마케팅에서 인공지능의 역할

인생에서 유일한 상수는 변화입니다. 그리고 마케팅의 세계는 지금 ​​엄청난 변화를 겪고 있습니다. 인공 지능(AI) 마케팅은 지능적인 마케팅 도구와 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 출현으로 더 큰 역할을 담당하고 있으며 마케팅 팀이 이미 잘하는 일을 더 많이 할 수 있는 풍부한 기회를 제공합니다. 마케터로서 이것은 필수적인 이점입니다.

AI 마케팅은 AI 기술과 고객 및 브랜드 경험 데이터를 결합하여 고객 여정 및 시장 동향에 대한 매우 정확한 통찰력을 제공합니다. 자연어 처리(NLP), 기계 학습(ML), 감정 분석 등과 같은 AI 기술은 의사 결정을 안내하므로 경쟁사보다 앞서 나가고 역동적인 시장의 도전에 대비할 수 있습니다.

이제 AI가 마케터에게 어떤 이점을 제공하고 이를 최대한 활용할 수 있는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

인공 지능은 마케팅에 어떻게 사용됩니까?

AI 기반 마케팅은 2030년까지 전체 세계 경제의 45%를 주도할 것입니다. 데이터 기반 제품 향상, 개인화된 서비스 및 소비자 수요에 영향을 미치는 등 여러 가지 방법으로 그렇게 할 준비가 되어 있습니다.

자세히 살펴보겠습니다.

소셜 미디어 듣기

AI로 소셜 마케팅을 강화하면 소셜 청취를 완전히 새로운 차원으로 끌어올려 효율성을 높일 수 있습니다. AI 알고리즘은 측면 클러스터링을 사용하여 실시간으로 수백만 개의 데이터 포인트에 걸쳐 있을 수 있는 소셜 청취 데이터에서 관련 세부 정보를 식별하고 추출합니다.

소음을 줄이고 소셜 미디어 감정 분석을 통해 고객의 마음을 깊이 이해할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 고객의 다음 행동을 예상하고 의도한 결과에 대한 전략적 조치를 취할 수 있습니다.

콘텐츠 생성

Sprout과 같은 지능적인 소셜 미디어 관리 도구는 소셜 게시물 및 리뷰에서 고객의 소리(VoC) 데이터를 분석하여 대상 고객이 가장 관심 있는 콘텐츠를 알려줍니다. 애틀랜타 호크스가 바로 이러한 목적을 위해 Sprout의 태깅 기능을 사용하는 방법을 확인하십시오.

AI 기반 플랫폼은 또한 키워드와 트리거를 식별하여 매력적인 게시물을 개발하고 고객 의견에 더 잘 응답하며 웹 사이트에 대한 보다 영향력 있는 제품 설명에 영감을 줍니다. 이 모든 것이 시장 점유율 증가와 수익 개선을 위한 브랜드 참여 노력에 추가됩니다.

AI가 생성한 아이디어는 육성 캠페인을 더욱 성공적으로 만들 수 있습니다. 판매 깔때기의 각 수준에서 잠재 고객과의 관계를 강화하기 위해 매력적인 커뮤니케이션을 만드는 데 도움이 됩니다. AI 프롬프트는 더 나은 개봉률을 얻을 수 있는 이메일 제목을 개발하고, 구매자 페르소나에 맞는 개인화된 콘텐츠를 개발하고, 의도에 따라 대화를 주도하고, 각 잠재 고객/클라이언트와 개별적으로 소통하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것은 판매를 자극하는 더 강한 연결과 충성도로 이어집니다.

오토메이션

AI 기반 스마트 자동화는 소셜 미디어 관리자와 고객 서비스 팀이 지능형 워크플로를 구동하는 어휘 및 통계 기반 트리거를 통해 운영 효율성을 개선할 수 있도록 지원합니다.

가장 큰 영향을 미치는 최적의 시간에 게시물을 예약하거나 수신 메시지를 분류하는 등 작업에서 추측을 없애 비즈니스 목표를 효율적으로 달성하는 데 도움이 됩니다. 또한 고객 커뮤니케이션에서 브랜드 보이스를 통합하고 추천 답변과 같은 규칙 기반 기능을 통해 응답 시간을 절반으로 줄입니다.

Carvel Ice Cream이 이 기능을 사용하여 Twitter에서 응답 시간을 개선하는 방법을 알아보세요.

청중 세분화 및 개인화

AI 마케팅은 시장 세분화를 기반으로 옴니채널 비즈니스 전략을 추진하여 제품이나 제품을 구매할 가능성이 가장 높은 고객에 맞춰 캠페인을 조정할 수 있습니다.

또한 프로그래매틱 광고를 활용하여 투자 수익(ROI)을 극대화하기 위해 디지털 광고를 선택하고 설정하는 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 이를 통해 보다 개인화된 마케팅 전략을 통해 브랜드 충성도를 높이고 강력한 브랜드 인지도 캠페인을 만들 수 있습니다.

고객 인사이트를 위한 데이터 분석

AI와 기계 학습은 전략적 마케팅 결정을 내리는 데 도움이 되는 다양한 측면에 대한 중요한 고객 통찰력을 제공합니다. 브랜드에 대한 청중의 정서에 대한 깊은 통찰력을 얻고 고객 관리 팀의 성과 및 소셜 미디어 참여 메트릭에 대한 전체 감사를 받으십시오.

이를 통해 변화하는 시장 동향에 빠르게 적응하고 가장 투자가 필요한 측면에 따라 예산의 우선순위를 정하며 고객 관계를 심화할 수 있습니다.

평판 관리

브랜드 평판에 관해서는 솔직히 말해서 통제할 수 있는 것도 있고 그렇지 않은 것도 있습니다. 소셜 미디어는 브랜드를 그 어느 때보다 정밀 조사에 취약하게 만들었습니다. 그러나 AI 지원 브랜드 평판 관리를 사용하면 잠재적인 브랜드 위협이 큰 문제로 번지기 전에 방지할 수 있습니다.

부정적인 감정을 실시간으로 모니터링하고, 적합한 인플루언서와 대사를 선택하고, 능동적인 고객 관리를 제공하는 등 이 모든 것은 AI 마케팅 도구를 통해 원활하게 달성할 수 있습니다.

경쟁 정보

AI 도구는 제품 및 서비스를 개선하고 시장 격차를 메울 수 있는 기회를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 경쟁사의 목소리 점유율을 파악하고 경쟁 시장에서 민첩하게 대응할 수 있는 현명한 방법을 찾으십시오. 또한 경쟁 벤치마킹을 통해 사회적 성과를 경쟁사와 비교하십시오. 이를 통해 그에 따라 전략을 조정하거나 벤치마크를 조정할 수 있으므로 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.

다국어 이점

글로벌 입지는 신속하고 효율적인 고객 서비스 제공과 함께 교차 문화적 요소를 고려해야 합니다. AI 마케팅 도구는 다국어 데이터에서 손쉽게 고객 통찰력을 추출할 수 있으므로 특정 지역에서 가장 성공적인 전략이 무엇인지 알 수 있습니다. 또한 의도한 청중이 귀하의 소셜 게시물, 응답 및 광고가 관련성이 있고 그들의 문화적 표준을 준수하는지 확인하도록 할 수 있습니다.

마케팅을 가능하게 하는 AI 기술은 무엇입니까?

Sprout과 같은 강력한 소셜 마케팅 플랫폼은 내부적으로 정교한 AI 기술을 결합하여 성공에 필요한 인사이트를 제공합니다. 의미론적 분류, 명명된 엔터티 인식 및 측면 기반 감정 분석과 같은 기능은 업계에 특화된 통찰력을 얻는 데 도움이 되며, 자연어 처리는 소셜 콘텐츠를 최적화하고 고객 참여를 개선하여 경쟁 우위와 목소리 점유율을 향상시킵니다.

이러한 기술에 대해 더 잘 알아 봅시다.

1. 기계 학습

기계 학습(ML)은 통계적 방법을 사용하여 소셜 데이터를 분석하여 고객 경험, 고객 정서 및 기타 마케팅 동인에 대한 고정밀 통찰력을 얻습니다. 학습된 ML 모델은 텍스트 마이닝, 주제 추출, 측면 분류, 의미 체계 클러스터링 및 기타 작업을 자동으로 완료하여 몇 초 안에 결과를 제공합니다.

AI-ML 모델은 시간이 지남에 따라 더 많은 데이터를 처리하고 자동으로 업그레이드됨에 따라 더 똑똑해집니다. 이는 기술 스택에 대한 향후 투자를 최소화하면서 비즈니스 운영을 확장하는 데 적합합니다.

2. 자연어 처리(NLP)

NLP는 소셜 청취 데이터를 의미론적으로 맥락적으로 이해할 수 있도록 AI 마케팅 도구를 강화합니다. 규칙 기반 어휘 및 통계 방법을 결합하여 광범위한 게시물, 메시지, 리뷰 또는 댓글을 스캔하고 여기에서 중요한 정보를 추출할 수 있습니다.

NLP 알고리즘이 소셜 리스닝을 위해 코딩되면 구어체, 코드 스위치, 이모티콘, 약어, 해시태그 또는 철자 실수로 산산조각이 나더라도 데이터를 해석할 수 있습니다. NLG(자연어 생성)는 도구의 기능을 더욱 향상시켜 게시물, 고객 응답 등을 위한 고성능 사본을 만드는 데 도움을 줍니다.

이를 통해 아웃리치 캠페인, 기존 고객과의 강력한 커뮤니케이션 및 소셜 투자에 대한 더 나은 수익을 위해 더 많은 청중에게 접근할 수 있습니다.

3. 시맨틱 검색

시맨틱 검색 알고리즘은 키워드에 의존하지 않고 구 또는 어휘 문자열의 의도를 이해하는 데 도움이 되기 때문에 NLP에서 매우 중요합니다. 이러한 알고리즘은 관련 키워드를 추출하여 의미 클러스터로 분류합니다. 이를 통해 고객 경험이나 브랜드 성능을 정확하게 측정하기 위해 텍스트 마이닝, 특히 감정 분석과 관련된 중복 가능성을 제거합니다.

경쟁사와 비교하여 브랜드가 얼마나 강한지 정확히 알고 벤치마크와 비교하여 모니터링하면 장기적인 비즈니스 목표를 달성하기 위해 마케팅 및 영업 전략을 변경하는 데 도움이 될 수 있습니다.

4. 개체명 인식(NER) 및 신경망

NER는 AI 플랫폼이 빅 데이터에서 명명된 엔터티를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이러한 엔터티는 중요한 사람, 장소 또는 CEO, 유명인, 위치, 통화, 비즈니스 등과 같은 사물일 수 있습니다. 철자가 틀린 경우에도 이러한 엔터티를 식별할 수 있습니다. NER은 또한 데이터에서 컨텍스트와 통찰력을 도출하기 위해 엔터티 간의 관계를 설정하기 때문에 지식 그래프 생성의 핵심 기능입니다.

인간의 두뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방하도록 구축된 신경망(NN) 알고리즘은 이러한 상호 연결된 데이터 포인트를 기억하고 지식 데이터베이스에 계속 추가합니다. 이것이 ML 모델이 딥러닝을 통해 시간이 지날수록 더 정확한 결과를 제공할 수 있게 해주는 것입니다.

따라서 특정 브랜드가 소셜 리스닝 데이터에 계속 나타나는 이유, 새로운 시장 동향, 어떤 인플루언서가 가장 적합한지, 소셜 마케팅 전략을 강화하는 데 도움이 될 수 있는 기타 많은 통찰력을 알게 됩니다.

5. 감정 분석

감정 분석은 피드백 데이터에서 고객 감정을 측정하는 프로세스이며 온라인 리뷰 관리를 돕는 도구가 될 수 있습니다. 감정 분석 알고리즘은 설문 조사 응답, 리뷰 및 수신 메시지를 포함한 소셜 청취 데이터를 실시간 및 기록으로 분석합니다. 그들은 데이터에서 추출된 모든 측면에서 감정을 측정하고 -1에서 +1 범위의 극성 점수를 할당합니다. 중립 진술은 0으로 계산됩니다.

고객이 비즈니스 측면에 대해 이야기하는 소셜 데이터를 분석할 때 정서 분석 모델은 각 측면의 극성 점수를 고려합니다. 점수는 고객 경험 측면에서 브랜드의 전반적인 감정을 제공하기 위해 집계됩니다. 이것은 궁극적으로 귀하의 비즈니스가 얼마나 잘 수행되고 있는지에 대한 아이디어를 제공합니다.

이러한 통찰력을 사용하여 소셜 미디어 콘텐츠를 평가 및 개선하고, 판매 및 마케팅을 형성하고, 브랜드 관리를 개선하고, 고객 의도를 더 잘 해석함으로써 브랜드를 성장시킬 수 있습니다.

마케팅 AI의 미래

AI 마케팅은 놀라운 속도로 새로운 발전을 이루고 있습니다. 다음은 비즈니스를 개선하는 몇 가지 방법입니다.

컴퓨터 시각 인식

컴퓨터 비전을 통해 AI 마케팅 도구는 원시 이미지 형태로 제공되는 텍스트가 아닌 디지털 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다. 광학 문자 인식(OCR)을 강화하여 수표의 정보와 서명을 분석하고 비디오의 브랜드 로고를 인식하고 접근하기 쉽도록 이미지에서 텍스트를 추출하는 것까지 컴퓨터 비전은 매일 주요 비즈니스 과제를 해결하는 데 도움을 주고 있습니다.

소매업에서는 컴퓨터 비전을 사용하여 제조 조립 라인에서 제품의 결함을 식별하거나 선반이 항상 가득 차도록 할 수 있습니다. 또한 향상된 얼굴 인식으로 생체 인식 인증을 개선하여 좀도둑, 곤경에 처한 고객 또는 직원 등을 식별하는 데 도움이 됩니다.

AI 챗봇

가상 에이전트와 지능형 챗봇 형태의 대화형 AI는 전통적인 마케팅을 변화시킬 것입니다. AI 챗봇 마케팅은 표적 메시지를 통해 하이퍼드라이브에 브랜드 가시성을 부여할 수 있습니다. 기존 고객 및 잠재 고객과의 관계를 강화하여 리드를 생성하고 데이터를 분석하여 예측 및 규범 마케팅을 위한 세분화된 통찰력을 제공할 수 있습니다.

또한 가상 에이전트는 고객 요청을 간소화하고 연중무휴 고객 지원을 보장하며 최상의 결과를 위해 대화를 적절한 팀으로 라우팅하여 고객 만족도와 충성도를 높입니다.

예측 및 처방 AI

예측 및 처방적 분석은 이미 마케터에게 필수적인 AI 마케팅 도구를 만들고 있습니다. 처방 분석은 소셜 청취 데이터를 소비자 동기, 사고 방식 및 의도에 따라 범주로 분류합니다. 이 정보를 통해 최적의 결과를 얻을 수 있는 고도로 타겟팅된 광고, 게시물 및 이메일을 개발할 수 있습니다. 이에 대한 좋은 예는 스트리밍 서비스가 이전 선택을 사용하여 관심사와 관련된 콘텐츠를 제공하는 방법입니다.

예측 분석을 사용하면 더 나아가 결과를 예상하고 과거 고객의 소리 데이터를 기반으로 미리 비즈니스 전략을 개발할 수 있습니다. 즉, 장기적인 비즈니스 모델을 구축하고, 위험 평가를 수행하고, 시장 인수를 확장하고, 제품 디자인을 개선하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

책임감 있는 AI

AI 마케팅도 기존 AI 모델이 완벽하지 않다는 점을 고려한다. 비즈니스 인사이트 도출에서 진정한 이점과 정확성을 달성하려면 비즈니스의 AI가 공정하고 안전하며 신뢰할 수 있고 포괄적이며 투명해야 합니다. 이는 편향을 제거하기 위해 AI 도구를 보다 신중하게 개발하고 다양한 데이터로 훈련해야 함을 의미합니다.

또한 인간과 AI 개발 회사에 공정하기 위해 윤리적 및 사회적 영향을 고려하기 위해 데이터 프라이버시, 저작권 및 거버넌스 규칙이 개발되고 있습니다. 즉, 소셜 네트워크와 소셜 마케팅 팀은 AI 도구를 사용하여 고객 데이터를 수집하고, 콘텐츠를 만들고, 구매 행동에 영향을 미치기 위해 또는 다른 이유로 개인화된 광고를 표시하는 방법을 인식해야 합니다.

AI로 영향력 있는 비즈니스 전략 구축

AI 마케팅 통찰력은 기업이 새로운 마케팅, 제품 및 고객 참여 기회를 탐색하여 성장과 미래의 성공을 위한 기반을 구축할 수 있도록 지원합니다. 감정 분석, NLP, 가상 에이전트 등과 같은 AI 기술은 수익 최적화에서 예측할 수 없는 시장 시나리오 탐색에 이르기까지 비즈니스 목표를 얼마나 효율적으로 달성하는지 결정합니다.

대상이 지정된 AI 기반 고객 인사이트를 통해 보다 능동적인 소셜 미디어 마케팅 접근 방식을 개발하여 고객 참여, 충성도 및 유지를 촉진할 수 있습니다. 그리고 궁극적으로 시장 성장.

AI에 대한 투자가 어떻게 더 강력하고 강력한 비즈니스 전략을 구축하는 데 도움이 되는지 읽어보세요.