AI 마케팅은 업계 환경을 변화시키고 있으며 비즈니스에서 이점을 얻을 수 있는 7가지 방법은 다음과 같습니다.

인공 지능(AI)은 고객 서비스, 워크플로 자동화 및 마케팅에 이르기까지 다양한 구현을 통해 비즈니스 표준 중 하나가 되고 있습니다.

또한 주요 게임 체인저입니다. AI는 2035년까지 전체 수익성을 38%까지 높이고 글로벌 비즈니스를 위해 14조 달러의 추가 수익을 창출할 것입니다!

최고 성과를 내는 기업은 이미 1위를 차지했으며 마케팅에 AI를 사용할 가능성이 두 배에 달하고 다른 기업은 잠재력을 탐색하기 시작했습니다.

이 기사에서는 AI 마케팅과 그 주요 구성 요소를 정의하고 비즈니스에 대한 이점에 대해 논의하며 마케팅 활동에 AI를 더 잘 통합하는 구체적인 방법을 공유합니다.

AI 마케팅 정의

AI 마케팅은 데이터 분석, 자연어 처리 및 머신 러닝과 같은 인공 지능 기술을 사용하여 광고 결정에 영향을 미치는 대상 고객 및 경제 동향을 분석하는 마케팅의 한 형태입니다.

AI 도구는 고객 데이터를 사용하여 고객과 커뮤니케이션하는 방법을 배우고 적시에 맞춤형 메시지를 제공하여 마케팅 캠페인의 효율성을 향상시킵니다.

마케팅의 인공 지능은 빠른 의사 결정과 빠른 결과가 필요한 캠페인에서 특히 유용합니다.

AI 마케팅의 몇 가지 예와 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 자연어 처리를 사용하여 리드 캡처를 위한 챗봇 향상
• 실시간 콘텐츠 생성 및 개인화
• 미디어 구매
• 머신러닝을 통한 고객의 행동 및 브랜드와의 관계 분석

마케팅에서 AI의 주요 구성 요소

시간과 비용이 많이 드는 데이터 수집 및 프로세스 반복 프로세스를 가속화하는 마케팅에서 인공 지능의 세 가지 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 빅 데이터 및 분석 : 소셜 미디어에서 이메일에 이르기까지 다양한 디지털 채널에서 파생되어 회사의 마케팅 활동을 더 잘 살펴보고 마케터가 관련 전술을 개발하고 구현할 수 있습니다.
• 머신 러닝 : 컴퓨터 및 칩 기반 알고리즘은 빅 데이터 정보를 분석하여 점진적으로 프로세스를 개선합니다. 기계 학습 프로그램과 장치는 이 정보를 분석하여 과거에 효과가 입증된 조치를 기반으로 결정을 내립니다.
• AI Platform 솔루션 : 마케터와 영업사원에게 방대한 양의 수집 데이터를 관리할 수 있는 도구를 제공합니다. 이러한 솔루션은 대상 고객에 대한 유용한 마케팅 정보를 얻어 기업이 대상 고객에게 도달하고 이들과 의사 소통하는 가장 좋은 방법에 대한 유형의 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

인공 지능 마케팅의 4가지 이점

인공 지능은 마케팅에서 다양한 용도로 사용되며 각각은 더 나은 고객 만족도에서 수익 증대에 이르기까지 다양한 이점을 제공합니다.

다음은 다양한 AI 마케팅 사용 사례에서 겹치는 가장 일반적인 이점입니다.

• 캠페인 ROI 증가: 인공 지능은 다양한 데이터 세트에서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있으므로 마케터가 실시간으로 마케팅 캠페인을 최적화할 수 있습니다. 방대한 데이터의 빠른 처리 덕분에 AI 플랫폼은 빠른 결정을 내리고 다양한 마케팅 채널에서 예산을 어디에 분배할지 제안할 수 있습니다. 또한 고객의 참여를 가장 많이 유도하는 광고 캠페인을 식별하여 향후 캠페인에서 보다 긍정적인 결과를 얻을 수 있습니다.
• 증폭된 마케팅 분석: AI 기반 분석 대시보드는 캠페인 메트릭에 대한 세분화된 통찰력을 제공하여 데이터를 특정 캠페인에 더 쉽게 연결할 수 있도록 합니다. 이 기술 덕분에 어떤 캠페인이 다른 캠페인보다 더 잘 작동하는지 더 명확하게 파악할 수 있으므로 캠페인을 복제하고 캠페인에 자금을 할당할 수 있습니다.
• 더 빠른 의사 결정: 인공 지능은 인간보다 훨씬 빠르게 데이터 분석을 수행할 수 있습니다. 머신 러닝으로 얻은 과거 인사이트를 활용하여 캠페인 및 고객 정보를 기반으로 빠르고 정확한 결론을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 캠페인이 종료되고 결정을 내리기 위해 데이터가 수집될 때까지 기다리는 대신 AI 기반 마케팅 캠페인을 향상시킬 수 있는 전략에 집중할 시간이 주어집니다.
• 개인화 및 고객 관계 개선: 다양한 고객 세그먼트의 요구에 따라 마케팅 메시지를 개인화하고 사용자 여정의 적절한 시기에 전달하는 것도 AI 덕분에 가능합니다. 이 기술은 또한 귀하의 브랜드에서 멀어질 수 있는 위험에 처한 고객을 식별하여 귀하가 귀하와 재참여하도록 유도하는 메시지로 해당 고객을 타겟팅할 수 있습니다.

마케팅에서 인공 지능을 사용하는 7가지 방법

기업이 마케팅 전략에 인공 지능을 적용할 수 있는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

다음은 최고의 결과를 낳는 것과 캠페인 성공률이 높은 상위 기업에서 가장 일반적으로 사용하는 것입니다.

1. 청중의 공감을 불러일으키는 메시지 식별

모든 고객이 귀하의 메시지에 동일한 방식으로 응답하지는 않습니다. 감정적 호소력이 높은 콘텐츠는 일부 사람들에게 반향을 일으킬 수 있지만 다른 사람들은 전문적인 어조가 더 매력적일 수 있습니다.

사용자 프로필 및 고객 여정을 기반으로 하는 개인화된 메시지는 실시간으로 최상의 결과를 도출하므로 마케터가 AI를 사용하는 가장 일반적인 두 가지 방법 중 하나입니다.

AI를 사용하면 어떤 메시지가 고객에게 가장 성공적인지 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 보다 완전한 사용자 페르소나를 만들고 이러한 사용자에게 고도로 맞춤화된 메시지를 제공할 수 있습니다.

예를 들어 Spotify는 사용자 행동을 분석하는 AI 알고리즘을 사용하여 사용자가 가장 많이 듣는 음악 유형을 이해합니다. 그런 다음 사용자의 관심사와 일치하는 특정 앨범 표지를 사용하는 개인화된 재생 목록과 음악 제안을 만듭니다.

AI 및 기계 학습을 사용하여 귀중한 고객 데이터를 수집하고 메시지를 개선하면 전환율이 증가하고 전반적인 사용자 경험이 향상될 수 있습니다.

2. 프로그래밍 방식 미디어 구매 입찰

언제 어디서 광고를 게재할지 결정하는 마케팅 전문가는 실시간으로 최신 정보에 맞춰 전략을 조정할 만큼 빠르고 민첩하지 않습니다.

AI 기반 프로그래밍 방식 광고는 실시간으로 사용자를 타겟팅하기 위해 가장 관련성이 높은 광고 공간에 입찰하여 이러한 문제를 완화합니다. AI는 사용자의 위치, 관심분야, 구매 의도, 구매 내역 및 기타 정보와 같은 데이터를 사용하여 이 광고 입찰가를 알려 최적의 가격으로 적시에 정확한 잠재고객을 타겟팅할 수 있습니다.

간단히 말해서, 프로그래밍 방식의 광고 구매는 고객의 변화하는 요구와 습관을 충족할 수 있도록 마케팅 유연성을 향상시킵니다.

3. 챗봇으로 대화 경험 만들기

또 다른 인공 지능의 필수 요소인 자연어 처리(NLP)로 인해 라이브 챗봇은 24시간 고객 서비스를 제공하기 위해 인적 지원 에이전트를 대체하거나 보완하고 있습니다.

브랜드 및 해당 서비스에 대한 기본적인 질문을 하려는 사용자는 즉각적인 답변을 제공하는 챗봇을 이용할 수 있습니다. 챗봇은 또한 과거 질문과 각 사용자에 대한 과거 데이터를 기반으로 고도로 개인화된 답변을 제공합니다.

이를 통해 지원 에이전트는 더 복잡한 쿼리에 집중하고 사람의 도움이 필요한 다른 클라이언트와의 정교한 커뮤니케이션에 집중할 수 있습니다.

챗봇은 예외를 넘어 표준이 되고 있습니다. 2020년에는 80% 이상의 마케터가 이미 고객 경험 전략의 일부로 챗봇을 보유하고 있습니다.

4. 개인화를 더욱 세분화하십시오

현대 사용자는 브랜드와의 상호 작용에서 매우 높은 수준의 개인화를 기대합니다. 이러한 이유로 사용자의 고충, 위치, 관심, 구매 의도 및 기타 데이터 요소가 마케팅 사본에 알려야 합니다.

마케팅에서 인공 지능을 사용하면 이 표준 인구 통계 데이터 집합을 넘어 매우 개인적인 수준에서 사용자에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 최종 결과는 고객의 고유한 개성을 중심으로 형성된 고도로 선별된 브랜드 경험입니다.

예를 들어 위의 Spotify 재생 목록 예와 유사하지만 그 이상으로 Netflix는 동일한 프로그램의 다른 아트워크를 다른 사용자에게 표시합니다. 이들의 초개인화 작업은 사용자가 다른 쇼에서 자주 보는 주연 배우를 묘사한 쇼 아트워크를 한 사람은 보고 다른 사람은 일반적으로 시청하는 영화 장르의 느낌과 분위기를 포착한 이미지를 보여줍니다.

고도로 개별화된 사용자 경험의 또 다른 측면은 사용자의 고유한 선호도를 기반으로 하는 맞춤형 제안 및 관련 콘텐츠가 포함된 원자적 콘텐츠입니다.

5. 더 나은 경쟁력을 위해 동적 가격 책정 사용

AI 지원 동적 가격 책정은 최적의 제품 가격을 실시간으로 추천하여 비즈니스 경쟁력을 높일 수 있습니다. 인공 지능 시스템은 방대한 양의 경쟁사 데이터를 추정하여 특정 제품에 대한 기존 수요에 따라 가격을 수정할 수 있습니다.

소규모 및 소매 브랜드에 특히 효율적인 이 전략은 매출을 늘리고 경쟁업체보다 우수한 성과를 내는 데 도움이 될 수 있습니다.

6. 마케팅 운영 효율성을 높이기 위한 자동화

인공 지능은 마케팅 데이터의 정렬을 자동화하고 기본 사용자 쿼리 및 기타 전략적 프로세스에 응답하여 효율성을 높이고 마케팅 직원이 분석 및 전략적 작업을 수행할 수 있는 더 많은 시간을 제공할 수 있습니다.

7. 예측 마케팅 분석 사용

인공 지능은 사용자 데이터 추출 프로세스를 크게 가속화했지만 너무 많은 사용자 데이터로 인해 마케터가 귀중한 통찰력을 얻기가 어려워졌습니다.

예측 분석은 알고리즘, 기계 학습 및 데이터 세트를 사용하여 미래의 사용자 행동을 예측합니다. 이를 통해 마케터는 사용자가 미래에 언제 어떤 유형의 서비스 또는 제품을 찾을 것인지 "예측"할 수 있습니다.

이러한 지식을 바탕으로 시장 팀은 최종 사용자를 타겟팅하고 훨씬 더 정확하게 캠페인을 운영할 수 있습니다. 예측 분석의 가장 잘 알려진 예는 Amazon과 같은 전자 상거래 웹 사이트의 "추천 제품" 섹션입니다. 사용자가 과거 구매 및 검색을 기반으로 관심을 가질 만한 제품을 제안합니다.

AI 마케팅 테이크어웨이

마케팅의 인공 지능은 사용자 데이터 수집을 가속화하고 메시징의 개인화를 향상하며 시장 분석을 향상시켜 프로세스 효율성, 보다 정확한 타겟팅 및 ROI를 향상시킵니다.

마케팅의 AI는 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다.

• 고객의 공감을 가장 많이 불러일으키는 메시지 찾기
• 효율성을 극대화하기 위해 광고를 배치할 위치와 시기를 결정합니다.
• 대화형 챗봇 경험 만들기
• 세분화된 개인화
• 역동적이고 경쟁력 있는 가격 책정
• 운영 효율성 향상
• 예측 분석 활용