이런 세상을 상상해 보세요: 인공 지능과 기계 학습이 seamlessly 결합하여 효과적인 마케팅 캠페인을 계획하고 실행하며, 인간의 개입을 최소화하는 세상.
전담 마케팅 분석가, 카피라이터, 비디오 제작자가 필요 없습니다.
오직 자신만의 마음을 가진 것처럼 보이는 정교한 기술만이 존재하며, 이는 소비자 행동의 변화를 끊임없이 학습하고 적응하며 실시간으로 캠페인을 최적화합니다.
이것이 마치 공상 과학 소설 같지 않나요? 하지만 이것은 현실입니다.
마케팅 AI가 기계 학습과 성공적으로 통합되면서 우리가 알고 있는 마케팅의 규칙을 다시 쓰고 있는 자율 마케팅의 시대가 이미 도래했습니다.
자율 마케팅과 자율 주행 자동차의 유사점이 종종 언급되는데, 이는 어느 정도 타당한 비유라고 할 수 있습니다.
이들의 근본 원리는 동일합니다 - 인공 지능과 기계 학습과 같은 첨단 기술을 활용하여 자율적으로 작동하고 환경에 적응하는 것입니다.
Deloitte의 보고서에서는 이를 다음과 같이 설명합니다:
"자율 마케팅은 예측 기능을 활용하여 실시간으로 고객 관계를 개인화하고, 콘텐츠, 데이터 기반 추천, 주문 처리 및 구매 후 관리를 통해 고객의 요구를 예측하는 것입니다."
요약하자면, 자율 마케팅 시스템(AMS)은 고객 데이터를 분석하여 업계 동향과 패턴을 파악하고, 이 정보를 활용하여 최소한의 인간 개입으로 마케팅 캠페인을 구축합니다.
"최소한의 인간 개입"이라고 말하는 이유는 AMS가 인간과 협력하도록 설계되었기 때문입니다. 스마트 AI 알고리즘과 마케팅 자동화가 주도적인 역할을 하지만, 실제 주도권은 마케터인 당신에게 있습니다.
당연한 질문처럼 보이지만, 왜 지금 자율 마케팅이 필요한지 설명해 보겠습니다.
우리는 AI와 디지털 전환의 시대에 살고 있으며, 민첩성, 적응성, 효율성을 요구하는 혁신으로 마케팅 환경이 지속적으로 변화하고 있습니다.
지난 20년 동안 "AI"라는 용어가 폭발적으로 증가한 것을 보세요.
그럴 만합니다. AI 알고리즘은 타깃 고객을 찾는 것을 포함해 모든 면에서 인간을 능가하고 있습니다.
Facebook, Google 등의 기업이 방대한 사용자 데이터와 행동 분석을 통해 이를 실현하고 있습니다.
마케팅은 AI 기술 없이는 완성될 수 없습니다. 그렇지 않으면 고객과 시장의 변화 속도를 따라갈 수 없습니다.
그렇다면 AI와 마케팅에 대한 흥미로운 통계를 살펴봅시다:
따라서 AI로 구동되는 자율 마케팅은 기업이 경쟁사를 앞서고 시장 변화에 대응하기 위한 전략적 투자가 되어야 합니다.
모든 마케팅 활동의 최종 목표는 고객 경험을 개선하는 것입니다. 고객이 1명이든 1,000명이든 상관없습니다.
자율 AI는 이 방향으로 나아가는 한 걸음입니다.
VentureBeat의 정의로 돌아가면, "자율 인공 지능은 로봇, 자동차, 비행기 등의 장치가 사람의 지침 없이도 연속적인 동작을 실행할 수 있도록 설계된 루틴"으로 정의됩니다.
마케팅에서 AI 에이전트는 기사 작성, 광고 캠페인 실행, 업계 변화 예측, 개인화된 고객 여정 제공 등에 활용되고 있습니다.
이의 혜택은 여기서 끝나지 않습니다.
자율 AI 에이전트는 예측할 수 없는 상황에서도 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있게 해줌으로써, 전략이 신속하고 효과적으로 변화에 적응할 수 있도록 합니다.
'자율(autonomous)'과 '자동화(automated)'라는 단어가 거의 동일해 보이지 않나요?
하지만 Oxford 사전에서 찾아보면 두 단어의 의미가 약간 다릅니다.
'자율'은 '스스로 통치하거나 자신의 업무를 통제할 자유'를 의미하고, '자동화'는 '사람의 직접적인 통제 없이 스스로 작동하는'을 뜻합니다.
자율 마케팅과 자동화 마케팅도 이와 유사한 관계입니다. 두 용어는 관련되어 있지만 마케팅 계획에서의 의미는 다릅니다.
마케팅 자동화 또는 자동화 마케팅은 온라인 마케팅 프로세스를 간소화하고 반복적인 작업을 자동화하기 위해 도구와 기술을 사용합니다.
이는 사람이 운영해야 합니다.
UQ Business School 기사에 따르면, 자동화 마케팅은 자율 마케팅 시스템의 전단계이며 1990년대로 거슬러 올라갑니다.
Hubspot, Mailchimp, Salesforce 등을 들어보셨을 것입니다.
이들은 이메일 마케팅, 맞춤형 광고 타겟팅 및 리타게팅, 디지털 콘텐츠 생성/게시/관리, 리드 생성/양육/점수 매기기 등 일상적인 마케팅 활동을 예약, 추적, 분석할 수 있는 자동화 플랫폼입니다.
때로는 고객 세분화, 행동 분석, 캠페인 관리를 위해 여러 마케팅 자동화 도구를 함께 사용하기도 합니다.
자율 마케팅과 자동화 마케팅의 실제 차이는 지능성과 적응성의 수준에 있습니다.
자율 마케팅 시스템은 복잡한 상황에서 지속적으로 학습하기 때문에 자동화 시스템보다 더 높은 수준의 인지 능력과 유연성을 가지고 있습니다.
후자는 사전 정의된 규칙과 워크플로를 따르며, 동적 상황에 적응하기 위해서는 인간의 개입에 의존하지만, 정해진 기능에서 벗어날 수 없습니다.
반면, 자율 마케팅은 과거 경험을 바탕으로 학습하고 적응할 수 있습니다.
Brent J. Dreyer의 DataEM 예시에서 Alexa와 일반 마케터 간의 대화를 살펴보세요.
물론 현재 마케팅 소프트웨어로는 이런 일을 할 수 없습니다. 이는 미래에 어떤 일이 벌어질 수 있는지를 보여주는 예시일 뿐입니다.
하지만 기술이 현재 속도로 계속 발전한다면, 마케팅의 미래는 이렇게 될 것입니다:
기본적인 작업 자동화를 넘어 실행 가능한 통찰력, 지능형 의사 결정, 실시간 데이터 및 분석 기반 적응이 가능한 AI 지원 마케팅 어시스턴트.
해야 할 일은 단지 목표를 설정하고 명령을 내리는 것뿐입니다.
일반적인 자동화 소프트웨어는 14.5%의 영업 생산성 향상을 이끌어낼 수 있습니다.
마케팅에서는 리드 수와 품질 향상, 효율성 증대, 투자수익률(ROI) 상승 등의 성과를 볼 수 있다고 마케팅 자동화 보고서에 명시되어 있습니다.
이러한 결과는 여전히 전통적인 기술로 달성되며, 사람들이 이를 사용하고 다른 도구와 통합하는 데 많은 시간을 투자해야 합니다.
이와 같은 과정은 자연스럽게 인적 자원과 자본을 요구합니다.
자율 마케팅은 다릅니다. AI가 대부분의 작업을 수행하고 마케터는 주로 초기와 마지막에 개입하는 원칙으로 작동합니다.
이것은 단순히 비용 효율적일 뿐만 아니라 더 큰 영향력을 가진 비즈니스 이니셔티브에 집중할 수 있게 해줍니다.
앞서 언급했듯이, 자율 마케팅의 주요 장점 중 하나는 반복적이고 자원 집약적인 작업을 간소화할 수 있다는 것입니다.
데이터 분석, 세분화, 고객 여정 매핑과 같은 복잡한 작업을 쉽게 처리할 수 있으며, 고객 접점 전반을 자동으로 다룰 수 있습니다.
이러한 효율성은 생산성을 높일 뿐만 아니라 마케팅 크리에이티브 개발에 시간을 할애할 수 있게 해줍니다.
디지털 전환은 소비자든 마케터든 모두에게 변화를 요구하고 있습니다.
보고서에 따르면, 많은 고객들은 다양한 채널에서 개인화되고 일관된 고객 경험을 원하고 있습니다.
기업은 이러한 변화를 인식하고 새로운 기술을 도입하여 더 나은 서비스를 제공하고 변화하는 고객 기대치를 충족해야 합니다.
자율 시스템은 실시간으로 고객 상호작용을 개인화하는 과정을 지원합니다.
어떻게 가능할까요?
AI의 예측 분석 기능을 통해 특정 고객의 요구와 고충에 맞춰 콘텐츠를 동적으로 조정할 수 있습니다. 맞춤형 고객 여정은 당연히 더 나은 참여로 이어집니다.
예를 들어, Amazon의 개인화된 제품 추천 시스템입니다.
이 전자상거래 기업은 사용자 행동, 선호도, 구매 내역을 분석하는 스마트 알고리즘을 활용하여 관련 제품을 추천합니다.
AI가 진정으로 가치 있고 다른 곳에서 찾을 수 없는 콘텐츠를 만들 수 있을까요?
아니요, 그렇지 않습니다.
인간의 개입 없이는 ChatGPT와 같은 AI 마케팅 도구로 진정한 가치가 있는 콘텐츠를 만들기 어렵습니다.
AI는 데이터에 의존하기 때문입니다.
다양한 출처에서 작업 수행 방법을 학습하지만, 패턴과 반복을 식별하고 약간의 변화만 있는 유사한 출력을 생성하는 것에 국한됩니다.
따라서 유사한 질문을 하는 개인에게 약간의 변화만 있는 유사한 답변이 제공됩니다. 출력은 대부분 기초적이며 사용자의 많은 작업이 필요합니다.
이 과정은 무의미해질 수 있습니다.
여기서 자율 마케팅이 도움이 됩니다. 이 시스템은 인지 단계부터 구매 후 단계까지 다양한 접점에서 콘텐츠를 생성하고 맞춤화할 수 있습니다.
따라서 사용자가 동영상 콘텐츠를 선호하는 경우, 모든 마케팅 플랫폼에서 동일한 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.
데이터 기반 마케팅 기술(마테크)을 구현하는 것의 중요성을 알고 있는 마케터는 어려운 시기에도 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다.
결국 AI와 ML이 접목된 소프트웨어는 고급 분석과 예측 모델링 덕분에 뛰어난 의사결정 능력을 갖추고 있습니다.
이제 고객의 디지털 트윈을 구축하여 브라우징 행동과 과거 거래 등 옴니채널 고객 데이터를 모니터링하고, 잠재적 문제를 예측하며 직관적인 결정을 내릴 수 있습니다.
고객에 관한 '누가, 무엇을, 왜, 언제, 어디서'에 대한 예측입니다.
이를 통해 선제적인 조치를 취할 수 있으며, 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있는 '적절한 메시지를 적절한 시기에 적절한 사람에게 적절한 플랫폼에서' 전달할 수 있습니다.
지난 몇 년간 저렴한 마케팅 소프트웨어가 늘어났습니다.
마케팅 효율성을 높이는 기술이 비싸다고 생각할 수 있지만, 항상 그런 것은 아닙니다.
ChatGPT, DALL-E, Runway 등 많은 생성 AI 도구에는 프리미엄 옵션이 있습니다. 캠페인 계획, 마케팅 자료 제작, 전략 최적화 등에 활용할 수 있습니다.
이를 통해 기업 규모와 관계없이 AI 마케팅의 힘을 활용할 수 있습니다.
비용 효율성뿐만 아니라 접근성도 중요합니다.
자율 기술의 장점은 CRM 시스템, 소셜 미디어 플랫폼, Google Analytics 계정과 seamlessly 통합할 수 있다는 것입니다.
오늘날 인터넷에는 약 13억 개의 웹사이트가 있으며, 3초마다 새로운 웹사이트가 만들어지고 있습니다.
이 모든 웹사이트에 수많은 고객 세그먼트를 곱하면 감당하기 어려운 숫자가 나옵니다.
여기에 앱 데이터까지 포함하면 더욱 복잡해집니다.
전례 없는 속도로 정보가 폭증하는 시대에 기계와 AI를 활용하여 의사결정을 내리는 완전한 자율 마케팅 시스템이 필수적입니다.
Delve AI는 2019년 설립 이래 이 비전을 실현하기 위해 노력해왔습니다.
지난 4년 동안 우리의 계획은 변함없었습니다.
기계는 목표 고객을 완전히 이해할 때만 훌륭한 마케팅 계획을 수립할 수 있습니다.
따라서 완전한 자율 시스템을 개발하기 위한 첫 번째 단계는 기계 학습 알고리즘과 인공 지능을 활용하여 구매자 persona를 생성하는 것입니다.
그런데 왜 기계를 사용해야 할까요?
이전 섹션에서 언급했듯이, 기계는 전통적인 persona 구축 과정에서 발생하는 인간의 오류와 편향을 제거할 수 있습니다.
우리 플랫폼은 데이터 기반 접근 방식을 취하며, 1차 데이터(고객 데이터 포함)와 공개 데이터 소스, 경쟁업체 정보 데이터를 활용하여 AI 생성 persona를 만듭니다.
예를 들면 이렇습니다.
CRM 데이터, 웹 분석, 소셜 미디어 데이터, 고객의 목소리 데이터, 경쟁업체 데이터 등 다양한 데이터 소스를 활용하여 persona를 생성합니다.
위에 표시된 대로 이 데이터를 분석하고 세그먼트화하여 귀사의 고객 persona를 만듭니다.
참고: ChatGPT와 같은 생성 AI 도구를 사용하여 persona를 만드는 방법에 대한 리소스를 접할 수 있습니다.
그러나 이러한 도구가 사용하는 데이터는 완전히 무작위이며 귀사의 1차 데이터 소스에 액세스할 수 없기 때문에 귀사의 비즈니스와 관련이 없습니다. 따라서 생성된 persona는 객관성, 신뢰성 및 실용성이 부족할 수 있습니다.
생성된 persona를 통해 다음과 같은 핵심 질문에 답할 수 있습니다:
이 모든 구성 요소를 종합하면 이상적인 고객에 대한 360도 개요를 얻을 수 있습니다.
우리 플랫폼은 이러한 persona에서 도출된 인사이트를 활용하여 자율 마케팅의 다음 단계인 AI 기반 권장 사항을 생성합니다.
우리의 AI 기반 마케팅 어드바이저는 이전에 고려하지 않았던 대상 고객을 식별하고 비용 효율적으로 도달할 수 있는 전술적 방법을 안내합니다.
미디어 계획과 인공 지능을 결합하여 비용 효율적으로 타겟 청중을 성장시킬 수 있는 새로운 마케팅 기회를 찾을 것입니다.
예를 들어, 회사의 마케팅 예산이 제한적인 경우 최적의 투자 수익을 보장하기 위해 세분화를 우선순위로 할 것입니다.
기계가 새로운 고객 확보를 위한 최선의 방법이 PR이라고 판단하면 어떤 잡지, 미디어 업체 또는 저널리스트에게 연락해야 하는지 도움을 제공할 것입니다.
우리의 조언자는 여기서 그치지 않습니다.
한 단계 더 나아가 그 저널리스트와 미디어 업체와 공통으로 가지고 있는 모든 주제, 키워드 및 주제를 파악하여 성공 가능성을 크게 높일 것입니다.
McKinsey에 따르면 AI 기반 마케팅에 투자하는 브랜드는 매출이 3-15% 증가하고 고객 획득 비용이 크게 감소합니다.
그러나 여전히 "기계를 사용하는 것이 올바른 방법인가?"라는 질문이 남습니다.
현재 마케팅 시스템은 주로 인간 종사자에 의해 운영되며 디지털 마케팅 활동에 사용되는 것으로 제한되어 있습니다. 부분적인 자율성을 달성했습니다.
그러나 운영화는 현재 주로 마케터에 의해 수행되고 있습니다.
AI 모델은 개인적인 상호 작용과 정성적 통찰력이 필요한 마케터의 전통적인 업무를 수행할 수 없습니다.
그럼에도 불구하고 AI 기술의 효율성이 높아짐에 따라 중요한 마케팅 작업에 대한 완전한 자율성을 갖게 되는 마케팅 유토피아를 목격하게 될 것입니다.
온라인 및 오프라인 마케팅 활동을 모두 제어하는 올인원 마케팅 플랫폼입니다.
이것이 Delve AI가 구상하는 미래이며, 아직 진행 중이지만 실현될 것이며 마케팅 역학의 전환을 약속합니다.
걱정하지 마세요. 자율 마케팅은 본질적으로 공생적이므로 작동할 것입니다.
기계와 사람이 서로 보완하여 마케팅 전략의 전반적인 성공에 기여할 것입니다.
사실, 이러한 시스템은 순환 모델로 작동하며 시간이 지남에 따라 지속적으로 자체 개선됩니다. AI는 데이터에 의해 번창하므로 입력이 변경되면 출력도 변경됩니다.
persona는 시장의 새로운 변화에 적응할 수 있게 되고, 권장 사항이 진화하며, 자율 시스템이 변형될 것입니다.
공감과 창의성이라는 고유한 능력을 가진 인간은 마케팅 루프의 필수적인 부분으로 남아 있어 맥락, 윤리 및 전략적 감독을 제공할 것입니다.
자율 마케팅이 중복을 줄이고 창의 프로세스를 효율화할 것이지만, 인간 마케터가 완전히 배제될 가능성은 매우 낮습니다.
대신 그들은 더 나은 결정을 내리고 디지털 시대의 복잡성을 정밀하게 탐색할 수 있게 될 것입니다.
자율 시스템은 또한 많은 마케팅 지출과 관련된 위험을 제거하거나 크게 줄일 수 있는 잠재력을 제공합니다.
데이터로 인간의 통찰력을 뒷받침하고 고객 경험을 향상시켜 우리가 몇 년 전에 상상할 수 있었던 것보다 훨씬 더 정교한 마케팅 시대를 열 수 있습니다.
자율 마케팅은 아직 완전히 발전하지 않았습니다.
사람들이 인공 지능을 완전히 이해, 신뢰 및 익숙해지는 데에는 많은 시간이 걸릴 것입니다.
그러나 웹 브라우저가 쿠키리스 미래로 나아감에 따라 마케터들은 제3자 쿠키에 의존하지 않고 사용자와 연결하고 캠페인의 영향을 측정할 수 있는 도구가 필요할 것입니다.
따라서 Delve AI와 같은 자율 마케팅 플랫폼은 단순한 트렌드가 아니라 미래를 나타냅니다.
이러한 변화를 받아들이는 기업은 적응성이 핵심인 시대에 단순히 생존하는 것이 아니라 번창할 것입니다.
자율 마케팅은 고객 데이터를 분석하여 소비자 행동 패턴과 업계 변화를 식별하고, 이 정보를 활용하여 최소한의 인적 개입으로 자동화된 마케팅 캠페인을 구축합니다.
자동화 마케팅은 온라인 마케팅을 간소화하고 수동적이고 반복적인 작업을 자동화하기 위해 도구와 기술을 사용합니다. 마케팅 자동화 플랫폼을 통해 일상적인 마케팅 활동을 추적, 예약 및 분석할 수 있어 최적의 효율성을 달성할 수 있으며, 더 중요한 일에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.
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