비즈니스에 AI를 구현하는 방법: 단계별 가이드

AI를 통해 무엇을 달성하고 싶나요? 고객 서비스, 제품 추천, 프로세스 최적화, 사기 탐지 또는 기타 관련 측면을 개선할 수 있습니다.

때에 온다:

• 고객 서비스 개선 , AI를 활용해 고객 문의 및 불만 사항을 처리할 수 있는 챗봇을 만들 수 있습니다. 이러한 챗봇은 자연어를 이해하고 인간과 유사한 방식으로 고객 문의에 응답하도록 프로그래밍될 수 있습니다.
• 매출이 증가하면 AI를 사용하여 고객 데이터를 분석하여 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다. 이 데이터는 특정 고객 부문을 대상으로 하는 개인화된 마케팅 캠페인을 만드는 데 사용될 수 있습니다.
• 공급망 최적화 AI 시스템을 사용하여 수요를 예측하고 재고 수준을 최적화할 수 있습니다. 기업은 과거 판매 데이터와 날씨, 휴일 등의 외부 요인을 분석하여 수요를 정확하게 예측하고 이에 따라 재고 수준을 조정할 수 있습니다.

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2) 적합한 사용 사례 식별

목표를 정의한 후 다음 단계는 적합한 사용 사례를 식별하는 것입니다.

비즈니스 프로세스를 철저히 분석하여 AI를 효과적으로 적용할 수 있는 영역을 식별하세요. 반복적이고 시간이 많이 걸리며 데이터 중심적이거나 복잡한 의사 결정이 필요한 작업을 찾으세요. AI는 마케팅, 재무, HR, 운영 등 다양한 비즈니스 기능에 적용될 수 있습니다.

AI의 몇 가지 잠재적 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 마케팅 - 고객 행동과 선호도를 분석하여 타겟 광고 캠페인을 만듭니다. AI는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 고객 데이터의 패턴을 식별하고 해당 정보를 사용하여 개별 고객에게 마케팅 메시지를 맞춤화할 수 있습니다. 이를 통해 전환율이 높아지고 비즈니스 수익이 증가할 수 있습니다.
• 금융 : AI를 사용하여 시장 동향을 분석하고 향후 성과를 예측할 수 있습니다. 또한 송장 처리 및 계정 조정과 같은 일상적인 재무 작업을 자동화하는 데에도 사용할 수 있습니다.
• HR - 공석에 가장 적합한 후보자를 식별하기 위해 NLP 및 ML을 사용하여 이력서 및 입사 지원서를 분석합니다.

3) 데이터 수집 및 준비

인공지능 도구의 성공 여부는 수신하는 데이터의 품질과 양에 크게 좌우됩니다. 따라서 AI 모델 구축을 시작하기 전에 데이터를 수집하고 준비하는 것이 중요합니다.

데이터는 AI 알고리즘의 연료 역할을 하여 AI 알고리즘이 학습하고, 예측하고, 귀중한 통찰력을 제공할 수 있도록 해줍니다. 마케팅에서 AI 도구를 구현하기 위해 데이터 준비가 필요한 이유는 다음과 같습니다.

• AI 모델 교육: 고객 세분화, 개인화된 추천 또는 예측 분석에 사용되는 AI 모델에는 관련 데이터에 대한 교육이 필요합니다. 마케팅 목표에 맞는 데이터를 수집하고 준비함으로써 AI 모델을 교육하여 대상 고객, 선호도 및 행동을 이해할 수 있습니다.
• 정확성 및 품질: AI 알고리즘은 정확한 고품질 데이터를 사용하여 신뢰할 수 있는 통찰력을 생성하고 정보에 입각한 마케팅 결정을 내립니다. 적절한 데이터 수집 및 준비를 통해 AI 도구는 신뢰할 수 있고 관련성 있는 정보를 수신하여 보다 정확한 예측과 실행 가능한 권장 사항을 얻을 수 있습니다.
• 맞춤화 및 개인화: 모든 비즈니스에는 고유한 마케팅 요구 사항과 고객 프로필이 있습니다. 귀하의 비즈니스와 관련된 데이터를 수집하고 준비함으로써 마케팅 목표에 맞게 AI 도구를 맞춤화하고 고객에게 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
• 데이터 기반 의사 결정: AI 도구는 데이터를 분석하고 마케팅 전략을 추진할 수 있는 통찰력을 제공하도록 설계되었습니다. 적절한 데이터 수집 및 준비가 없으면 AI 도구는 필요한 정보에 액세스할 수 없어 정확한 권장 사항과 통찰력을 제공하는 능력이 저해될 수 있습니다.
• 규정 준수 및 개인 정보 보호: 마케팅용 AI 도구를 구현할 때 데이터 규정 준수 및 개인 정보 보호 규정을 고려하는 것이 중요합니다. 데이터를 적절하게 수집하고 준비하면 GDPR, CCPA 등 관련 법률 및 규정을 준수하여 고객의 개인정보를 보호할 수 있습니다.

마지막으로, 시간이 지남에 따라 AI 모델을 개선하기 위해 데이터를 지속적으로 수집하고 업데이트하는 방법을 고려해야 합니다. 이는 지속적으로 새로운 데이터를 수집하는 프로세스를 설정하거나 기계 학습 알고리즘을 사용하여 자동으로 데이터를 수집하고 레이블을 지정하는 것일 수 있습니다.

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4) AI 팀을 구성하거나 전문가와 협력

리소스와 전문 지식에 따라 내부 AI 팀을 구성하거나 외부 AI 전문가 또는 컨설팅 회사와 협력할 수 있습니다.

AI 컨설팅 회사는 인공지능에 대한 컨설팅 서비스를 제공하고 기업의 AI 기반 솔루션 구현, AI 전략 개발, AI 모델 교육을 지원하는 회사입니다. 회사에는 귀하의 비즈니스 요구 사항을 이해할 수 있는 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 도메인 전문가로 구성된 팀이 있어야 합니다.

• AI 컨설팅 회사와의 파트너십은 AI를 처음 접하는 조직에게 훌륭한 선택이 될 수 있습니다. 이들 회사는 기업이 AI를 구현할 수 있는 영역을 식별하고 특정 요구 사항을 충족하는 맞춤형 솔루션을 구축하도록 돕는 데 특화되어 있습니다. 또한 팀이 기술을 빠르게 익히는 데 도움이 되는 교육과 지원을 제공할 수도 있습니다.
• 보다 손쉬운 접근 방식을 찾고 있다면 AI 플랫폼 제공업체와 파트너십을 맺는 것도 또 다른 아이디어입니다. 이들 회사는 귀하의 필요에 맞게 사용자 정의할 수 있는 사전 구축된 AI 솔루션을 제공합니다. 일반적으로 지속적인 지원과 유지 관리를 제공하므로 기술을 직접 관리하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다.
• 해당 업계의 전문 공급업체와 협력하는 것도 고려해야 할 또 다른 아이디어입니다. 예를 들어, 의료 산업에 종사하는 경우 의료용 AI 기술을 전문으로 하는 공급업체와 파트너십을 맺고 싶을 수 있습니다. 이러한 공급업체는 귀하의 업계를 깊이 이해하고 있으며 귀하의 특정 요구 사항을 해결하는 맞춤형 솔루션을 제공할 수 있습니다.

어떤 옵션을 선택하든 관계없이 조사를 수행하고 입증된 성공 기록을 보유한 파트너를 선택하는 것이 중요합니다. 사례 연구와 고객 사용후기를 찾아 그들의 전문 지식과 경험을 알아보세요.

더 자세히 알아보기: 마케팅 AI(인공 지능)를 시작하는 10가지 쉬운 방법

5) AI 도구 및 기술 선택

이제 사용 사례, 데이터 요구 사항 및 기술 전문 지식을 평가했으므로 비즈니스 요구 사항에 가장 적합한 AI 도구, 프레임워크 및 기술을 선택하세요. 당신이 AI 컨설팅 회사와 협력하고 있다면, 그들은 당신과 함께 일할 것입니다.

다음을 포함하여 비즈니스 문제를 해결하는 데 도움이 되는 다양한 옵션이 있습니다.

카피 라이팅:

• Conversion.ai
• 채팅GPT
• 속담
• 벽옥

복사 편집:

• 문법적으로
• 헤밍웨이

표절 검사기 :

• 독창성AI
• AI 탐지기
• GPTZero

이메일 마케팅:

• 메일침프
• 지속적인 접촉
• 허브스팟
• GetResponse

SEO:

• 셈루쉬
• 아레프스
• 모즈
• 스파이푸
• 롱테일 프로

마케팅:

• 마케토
• 허브스팟
• 획득

소셜 미디어:

• 소셜베이커
• 훗스위트
• 완충기
• 새싹 소셜

디자인 및 이미지 생성:

• 칸바
• 중간 여정
• DALL-E

데이터 분석:

• 구글애널리틱스
• 어도비 분석
• 믹스패널
• 키스메트릭스

CRO(전환율 최적화):

• 최적으로
• 크레이지에그
• 핫자르
• AB 맛있는

매상:

• 세일즈포스 아인슈타인
• HubSpot 영업 허브
• 파이프드라이브

고객 지원:

• Zendesk
• 프레쉬데스크
• 허브스팟 CRM
• 영업
• 기내 통화 장치

HR:

• 근무일
• HireVue
• 움직일 수 있는
• ThriveMap

AI 어시스턴트:

• 빙
• 노션AI
• 음유 시인
• 채팅GPT

AI 기술을 선택할 때 비즈니스의 구체적인 요구 사항을 고려하는 것이 중요합니다.

심층 분석: 마케팅 규모를 확장하고 생산성을 향상시키는 20가지 AI 도구

6) 성과 모니터링 및 평가

몇 가지 AI 도구를 선택하고 비즈니스에 AI를 통합하기 시작했으며 익숙해지면 해당 도구의 성능을 지속적으로 모니터링하여 비즈니스 목표에 미치는 영향을 평가해야 합니다. 사용자로부터 피드백을 수집하고, 핵심 성과 지표(KPI)를 측정하고, AI 성능을 최적화하기 위해 필요한 조정 또는 개선을 수행합니다.

7) 윤리적이고 책임감 있는 AI 보장

AI는 비즈니스 운영을 변화시키고 고객 경험을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 중요한 윤리적, 사회적 고려 사항도 제기합니다. 따라서 AI 방법이 윤리적이고 책임감이 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 여기에는 개인 정보 보호, 편견, 투명성 등의 문제를 고려하고 관련 법률 및 규정을 준수하는 것이 포함됩니다.

8) AI 채택 문화 조성

마지막으로, AI 도구를 최대한 활용하려면 비즈니스 내에서 AI 채택 문화를 조성하는 것이 중요합니다. 이는 AI의 이점과 한계에 대해 직원을 교육하고 훈련하고 실험과 혁신을 장려하며 지원적이고 협력적인 환경을 조성하는 것을 의미합니다.

AI가 계속 발전함에 따라 최신 상태를 유지하고 새로운 트렌드와 기술에 적응하는 것이 경쟁에서 앞서가는 데 핵심이 될 것입니다.

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비즈니스용 AI에 대한 마지막 말

비즈니스에 AI 도구를 구현하는 것은 복잡한 프로세스일 수 있지만, 다음 단계를 따르면 현재로서는 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.

목표 정의, 적절한 사용 사례 식별, 데이터 수집 및 준비, 팀 구성 또는 전문가와의 파트너십, 적절한 도구 선택, 솔루션 구현, 성능 모니터링, 윤리적 AI 보장, 채택 문화 육성을 통해 AI의 힘을 활용할 수 있습니다. AI가 비즈니스의 성장과 혁신을 주도합니다.

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