 與機器學習在行銷上的差異是什麼？

AI 指的是任何設計來執行通常需要人類智慧（如個人化或目標鎖定）任務的系統，而機器學習則是 AI 的一個子集，會從過去的行銷數據（如使用者行為）中學習，進而做出預測或決策。

2. 有效訓練機器學習模型需要多少數據？

要有效訓練機器學習模型，通常需要至少數千筆標註過的資料（例如過去的活動、客戶行為或轉換紀錄）。但實際所需數量取決於模型類型與任務複雜度。像預測客戶終身價值這類複雜任務，所需數據會比基本分類任務更多。

3. 我怎麼知道我的機器學習應用是否有效？

當你的機器學習應用能帶來關鍵指標（如點擊率、潛在客戶轉換、留存或銷售）明顯提升時，就代表它發揮了效用。你可以透過 A/B 測試比較機器學習與人工或基準結果，並將預測與實際結果比對，以驗證其準確性。

4. 行銷人員在導入機器學習時最常犯的錯誤是什麼？

行銷人員最常犯的錯誤是沒有明確目標或可衡量的成功標準就導入機器學習。若未針對特定成果（如降低獲客成本或提升電子郵件互動率）設定目標，機器學習只會增加複雜度，卻無法帶來實質價值。

5. 我需要具備程式設計或資料科學技能才能開始在行銷中使用機器學習嗎？

你不需要程式或資料科學技能也能開始使用機器學習，因為像 HubSpot、Salesforce 或 Botpress 這類工具已將機器學習功能整合進易用的介面。不過，若要進行進階自訂，具備技術專長會讓你有更多發揮空間。