마케팅에서 AI의 16가지 사용 사례

인공지능(AI) 기술이 인류에게 바퀴만큼이나 중요하다고 말하는 기사를 보면 당신은 그 생각에 동의하지 않겠습니까? 아마도 그렇지 않을 것입니다. 당신이 동굴 속에서 살고 있지 않는 한, 그 영향력에 대해 동의할 것입니다.

AI는 우리 삶에 깊숙이 스며들어 있어 이제는 AI 없는 세상을 상상하기 힘듭니다. 지난 4년 동안 기업의 AI 도입이 270% 이상 증가했다고 가트너가 말합니다. 2027년까지 글로벌 AI 시장은 2670억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 이는 2019년 AI 시장 규모 27.23억 달러에서 8년 만에 10배 증가한 것입니다.

오늘날 사용하는 대부분의 인기 제품들은 AI 시스템으로 구동됩니다. 해당 기업이 기술 기업이 아니더라도 고객 서비스, 운영 등 많은 기능이 AI 시스템으로 구현됩니다. 당연히 마케터들은 기술을 신속하게 활용하고 있으며, AI를 활용해 고객 여정을 파악하고 청중을 이해하고 있습니다.

인공지능이란 가장 단순하게 말하면 "기계를 지능적으로 만드는 과학"을 의미합니다. 따라서 AI 마케팅은 마케팅을 더 지능적으로 만드는 한 걸음입니다.

AI가 마케터와 마케팅에 어떻게 도움을 주고 있는지 살펴보겠습니다:

#1 타깃 청중 선정:

광고를 보여주는 청중이 중요합니다. 타깃이 맞지 않으면 좋은 결과를 기대하기 어렵습니다. 오하이오의 치과의사를 타깃으로 하는 광고를 맨해튼의 경찰관에게 보여주는 것은 현명하지 않습니다. 당신이 사용하는 가장 큰 플랫폼인 Facebook, Google, Quora, Reddit, Instagram, Snapchat 등은 고객을 세분화하는 데 사용할 수 있는 방대한 데이터를 보유하고 있습니다. 이 모든 것을 수동으로 처리하는 것은 불가능합니다.

AI는 과거 청중, 특정 청중에 대한 광고 성과 등을 분석하여 구매 가능성이 높은 청중을 찾아냅니다. 사용하는 KPI와 성과 데이터를 고려하여 더 잘 팔릴 수 있는 청중을 선정합니다.

광고를 위한 AI 도구: AI는 광고 성과 및 지출 최적화, 광고 제작에도 도움을 줍니다. 가장 인기 있는 AI 광고 도구로는 Adobe, IBM, Albert, GumGum, Pathmatics, Phrasee, WordStream 등이 있습니다.

#2 리드 생성:

기존 데이터, 이상적인 고객 정보 등을 바탕으로 AI 시스템은 잠재 고객 목록을 제공합니다. 미리 설정된 조건에 따라 리드를 점수화하기도 합니다. 가장 높은 점수를 받은 리드가 귀사의 솔루션을 찾고 있는 고객일 가능성이 높습니다. 영업팀은 이들에게 적시에 적절한 솔루션을 제공할 수 있습니다.

이를 통해 다양한 출처의 리드를 수동으로 찾아다닐 필요가 없어집니다. 리드 확보 방법 대부분이 피로감을 주고 효과적이지 않습니다. AI 기반 리드 생성 시스템을 구축하면 보다 중요한 업무에 집중할 수 있습니다.

리드 생성을 위한 AI 도구: LinkedIn의 Sales Navigator Tool, Node, HubSpot의 Growthbot, Conversica 등이 있습니다.

#3 개인화:

고객의 요구에 맞는 콘텐츠를 제공하면 거래 성사에 도움이 됩니다. 요즘 고객들은 완벽한 경험을 기대하고 있으며, AI를 활용하면 이를 제공할 수 있습니다. 그들의 요구사항을 이해하고 이를 반영하는 것이 중요합니다. AI와 ML을 활용하면 방문자에게 관련성 있고 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 잠재 고객에게 보내는 제안은 다양한 채널에서 제공되어야 합니다. 그렇지 않으면 혼란스러워하며 경쟁업체로 이동할 수 있습니다.

이러한 경험을 제공하려면 온라인 소매업체가 데이터를 즉시 수집해야 합니다. 수동으로 가능할까요? 물론 아닙니다. 이때 AI와 ML이 결합하여 상황에 맞는 콘텐츠와 제안을 보내 리드를 매출로 전환할 수 있습니다. Everstring에 따르면 마케터의 71%가 개인화 때문에 AI에 관심이 있습니다.

개인화를 위한 AI 도구: Skyword, Scripted, Curata, Acrolinx, Atomic Reach, Boomtrain, OneSpot 등이 있습니다.

#4 고객에 대한 깊은 이해:

"이제 고객에 대해 충분히 알고 있으니 더 이상 데이터를 수집하지 말고 판매를 합시다"라고 말하는 기업은 없습니다. 모든 기업은 고객의 선호도가 계속 변화하고 새로운 것을 찾고 있다는 것을 알고 있습니다. 따라서 잠재 고객의 관심을 유지하려면 그들에 대한 이해를 계속 개선해야 합니다.

구매자 페르소나를 찾는 것은 마케팅 캠페인을 계획하기 전에 수행해야 할 주요 과제 중 하나입니다. 제품에 대한 페르소나를 확보하면 각 페르소나가 원하는 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

Delve AI의 Persona는 1차 데이터(Google Analytics 등)와 공개 데이터 소스(소셜 미디어, 리뷰 사이트, 커뮤니티 및 포럼의 고객 의견 데이터 등)를 사용하여 자동으로 비즈니스에 대한 페르소나를 생성합니다. 20개 이상의 소스에서 수집한 데이터를 활용하여 잠재 고객이 원하는 것에 대한 놀라운 통찰을 제공합니다. 고객의 기대와 행동이 시간이 지남에 따라 변화하더라도 페르소나는 정기적으로 자동 업데이트됩니다.

#5 행동 분석:

소매업체는 AI와 ML을 좋아하는데, 이를 통해 고객을 세분화하고 구매 습관 분석을 바탕으로 제품을 제안할 수 있기 때문입니다.

단순한 개인화만으로는 완벽한 경험을 제공하기 어렵습니다. 고객들은 세그먼트의 일부가 아닌 특정 고객에게 맞춤화된 제안을 원합니다. 하루에 수천 명의 고객을 가진 기업에게 이것은 인간적으로 불가능할 것입니다. 다행히 이를 가능하게 해주는 AI 시스템이 있습니다.

AI/ML 분석 도구는 예상 거래 가치, 구매 가능성, 브랜드 선호도 등을 알려줍니다. Salesforce에 따르면 62% 이상의 고객이 사용자 경험 개선을 위해 AI를 허용할 의향이 있습니다.

도구: Xineoh, Black Swan Data, Dynamic Yield, Cortex, Logicai.io 등이 고객 행동 예측에 도움을 줍니다.

#6 경쟁사 인사이트:

경쟁사 동향을 파악하는 것은 매우 중요합니다. 경쟁사의 모든 행동은 교훈이 되거나 채택해야 할 것일 수 있습니다. 세계 최고 기업들은 항상 경쟁사로부터 배우는 것을 중요하게 여겼습니다. 기업 스파이가 존재하는 이유도 여기에 있습니다. 아니, 경쟁사 인사이트를 얻는 것이 불법적인 것은 아닙니다. 우리가 말하는 것은 경쟁사 웹사이트 방문자, 콘텐츠, 사용 도구 등을 이해하는 도구를 사용하는 것입니다.

Delve AI의 Competitor Persona 도구를 사용하면 경쟁사와 마케팅 전략을 자세히 파악할 수 있습니다. 경쟁사 웹사이트 도메인을 입력하면 자동으로 경쟁사 사용자 페르소나를 생성합니다. 시장 분석, 경쟁사 키워드 조사 등을 통해 경쟁사가 무엇에 집중하고 있는지 알 수 있습니다. 경쟁사의 각 페이지, 소셜 미디어, 다양한 플랫폼의 콘텐츠 등을 수동으로 살펴보는 것은 현명하지 않습니다.

#7 PPC 광고:

PPC 캠페인을 설정할 때 수동 또는 자동 입찰, 배치 등을 선택할 수 있습니다. 후자는 AI에 의해 수행됩니다. PPC에는 AI가 필요하지만 인간의 도움 없이는 기능할 수 없습니다. AI 시스템은 PPC 관리의 반복적인 작업만 인수할 수 있었지만, 캠페인 개선에 큰 도움이 됩니다. 광고 최적화, 고객의 브라우징 기록에 따라 다른 광고를 보여주는 동적 광고, 목표 달성을 위한 입찰 가치 조정, 가장 관련성 있는 키워드 발견 등을 지원합니다.

도구: Acquisio, Adzooma, PPCHero 등은 AI의 도움으로 PPC 관리를 쉽게 만드는 도구입니다.

지능형 광고 디자인

AI의 도움으로 매우 개인화된 디자인이 가능해졌습니다. 이를 통해 특정 대상 또는 개인에게 맞춤화된 마케팅 캠페인과 광고 자료의 자동 맞춤화가 가능합니다. 알고리즘은 어떤 디자인 요소와 대상이 가장 주목을 끌고 추가 참여를 유도할지 결정할 수 있습니다.

예를 들어, 젊은 소비자는 시각적으로 화려한 광고와 마케팅 자료에 더 반응적이지만, 노년층은 상품 및 서비스에 대한 더 많은 텍스트나 심도 있는 설명을 선호할 수 있습니다. 따라서 광고 크리에이티브는 자산의 단일 버전만 만들면 되고, AI 알고리즘이 이를 자동으로 조정하고 적절한 대상 세그먼트에 배포할 수 있습니다. 광고주들은 현재 Persado와 같은 소프트웨어를 사용하여 개인화된 판매 카피를 생성합니다.

AI는 고객 세그먼트를 식별하고 분류하여 도와줍니다. 다양한 자료의 성과를 추적하고 최적화할 수 있습니다.

#8 검색 엔진 최적화:

SEO에 AI를 사용하면 페이지 순위를 높이고 더 나은 전략을 수립할 수 있는 훨씬 나은 솔루션을 사용할 수 있습니다. 검색 엔진은 관련성 없는 백링크, 키워드 스터핑, 저품질 콘텐츠 등을 식별하는 데 점점 더 능숙해지고 있습니다. 대신 마케터들은 AI를 사용하여 검색 엔진의 높은 기준을 충족시키고 있습니다.

예를 들어, 회사가 언급된 시기를 확인하고 싶다면 수동으로 확인할 필요가 없습니다. BuzzSumo, HubSpot과 같은 도구가 자동으로 알려줍니다.

연구에 따르면 구매 결정의 최대 85%가 Google에서 시작됩니다. 전자상거래가 우리 생활의 더 많은 부분을 차지함에 따라 웹사이트를 검색 결과 상위에 올리는 가장 효과적인 방법이 변경되었습니다. 실제로 과거에는 훌륭한 결과를 낳았던 링크 구축 및 키워드 스터핑과 같은 기술은 오늘날 알고리즘이 마케터의 "시스템 해킹" 시도를 식별하게 되면서 사이트가 처벌받을 수 있습니다.

"검색량"은 SEO에서 중요한 개념입니다. 이를 통해 사람들이 필요한 상품과 서비스를 찾기 위해 사용하는 특정 용어와 문구의 사용량을 알 수 있습니다. 일부 최첨단 SEO 기법에서는 용어 사용 목적과 검색 내용을 더 잘 이해하기 위해 기계 학습 알고리즘을 사용합니다. 이를 통해 자신의 SEO 전략에 있는 격차를 식별하고 SEO 친화적인 마케팅 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

도구: WordLift, Bright Edge, MarketBrew, Pave AI, Dialog Flow, Albert.

#9 소셜 미디어 청취:

고객이 귀하의 비즈니스와 고객 서비스, 운영, 주문 소요 시간 등 다양한 측면에 대해 이야기하는 것은 귀하에 대해 많은 것을 말해줍니다. 그들의 의견은 단순히 반영해야 할 사항일 뿐만 아니라 귀하가 주목해야 할 사항이기도 합니다. AI 덕분에 실시간으로 이 데이터를 수집할 수 있습니다. 이를 통해 그들의 대화에 기반한 패턴을 발견할 수 있습니다.

제품에 대한 한 대화는 서브레딧에서 이루어졌을 수 있고, 다른 고객은 Twitter에서 유사한 키워드를 사용했으며, Facebook에서 누군가 비슷한 말을 했을 수 있습니다. 이제 AI 시스템은 이것이 귀하가 알아야 할 사항임을 인식합니다. 고객의 말을 듣고 즉각적인 해결책을 제공한다면 훌륭한 솔루션을 만들어낼 수 있습니다.

도구: Lately, Genylabs, Synthesio, Socialbakers, Sprout Social 등은 인터넷에서 고객이 귀하에 대해 이야기하는 것을 이해하는 데 도움이 되는 도구입니다.

#10 이메일 마케팅:

수신자가 이메일을 열게 만드는 매력적인 제목을 작성하는 능력은 기업이 수천 달러를 지불할 만한 기술입니다. 왜냐하면 이메일 마케팅의 ROI는 1달러당 42달러이고, 보내는 이메일 중 더 많이 열리면 고객으로 전환될 가능성이 높기 때문입니다.

고객은 제목을 보고 이메일을 판단합니다. 제목을 읽는 몇 초 안에 열지 않을지 결정합니다. 제목은 대개 캠페인 마지막에 만들어지므로 기업은 제목에 충분한 관심을 기울이지 않습니다.

자연어 기술을 통해 AI는 브랜드 언어를 고려하여 수신자가 가장 잘 반응할 단어를 찾습니다. Phrasee와 Mizy는 이 분야를 지원하는 가장 인기 있는 도구입니다.

#11 예측 마케팅:

우리 인간이 내리는 선택은 일반적으로 합리적이지 않지만 패턴이 있습니다. 몇 가지 데이터 세트를 통해 도출할 수 없으며 방대한 데이터가 필요합니다. AI는 이 많은 데이터를 통해 고객 구매의 "무엇", "왜", "어디서", "어떻게"를 예측할 수 있습니다.

다양한 속성을 사용하여 우리의 행동을 예측합니다. 기업은 텍스트 분석, 감성 분석, 속성 기반 리드 점수 등을 통해 고객을 더 잘 이해할 수 있습니다. 기업이 고객에게 적절한 채널을 통해 원하는 가격의 적절한 제품을 제공할 수 있다면 판매가 쉽게 이루어질 것입니다.

도구: Cortex, Crayon, IBM Watson, Google Cloud AI 등은 예측 마케팅을 지원하는 도구입니다.

#12 챗봇:

고객 서비스 조직 4곳 중 1곳이 현재 AI 기반 챗봇을 사용하고 있습니다. 챗봇만큼 고객 서비스를 크게 변화시킨 도구는 없습니다. 처음에는 다양한 속성을 기반으로 정보를 제공하는 장소였습니다. AI 기반 챗봇 덕분에 시스템이 스스로 학습합니다. 따라서 상호 작용이 거듭될수록 시스템이 더 똑똑해지고 응답이 더 정확해집니다. 챗봇은 이미 Siri, Alexa, Cortana, Google Assistant 등의 형태로 우리 생활의 큰 부분을 차지하고 있습니다.

2022년 마케팅 AI 보고서에 따르면 AI 기반 챗봇은 다음과 같은 기능을 수행합니다:

• 실시간으로 일반적인 질문을 자동으로 해결
• 웹사이트의 콘텐츠를 활용하여 다양한 질문에 답변
• 리드 생성 양식 제거
• 영업 통화 예약

챗봇은 법률과 같은 복잡한 분야에서도 점점 더 사용되고 있습니다. 현재는 교통 위반 항소 접수를 돕고 있습니다. 교육 분야에서는 에세이를 채점하는 챗봇도 있습니다. 정신 건강 챗봇? Woebot이 있습니다. 그들은 고객 서비스 개선, 브랜드 매력 향상, 질문 답변, 추천을 통한 적절한 제품 선택 등으로 비즈니스와 산업을 혁신하고 있습니다.

#13 고객 지원:

기계 학습과 자연어 처리를 통해 고객 지원이 기업에게 쉬운 일이 됩니다. 다중 작업 능력과 다수의 질문 처리 능력으로 AI는 인간보다 빠르고 정확한 응답을 생성합니다. 방대한 데이터를 활용하여 AI는 고객 지원에 다음과 같이 도움을 줍니다:

• 수집된 정보를 통해 고객 이해
• 그들이 직면한 문제 파악
• 행동 패턴 분석
• 의사 결정과 선호도 파악
• 적절한 솔루션과 제품 생성
• 메시지 응답
• 개인화된 제품과 할인 제공
• 장바구니 포기 최소화

Solvvy, MonkeyLearn, Freshdesk 등은 고객 지원을 위한 AI 기반 도구입니다. Gartner는 2021년까지 고객 서비스 상호 작용의 15% 이상이 AI로 완전히 구동될 것으로 예측합니다.

#14 콘텐츠 생성:

AI를 이용한 콘텐츠 생성은 아직 초기 단계입니다. GPT-3, GROVER, MarketMuse, XLNET 등의 프로그램이 AI만으로 콘텐츠를 생성할 수 있는 것으로 알려져 있습니다. 그러나 이러한 프로그램은 뛰어난 콘텐츠를 생성하지 못했습니다. AI 콘텐츠를 생성하는 OkWrite 도구는 블로그에서 콘텐츠를 생성할 수 있지만 감정적인 느낌을 만들어내지는 못한다고 말합니다.

그들은 또한 평균 독자가 콘텐츠가 AI에 의해 작성되었는지 인간에 의해 작성되었는지 쉽게 알아차릴 수 있다고 덧붙입니다. 현재 AI는 원래 콘텐츠를 대체할 수 없지만, 블로그 게시물에 필요한 방향, 초기 콘텐츠 조사 또는 콘텐츠 마케팅 전략에 큰 도움을 줍니다.

워싱턴 포스트는 AI를 사용하여 Heliograf라는 작가를 개발했는데, 이 작가는 2016년 리우 올림픽 기간 동안 다양한 데이터 소스를 기반으로 다중 문장 업데이트를 사용했습니다. 이 작가는 사용자 요청에 따라 약 850개의 기사를 작성할 수 있었습니다. 이는 심층 분석이 아닌 페이지 뷰를 끌어들이기 위한 기사였습니다.

#15 지능형 웹사이트 감사

잠재 구매자가 "구매" 버튼을 누르기 전에 이탈하게 만드는 "누출"을 식별하기 위해 웹사이트와 소셜 미디어 계정의 "흐름"을 더욱 면밀히 모니터링하는 것이 매우 중요합니다. AI 기반 서비스는 이제 자동으로 웹사이트를 검사하고 전환율에 영향을 미칠 수 있는 문제를 알려줍니다. 크고 비효율적인 이미지와 동영상 또는 느린 로딩 페이지는 방문자를 쉽게 짜증나게 하고 SEO 페널티로 이어질 수 있습니다. 정기적인 감사에는 많은 시간과 비용이 소요되며 자격을 갖춘 외부 컨설턴트가 종종 필요합니다. 그러나 자동화된 AI 도구를 사용하면 이를 더욱 쉽게 달성할 수 있어 효율성과 판매가 향상될 것입니다.

#16 시장 분석

컴퓨터 비전 기술을 사용하면 컴퓨터 프로그램이 이제 시각 데이터를 "볼" 수 있거나 이해할 수 있습니다. 마케터는 소셜 미디어 네트워크에 매일 업로드되는 수백만 장의 사진을 스캔하여 제품 또는 서비스가 어떻게 그리고 어디에서 사용되고 있는지 better 이해할 수 있습니다. 이를 통해 브랜드 인지도와 시장 침투율 등의 요소를 평가할 수 있는 새로운 방법이 제공됩니다. 또한 이를 통해 이미 귀사와 관련된 인플루언서를 찾아 더 진실한 상호 작용을 할 수 있습니다.

트렌드 분석은 또 다른 효과적인 사용 사례입니다. 여기서 AI는 고객과 잠재 고객이 공급업체와 상호 작용하는 방식에 영향을 미칠 수 있는 변화하는 습관과 행동을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 자체 시각 광고와 함께 경쟁업체의 노력에 대한 성공을 더 쉽게 평가하고 고객이 다양한 분위기, 색상 구성표 및 설정에 어떻게 반응하는지 확인할 수 있습니다.

위에서 언급한 NLP 외에도 이미지 인식을 사용하여 판매 복사본에서 제품 이미지로부터 자동으로 제품 설명을 생성할 수 있습니다. 또한 브랜딩, 메시징 또는 창의적 지적 재산권의 잠재적 오용을 즉시 알려주는 데 사용할 수 있습니다.

#17 증강 지원

IKEA는 증강 현실(AR) 기술을 사용하여 실제 이미지에 컴퓨터 생성 이미지를 겹쳐 고객이 자신의 집에서 새 소파나 테이블이 기존 장식과 어떻게 어울릴지 볼 수 있게 합니다. 여기서 AI는 일반적으로 실시간으로 사용자가 전화 카메라를 통해 볼 때 사실적으로 보이는 합성 이미지를 생성하는 데 사용됩니다. 같은 기술은 L'Oreal과 같은 화장품 회사에서도 고객이 메이크업 및 기타 제품을 테스트하고 자신에게 어떻게 보일지 볼 수 있도록 사용됩니다. 주요 기업들은 오래전부터 이러한 기능을 고객에게 제공해 왔지만, wearfits.com과 같은 웹사이트를 통해 모든 규모의 소매업체가 이를 "서비스"로 사용할 수 있게 되고 있습니다.

광고 플랫폼:

AI는 디지털 광고 플랫폼이 사용하는 실시간 광고 구매 및 판매를 지원합니다. Facebook, Instagram, Snapchat, Reddit 등의 플랫폼과 프로그래밍 방식 거래소를 포함한 타사 네트워크에 광고하는 것 AI는 광고주에게 축복입니다.

광고 성과와 예산 효과는 AI 시스템이 사용하는 데이터 포인트에 의해 결정됩니다. 예를 들어 광고 빈도와 관련성 점수와 같은 용어는 Facebook이 얼마나 지불해야 하고 이러한 광고를 어떻게 표시할지 결정하는 데 사용하는 데이터 세트입니다.

마케팅 외 사용 사례:

#18 제품 설계:

AI 시스템은 실제 사용자와 마찬가지로 수천 건의 사용자 세션을 기반으로 제품 또는 기능을 테스트하여 제품 관리자나 품질 검사원이 놓칠 수 있는 버그를 찾아낼 수 있습니다. 사용자가 특정 제품을 사용하는 방법에 대한 데이터를 보유한 AI 시스템은 팀에 더 나은 제품 설계를 구축하는 방법을 제안할 수 있습니다. AI 시스템은 제안된 사용자 흐름을 통해 사용자가 원하는 작업을 완료할 수 있는지 여부를 결정할 수 있습니다. 제조 회사의 경우 이를 통해 연구 개발 비용을 수백만 달러 절감할 수 있습니다.

#19 영업 예측:

AI를 광범위하게 사용하는 팀은 Salesforce에 따르면 예측 정확도와 정확한 영업 파이프라인을 가질 가능성이 10배 더 높습니다. 제조 및 소매 기업은 필요 이상으로 생산하거나 필요 이하로 생산하면 막대한 손실을 입게 됩니다.

인간의 예측에는 오랜 기간 동안 개선된 일련의 공식이 포함되지만, 수백만 개의 데이터 세트를 입력하지 않으며 인간이 많은 변수를 고려할 수 없습니다. AI와 ML은 영업 예측을 원하는 기업에게 축복입니다. 과거 기회, 판매, 성공, 실패, 승률 등을 분석하여 영업을 예측합니다. 예측을 기반으로 기업은 필요한 만큼의 제품만 생산하면 됩니다.

마케팅에서 AI의 과제:

상위 기업의 9명 중 10명은 AI에 투자했거나 투자할 예정입니다. 2020년 빅데이터 및 AI 임원 설문조사에 따르면. 모든 기업은 AI 기술 도입을 전쟁터와 같이 서두르는 것이 좋습니다. AI 기반 플랫폼이 점점 더 일반화되고 있지만 마케팅에 AI를 사용하는 데에는 여전히 문제가 있습니다.

다음은 그 이유입니다:

인프라 부족:

마케팅 엔진에 AI를 사용하려면 고성능 하드웨어가 포함된 IT 인프라가 이미 구축되어 있어야 합니다. 예산이 낮은 중소기업은 이러한 인프라를 설정하기 어려울 수 있습니다. 다행히 리소스를 적게 사용하고 예산을 소모하지 않는 클라우드 기반 솔루션이 있습니다.

데이터 부족:

AI 시스템에 필요한 데이터는 단순히 고품질이어야 할 뿐만 아니라 의미 있는 결과를 얻기 위해 대량이어야 합니다. 기존 데이터 세트는 깨끗해야 합니다. 데이터 품질이 좋지 않으면 데이터가 신뢰할 수 없기 때문에 AI 캠페인의 성공률이 낮습니다.

예산 부족:

AI 시스템이 마케팅 노력에 도움을 준다는 효과성에 대해서는 의문의 여지가 없습니다. 기술 스택과 다른 마케팅 기술 도구를 보유하는 것만으로도 예산에 많은 영향을 미칠 수 있습니다. 경영진은 AI가 마케팅에 얼마나 좋은지 입증할 수 있는 관련 비즈니스 데이터와 예측을 포함한 세부 정보로 설득되어야 합니다.

숙련된 전문가 부족:

AI 기술 격차가 매우 크기 때문에 대기업만이 자체 AI 기반 마케팅 솔루션을 만들고 있습니다. AI 인재는 전문적인 기술 세트가 필요하기 때문에 다른 기술 직위만큼 빠르게 성장하지 않습니다. 준비된 AI 마케팅 도구를 사용하는 기업도 직원들을 충분히 교육하여 결과를 정확하게 관리하고 해석할 수 있어야 합니다.

이러한 과제들은 'AI in 마케팅' 열차에 뛰어들기 전에 기업이 고려해야 할 사항들입니다. 하지만 대안 솔루션을 찾을 수 있습니다. 기업은 AI 소프트웨어를 책임감 있게 사용해야 합니다. AI 시스템의 마케팅 결과는 기하급수적일 것이며, 이를 고려할 때 필요성을 평가해야 합니다.

트렌드와 기술:

마케팅은 급속도로 발전하고 있어, 마케터가 시장 동향에 귀 기울이지 않으면 새로운 진보가 무의미한 것처럼 들릴 수 있습니다. 2-3년 전에 관련성 있던 것이 이제는 아무도 사용하지 않을 수 있습니다. 많은 기업이 기사에 키워드를 넣어 채우던 시절을 기억하시나요? 이제는 나쁜 기업도 그렇게 하지 않습니다.

최근 트렌드 중 하나가 인공 지능입니다. 아직 완전히 탐구되지는 않았지만 마케팅 기능에만 수많은 사용 사례가 있습니다. 다음은 AI 마케팅 트렌드 몇 가지입니다:

음성 지원:

스마트 홈이 빠르게 보급되면서 음성 검색의 중요성이 늘어날 것입니다. AI 기반 음성 비서의 2023년 전세계 사용량은 80억 대에 달할 것으로 예측됩니다. AI 음성 비서는 고객의 긴 질문 입력 시간을 줄이고, 신속한 솔루션을 제공하며, 판매 증대와 브랜드 가치 향상, 고객 유지에 도움이 됩니다. 미국 45-60세 음성 지원 기기 소유자의 43%가 온라인 구매에 이를 사용하고 있습니다.

AI 콘텐츠:

아직 인공 지능은 평균적인 인간 두뇌를 모방할 만큼 발전하지 않았습니다. 이용 가능한 데이터를 바탕으로 콘텐츠를 생성할 수 있지만, 아직 인간적인 요소를 더하지는 못합니다. AI는 콘텐츠 전략 수립에 큰 도움을 주며, 이를 통해 트래픽 증가와 검색 엔진 상위 노출을 달성할 수 있습니다.

개인화된 추천:

인공 지능의 가장 유명한 사용 사례 중 하나는 이전 데이터를 바탕으로 제품을 추천하는 기능입니다. 고객 세그먼트가 아닌 개별 고객에게도 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다. 고객들의 요구가 점점 더 높아짐에 따라, 제품과 서비스를 개인화하면 고객들의 호감을 얻을 수 있습니다.

초점 맞춤형 세분화:

AI가 등장하기 전에는 마케팅 캠페인에 데이터보다는 추측이 더 많이 들어갔습니다. 따라서 대부분의 캠페인이 성공과 실패를 오갔습니다. AI를 통해 마케터는 방대한 데이터를 처리할 수 있습니다. ML 알고리즘이 데이터를 분석하면서 고객에 대한 이해도가 높아지고, 각 데이터 포인트 간 연관성을 파악할 수 있어 초점 맞춤형 세분화 그룹을 만들 수 있습니다.

페르소나 연구:

고객 세분화를 통해 고객 특성에 대한 깊이 있는 이해가 가능합니다. 이를 활용해 AI 소프트웨어는 전형적인 구매자 특성을 넘어서는 페르소나를 구축할 수 있습니다. 각 데이터를 면밀히 분석하여 극도로 타겟팅된 페르소나를 만들 수 있습니다. 이를 통해 개인화된 제안을 보내는 초점 맞춤형 고객 세그먼트를 만들 수 있습니다.

리드 자격 평가, 리드 점수화, 마이크로 모멘트, 타겟팅 시기, 최첨단 예측 분석 등도 AI의 다른 활용 사례입니다.

마케팅에 AI를 어떻게 활용할까요?

AI를 통해 마케터는 판매 주기를 단축하고, 고객 유지율을 높이며, 더 많은 고객을 유치할 수 있는 탁월한 제안을 만들 수 있습니다. 간단히 말해, 마케팅에서의 AI는 고객 데이터, 과거 데이터, 기계 학습 등 계산 데이터를 활용하여 잠재 고객의 행동을 예측합니다.

그들은 즉시 구매할까요? 아니면 언제 구매할까요? 그들이 지갑을 열게 하려면 어떤 콘텐츠를 보여줘야 할까요? 그들이 정확히 찾는 것은 무엇일까요? 그들이 생각하는 가격은 어느 정도일까요? 그들이 가장 좋아하는 제품 기능은 무엇일까요? 등등.

이러한 질문에 대한 답변은 비즈니스 의사 결정의 기회를 제공합니다. 이것이 마케터에게 AI가 얼마나 강력한지를 보여줍니다.

열차에 뛰어들기 전에 정확히 무엇을 원하는지 알아야 합니다. 전략적 목표를 명확히 하고 AI가 어떻게 도움을 줄 수 있는지 이해해야 합니다. 요구사항에 맞는 AI 솔루션이 이미 있다면 그것을 사용하면 됩니다. 맞춤형 AI 솔루션이 필요하다면 이를 구현할 수 있는지, 그리고 그렇지 않을 경우 기회 비용은 무엇인지 이해관계자들과 논의해야 합니다.