AI 마케팅 설명: 알아야 할 사항
게시 됨: 2023-10-27마케팅은 수년에 걸쳐 크게 발전했습니다. 전통적인 광고판에서 디지털 광고로 환경이 바뀌었습니다. 이제 기술의 발전으로 AI는 마케팅 영역의 판도를 바꾸는 요소로 등장했습니다.
AI 마케팅이란?
마케팅 분야의 모든 사람을 괴롭히는 질문 — AI 마케팅이 합법적입니까? 네, AI 마케팅은 합법입니다.
여기에는 AI 기술을 활용하여 마케팅 전략과 캠페인을 강화하고 최적화하는 것이 포함됩니다. 많은 기업과 조직이 AI를 마케팅 활동에 성공적으로 통합하여 고객 타겟팅, 개인화된 경험, 데이터 분석 및 전반적인 캠페인 성과를 향상시켰습니다.
마케팅에서 AI의 효과는 잘 문서화되어 있으며 AI의 적용 범위는 챗봇 및 예측 분석부터 콘텐츠 추천 및 고객 세분화에 이르기까지 다양합니다. 그러나 진정한 AI 마케팅 도구 및 플랫폼과 근거 없는 주장을 할 수 있는 도구 및 플랫폼을 구별하는 것이 중요합니다. 모든 기술이나 도구와 마찬가지로 마케팅에서 AI 솔루션을 선택하고 구현할 때 실사가 중요합니다.
마케팅에서 AI의 이점
올바르게 구현되면 AI는 다음과 같은 이점을 제공하여 마케팅 결과를 크게 향상시킬 수 있습니다.
운영 효율성
AI는 데이터 분석, 캠페인 조정 등 마케팅 업무의 복잡성을 단순화합니다. 마케팅 담당자는 모든 세부 사항을 수동으로 감독하는 대신 AI를 활용하여 실시간으로 전략을 미세 조정할 수 있습니다. 이러한 자동화는 수작업을 줄일 뿐만 아니라 인적 오류도 줄여줍니다.
우리는 AI가 운영 효율성에 미치는 혁신적인 영향을 입증하는 통계를 이미 보유하고 있습니다. Harvard Business School의 사회과학자 그룹은 ChatGPT-4가 글로벌 경영 컨설팅 회사의 일상 업무에 어떤 영향을 미치는지 연구했습니다.
정밀 타겟팅
인구통계학적 데이터를 분석하는 것 외에도 AI 기반 시스템은 고객 행동, 상호 작용, 심지어 마이크로 순간 내에서 복잡한 패턴을 분석합니다.
이를 통해 숨겨진 트렌드와 세분화된 통찰력을 공개함으로써 브랜드가 비교할 수 없는 정확성으로 메시지를 형성할 수 있도록 하고, 적절한 콘텐츠가 적시에 적절한 사람에게 전달되도록 보장합니다.
효율적인 자원 할당
캠페인 결과를 예측하는 AI의 능력은 인간의 분석을 피할 수 있는 패턴을 식별하기 위해 과거 데이터를 면밀히 조사하는 심층 신경망에 뿌리를 두고 있습니다.
결과적으로 마케팅 담당자는 진정한 견인력을 약속하는 방향으로 자금과 인력을 전략적으로 집중시켜 자원이 최대한의 잠재력을 발휘할 수 있도록 보장할 수 있습니다.
향상된 개인화
단순한 추천 엔진을 넘어 AI는 다중 플랫폼 사용자 기록, 실시간 행동, 심지어 환경적 요인까지 통합합니다. 이를 통해 콘텐츠와 광고가 실시간으로 진화하고 개인의 현재 사고방식과 선호도에 동적으로 맞춰지는 환경이 가능해집니다.
자동화된 고객 상호작용
최신 챗봇은 질의에 응답하는 것 이상의 역할을 하며 정서, 맥락, 문화적 뉘앙스를 이해합니다. 이를 통해 고객의 우려 사항을 해결할 뿐만 아니라 유기적인 방식으로 제품을 상향 판매 또는 교차 판매하여 수동적 상호 작용을 전환 기회로 전환하는 데 능숙합니다.
최적화된 광고 캠페인
AI의 딥 러닝 알고리즘은 사용자 행동 및 플랫폼 참여율부터 실제 이벤트에 이르기까지 다양한 매개변수를 평가합니다. 이러한 전체적인 분석을 통해 AI 시스템은 배치부터 속도까지 광고 매개변수를 미세 조정하여 최적의 가시성과 참여를 보장합니다.
콘텐츠 제작
AI의 역할은 데이터 처리에만 국한되지 않습니다. 자연어 처리(NLP) 기능을 통해 AI는 지역 뉴스 보고서부터 산업별 기사에 이르기까지 특정 청중 그룹의 공감을 불러일으키는 콘텐츠를 생성하여 콘텐츠가 관련성과 시기적절하게 유지되도록 보장합니다.
실시간 분석
AI의 신속한 데이터 처리는 속도에만 국한되지 않습니다. 그것은 깊이에 관한 것입니다. 데이터가 유입되면 AI는 글로벌 추세, 과거 데이터, 예측 모델을 배경으로 데이터를 평가합니다. 마케터는 상황에 맞는 풍부한 통찰력을 얻어 이전에는 달성할 수 없다고 여겨졌던 민첩성을 갖춘 전략적 전환을 가능하게 합니다.
AI 채택을 방해하는 일반적인 오해와 우려
기술의 발전에는 열정, 회의, 오해가 뒤섞여 있습니다. 마케팅에서 AI를 둘러싼 가장 일반적인 통념과 우려 사항을 살펴보겠습니다.
AI 마케팅은 단지 유행어일 뿐이다
널리 퍼져 있는 개념 중 하나는 마케팅 분야의 AI가 내용보다 과장된 또 다른 유행어일 뿐이라는 것입니다. 그러나 이러한 관점은 데이터 기반 현실 및 마케팅 환경에서 볼 수 있는 실질적인 영향과 일치하지 않습니다.
- 챗봇을 사용하는 미국의 B2B 마케팅 담당자는 리드 생성량이 10~20% 증가하는 것을 확인했습니다.
- 콘텐츠 제작을 위해 생성 AI를 채택한 회사의 마케팅 담당자 중 58%는 성능 향상이 가장 큰 이점이라고 말했습니다.
기업이 일상적인 운영에서 AI 마케팅 도구를 계속 활용함에 따라 더 많은 데이터를 보게 될 것입니다.
AI가 마케터를 대체할 것이다
또 다른 우려는 AI가 인간 마케팅 담당자를 쓸모없게 만들 것이라는 점이다. AI는 반복적인 작업과 데이터 분석을 처리할 수 있지만 마케팅의 창의적이고 전략적인 측면에는 여전히 인간의 손길이 필요합니다. AI 도구를 아이디어와 구현 사이의 격차를 해소하고 이를 신속하고 규모에 맞게 수행하는 힘으로 생각하십시오.
AI 마케팅은 너무 복잡하다
어떤 사람들은 마케팅에 AI를 구현하는 것이 너무 기술적이고 복잡하다고 생각합니다. 그러나 많은 AI 마케팅 도구는 기술적인 지식이 없는 사용자를 위해 설계되었으며 데이터를 민주화하려는 아이디어로 만들어졌습니다.
Improvado AI Assistant는 이러한 신화가 틀렸음을 폭로합니다. Assistant는 텍스트-SQL 기술을 활용하여 마케팅 데이터 쿼리와 성과 통찰력 발견을 단순화합니다.
사용자는 복잡한 분석 인터페이스로 씨름하는 대신 직관적인 챗봇에서 리드, 캠페인 또는 예산에 대해 간단한 질문을 할 수 있습니다. 이에 대한 응답으로 AI Assistant는 시각적 표현과 함께 데이터 기반 답변을 제공합니다. AI의 복잡성은 이면에서 관리되어 사용자에게 원활하고 효율적인 경험을 제공합니다.
AI는 오류가 없다
AI가 실수를 하지 않는다는 것은 오해이다. AI는 데이터를 빠르게 처리하고 패턴을 식별할 수 있지만 그 성능은 훈련된 데이터만큼만 우수합니다. 부정확하거나 편향된 데이터는 잘못된 통찰력으로 이어질 수 있습니다.
AI가 사용자 개인 정보를 침해합니다
마케팅 분야의 AI는 주로 프로세스를 개선하고 패턴을 식별하며 결과를 예측하는 것을 목표로 합니다. 효율적으로 운영하기 위해 대규모 데이터 세트를 활용하며, 핵심은 데이터를 소싱, 처리 및 전송하는 방법에 있습니다. 정교한 AI 플랫폼은 고급 암호화와 엄격한 데이터 보호 조치를 통합하여 사용자 데이터의 기밀성을 보장합니다.
모든 AI 마케팅 도구는 동일합니다
하나의 AI 마케팅 도구를 본다면 모든 것을 본 것이라는 것이 일반적인 믿음입니다. 그러나 이는 지나치게 단순화한 것이며 AI 마케팅 환경의 다양성을 과소평가하는 것입니다.
다양한 AI 마케팅 도구는 종종 특정 목적에 맞게 조정됩니다. 일부는 과거 데이터를 기반으로 미래 동향을 예측하는 예측 분석에 중점을 둡니다. 다른 사람들은 콘텐츠 최적화를 전문으로 하여 A/B 테스트를 자동화하여 가장 효과적인 메시지를 찾아낼 수도 있습니다. 또 다른 세트에서는 챗봇과 고객 상호 작용을 강조할 수도 있습니다.
기본 알고리즘과 기술도 상당히 다를 수 있습니다. 예를 들어 두 도구는 모두 기계 학습을 활용할 수 있지만 하나는 신경망 모델을 사용하고 다른 하나는 의사 결정 트리를 사용합니다. 이러한 차이로 인해 결과, 정확도 수준 및 통찰력이 달라지는 경우가 많습니다.
실제 AI 마케팅
마케팅 영역에 AI가 통합되면서 브랜드가 청중과 소통하는 방식이 바뀌었습니다. 선도적인 기업들은 AI의 잠재력을 인식하고 이를 마케팅 태피스트리에 원활하게 통합했습니다. AI가 마케팅 관행을 어떻게 바꾸고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.
챗봇
챗봇은 이제 많은 기업에서 최전선 고객 서비스 담당자로 사용되고 있습니다. AI를 기반으로 자주 묻는 질문에 대한 답변부터 약속 예약까지 다양한 작업을 처리할 수 있습니다. 연중무휴 24시간 가용성과 즉각적인 응답 시간은 사용자 경험을 향상시키고 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
예측 분석
예측 분석은 기록 데이터를 분석하여 미래 추세와 행동을 예측할 수 있습니다. 마케팅 담당자에게 이는 잠재적인 베스트셀러를 식별하고, 어떤 마케팅 전략이 최고의 수익을 낼 수 있는지 이해하거나, 심지어 고객 행동이 발생하기 전에 예측하는 것을 의미합니다.
맞춤형 콘텐츠
AI 기반 콘텐츠 개인화는 사용자의 선호도, 행동 및 과거 상호 작용을 기반으로 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 것입니다. 이는 전자상거래 사이트에서 제품을 제안하는 것부터 미디어 플랫폼에서 뉴스 기사를 큐레이팅하는 것까지 모든 것을 의미할 수 있습니다. 이러한 개인적인 접촉은 참여율을 크게 높일 수 있습니다.
동적 가격
실시간 시장 수요, 경쟁사 가격, 기타 외부 요인을 기반으로 즉석에서 가격을 조정하는 것이 이제 AI를 통해 가능해졌습니다. 특히 여행 및 소매 부문의 전자상거래 사이트에서는 판매 및 이익 마진을 최적화하기 위해 동적 가격 책정을 사용합니다.
이메일 최적화
AI는 다양한 방법으로 이메일 캠페인을 최적화할 수 있습니다. 이메일을 보낼 최적의 시간을 결정하는 것부터 보다 타겟화된 콘텐츠를 위해 사용자를 분류하는 것, 심지어 공개될 가능성이 더 높은 제목 라인을 만드는 것까지, AI 기반 도구는 이메일 마케팅이 최대한의 잠재력을 발휘할 수 있도록 보장합니다.
광고 타겟팅
마케팅에서 AI의 가장 잘 알려진 용도 중 하나는 광고 타겟팅 영역입니다. AI는 방대한 양의 사용자 데이터를 조사함으로써 특정 광고에 대한 이상적인 청중을 정확히 찾아내고 더 나은 참여율과 더 높은 광고 투자 수익을 보장할 수 있습니다. 중요한 것은 누가 광고를 보는지 뿐만 아니라 적절한 사람들이 적시에 광고를 보도록 보장하는 것입니다.
마케팅 AI의 미래
마케팅 부문에서 AI의 궤적은 혁신과 변화로 가득 찬 미래를 향하고 있습니다. 앞으로 우리가 예상할 수 있는 것은 다음과 같습니다.
일상적인 AI 지원
Improvado AI Assistant와 같은 AI 도우미는 마케팅 담당자가 데이터와 상호 작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. Assistant는 마케팅 분석 부조종사 역할을 하여 마케팅 담당자가 직접 질문을 제기하고 필요한 통찰력에 즉시 액세스할 수 있도록 해줍니다.
특정 지역이나 특정 장치에서 캠페인이 어떻게 수행되는지 궁금하십니까? 아니면 일정 기간 동안의 예산 배분을 이해할 필요가 있을까요? 성능에 관해 다른 임시 질문이 있습니까? AI 어시스턴트에게 물어보세요.
텍스트-SQL 기술을 완벽하게 통합함으로써 캠페인, 예산, 장치 성능, 지리적 통찰력 등에 대한 쿼리를 용이하게 합니다. 단순히 질문에 대답하는 것이 아니라, 수동 작업이나 데이터 팀에 연락하여 응답을 기다리지 않고도 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 상세한 데이터 기반 응답을 제공하는 것입니다.
증강 현실(AR) 경험
증강 현실(AR)은 마케팅 담당자에게 새로운 캔버스를 제공하여 브랜드가 디지털 정보를 실제 세계에 오버레이할 수 있도록 해줍니다. 매장을 지나가다가 귀하에게 꼭 맞는 프로모션을 보거나 휴대폰으로 제품을 가리키면 즉시 리뷰와 대체 옵션을 받을 수 있다고 상상해 보십시오. AI를 기반으로 하는 AR은 쇼핑 경험을 향상시켜 더욱 몰입감 있고 개인화되게 만들 것을 약속합니다.
실시간 데이터 분석
AI를 기반으로 하는 신속한 데이터 처리를 통해 마케팅 담당자는 더 빠른 결정을 내리고, 캠페인을 진행 중에 조정하고, 시장 변화에 즉시 대응할 수 있습니다. 이러한 민첩성은 빠르게 변화하는 디지털 마케팅 세계에서 중요한 차별화 요소가 될 수 있습니다.
윤리적 고려사항
AI가 마케팅 관행에 더욱 통합되면서 특히 데이터 개인정보 보호 및 사용자 동의와 관련된 윤리적 문제가 대두되고 있습니다. 마케팅 담당자가 AI로 무엇을 할 수 있는지가 아니라 무엇을 해야 하는지에 관한 것입니다. 데이터 수집, 저장 및 사용 방법에 대한 투명성을 보장하는 것이 필수적입니다. 더욱이, AI를 책임감 있게 사용하여 알고리즘이 편견을 지속시키거나 특정 사용자 그룹에 해를 끼치지 않도록 보장하는 기업의 부담이 커질 것입니다.
지속적인 학습 및 훈련
Harvard Business Review는 현재 기술의 평균 반감기가 5년 미만이며, 일부 영역에서는 불과 2년 반 만에 기술이 사라지는 것으로 나타났습니다. AI 발전의 끊임없는 행진으로 인해 기술 관련성이 줄어들고 있습니다. 지속적인 학습은 직업 안정뿐만 아니라 현재 역할을 강화하고 새로운 기회에 접근하는 데에도 중요합니다.