AI 생성 페르소나: AI로 페르소나를 만드는 방법

넷플릭스의 AI 지원 추천 시스템은 연간 10억 달러를 절약하는 것으로 추정됩니다. 이는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 시스템이 고객 페르소나를 만들어 낼 수 있다면, 귀사는 얼마나 절약할 수 있을지 생각하게 합니다.

정의에 따르면, 고객 페르소나, 또는 구매자 페르소나라고도 알려진 것은 귀사의 이상적인 고객 - 과거, 현재, 그리고 미래의 잠재 고객들의 반가상적 표현입니다. 이는 잠재 구매자들의 사고 과정을 이해하기 위해 마케터가 사용할 수 있는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다.

기업은 buyer 페르소나를 구축함으로써 마케팅 예산과 커뮤니케이션 전략을 개발할 수 있습니다.

고객에 대한 이해 부족이나 페르소나를 개발하지 않는 것은 많은 마케팅과 판매 문제를 일으킬 수 있습니다. 예를 들어, 브랜드는 어떤 종류의 콘텐츠나 메시지가 목표 고객층에게 어필할지, 그들이 어디에서 왔는지, 또는 그들의 관심사가 무엇인지 알 수 없게 됩니다.

이제 AI 페르소나 또는 AI 생성 페르소나에 대해 이야기해 보겠습니다.

IDC는 2025년까지 전 세계 데이터가 61%(175 제타바이트) 증가할 것으로 전망합니다. 인공지능은 실시간으로 방대한 데이터 세트를 수집, 처리, 분석할 수 있습니다. 더 중요한 것은, 집계된 데이터에 의미를 부여하고 이를 실행 가능한 정보로 전환할 수 있다는 것입니다.

결과적으로, AI 시장은 2030년까지 8,270억 달러 규모의 산업으로 성장할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장의 가장 큰 동력 중 하나는 주로 온라인에서 다양한 출처의 소비자 데이터를 분석할 수 있는 AI의 능력입니다.

이는 AI를 페르소나 생성을 위한 믿을 수 없이 강력한 도구로 만듭니다.

전통적인 구매자 페르소나에서는, 처음에 설문조사, 인터뷰, 포커스 그룹, 그리고 인터넷의 여러 구석을 뒤지면서 사용자 데이터를 수집하는 데 수많은 시간을 투자해야 했습니다. 이 데이터를 축적한 후, 이를 분석하고 buyer 프로필을 만들어야 했습니다.

AI와 ML 기술은 페르소나 생성 과정을 더 쉽고 빠르게 만들면서 동시에 고객과 더 가까워질 수 있게 합니다.

AI 페르소나란 무엇인가요?

이름에서 알 수 있듯이, AI 페르소나 또는 AI 생성 페르소나는 공개 및 비공개 고객 데이터를 분석하여 구매자 프로필을 개발하는 AI 및 ML 시스템을 사용하여 구축됩니다. 이들은 쉽게 만들 수 있으며 귀하의 고객층의 목표, 고충점, 취미, 관심사 및 구매 패턴을 나타냅니다.

이제, AI 생성 페르소나와 관련된 여러 이점이 있습니다:

• 인공지능이 대량의 사용자 데이터를 처리하고 복잡한 데이터 패턴을 식별할 수 있기 때문에, AI 페르소나는 더 정확하고 상세합니다.
• 다양한 고객층을 위한 페르소나를 만들 수 있습니다.
• AI 생성 페르소나는 과거 및 실시간 사용자 데이터에서 학습하므로 자동으로 업데이트됩니다.
• 전통적인 고객 연구에 소요되는 시간을 줄여줍니다.
• 모든 마케팅 전략이 데이터 기반이 될 수 있어 목표 시장에 집중할 수 있습니다.

이러한 점들은 경쟁사보다 우위를 점하고 더 많은 고객을 유치하고자 하는 브랜드들에게 유리하게 작용합니다. AI 페르소나를 통해 특정 고객 특성에 맞춰 제품, 기능 및 메시징을 맞춤화할 수 있습니다.

생성형 AI의 페르소나

2023년 이후, 세계는 콘텐츠 - 텍스트, 코드, 이미지 및 동영상 - 생성을 주요 기능으로 설계된 AI 시스템인 생성형 인공지능(또는 생성형 AI)의 부상을 목격했습니다. 사용자는 텍스트 기반 프롬프트만 입력하면 됩니다.

AI 콘텐츠와 디자인 외에도, ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 몇 초 만에 페르소나를 만들 수 있습니다. 이는 시간과 자원을 절약하지만 막 시작하여 고객층에 대한 대략적인 아이디어를 얻고자 하는 기업에만 적합합니다.

예를 들어, ChatGPT에 "밀워키, 위스콘신에 있는 신발 가게를 위한 구매자 페르소나를 만들어주세요."라고 프롬프트할 수 있습니다.

이런 것들도 괜찮지만 매우 기본적이며, 더 많은 것을 원하게 됩니다. AI 프롬프트를 더 명확하고 정확하게 조정할 수 있습니다. 하지만 실제 데이터(목표 고객에 대한 정보) 없이는 잠재 고객을 완전히 대표하는 페르소나를 생성할 수 없습니다.

AI 페르소나는 귀하의 제품과 서비스와 관련된 다양한 검증된 고객 데이터 소스를 기반으로 하기 때문에 이러한 문제를 해결합니다.

전통적인 페르소나 제작의 문제점은 무엇일까요?

과거에는 마케팅 전문가들이 인구통계 데이터와 시장 조사 보고서와 같은 쉽게 구할 수 있는 정보를 사용하여 수기로 구매자 프로필을 만들었습니다. 유용했지만, 전통적인 페르소나는 이제 AI 기반 페르소나와 비교하면 상당한 단점이 있습니다.

이러한 단점들을 살펴보고 제품 설계와 마케팅 모두에서 AI 사용이 더 나은 이유를 알아보겠습니다.

온라인 행동이 고려되지 않음

Statista에 따르면, 약 54억 4천만 명이 인터넷을 사용하며, 이는 전 세계 인구의 약 67%에 해당합니다.

대부분의 사람들은 온라인에서 활발하게 활동하며 다양한 소셜 미디어 네트워크에서 개인 및 직업적 삶에 대한 정보를 지속적으로 공유합니다. 전통적인 페르소나는 인터뷰와 인구통계 조사에서 수집된 데이터에 중점을 두기 때문에, 온라인 고객 행동에 대한 통찰력이 부족한 경우가 많습니다.

이는 온라인과 오프라인 고객 간의 단절을 만들어 효과적인 마케팅 캠페인 구축을 방해합니다.

낮은 정확성과 효율성

buyer 페르소나를 구축하는 전통적인 방법에는 일관된 구조가 없었습니다. 다양한 방법이 사용될 수 있었고, 그 효과는 선택된 프로세스에 따라 달라졌습니다.

하지만 이러한 접근 방식이 모든 회사에 적합할까요? 그렇지 않습니다. 운이 좋다면 효과가 있을 수 있지만, 그렇지 않다면 실패할 것입니다. 그럼에도 이를 운에 맡기는 것은 비즈니스 목표와 성장에 부정적인 영향을 미칠 수 있어 좋지 않은 생각일 것입니다.

많은 추측이 포함됨

충분한 연구가 있더라도 수집하는 정보가 직접 청중으로부터 나오지 않는 한, 데이터는 완벽하지 않습니다. 주요 의사 결정자, 마케터, 이해관계자들은 종종 고객이 원하는 것을 추측하는 오류를 범합니다. 이러한 실수는 생성된 페르소나에 편견과 고정관념을 초래할 수 있습니다.

또한 이 과정에는 누락된 정보를 보완하기 위한 많은 추측이 포함됩니다.

직함에 크게 의존함

전통적인 페르소나는 종종 직함이나 역할과 같은 사람들의 직위에 중점을 둡니다. 이러한 방식으로 일부 정보를 수집할 수는 있지만, 결국 그 데이터에 제한을 받게 됩니다. 직함은 오해의 소지가 있을 수 있습니다. "디렉터"라는 직함을 가진 사람이 실제로는 의사결정 권한이 없을 수도 있습니다.

페르소나 업데이트에 많은 비용이 소요됨

페르소나는 지속적인 모니터링과 업데이트가 필요합니다. 그렇지 않으면 현재 트렌드와 사용자 행동 패턴을 반영하지 못합니다. 목표 고객이 적다면 쉽게 할 수 있지만, 대부분의 회사에서는 그렇지 않습니다.

따라서 큰 예산이 없다면 지속적인 업데이트가 필요한 전체 프로세스가 다소 어려울 것입니다(그렇지 않으면 유용하지 않을 것입니다). 결과적으로 회사에 더 많은 비용이 발생합니다.

개인화된 인사이트를 제공하지 못함

AI 페르소나는 고객 만족을 거의 보장할 수 있는 가치 있는 인사이트를 제공합니다 - 수동 페르소나는 그렇지 못합니다.

사람들이 개인화된 추천을 기대하는 세상에서는 그 이하는 불만족스럽게 느껴집니다. A사가 잠재 고객에게 타겟팅된 고품질 콘텐츠를 보내고 B사가 일반적인 콘텐츠를 보낸다면, 누가 이길까요? 가격이 문제가 되더라도 A사가 여전히 거래를 성사시킬 가능성이 더 높습니다.

60%의 구매자들은 개인화된 쇼핑 경험이 제공된다면 반복 구매 고객이 될 것이라고 말합니다. 전통적인 페르소나가 고객 선호도를 이해하는 데 도움이 되지만, 사람들과 시장이 변화함에 따라 그 효과는 점차 사라집니다.

AI와 ML 기술이 페르소나의 모습을 어떻게 바꾸나요?

고객 페르소나는 정의상 이상적인 고객의 가상 또는 반가상적 표현입니다. 이를 통해 어떤 콘텐츠를 만들어야 하는지, 어떤 전략을 사용해야 하는지, 어떤 채널을 자주 이용해야 하는지, 어떤 메시지를 채택해야 하는지 파악할 수 있습니다.

AI 페르소나 생성기와 시스템은 공개적으로 이용 가능한 데이터와 비공개 데이터를 모두 분석하여 회사의 페르소나를 생성합니다. 다음은 AI 페르소나를 만드는 데 사용하는 내부 및 외부 데이터 유형입니다:

내부 데이터:

• 고객 설문조사
• 인터뷰
• 포커스 그룹
• CRM 정보
• 소셜 분석 데이터
• 통화 기록
• 이메일
• 웹사이트 및 앱 내 데이터

외부 데이터:

• 소셜 미디어
• 리뷰
• 포럼
• 온라인 커뮤니티
• 제3자 웹사이트

AI와 ML의 도움으로 정제된 고객 페르소나를 만들 수 있습니다. 이를 통해 데이터 기반의 마케팅 결정을 내리고 다양한 고객 세그먼트에 맞춤화된 콘텐츠를 제작하여 유료 고객으로 전환될 가능성을 높일 수 있습니다.

다음은 AI 생성 페르소나가 이를 수행하는 단계별 과정입니다:

1. 데이터: 수백만 개의 데이터 포인트를 사용하여 AI는 다양한 사람들로부터 관련 정보를 쉽게 추출합니다.
2. 거래 및 행동 분석: 목표 페르소나와 공통점을 공유하는 잠재 고객의 거래 및 행동 데이터를 통해 맞춤형 메시지를 전송할 수 있습니다.
3. 관련성: AI는 고객의 디지털 경험을 활용하여 각 잠재 고객에 대한 제안의 관련성을 높입니다.
4. 사용: AI 생성 페르소나는 생성하고 사용하기 쉬워 신생 기업도 부담 없이 활용할 수 있습니다.
5. 확장성: AI와 ML은 모든 규모의 데이터를 수집할 수 있습니다. 규모가 커질수록 정제된 페르소나를 만들 확률이 높아집니다.
6. 업데이트: AI 기반 페르소나는 결과를 빠르게 가져오므로 전략을 항상 업데이트할 수 있어 메시징과 참여 전략이 정확하고 영향력 있게 됩니다.
7. 비용: AI와 ML 기반 페르소나는 생성에 필요한 노력이 훨씬 적어 고객 페르소나 개발 비용이 크게 감소합니다.
8. 계정 기반 마케팅: AI-generated 페르소나는 대규모로도 ABM을 가능하게 합니다.

AI를 통해 페르소나 생성을 자동화함으로써 비용을 절감할 뿐만 아니라 전체 프로세스의 효율성도 높일 수 있습니다. 이것이 오늘날 마케터와 영업팀이 조직의 다른 어떤 부서보다 AI와 ML을 우선시하는 이유입니다.

참고: 넷플릭스의 추천 엔진은 어떻게 브랜드 비용을 절감하나요?

넷플릭스 사례가 AI와 그것이 만드는 페르소나의 중요성을 이해하는 데 도움이 될 것이라 생각했습니다. 간단히 말하면 서비스 취소를 줄여 구독자를 유지하는 데 도움이 됩니다.

"소비자 연구에 따르면 일반적인 넷플릭스 회원은 1~2개의 화면에서 10~20개의 제목(아마도 3개를 자세히)을 검토한 후 60~90초 후에 관심을 잃습니다. 사용자는 관심 있는 것을 찾거나 서비스를 포기할 위험이 상당히 증가합니다."라고 넷플릭스 관계자는 말합니다.

90초 동안 무엇을 할 수 있을까요? 90초 동안 넷플릭스는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 구독자의 과거 시청 기록과 관심사를 빠르게 분석합니다.
• AI 추천 엔진이 이전에 소비(시청)한 콘텐츠와 유사한 옵션 풀을 생성합니다.
• 관심사에 맞는 시리즈나 영화의 큐레이션 목록을 보여줍니다.

시청자의 선호도에 맞는 콘텐츠는 사용자 참여와 유지에 매우 중요합니다. 넷플릭스는 인공지능으로 이 게임을 완벽하게 수행했습니다. AI로 페르소나를 개발하면 여러분도 같은 일을 할 수 있습니다.

Delve AI의 자동 페르소나 생성기로 AI 페르소나 만들기

인공지능 도구를 사용하면 손쉽게 고객 페르소나를 생성할 수 있습니다. 다양한 템플릿과 도구를 사용하여 사이트와의 사용자 상호작용을 연구하고 실행 가능한 고객 인사이트를 얻을 수 있습니다.

Delve AI의 페르소나는 웹/모바일/CRM/소셜 분석 데이터로부터 페르소나를 생성하여 페르소나 개발 과정을 더 쉽게 만드는 소프트웨어입니다.

현재 우리는 네 가지 제품을 제공합니다:

• 웹사이트 페르소나 (웹사이트 방문자용)
• 경쟁자 페르소나 (경쟁사용)
• 사회적 페르소나 (소셜 미디어 청중용)
• 고객 페르소나 (CRM용)

우리는 AI와 ML 기술을 활용하여 사용자의 행동에 기반한 자동 세분화를 위해 집계되고 익명화된 데이터를 사용합니다.

페르소나는 자동으로 생성되며 수동 입력이 필요하지 않습니다. 또한 최고 성과를 내는 청중 세그먼트를 식별하고, 타겟팅 아이디어를 얻으며, 비즈니스 수익을 높이기 위한 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

페르소나를 만들려면 우리 웹사이트를 방문하여 Delve AI의 페르소나에 가입하세요.

그런 다음 GA4 및/또는 Search Console 계정을 연결하세요. 경쟁자 persona를 만들고 싶다면 경쟁사 웹사이트의 도메인만 입력하면 됩니다. 사회적 페르소나의 경우 분석하고 싶은 소셜 미디어 핸들을 추가하세요.

귀하의 데이터는 처리되고 분석되며 다른 신뢰할 수 있는 데이터 소스로 보강됩니다. 어떤 페르소나를 만들든 관계없이 우리 소프트웨어는 몇 분 안에 정확한 세그먼트별 페르소나를 생성할 것입니다.

풍부한 고객 분석

데이터는 40개 이상의 외부 데이터 소스에서 도출된 포괄적인 맥락을 제공하기 위해 보강됩니다. 우리는 CRM 데이터, 웹 분석, 소셜 미디어, 고객 의견 데이터, 경쟁사 데이터와 같은 다양한 데이터 소스를 사용하여 페르소나를 만듭니다.

사용자는 참여도(맥락, 의도, 행동)와 결과(전환 및 의사결정 단계)와 같은 행동 요인을 사용하여 세분화됩니다. 세그먼트의 크기는 전체 청중에서 차지하는 비율(%)로 표시됩니다.

각 페르소나는 다음을 포함한 고객에 대한 더 많은 정보를 알려줍니다:

• 인구통계 - 나이, 성별, 소득 수준, 위치, 교육, 가족 상태, 직위, 역할, 조직, 직급, 회사 규모
• 지리적 특성 - 도시, 지역, 국가
• 심리적 특성 - 관심사, 고충점, 도전과제, 동기, 가치, 선호도
• 행동 - 참여도, 이벤트/행동, 맥락, 의도
• 거래 습관 - 선호하는 마케팅 채널, 키워드, 결제 방식

이러한 차원 중 일부는 Delve AI 대시보드에서 자세히 확인할 수 있습니다.

• 방법: 기기, 검색어, 연결
• 무엇을: 콘텐츠 분석, 행동, 전환, 목표, 거래
• 어디서: 도시화, 영역, 기후대
• 언제: 요일, 시간, 날씨, 계절
• 누가: 조직, 산업, 언어

산업별 인사이트

Delve AI는 사용자 행동(언급, 페이지 조회수, 키워드)을 분석하여 귀하의 웹사이트가 속한 산업에 맞춤화된 주요 구조화된 속성을 추출합니다.

예를 들어, 의류 및 패션 산업에서는 크기, 성별, 상황, 유형, 색상, 연령대 등 관련 속성에 따라 키워드가 구성되고 표시됩니다.

우리의 분석 시스템은 40개 이상의 주요 B2B 및 B2C 산업에 대한 산업별 인사이트를 자동으로 추출합니다.

B2B 인사이트

B2C와 B2B 고객은 서로 다른 니즈와 목표를 가지고 있습니다. B2B buyer 페르소나에 대한 우리의 게시물에서는 의사결정자, 구매 의도, 시간, 목적을 주로 중점으로 B2C와 B2B 구매 프로세스의 차이점을 설명합니다.

B2B 제품과 서비스는 서로 다른 개인적, 전문적 목적을 제공하기 때문에 이러한 차이점을 모두가 알아야 합니다. 결과적으로 회사 내 여러 사람과 부서가 관련됩니다.

B2B 페르소나와 사용자 여정이 개별 사용자 수준이 아닌 조직 수준에서 구조화되는 것이 합리적입니다. 우리 소프트웨어는 B2B 웹사이트 방문자를 자동으로 다음 그룹으로 분류합니다:

• 비즈니스 잠재 고객
• 구직자/채용 담당자
• 투자자
• 파트너/경쟁사
• 언론
• 서비스 제공업체
• 블로그 독자
• 정부

추가로, 우리의 페르소나(B2B는 녹색으로, B2C는 파란색으로 강조 표시)는 잠재 고객의 직무 기능, 직무 경험 수준, 회사 규모, 조직 및 산업에 대한 심층적인 세부 정보를 제공합니다.

고객 여정

우리는 각 고객 세그먼트에 대한 샘플 사용자 여정(이커머스/B2C 웹사이트의 경우 사용자 여정, B2B 웹사이트의 경우 조직 여정)을 추출하고 표시하여 잠재적인 이탈 및 병목 현상을 식별하고 해결하는 데 도움을 줍니다.

사용자가 의사결정 프로세스의 어느 단계에 있는지 알려주는 라벨이 추가됩니다 - 조사, 전환 의도, 또는 전환 진행 단계.

• 조사 단계는 고객이 귀사의 제품이나 서비스에 대한 정보를 적극적으로 찾는 구매자 여정의 초기 단계입니다.
• 전환 의도 단계에서는 사용자가 구매하려는 명확한 의도를 보여줍니다.
• 전환 진행 단계는 방문자가 전환 프로세스를 시작했으며 전환할 가능성이 매우 높은 단계입니다.

인간화된 소비자 표현

Delve AI의 페르소나는 세그먼트별 데이터를 더 쉽게 통합하고 후속 조치를 취할 수 있도록 사용자 친화적인 형식으로 변환합니다.

우리는 페르소나를 개발하기 위해 인구통계, 선호도, 개인 생활방식, 상호작용, 샘플 여정과 같은 인간화된 세부 사항을 통합합니다. 이 모든 요소를 종합하면 이상적인 고객에 대한 360도 개요를 얻을 수 있습니다.

데이터 차원과 지표에서 벗어나, AI 생성 페르소나는 모든 의사결정과 마케팅 이니셔티브의 중심에 사람을 두면서 데이터 기반 마케팅 노력에 공감을 불어넣습니다.

마무리

영향력 있는 마케팅에는 많은 요소가 들어가며, AI 페르소나를 만드는 것이 그 영향력을 만드는 첫 단계입니다.

결국 마케팅은 고객들이 계속 돌아오고 필요할 때 구매하도록 하는 것입니다. 첫 만남에서 바로 구매를 요청하지 않고, 대신 핵심을 찌르는 콘텐츠로 그들을 육성합니다. 이렇게 신뢰가 쌓이고, 다른 모든 것이 따라옵니다.

Buyer 페르소나 없이는 어둠 속에서 화살을 쏘는 것과 같습니다. 콘텐츠, 유료 광고, 디자인에 상당한 금액을 투자할 때 그것이 낭비되길 원하지 않을 것입니다 - 페르소나는 그것이 낭비되지 않도록 보장합니다.

데이터 기반 고객 페르소나를 만듦으로써, 비즈니스 성공을 위한 강력한 기반을 구축하고 있는 것입니다. AI 생성 페르소나 제작에 있어 AI와 ML의 도움으로 얻는 모든 데이터가 실시간으로 제공된다는 것을 기억하세요. 이는 강력합니다. 이는 경쟁사가 할 수 없는 방식으로 잠재 고객을 이해하는 데 도움이 될 것입니다.