2020년 마테크에서 AI를 사용하는 가장 좋은 8가지 방법

우리는 이미 AI가 모든 산업의 마케터에게 필요한 여러 가지 요구 사항을 해결한다는 것을 알고 있으며 우리 모두는 비즈니스에서 우리를 돕기 위해 어떤 방식으로든 사용되는 마케팅 기술(martech)을 가지고 있습니다.

기술의 급속한 발전, SaaS(Software as a Service) 회사의 부상, 풍부한 데이터 기반 마케팅 캠페인에 대한 요구 증가로 인해 전략 및 운영에 인공 지능이 통합되는 것을 점점 더 목격하고 있는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

오늘, 올해 마테크에서 AI를 사용하는 가장 좋은 8가지 방법을 보여 드리겠습니다. 따라서 마케팅 기술 스택을 최대한 활용하여 비즈니스를 성장시키고 확장할 수 있습니다.

마테크에서 AI의 8가지 용도

1) 마케팅 캠페인 성과 예측

Martech는 마케터에게 향후 캠페인에서 일어날 수 있는 일을 보여줄 수 있는 예측 분석을 위한 길을 열었습니다. 이러한 예측은 항상 이전 캠페인 및 전략의 기존 데이터를 기반으로 하며 머신 러닝을 사용하면 시간이 지남에 따라 데이터와 예측이 더욱 풍부해집니다.

이러한 예측을 사용하여 고객과 잠재 고객에게 더 잘 반향을 일으키는 더 강력한 캠페인을 만드는 데 도움이 될 뿐만 아니라 비즈니스의 다음 판매 단계로 진행할 수 있을 정도로 따뜻한 잠재 고객을 식별할 수 있습니다.

2) 고객 서비스 노력 개선

마테크에서 AI를 사용하는 또 다른 유용한 방법은 챗봇을 고객 서비스 활동에 통합하는 것입니다.

웹사이트나 Facebook 페이지에 추가할 수 있는 여러 AI 챗봇 소프트웨어 및 서비스가 있어 고객이 미리 로드된 옵션이나 질문 또는 고급 키워드를 기반으로 즉각적인 정보에 액세스할 수 있습니다.

다음은 마케팅 활동에 AI 챗봇을 적용하는 몇 가지 사용 사례입니다.

• 사용자에게 최신 프로모션 또는 제안에 대해 자세히 알아볼 수 있는 기회 제공
• 방문자가 제품 또는 서비스에 대한 FAQ에 대한 답변을 볼 수 있도록 합니다.
• 예정된 이벤트 및 웨비나에 대해 알림
• 주문 또는 계정에 대한 업데이트를 보냅니다.
• RSS 피드를 통해 구독자에게 최신 블로그 게시물 및 콘텐츠 보내기

3) 개인화되고 표적화된 콘텐츠 제작

소비자의 70% 이상이 고도로 개인화된 콘텐츠 및 제안과만 상호작용했습니다.

그리고 마테크의 AI를 사용하면 개인화된 콘텐츠와 제안을 더 쉽게 만들 수 있습니다. 예를 들어 자이로(Zyro)와 같은 도구에는 기업이 직접 검색을 하지 않고도 보다 독창적인 콘텐츠를 만들 수 있도록 도와주는 콘텐츠 생성기가 있습니다.

Netflix 또는 Spotify와 같은 인기 있는 엔터테인먼트 앱이 포함된 AI 기반 클러스터링 시스템은 소비자의 선호도를 잘 이해하고 대상 콘텐츠를 추천하는 것으로 알려져 있습니다.

엔터테인먼트 외에도 Airbnb와 같은 회사는 이 기계 학습을 사용하여 거래 내역, 선호도 및 검색 기록과 같은 데이터를 수집한 후 사용자에게 극도로 개인화된 경험과 제안을 제공하는 것을 보았습니다.

4) 소셜 미디어 계정 관리

소셜 미디어 관리는 아마도 기업이 마케팅 전략에 AI를 사용할 수 있는 가장 유용한 방법 중 하나일 것입니다. 이제 마케터는 콘텐츠 배포 및 판촉 활동을 대규모로 쉽게 자동화하여 원래 수동이었던 작업을 오프로드할 수 있습니다.

인기 있는 소셜 미디어 관리 도구를 사용하여 앱에서 콘텐츠 캘린더를 만들고, 게시물을 예약하고, 댓글과 메시지를 관리할 수 있습니다. 서로 다른 플랫폼에 여러 계정이 있는 경우에도 하나의 대시보드에서 모든 콘텐츠와 데이터를 관리하고 분석을 모두 검토할 수 있습니다.

5) 동적 가격 책정 제공

시장의 변화하는 요구에 따라 가격을 조정하는 것은 모든 비즈니스에서 필요합니다.

노련한 사업주는 분기별 데이터, 과거 추세 및 기타 시장 요인에 따라 가격을 조정해야 하는 시점을 알고 있습니다. 그러나 이러한 전통적인 가격 결정 방법은 시간이 많이 걸리고 인적 오류가 발생하기 쉽습니다.

동적 가격 책정을 위해 AI를 사용하는 것이 확실히 더 현명한 전략입니다. 알고리즘을 사용하여 고객 행동에서 수집한 데이터를 기반으로 가능한 모든 상황에 대해 최상의 가격을 식별합니다.

AI를 사용하면 맞춤형 할인 및 제안으로 고객을 타겟팅하는 것이 더 쉬워집니다. 가격 예측은 지속적으로 실시간으로 이루어지므로 귀중한 자원을 절약하고 값비싼 실수를 피할 수 있습니다.

항공사에서 여행사에 이르는 여러 산업에서 이제 AI를 사용하여 동적 가격 책정을 통해 모든 고객에게 가장 이상적인 가격을 제공하고 있습니다.

6) 디지털 자산 관리를 통한 콘텐츠 팀 프로세스 간소화

비즈니스가 성장함에 따라 더 많은 디지털 자산 또는 이미지, PDF, 비디오 및 제품 및 서비스와 관련된 기타 문서와 같은 귀중한 전자 파일을 수집합니다.

이러한 디지털 자산은 회사의 서버나 드라이브에 저장할 수 있지만 증가하는 볼륨과 데이터 저장 방식의 변화로 인해 관리하기 어려울 수 있습니다.

일부 중요한 디지털 자산은 일치하지 않는 파일 이름, 데이터 마이그레이션 또는 회사 내의 지저분한 디지털 변환 프로젝트로 인해 손실될 수도 있습니다.

고맙게도 AI를 디지털 자산 관리에 통합하면 유용하고 잘 구성된 메타데이터가 파일에 추가됩니다. 머신 러닝을 사용하여 자산에 태그를 지정함으로써 AI는 분류를 개선하고 유사성을 기반으로 제안을 제공하며 사용자에게 고급 및 세련된 키워드 검색을 제공합니다.

이는 방대한 이미지 카탈로그를 처리하는 전자 상거래 및 부동산 산업에 특히 유용합니다.

7) 리타게팅 캠페인 보내기

리타게팅 캠페인에 AI를 사용하면 기본적으로 잠재 고객이 온라인 상점이나 웹사이트를 떠날 때도 팔로우하여 제안에 대한 알림을 표시할 수 있습니다.

가능한 사용 사례는 장바구니 포기 이메일을 보내는 전자 상거래 상점입니다. 이메일 마케팅 플랫폼 Moosend의 관찰에 따르면 장바구니 포기 이메일을 받은 후 클릭하는 모든 사용자 중 50%가 최종 구매를 하는 것으로 나타났습니다.

AI 리타게팅은 고객이 웹사이트나 랜딩 페이지를 보았지만 아무런 조치를 취하지 않을 때 이메일 캠페인에도 사용됩니다. 그런 다음 다른 웹사이트의 배너 광고나 소셜 미디어 광고를 통해 리타게팅할 수 있으므로 항상 마음에 새기게 됩니다.

8) 상위 고객 및 순 프로모터 식별

고객은 우선 순위가 있다고 느낄 때 비즈니스에 충성도를 유지하며 NPS(순 프로모터 점수)를 사용하여 고객의 경험과 행동을 측정할 수 있습니다. NPS는 1에서 10까지의 척도에서 친구에게 비즈니스를 추천할 가능성에 대한 간단한 질문을 통해 상위 고객을 식별합니다.

이미지 소스

고객은 다음과 같이 그룹화됩니다.

• 발기인(9–10)은 계속해서 귀하로부터 구매하고 친구들에게 귀하에 대해 이야기할 충성스럽고 열성적인 고객입니다.
• 수동태(7–8)는 만족하지만 프로모터만큼 열광적이지 않으며 경쟁업체로부터 구매를 고려할 수 있습니다.
• 비추천 고객(0–6)은 나쁜 리뷰와 추천을 통해 브랜드, 평판 및 성장에 해를 끼칠 수 있는 불만족하고 불행한 고객입니다.

AI 기반 설문 조사를 통해 고객의 NPS 식별이 최적화됩니다. 고객과의 대화 및 실제 측정항목을 결합하고 텍스트 데이터를 자동으로 분석하여 고객 경험을 개선합니다.

따라서 추천자의 수를 더 잘 늘리고 어떤 패시브를 달래야 하는지 알며 비추천자의 수를 줄일 수 있습니다.

마테크에서 AI를 사용하여 마케팅 활동 강화

Martech는 AI 기술의 급속한 발전으로 인해 끊임없이 진화하고 흥미로운 분야입니다. 소비자는 매일 엄청난 규모의 데이터를 생산하고 있으므로 마테크에서 AI를 사용하는 것은 비즈니스 성장을 위한 논리적인 방법입니다.

Kevin Payne은 소프트웨어 회사의 확장을 돕는 콘텐츠 마케터입니다. 여기에서 그를 찾을 수 있습니다.