인공 지능이 디지털 마케팅에 미치는 영향

인공 지능(AI)은 여전히 ​​대부분의 사람들에게 약간 공상 과학적이고 미래적인 것처럼 들립니다. 그러나 그것은 우리 일상 생활의 일부이며 Alexa에게 음악 볼륨을 줄이도록 요청하는 것과 같이 평범합니다.

AI는 지난 10년 동안 빠르게 진화했고 그 결과 마침내 경제의 많은 영역에 가시적인 영향을 미칠 정도로 발전하고 있습니다. 사람들이 비즈니스를 수행하는 방식에 영향을 미치고 있으며 의료, 자동차, 기술, 통신 및 금융 서비스와 같은 많은 산업에서 없어서는 안될 부분으로 성장했습니다. 그리고 이는 마케팅에도 큰 변화를 가져왔습니다.

마케팅에서 AI의 기본 목적은 지금까지 일상적인 프로세스를 자동화하는 것이었습니다. 그러나 점점 더 발전되고 접근이 용이해짐에 따라 기회의 세계가 열립니다.

AI를 사용하여 대량의 데이터를 수집 및 정리하고 분석한 후 이를 기반으로 정교한 마케팅 예측과 개인화 전략을 제공할 수 있습니다.

오늘날 마케터가 직면한 주요 문제 중 하나는 대규모 데이터를 관리하고 이를 이해하는 데 막대한 리소스가 필요하고 시간이 많이 걸린다는 것입니다. 시장이 빠르게 변화함에 따라 분석가가 모든 데이터를 처리하고 이해할 수 있을 때쯤이면 이미 구식이며 통계적 가치만 있습니다.

그러나 사람이 달성하는 데 몇 달이 걸릴 수도 있는 일을 기계는 몇 시간 안에 완료할 수 있습니다. 그것이 AI를 매우 효율적으로 만드는 이유입니다. AI는 머신 러닝, 딥 러닝, 자연스러운 음성 처리와 같은 기술을 사용하여 인간을 읽고 이해할 수 있는 능력을 키워가고 있습니다. 그리고 기술과 인류 사이의 점을 연결하는 것은 사용자 경험의 심오한 개인화의 기초가 될 수 있습니다.

놀랍지 않나요? 하지만 더 좋은 소식이 있습니다. 공급은 수요를 따라잡고 AI는 소규모 기업에서도 더 저렴해지고 있습니다. 따라서 2021년 및 그 이후에 AI가 마케팅 팀을 위해 무엇을 할 수 있는지 알아보려면 계속 읽으십시오.

1. 저렴한 AI 솔루션

비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 처음부터 개인화된 AI를 구축하는 것은 엄청난 비용이 들며 가장 큰 회사만이 감당할 수 있는 비용입니다.

그러나 기술이 발전하고 수요가 증가함에 따라 전 세계적으로 여러 회사에서 다양한 AI 솔루션을 작업하고 있습니다. 기업이 다양한 작업과 문제에 대처할 수 있도록 개발된 도구 시장이 성장하고 있습니다.

실제로 이러한 시장은 미친 듯이 성장하고 있으며 2030년까지 세계 경제에 최대 15조 7000억 달러를 기여할 것으로 예상됩니다.

Amazon, Google, Microsoft와 같은 거대 기술 기업도 코딩 기술이 필요 없고 다양한 용도로 다양한 앱에 적용할 수 있는 사용하기 쉬운 AI 솔루션을 구축했습니다. 그리고 다른 많은 기술 회사들은 사용이 간편하고 저렴한 도구를 제공하기 위해 노력하고 있습니다.

모두 훌륭하고 흥미롭게 들릴지 모르지만 AI 도구를 관리하려면 여전히 특정 수준의 전문 지식이 필요하다는 점을 명심하십시오.

마케팅 운영에 AI를 채택하려면 기술 운영 방법을 알고 있는 전문가를 고용하거나 교육해야 합니다. 데이터의 부주의한 관리 또는 알고리즘의 설계 결함은 편향 또는 잘못된 결과로 이어질 수 있으며, 따라서 고객 및 수익 손실로 이어질 수 있는 주요 문제를 생성할 수 있습니다. 인적 요소는 여전히 AI 관리의 중요한 부분이며 과소평가되어서는 안 됩니다.

즉, 저렴한 AI 솔루션의 이점에 중점을 두겠습니다.

2. 생산성 향상

마케팅 운영에 AI 솔루션을 사용하면 팀의 생산성을 크게 높일 수 있습니다. 단순히 프로세스를 자동화하여 시간을 확보하고 직원의 부담을 덜어주는 것으로 시작할 수 있습니다.

또한 AI 도구는 제품의 품질과 가치를 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 사람들이 압도되거나 과로하는 스트레스를 줄임으로써 마케팅 프로세스의 약점을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이렇게 하면 예를 들어 세부 사항을 간과하는 것과 같이 단순히 피곤해서 저지르는 실수가 최소화됩니다.

고급 솔루션은 다양한 방식으로 생산성을 높일 수 있습니다. 예를 들어, 처리하는 데 몇 주가 소요될 정보를 신속하게 수집하고 분석하여 팀이 신속하게 시작할 수 있습니다. 고객 행동에 대한 통찰력을 제공하고, 평생 가치를 계산하고, 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 기타 요소를 고려할 수 있습니다.

AI 솔루션을 채택하면 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 올바른 고객과 전략에 노력을 집중하고 방해 요소를 최소화할 수 있습니다.

3. 마케팅에 대한 보다 총체적인 접근

지능형 컴퓨터는 비즈니스 수행에 대한 인간의 이해를 대체할 수 없습니다. 그러나 그들은 우리를 위해 훨씬 쉽게 일을 할 수 있습니다. AI는 경제 이벤트, 고객 습관 및 비즈니스 목표에 대한 더 큰 그림을 보여주고 처리 및 분석하여 모든 측면과 변수를 하나의 맵으로 결합하여 성공적인 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.

예를 들어, 전자 상거래 상점에서 쇼핑하는 모든 개인에 대한 세부 정보를 알아보기 위해 고객 데이터를 수동으로 살펴보는 것을 상상해 보십시오. 또는 수천 개의 개인화된 이메일을 하나씩 고객에게 보냅니다. 또는 각 고객의 비즈니스 상호 작용 기록을 확인하여 최상의 제품 제안을 제공합니다.

이제 대규모로 수행하면서도 여전히 개인용으로 관리한다고 상상해 보십시오. 불가능에 가까운 일이었습니다.

AI 도구는 부서 전반의 다양한 채널에서 대량의 데이터를 제공 및 처리하고 이해하기 쉬운 결과를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 한 발 물러서서 비즈니스를 전체적으로 연구하고, 팀 간의 협업을 개선하고, 브랜드에 대한 보다 일관된 이미지를 구축할 수 있습니다.

부서와 팀 전반에 걸쳐 조율된 총체적인 마케팅 전략은 잘못된 의사소통으로 인한 불일치를 최소화하고 업무를 최적화할 수 있는 힘을 줄 수 있습니다.

4. 더 나은 개인화

지난 몇 년 동안 디지털 마케팅이 놓치고 있는 것이 있다면 그것은 그것이 충분히 개인적으로 성장하지 못했다는 것입니다.

기업은 모든 캠페인에 대해 수백 수천 명의 잠재 고객을 대상으로 합니다. AI와 자동화의 도움 없이 개인화된 메시지, 적절한 제안, 완벽한 타이밍으로 문제를 해결하는 것은 불가능합니다.

고객 이해

대량 생산 방식으로 취급받는 것은 오늘날 사람들이 즐기는 것과는 거리가 멀다. 전담 영업사원과 마케터에게만 의존하는 개인적인 접근 방식에 대한 고객의 요구와 욕구를 충족시키는 것은 사실상 불가능합니다.

AI는 비즈니스의 모든 고객이 수백만 명이더라도 각각의 ID 프로필을 구축할 수 있습니다. 이 프로필에 대한 정보를 분석하고 알고리즘을 구현하여 미래 행동에 대한 정확한 예측 모델을 구축함으로써 정확한 제품 제안을 할 수 있습니다.

예를 들어 고객이 전자 상거래 상점에서 임신복을 구매하는 경우 몇 달 안에 알고리즘이 아기 옷과 장난감을 제안합니다. 고객의 선택에 따라 다음 제안은 남아 또는 여아 의류 등에 관한 것입니다.

적시에 정확한 제품 제안은 더 많은 매출과 매출 증대를 의미할 뿐만 아니라 브랜드와 고객 간의 연결을 심화합니다.

동적 가격 책정

AI는 다양한 고객 데이터, 경쟁사 가격 정보 및 기타 요인을 수집하여 다양한 동적 가격 책정 전략을 개발하고 구현할 수 있습니다. 이를 통해 적시에 적절한 가격이나 프로모션으로 고객을 타겟팅하고 판매 가능성을 높일 수 있습니다.

알고리즘은 일반적으로 따르는 전략에 따라 다른 요소를 포함하도록 설정하거나 획득한 새로운 데이터를 기반으로 새로운 접근 방식을 개발하는 데 사용할 수 있습니다.

지능형 광고 예산 분배

고객을 알고 고객의 요구와 습관을 더 깊이 이해하면 고객의 관심을 끌 수 있는 완벽한 광고를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

머신 러닝을 사용하는 AI 알고리즘을 사용하면 클릭당 지불 광고에 대한 자금을 최적화할 수 있습니다. 그들은 여러 플랫폼과 검색 엔진에서 데이터를 분석하고 그에 따라 리소스를 배포하는 데 도움을 줍니다.

이렇게 하면 팀에서 광고 플랫폼 연구에 소요하는 시간을 줄이고 실적이 저조한 광고에 투자하는 리소스를 최소화할 수 있습니다.

5. 민첩성과 실시간 반응

오늘날 마케터는 빠르게 진화하는 시장의 변화를 성공적으로 탐색할 수 있어야 합니다. 기업이 변화하는 고객 행동과 새로운 트렌드에 대비하려면 민첩한 전략을 개발하는 것이 중요합니다.

그러나 변화는 거의 발생하지 않으며 과거 및 현재 요인에 대한 정확한 분석을 통해 예측할 수 있습니다.

다양한 알고리즘을 사용하여 기업 데이터를 고객 행동 패턴 및 경제 요인과 상호 참조하고 결과를 분석하여 정확한 예측 모델을 제공하는 AI 도구가 있습니다. 알고리즘은 제품 정보, 마케팅 채널의 과거 실적, 고객 프로필 및 행동을 처리한 다음 해당 산업의 소비자 습관 데이터 곡선 및 기타 경제적 요인과 함께 사용할 수 있습니다. 이 정보를 사용하여 구축된 예측 모델은 다음 기간에 대한 정교한 계획을 준비하고 여러 사건의 전환에 사용할 수 있는 몇 가지 전략을 세우는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 미래에 대비하는 것이 팀이 이벤트에 실시간으로 대응할 수 있도록 하는 첫 번째 단계입니다. 오늘날 시장은 끊임없이 변화하고 진화하므로 민첩하게 접근하고 실시간으로 접근 방식을 변경하면 비즈니스 성공에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

예측 분석의 또 다른 이점은 보다 정교한 동적 잠재 고객 발굴이 가능하다는 것입니다. 이 알고리즘은 제품 정보를 온라인에서 사용할 수 있는 사용자 정보와 결합하여 새로운 고객을 타겟팅하고 비즈니스에 관심을 갖도록 돕습니다. 성공적으로 수행하면 전환율을 높이고 생존 가능한 고객의 새로운 잠재고객에게 브랜드를 소개할 수 있습니다.

6. AI의 요구를 충족시키기 위한 데이터 갈망

원천

AI는 정확하고 관련성 있는 결과를 제공하기 위해 많은 양의 데이터를 필요로 합니다. 알고리즘에 공급하는 데 필요한 리소스가 없으면 편향되어 기대치를 충족하지 못할 수 있습니다.

옴니채널 전략에서 이미 생성한 데이터는 팀을 압도하기에 충분할 수 있지만 컴퓨터가 처리할 정보의 사양일 뿐입니다. 더 많은 데이터를 제공할수록 더 나은 AI 솔루션이 수행됩니다.

자사 정보로 구성된 대규모 데이터베이스를 구축하면 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있고 앞서 나갈 수 있습니다. 사이트 전체 태깅, ID 솔루션 또는 CRM 시스템과 같은 기술을 채택하여 고객으로부터 양질의 자사 데이터를 생성하는 것을 고려하십시오.

작게 시작하더라도 좋은 소식이 있습니다. AI 도구는 팀원의 생산성을 높이고 서비스 개인화를 개선함으로써 전환율을 높이고 더 많은 고객을 유치할 것입니다. 고객이 많을수록 AI 도구에 더 많은 데이터가 입력되고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 그러면 더 많은 고객과 더 많은 데이터를 확보하여 계속해서 루프를 유지할 수 있습니다.

7. 개인정보 보호 문제

그러나 많은 양의 데이터에 대한 수요로 인해 몇 가지 개인 정보 보호 문제가 발생합니다.

원천

유럽에서 활성화된 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 미국에서 캘리포니아 소비자 개인 정보 보호법(CCPA)은 이러한 영역에서 온라인 사용자의 개인 정보 보호 권리를 보호합니다. 이를 준수하기 위해 기업은 사용자 정보 수집에 주의를 기울여야 하며 쿠키나 기타 데이터를 수집할 때마다 사용자 동의를 구해야 합니다.

AI 도구 및 솔루션에도 동일한 규정이 적용되며 매우 엄격하게 준수해야 합니다.

예를 들어, 사회적 경청, 데이터 및 의견 마이닝을 위해 설계된 AI 도구는 매우 유용하고 유혹적인 정보 소스로 보이지만 많은 사용자가 사생활 침해로 쉽게 간주할 수 있습니다. 불법도 아니고 법이나 규정도 어기지 않지만 여전히 윤리적으로 회색지대인 것 같다.

이러한 도구는 온라인, 특히 소셜 미디어에서 사용자 행동, 말 및 습관을 모니터링합니다. 그들은 알고리즘을 사용하여 이 데이터를 분석하여 사용자, 이벤트 및 브랜드에 대한 감정을 이해하고 회사가 정보를 기반으로 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

그러나 AI가 더욱 강력하고 정교해짐에 따라 이러한 민감하고 개인적인 사용자 정보를 활용하는 것은 허용되는 것과 윤리적이지 않은 것 사이의 경계를 넘어서기 시작할 수 있습니다. 소셜 미디어 플랫폼에서 귀하의 브랜드에 대한 대화에 참여하고 재미있는 농담을 하여 고객의 기분을 고양시키는 것은 한 가지입니다. 하지만 이용자의 사생활에 관한 정보를 이용자의 동의 없이 영리를 위해 악용하는 것은 완전히 다릅니다.

법을 준수하고 브랜드 윤리를 유지하려면 잠재 고객과 고객이 위치한 지역의 활성 규정을 항상 고려해야 합니다.

요약

AI는 디지털 마케팅의 개인화를 크게 향상시키고 팀의 생산성을 크게 높일 수 있습니다.

프로세스를 자동화하고 AI를 사용하여 복잡한 데이터를 분석하면 모든 것이 더 효율적이고 비즈니스에 개선된 결과를 제공할 것입니다. 이를 통해 마케터는 고객 행동을 더 잘 이해하고 판매 및 전환 이면의 프로세스를 심층적으로 이해할 수 있습니다.

마케팅 운영에 이미 AI 솔루션을 사용하고 있습니까? 의견에서 우리와 공유하십시오!