AI 마케팅 분석: 더 깊은 데이터 통찰력을 위해 AI를 활용하는 5가지 혁신적인 방법

마케팅 분석 및 마케팅 전반에서 AI에 대한 소문이 퍼지면서 모두가 하이테크 물결을 타고 전략을 세밀하게 조정하는 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 현실은 많은 마케팅 담당자가 여전히 AI를 일상 업무에 통합하는 방법을 모색하고 있다는 것입니다. 마케팅 분석의 AI는 마케팅 데이터 분석이나 콘텐츠 최적화 등 표면 수준의 작업을 뛰어넘습니다. 실제로 주목을 받는 부분은 방대한 양의 데이터를 선별하고 확실하고 실행 가능한 통찰력을 제공하는 능력입니다.

이 기사에서는 의사 결정을 알리고 ROI를 촉진하기 위해 마케팅 데이터를 수집, 해석 및 조치하는 방법을 혁신하는 마케팅 분석에서 AI의 5가지 강력한 응용 프로그램을 살펴봅니다.

1. 머신러닝을 통한 고객 세분화 강화

AI, 특히 머신러닝(ML)을 고객 세분화에 적용하면 방대한 양의 데이터를 정확하고 실행 가능한 그룹으로 변환하는 데 도움이 됩니다.

AI는 반복 구매 가능성이나 이탈 가능성 등 예측된 행동을 기반으로 세그먼트를 식별할 수 있습니다. 캠페인 관리 도구와 통합된 AI를 통해 마케터는 개인화된 콘텐츠로 이러한 세그먼트를 신속하게 타겟팅하고 고가치 또는 위험에 처한 고객에 집중하여 마케팅 지출을 최적화할 수 있습니다.

AI 기반 고객 세분화의 다른 예:

• 심리학적 세분화 : AI는 고객 데이터의 심리학적 측면을 조사하여 소비자를 성격 특성, 가치관, 관심사 및 라이프스타일에 따라 분류할 수 있으며, 이는 공명적인 메시지와 제안을 작성하는 데 매우 유용할 수 있습니다.
• 이벤트에 따른 세분화 : AI 시스템은 제품 출시, 주요 판매 등 특정 이벤트에 대한 반응을 기반으로 고객을 분류할 수 있습니다. 이는 다양한 고객 부문이 특정 브랜드 활동에 어떻게 참여하는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 교차 판매 및 상향 판매 세분화 : AI는 어떤 고객이 추가 제품이나 업그레이드에 관심을 가질 가능성이 있는지 식별하여 마케팅 담당자가 수용 세그먼트에 맞게 교차 판매 및 상향 판매 캠페인을 맞춤화하는 데 도움을 줍니다.

또한 AI 기반 세분화를 통해 실시간 조정이 가능합니다. 고객이 브랜드와 상호 작용하면 AI 시스템이 세그먼트를 업데이트하여 새로운 데이터를 반영하여 마케팅 전략을 민첩하게 만듭니다. 행동 변화가 감지되는 즉시 고객 유지를 위한 타겟 캠페인을 시작할 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 머신러닝은 캠페인 결과로부터 지속적으로 학습하여 이러한 세그먼트를 더욱 세분화하여 더욱 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다.

Improvado를 채택하여 이 프로세스를 단순화하세요. 플랫폼은 모든 마케팅 및 판매 소스에 연결되어 데이터를 추출하고 이를 스토리지에 중앙 집중화합니다. 모든 데이터가 수집되면 Improvado는 데이터를 정리하고 BI 또는 AI를 통해 추가 분석을 준비합니다.

2. AI 어시스턴트에게 간단한 질문으로 인사이트 얻기

고급 분석 AI를 통해 마케팅 팀은 이제 자연어를 사용하여 데이터를 직접 쿼리하고 실시간으로 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 대화형 분석 접근 방식은 심층적인 기술 전문 지식 없이도 시장 동향, 고객 행동, 캠페인 성과에 대한 복잡한 질문에 대한 빠른 답변을 제공합니다. 또한 통찰력에 즉시 액세스할 수 있다는 것은 가설을 실시간으로 테스트하고 즉석에서 캠페인을 조정하여 성과를 최적화할 수 있음을 의미합니다.

Improvado AI Assistant를 사용하여 마케팅 데이터와 채팅하세요. 마케팅 성과에 대한 모든 질문에 답하고 맞춤형 조언을 제공하는 데이터 세트에 연결된 분석 부조종사입니다.

예를 들어 AI 어시스턴트에게 "지난 캠페인에서 참여율이 가장 높은 인구통계는 누구였습니까?"라고 질문하면 됩니다. 마케팅 담당자는 신속하게 전략을 전환하여 이러한 통찰력을 활용하고 최대 효과를 위한 향후 캠페인을 맞춤화할 수 있습니다.

AI Assistant는 맞춤형 LLM(대형 언어 모델) 및 text-to-SQL 기술을 기반으로 합니다. 채팅과 같은 사용자 인터페이스에서 일반 영어로 질문할 수 있으며, AI Assistant는 이를 SQL로 번역하고 데이터를 쿼리하여 즉각적인 통찰력을 제공합니다.

광고 지출, 캠페인 성과 또는 예산 간격에 관해 질문할 때 AI Assistant는 저장 공간을 활용하여 명확하고 간결한 답변을 제공합니다. 답변을 얻은 후에는 결과와 이를 전략에 적용하는 방법에 대해 어시스턴트와 계속 채팅할 수 있습니다.

3. 감정 분석을 위한 자연어 처리 활용

마케팅 담당자는 신제품 출시나 브랜드 캠페인에 대한 고객 의견을 해석해야 하는 과제에 직면하는 경우가 많습니다. 전통적인 설문조사 방법은 직접적인 통찰력을 제공하지만 시간이 많이 걸릴 수 있고 디지털 플랫폼 전반에 걸쳐 표현된 자발적인 감정을 포착하지 못할 수 있으며 사회적으로 받아들여지는 답변을 표시하는 경우가 많습니다.

반면, 자연어 처리(NLP)를 기반으로 하는 소셜 감성 분석 플랫폼은 대량의 텍스트를 신속하게 선별하여 대규모로 감성을 식별할 수 있습니다. 일반적인 분위기와 의견 추세를 파악하기 위해 소셜 미디어, 고객 리뷰, 토론 포럼의 데이터를 처리하는 데 능숙합니다.

그러나 NLP는 만능 솔루션이 아닙니다. 아이러니나 속어 같은 복잡한 인간 표현을 잘못 해석할 수도 있습니다. 이로 인해 부정확한 해석이 발생할 수 있습니다. 더욱이 일부 도구는 표현의 문화적 차이를 설명하지 못하여 글로벌 시장의 정서에 대한 부정확한 평가로 이어질 수 있습니다.

마케팅 담당자는 이제 향상된 감정 분석을 위해 표준 채팅 인터페이스, 감정 분석 플러그인 및 API를 갖춘 ChatGPT로 전환하고 있습니다. 방대한 텍스트 데이터에 대해 교육을 받았기 때문에 보다 전통적인 모니터링 도구의 일부 문제를 해결할 것으로 예상됩니다.

• ChatGPT는 진술이 이루어지는 더 넓은 맥락을 고려하여 잠재적으로 더 정확한 감정 해석으로 이어질 수 있습니다.
• ChatGPT는 특정 산업이나 주제에 맞게 미세 조정 및 맞춤화될 수 있으므로 틈새 시장이나 특정 유형의 제품에 대한 감정 분석의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
• 독립 실행형 도구와 달리 ChatGPT는 고객 의견을 보다 전체적으로 이해하기 위해 감정 분석을 다른 데이터 소스와 결합하여 더 넓은 AI 생태계에 통합될 수 있습니다.

감정 분석에 맞춰진 플러그인이 이미 있지만 표준 고급 데이터 분석(이전 코드 해석기) 플러그인을 사용하여 시작할 수 있습니다.

예를 들어 다음 프롬프트를 사용할 수 있습니다.

감정 분석을 위한 여러 텍스트 항목이 포함된 CSV 파일이 있습니다. 각 항목의 감정을 분류하고, 감정을 나타내는 핵심 문구를 식별하고, 가능하다면 특정 감정이 표현된 이유를 추론해야 합니다. 각 항목에 필요한 구체적인 정보는 다음과 같습니다.

1. 감정 분류: 긍정적, 부정적 또는 중립.
2. 감정을 나타내는 핵심 문구나 단어입니다.
3. 감정에 영향을 미쳤을 수 있는 언급된 이유.

CSV 파일의 구조는 {열 구조 설명}입니다.

4. 브랜드 모니터링을 위한 AI 이미지 및 영상 분석

다양한 디지털 플랫폼에서 브랜드의 시각적 자산의 사용과 맥락을 추적하고 분석하는 프로세스인 시각적 브랜드 모니터링은 브랜드 무결성을 유지하는 데 필수적인 부분이 되었습니다. 매분 공유되는 콘텐츠의 양과 브랜드가 등장하는 플랫폼의 수로 인해 이 작업은 인간 팀만으로는 감당할 수 없는 수준으로 성장했습니다. AI 마케팅 분석 도구는 시각적 콘텐츠 내 브랜드 요소의 감지 및 분석을 자동화합니다.

이를 수행하는 한 가지 방법은 OpenAI Vision API를 사용하는 것입니다. Vision API는 이미지와 비디오를 분석하여 로고, 제품, 활동 및 기타 시각적 요소를 인식할 수 있는 고급 AI 시스템입니다.

브랜드 모니터링을 위한 Vision API 사용에 대한 단계별 가이드:

1. 통합: Vision API를 기존 디지털 자산 관리 시스템과 통합하는 것부터 시작하세요. 이 프로세스에는 일반적으로 API와 브랜드 콘텐츠 저장소 간의 원활한 데이터 흐름을 보장하기 위한 일부 개발 작업이 포함됩니다.
2. 매개변수 설정: API가 이미지와 비디오에서 찾아야 할 내용을 정의합니다. 매개변수에는 로고, 제품 배치, 브랜드 색상 및 브랜드 아이덴티티와 관련된 기타 시각적 요소가 포함될 수 있습니다.
3. 자동 분석: 브랜드 콘텐츠가 다양한 채널에 분산되면 Vision API가 실시간으로 작동하여 시각적 요소를 분석합니다. 사용자 생성 콘텐츠, 소셜 미디어, 온라인 광고 플랫폼 전반에서 브랜드의 존재를 감지하고 분류합니다.
4. 실행 가능한 통찰력: 브랜드가 시각적으로 표현되는 위치와 방법에 대한 경고 및 보고서를 받습니다. API는 로고의 무단 사용을 찾아내고, 브랜드 표현의 일관성을 모니터링하고, 제품 배치의 효과를 평가할 수 있습니다.
5. 브랜드 규정 준수: 통찰력을 사용하여 브랜드의 모든 시각적 표현이 지침을 준수하는지 확인하세요. 브랜드가 부적절하게 사용되는 사례를 신속하게 식별하고 문제를 해결하기 위한 조치를 취합니다.
6. 경쟁사 모니터링: 다음을 수행할 수 있습니다. API의 기능을 확장하여 경쟁사를 감시하세요. 시각적 존재감을 추적하고 이를 브랜드의 가시성과 비교하여 경쟁력 있는 통찰력과 기회를 파악하세요.
7. 추세 분석: Vision API의 분석은 시각적 콘텐츠가 청중의 관심을 끄는 방식에 대한 새로운 추세를 강조할 수 있습니다. 이러한 통찰력은 마케팅 캠페인을 최적화하고 크리에이티브가 타겟 고객의 공감을 불러일으키는 데 도움이 될 수 있습니다.

5. 음성 검색 최적화를 위한 AI

검색 환경이 크게 바뀌었습니다. 미국 소비자의 50%는 매일 쿼리를 위해 음성 도우미를 사용합니다. 34%는 매주 음성 검색을 사용하고, 16%는 매월 음성 검색을 사용합니다.

음성 검색을 위해 콘텐츠를 최적화하는 것이 중요해졌습니다. 이러한 변화는 전통적인 키워드를 넘어 자연스러운 음성 패턴에 맞는 보다 대화적인 접근 방식으로 이동하는 것을 의미합니다.

인공 지능은 이러한 접근 방식을 고수하고 있습니다. 이는 대량의 음성 검색 데이터를 분석하여 사람들이 쿼리를 표현하는 방식의 패턴을 감지하는 데 도움이 됩니다. 이러한 통찰력은 음성 검색 내러티브에 완벽하게 맞는 콘텐츠를 형성하고 음성 기반 세계에서 브랜드의 가시성을 보장하는 데 중요합니다.

다음은 음성 검색 최적화 및 분석을 위한 몇 가지 AI 애플리케이션입니다.

• 음성 검색 분석: AI 알고리즘은 음성 쿼리의 어조, 표현, 의미를 분석하여 사용자가 실제로 요구하는 것이 무엇인지 알아낼 수 있습니다. 마케팅 담당자는 이러한 통찰력을 사용하여 자연스럽고 비공식적인 음성 검색 스타일에 어울리는 SEO 전략을 만들 수 있습니다.
• NLP를 통한 음성 검색 이해: 자연어 처리(NLP)를 통해 AI는 음성 쿼리의 의도와 뉘앙스를 해석할 수 있습니다. 이는 일상 생활에서 사용하는 것과 동일한 대화 언어를 사용하여 사용자에게 직접 말하는 콘텐츠를 만드는 데 중요합니다.
• 대화하는 콘텐츠: 말하는 내용은 자연스럽게 매력적이며 AI는 이러한 대화 품질을 포착하는 콘텐츠를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI 도구는 인간과 유사한 텍스트 생성에 특화된 알고리즘을 사용하여 마케팅 담당자가 대화의 한 면처럼 느껴지는 콘텐츠를 생성할 수 있도록 지원합니다. 이러한 종류의 콘텐츠는 자연스럽게 음성 검색에 적합하며 음성 검색 결과에서 브랜드의 가시성을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.
• 의미 검색 최적화: AI는 단어 간의 맥락과 관계를 분석하여 보다 정확한 검색 결과를 제공하는 의미 검색을 이해하는 데 도움이 됩니다. 마케팅 담당자는 의미 검색을 위해 콘텐츠를 최적화함으로써 콘텐츠가 사용자의 의도와 일치할 가능성을 높입니다.
• 자동화된 테스트 및 최적화: AI는 SEO 전략에 대한 A/B 테스트를 자동화하여 음성 검색에 가장 적합한 것이 무엇인지 결정할 수 있습니다. 여기에는 음성 검색을 통한 검색 가능성을 높이기 위해 키워드 밀도부터 구조 및 형식까지 콘텐츠의 다양한 측면을 테스트하는 것이 포함됩니다.
• AI를 통한 검색 의도 분류: AI 분석 도구는 정보, 탐색, 거래 및 로컬 의도를 구별하여 음성 검색 이면의 의도를 보다 효과적으로 분류하도록 훈련될 수 있습니다. 이 분류는 보다 타겟이 명확한 콘텐츠를 만드는 데 도움이 됩니다.

마케팅 분석에서 AI의 이점

기업이 마케팅 분석을 AI로 처리해야 하는 이유는 무엇입니까? AI를 마케팅 분석에 통합하면 운영이 간소화될 뿐만 아니라 이전에는 방대한 양의 데이터에 숨겨져 있던 기회가 드러납니다.

• 더 빠른 통찰력: AI 시스템은 인간이 걸리는 시간보다 훨씬 짧은 시간에 방대한 양의 데이터를 조사할 수 있습니다. 이러한 신속한 분석은 기업이 거의 즉각적으로 중요한 통찰력을 얻을 수 있음을 의미합니다.
• 정보에 입각한 선택: AI는 마케팅 전략이 견고한 데이터에 기반을 두도록 보장하여 추측과 직관에 대한 의존도를 줄입니다. 그 결과 더욱 효과적이고 타겟이 명확한 마케팅 캠페인이 가능해졌습니다.
• 개인화: AI는 개별 고객 선호도를 이해하는 능력을 갖추고 있습니다. 이를 통해 개인의 취향에 맞춰 맞춤형 광고와 프로모션을 제작할 수 있어 고객 만족도가 높아집니다.
• 비용 효율성: AI를 통해 데이터 분석을 자동화하면 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 기업은 데이터 분석 전담팀을 간소화하고 비효과적인 마케팅 전략에 대한 낭비적인 지출을 피할 수 있습니다.
• 고객 요구 사항 해결: 기업은 고객이 원하는 것이 무엇인지 이해하고 예측함으로써 제품을 개선하여 더욱 만족스러운 고객 경험을 제공할 수 있습니다.
• 미래 동향 예측: AI는 과거 데이터를 사용하여 미래 시장 동향을 예측합니다. 이러한 예측을 통해 기업은 향후 시장 변화에 대비하고 적극적으로 대응할 수 있습니다.
• 간소화된 운영: 간소화된 운영: AI는 일상적이고 반복적인 작업을 자동화하여 작업 시간을 절약합니다. 이를 통해 프로세스 속도가 빨라질 뿐만 아니라 직원이 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다.
• 오류 최소화: 기계로서의 AI 시스템은 특히 방대한 데이터 세트를 처리할 때 인간 분석에서 발생할 수 있는 오류가 발생할 가능성이 적습니다.

AI는 데이터 기반 통찰력이 지배하는 미래를 약속하며 기업이 더욱 전략적이고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 안내합니다. 도전 과제가 존재하지만 올바른 접근 방식과 관행을 통해 마케팅 분석의 AI 혁명은 비교할 수 없는 성장과 성공으로 이어질 수 있습니다.