마케팅에 AI를 너무 많이 사용할 경우의 단점
게시 됨: 2023-10-26인공지능은 전기의 발견이나 바퀴의 발명에 비유되는 비즈니스 혁신의 차세대 개척지로 예고되었습니다. 과대광고는 진짜입니다. 고객 서비스 자동화부터 예측 분석까지 AI는 전례 없는 효율성을 약속합니다. 하지만 AI에도 단점이 있나요?
속담처럼, 좋은 것도 너무 많으면 나쁜 것이 될 수 있습니다. 기업이 운영의 모든 측면에 AI를 내장하기 위해 안간힘을 쓰면서 다음과 같은 질문이 제기됩니다. 그 과정에서 사용자 경험과 효율성이 저하되고 있습니까?
이 게시물에서는 AI가 마케터에게 유용한 모든 방식을 살펴보겠습니다. 하지만 더 중요한 것은 실제로 진정한 창의성을 방해할 수 있는 방식입니다.
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사용자 경험의 양날의 검
학교 입학에 필요한 중요한 IQ 테스트를 위해 자녀를 준비시키는 부모의 흥분을 상상해 보십시오. 그들은 득점 비율에 대해 Quora에서 간단하고 직접적인 답변을 찾고 있습니다. 빠르고 직접적인 응답을 받는 대신 명확한 답변을 제공하지 않고 주제를 중심으로 춤추는 장황한 AI 생성 응답이 넘쳐납니다.
이 정확한 시나리오는 AI 구현에서 점점 커지는 문제를 반영합니다.
AI는 엄청난 양의 데이터를 선별하고 응답을 생성할 수 있지만, 간단한 정보에 대한 컨텍스트와 사용자의 요구 사항을 고려하지 못하는 경우가 많습니다.
이러한 사고는 사용자를 좌절시킬 뿐만 아니라 향후 플랫폼과의 상호 작용을 방해할 수도 있습니다.
테이크아웃? AI 구현은 사용자 경험을 복잡하게 만드는 것이 아니라 향상시키는 것이어야 합니다. 사용자의 상황을 염두에 두고 직접적이고 유용한 정보를 제공해야 합니다.
단순한 것을 지나치게 복잡하게 만들기
차세대 혁신에 집착하는 세상에서는 가장 단순한 작업도 지나치게 복잡하게 만드는 경향이 있습니다. 마치 AI와 같은 최첨단 기술에 단순함은 너무 일상적인 것으로 간주되는 것 같습니다.
그러나 때로는 단순한 것이 더 좋습니다.
상상할 수 있는 모든 시나리오에 AI를 주입하려는 이러한 추진력은 사용자가 찾고 있는 것과 AI가 제공하는 것 사이에 불협화음을 만듭니다. 간단한 대답이 복잡한 정보의 미로로 바뀌면 사용자 경험은 악화될 뿐만 아니라 사용자를 멀어지게 만듭니다.
이러한 연결 끊김은 단순한 불편함 그 이상입니다. 이는 기업의 실제 비용으로 해석될 수 있습니다. 사람들이 자신의 경험이 불필요한 복잡성으로 인해 방해를 받는다고 생각하면 브랜드에 대한 신뢰와 신뢰가 약화됩니다. 장기적으로 이는 수익과 기회의 손실을 의미할 수 있습니다.
기업은 AI가 사용자 상호 작용을 향상하고 단순화해야 하며, 인상적이기는 하지만 소비자가 실제로 원하거나 필요로 하는 것과 일치하지 않는 기술적 기능을 과시해서는 안 된다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
실제 응용과 정보 과부하
악마는 세부 사항에 숨어 있는 광고에서는 AI가 복잡한 정보를 신속하게 평가하고 요약하는 능력이 판도를 바꿀 수 있습니다. 그러나 유틸리티와 압도 사이의 경계는 얇습니다.
핵심은 사용자를 세부 사항에 빠뜨리지 않고 결정을 내릴 수 있을 만큼 충분한 통찰력을 제공하는 것입니다. 이는 정보에 대한 골디락스 원리와 같습니다. 제공되는 정보는 당면한 작업에 "딱 맞아" 프로세스를 방해하지 않고 신속하고 효과적인 조치를 취할 수 있어야 합니다.
유익한 정보와 압도적인 것 사이에는 미묘한 균형을 유지해야 합니다. 이는 AI가 신뢰할 수 있는 보조자가 될지 아니면 성가신 방해물이 될지를 결정하는 지렛대입니다. 이 균형은 양보다 질을 제공하는 AI의 능력에 달려 있습니다.
목표는 가능한 한 많은 데이터를 제공하는 것이 아니라 비즈니스 목표에 직접적으로 기여할 수 있는 미세 조정되고 실행 가능한 권장 사항을 제공하는 것입니다. 이런 방식으로 AI는 단순한 자동화 도구가 아니라 전략적 사고와 미묘한 의사결정을 위한 촉매제가 됩니다. 이것이 바로 최고의 AI입니다. 단순성을 유지하면서 기능을 추가하는 것입니다.
혼란이 아닌 영업 프로세스에서 AI를 통한 자신감 구축
영업에서는 신뢰를 쌓는 것이 가장 중요합니다. 여기서 과제는 소비자 신뢰를 훼손하기보다는 강화하는 방식으로 AI를 통합하는 것입니다. 영업의 핵심은 고객의 문제를 해결하는 것입니다.
AI가 이 프로세스를 더욱 원활하고 효율적으로 만들 수 있다면 환상적일 것입니다. 그러나 AI를 패치워크 추가 기능으로 구현하지 않는 것이 중요합니다.
고객 관계 관리(CRM) 도구를 제공하는 SaaS(Software as a Service) 회사를 예로 들어 보겠습니다. 이제 CRM은 상호 작용 추적, 리드 관리 및 다양한 작업 자동화를 위해 판매에 매우 중요합니다. 혼란을 야기하기보다는 고객의 신뢰를 높이기 위해 AI가 활용되는 곳이 바로 여기입니다.
AI를 사용하여 과거 데이터와 현재 상호 작용을 기반으로 리드가 고객으로 전환될 가능성을 예측하는 CRM 기능을 상상해 보세요. 복잡한 그래프나 일련의 혼란스러운 숫자로 이러한 예측을 제시하는 대신 시스템은 정보를 리드 이름 바로 옆에 표시되는 간단한 "신뢰도 점수"로 추출합니다.
이 간단한 지표는 영업 담당자가 가치가 높은 리드의 우선순위를 정하도록 안내하고 영업팀이 파이프라인을 한눈에 더 쉽게 이해할 수 있도록 해줍니다.
이 시나리오에서 AI의 사용은 목적이 있으며 복잡한 예측 모델을 실행 가능한 통찰력으로 단순화하여 자신감을 강화하는 데 도움이 됩니다. 이는 기존 시스템에 단순히 추가된 기능이 아니라 세심하게 통합되어 영업팀의 효율성과 이해도를 모두 높이는 기능입니다.
이는 영업 영역에서 올바르게 실행될 때 AI가 혼란이나 중복을 생성하는 대신 자신감을 구축하는 방법을 보여주는 대표적인 예입니다.
AI의 단점에 대한 마지막 말: 도약하기 전에 생각하세요
그렇다면 결론은 무엇입니까? AI 유행에 편승하기 전에 사용자에 대한 실제 영향을 고려하는 것이 중요합니다. 가치를 제공하여 고객의 경험을 향상시킨다면 매우 적합합니다. AI를 갖기 위해 존재한다면 아마도 이제 처음으로 돌아가야 할 때일 것입니다. 경험에서 알 수 있듯이 제대로 구현되지 않은 AI는 득보다 해를 끼칠 수 있기 때문입니다.
많은 경우 AI를 오용하면 사용자 참여와 신뢰가 저하될 수 있습니다. 예를 들어 사람들은 AI 알고리즘에 대해 나쁜 경험을 한 경우 Quora와 같은 플랫폼과 상호 작용할 가능성이 적습니다. 기업은 기술이 구현되는 만큼만 효과적이라는 점을 명심해야 합니다.
몇 가지 사항을 요약해 보겠습니다.
- 상황 문제: AI는 사용되는 상황에 민감해야 합니다. 잘못된 애플리케이션은 사용자의 불만과 참여 감소로 이어질 수 있습니다.
- 양보다 질: 가장 많은 AI를 갖는 것이 아니라 가장 효과적인 AI를 갖는 것이 중요합니다. 포괄적인 구현보다는 스마트하고 타겟이 명확한 애플리케이션을 선택하십시오.
- 향상하고 복잡하지 않게: 최종 목표는 프로세스를 더욱 단순하고 효율적으로 만드는 것이지, 그 반대가 아닙니다.
- 반복 프로세스: 비즈니스의 다른 측면과 마찬가지로 AI에도 조정과 개선이 필요합니다. 적응하는 것을 두려워하지 마십시오.
따라서 다음 번에 비즈니스 프로세스에 AI를 통합하는 것에 대해 생각할 때는 잠시 멈추고 생각해 보십시오. 이것이 사용자에게 더 원활한 경험을 제공할 것인가, 아니면 불필요하게 문제를 복잡하게 만드는 역할만 할 것인가?
AI에 대한 전략적이고 사려 깊은 접근 방식은 업계 리더가 되는 것과 소비자의 신뢰를 잃는 것 사이의 모든 차이를 만들 수 있습니다.
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