ChatGPT가 당신의 직업을 훔칠까요? AI 시대에 마케터에게 필요한 8가지 기술

ChatGPT는 많은 어려운 질문에 답할 수 있습니다. (대부분) 연중무휴 이용 가능합니다. 파괴적이며 잠재적으로 최고의 직원이 될 수 있습니다.

이것은 다른 어려운 질문을 제기합니다. AI가 더 잘할 수 있다면 오늘 배우는 기술이 내일이면 쓸모없게 될까요? 챗봇이 마케터, 작가, 개발자의 일자리를 훔칠까요?

로봇이 점령하는 것 같습니다. AI는 이전에 ChatGPT를 Bing에 통합하고 Google이 대화형 AI 서비스인 Bard를 공개하면서 Microsoft와 Google 간의 전투를 다시 시작했습니다.

예, ChatGPT, Bard 및 기타 AI 혁신이 판도를 바꿀 것입니다. 그러나 미래에 업무를 보장하기 위해 구축할 수 있는 AI 기술이 있습니다.

인공 지능(AI)이란 정확히 무엇입니까?

AI를 통해 컴퓨터는 경험을 통해 학습하고 인간과 같은 작업을 완료할 수 있습니다. 컴퓨터는 대규모 데이터 세트를 가져와 데이터 내의 패턴을 파악하고 중요한 작업을 수행할 수 있습니다.

AI는 소리, 얼굴, 감정, 사물을 인식하고, 문제를 해결하고, 언어를 이해하고, 계획을 세우는 능력을 가지고 있습니다. 일부 AI의 핵심에는 목표를 실행하기 위해 사용 가능한 데이터가 주어지면 마음을 바꿀 수 있는 시스템을 만드는 기계 학습 또는 ML이 있습니다.

일반적인 수준에서 AI는 패턴을 학습하고 다양한 작업을 자동화하고, 더 많이 사용할수록 결과가 더 정확해지고, 소비자를 위해 콘텐츠와 프로모션을 개인화하고, 사람과 대화하여 목표 달성을 돕습니다.

ChatGPT, Bard 및 기타 AI 챗봇

AI는 지난 몇 년 동안 엄청난 발전을 이루었고, 기술 발전이 놀랍도록 눈에 띄는 분야 중 하나는 언어 모델입니다.

ChatGPT는 OpenAI에서 만든 챗봇으로 상호 작용하는 AI 기반 언어 모델입니다. 기계 학습을 사용하여 극단적인 수준의 상호 작용으로 사용자의 프롬프트에 응답합니다. 코드를 디버깅하고 짧은 블로그 게시물을 작성하거나 키워드를 분석할 수 있습니다.

챗봇은 후속 질문에 답하고, 부적절하다고 판단되는 요청을 거부하거나 실수를 인정할 수도 있습니다. 주의 개념을 중심으로 개발된 GPT 신경망을 기반으로 합니다.

ChatGPT는 인간 피드백의 강화 학습을 통해 훈련되었습니다. 즉, 인간 AI 트레이너가 챗봇의 응답을 미세 조정하기 위한 조수 역할을 수행했습니다.

반면 Bard는 LaMDA(Language Model for Dialogue Applications)로 구동되는 Google의 챗봇입니다. 온라인 소스에서 정보를 추출하고 ChatGPT와 같이 매우 다양한 프롬프트 유형에 응답할 수 있습니다.

당신의 직업은 AI 기반 챗봇으로부터 안전합니까?

AI는 개발자와 콘텐츠 작성자가 작업을 더 잘 수행하도록 도울 수 있기 때문에 작업 해결 능력이 유난히 좋은 경우 걱정스러운 생각이 나타날 수 있습니다. 당신의 직업은 실제로 AI로 대체될 수 있습니까?

이 두 AI 챗봇은 모든 프롬프트에 대해 사람의 입력이 필요합니다. 그들은 제품 설명에서 간단한 코드에 이르기까지 일부 일상적인 작업을 중복시킬 수 있지만 더 복잡하고 전략적인 수준에서는 여전히 사람이 필요합니다.

현재 챗봇은 인간이 생성한 콘텐츠의 창의성, 연결 및 공감을 달성할 수 없으며 대신 일상적인 작업을 잘 수행할 수 있습니다.

마케팅 담당자가 AI를 사용하는 방법

마케팅 분야에서 AI를 사용하는 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

Billiger.de

Billiger.de는 22,500개의 전자 상거래에서 가격을 분석하는 독일 가격 비교 플랫폼입니다. AI를 사용하여 1년에 100,000개 이상의 제품에 대한 제품 설명을 생성하며 프로그래밍 방식으로 수행합니다.

AI 기반 콘텐츠 생성을 통해 회사는 SEO 성능 향상을 목표로 제품 설명, 메타 설명 및 메타 제목을 자동화합니다.

또한 AI 콘텐츠 플랫폼에서 중앙 집중식으로 콘텐츠를 업데이트한 다음 사이트의 각 개별 페이지에 대한 모든 변경 사항을 롤아웃합니다.

이 자동화된 콘텐츠 생성을 통해 Billiger.de는 Google Visibility Index를 13에서 95로 증가시켜 한 달에 수십만 명의 방문자를 확보할 수 있었습니다.

스텔라앤닷

Stella & Dot은 여성이 비즈니스를 시작할 수 있도록 지원합니다. 주얼리를 판매하려는 여성, 온라인 구매를 원하는 여성, 세일 이벤트를 주최하는 여성 등 세 가지 유형의 여성을 대상으로 합니다.

Intellimize의 CEO인 Guy Yalif에 따르면 회사는 이 세 명의 관객을 위해 성능을 최적화하기를 원했습니다. 그들은 AI를 사용하여 쇼핑백과 제품 상세 페이지를 포함하여 페이지의 700개 이상의 버전을 실행하여 각 고객에게 적합한 페이지를 확인했습니다.

그들은 감정적으로 호소력 있는 언어를 포함하도록 장바구니 페이지의 헤드라인을 변경하면 장바구니에서 결제까지 52% 상승에 기여한다고 판단했습니다.

또한 방문자가 제품 사진을 볼 때 클릭 유도문안이 화면에 계속 표시되도록 하여 카트에 항목을 추가하는 비율이 8% 증가했습니다.

전반적인 참여를 유도하기 위해 Stella & Dot은 사이트 전체 배너에서 헤드라인 텍스트의 25가지 버전을 테스트했으며 헤드라인이 참여를 400% 이상 높이는 데 기여한다는 사실을 발견했습니다.

HR GO

HR 채용 회사인 HR GO는 AI 기반 전환 최적화 기술인 Sentient Ascend를 사용하여 사이트에서 1,080개의 디자인을 테스트했습니다.

Sentient Technologies의 마케팅 부사장 Jeremy Miller에 따르면 전환율이 153% 이상 증가했습니다.

포스트 AI 취업 시장에서 살아남기

AI는 엄청난 차이를 만들 수 있으며 우리는 이제 시작일 뿐입니다.

2021년 전 세계 AI 시장의 매출은 미화 3,275억 달러였으며 2024년에는 약 5,540억 달러에 도달하고 2030년에는 1조 5,910억 달러로 뛰어오를 것으로 예상됩니다.

Salesforce의 2022년 마케팅 현황 보고서에 따르면 마케팅 리더의 68%가 완전히 정의된 AI 전략을 가지고 있습니다. 성과가 좋은 마케터의 74%는 예측 리드 스코어링 및 제품 추천을 위해 AI를 사용합니다.

따라서 마케터가 이러한 작업을 완료할 필요가 없다면 남은 것은 무엇입니까? AI와 경쟁할 수 있을까? 끊임없이 변화하는 이 환경에 어떻게 적응할까요? 현재와 ​​미래의 역할을 확보하기 위해 어떤 기술에 집중해야 합니까?

AI 기술 세트를 구축하는 방법

AI가 당신을 대신한다고 걱정할 필요가 없습니다. 대신 AI가 가지고있지 않은기술과 수행할 수 없는작업을 개선해야 합니다.

Photoshop이 예술가를 대체하지 않았고 Word가 작가를 대체하지 않았으며 Excel이 수학자를 대체하지 않았듯이 AI 지원 도구는 사람을 대체하지 않고 지루하고 반복적인 기능을 대신할 것입니다.

그것은 사람들의 필요성을 제거하기보다는 사람들이 하는 일을 증가시킬 것입니다.

짐 스턴

이 새로운 AI 시대를 따라갈 수 있는지 확인하고 싶습니까? 그런 다음 다음을 수행합니다.

1. 소프트 스킬을 연마하세요. 여기에는 고객 및 고객과의 관계를 심화할 수 있도록 감성 지능 및 커뮤니케이션 기술이 포함됩니다.
2. 질적 연구를 통해 고객을 이해하십시오.
3. 수학과 분석을 향해 가십시오. 부끄러워하지 마십시오. 그러면 AI가 제공하는 결과를 볼 때 데이터로 무엇을 해야 하는지 알 수 있습니다.
4. 잠재 고객이 좋아할 콘텐츠(글, 동영상, 오디오 등)를 만들고 판매 퍼널로 유도할 수 있습니다.
5. AI는 개인 정보에 눈이 멀고 소비자는 개인 정보 보호에 점점 더 관심을 가지므로 개인 정보 보호 문제를 평가하고 처리하십시오.
6. AI가 모든 비즈니스 기능을 제공하는 방법을 살펴보고 그것이 어떻게 적합할 것인지에 대한 더 큰 그림을 형성하십시오.
7. AI는 당신을 위해 그렇게 할 수 없기 때문에 AI의 도움으로 비즈니스 결론을 내리십시오.
8. AI를 사용하여 비즈니스를 발전시키고 성장시킬 수 있는 새로운 방법에 대해 생각해 보십시오. 비즈니스를 강화할 새로운 애플리케이션은 무엇입니까?

이러한 각 기술과 AI 시대에 이러한 기술을 어떻게 사용할 것인지 자세히 살펴보겠습니다.

1. 소프트 스킬 개선

AI는 엄청나게 큰 데이터 세트를 가져와 인간이 할 수 있는 것보다 더 잘 분석할 수 있습니다.

가치 있는 예측을 제시하고 특정 작업에서 일반 마케터보다 더 효율적이 될 수 있습니다. 하지만 고객과 개인적으로 연결하거나 고객의 감정을 해석할 수는 없습니다. 그리고 그것은 마케팅의 모든 부분에서 큰 부분을 차지하지 않습니까?

CalibreMind의 CEO인 Raviv Turner는 다음과 같이 말했습니다.

소프트 스킬이 없으면 세상의 모든 기술이 마케터로서 도움이 되지 않을 것입니다.

여기에는 공감, 커뮤니케이션, 책임, 그리고 고객을 이해하는 것뿐만 아니라 마케팅을 비용 센터와 수익 센터로 보는 경우가 많은 C-suite에 마케팅을 전달하고 설명하는 데 필요한 창의적인 사고방식이 포함됩니다.

라비브 터너

브랜드 전략가인 레베카 호란은 인간적 요소 때문에 기술이 발전하더라도 마케터는 항상 필요하다고 말한다.

자동화/AI와 인간 연결 사이의 격차를 해소하기 위해 그 어느 때보다 필요할 수 있습니다.

훌륭한 브랜드는 효능뿐만 아니라 소비자와의 연결을 기반으로 구축됩니다.

우리는 우리가 누구인지, 우리가 되고자 하는 사람을 대표하는 브랜드와 가장 열정적으로 협력합니다.

그 연결은 때때로 모호하고 정확히 파악하기 어렵지만 거의 항상 감정에서 시작됩니다. 나는 브랜드와 구매자 사이의 유대를 구축하는 데 여전히 사람이 필요하다고 생각합니다.

레베카 호란

세분화, 자동화, 데이터 및 분석을 수행하는 방법을 배우고 이를 고객 중심적 사고 방식과 결합하는 것과 마찬가지로 커뮤니케이션 기술을 강화하는 것이 핵심이라고 Turner는 말합니다. "기계는 성공적인 마케터가 소유한 공감, 호기심, 개인 커뮤니케이션과 같은 소프트 스킬을 제공할 수 없습니다."

2. 정성적 연구를 통한 고객 이해

AI는 고객을 이해하는 방법의 일부가 될 수 있습니다.

예를 들어 AI를 사용하여 헤드라인, 제품 페이지 및 장바구니 경험을 포함하여 고객이 웹 사이트의 다양한 부분과 상호 작용하는 방식에 대한 수많은 데이터를 수집할 수 있습니다. 영업 팀과 고객 또는 고객 서비스 담당자와 고객 간의 수천 건의 통화에 대한 데이터를 수집하고 그들이 가진 문제점을 확인할 수 있습니다.

AI는 고객이 판매 유입경로의 다양한 지점을 통과하는 방법과 그 과정에서 어떤 상호 작용을 하는지 보여줄 수 있습니다.

그러나 AI와 원시 데이터만으로는 고객을 이해하는 데 도움이 되지 않습니다. 제공되는 데이터를 살펴본 다음 테스트할 요소와 전략을 결정해야 합니다.

Yalif는 AI가 아무리 발전하더라도 마케팅 담당자는 고객을 이해하기 위해 노력해야 한다고 말합니다.

고객과 이야기하고 고객의 요구 사항을 연구하는 데 시간을 보내십시오. 고객과 잠재 고객의 입장에서 걸을 기회를 찾으십시오. 귀하의 브랜드, 제품 및 웹 사이트에서 경험한 것을 경험하십시오. 고객이 잠재 고객에서 관심 있는 구매자, 고객, 반복 고객으로 이동하는 것이 어떤 것인지 생각해 보십시오.

가이 얄리프

3. 분석, 코딩 및 수학으로 속도를 높이십시오.

AI는 패턴 식별에 탁월하며 결국 오늘날의 모든 어려운 기술을 수행할 수 있습니다. 그러나 마케팅 담당자는 비즈니스를 추진하기 위해 데이터를 사용하는 방법을 알아내야 합니다.

Turner에 따르면 데이터와 기술에 대한 호기심을 유지해야 합니다. 즉, 마케팅 포럼에 가서 코드 샘플과 비디오 자습서를 살펴보는 것입니다.

"온라인 과정을 사용하여 기계 학습의 기본을 배우는 것은 상당히 쉽습니다."라고 그는 말합니다. "마케터가 머신 러닝이 작동하는 방식이나 성공하는 데 필요한 데이터에 대한 기본적인 이해조차 없기 때문에 예측 마케팅 도구로 실패하는 것을 봅니다."

또한 데이터를 검토한 후 주요 비즈니스 결정을 내릴 수 있도록 수학에 탁월해야 합니다.

전 IBM 수석 엔지니어이자 AI 마케팅 기술 스타트업인 Converseon 및 SoloSegment의 선임 전략가인 Mike Moran에 따르면 “수학을 피해서 마케팅 직업에 뛰어든다면 그것은 실수일 가능성이 높습니다. 직접 수치를 수집하거나 계산하는 사람이 아니더라도 적어도 데이터를 기반으로 의사결정을 내리는 데 익숙해져야 합니다.”

4. 청중을 위한 흥미로운 콘텐츠 만들기

오늘날 콘텐츠 마케팅은 매우 중요합니다. 마케터의 60%가 하루에 적어도 하나의 콘텐츠를 게시하고 있습니다. 기존 마케팅보다 비용이 62% 저렴하고 약 3배 더 많은 리드를 생성할 수 있기 때문에 그 가치가 입증되었습니다.

앞으로도 콘텐츠 마케팅은 계속해서 중요해질 것입니다. 2026년까지 전 세계 콘텐츠 마케팅 지출은 2021년 660억 달러에서 1,370억 달러에 이를 것입니다.

AI는 콘텐츠 마케팅과 함께 일할 것입니다. 콘텐츠를 둘러싼 개인화된 유료 광고를 제공하고 콘텐츠 자체를 작성하고 선별할 수도 있습니다. 그러나 실제 작성자가 블로그 게시물에서 하는 것과 같은 방식으로 고객을 즐겁게 하고, 정보를 제공하고, 연결할 수는 없습니다.

Solodev 및 DigitalUs의 디지털 마케팅 이사인 Wes Marsh는 2025년, 2030년 및 그 이후에도 마케팅 담당자는 여전히 콘텐츠를 잘 활용하는 방법을 알아야 한다고 말합니다.

콘텐츠가 왕이다(Content is king)는 수십 년 동안 존재해 온 모토이지만 곧 사라지지는 않을 것입니다. 고유한 잠재 고객을 위한 관련 콘텐츠를 만드는 기능은 밀레니엄 초기와 마찬가지로 내년에도 중요할 것입니다.

웨스 마쉬

5. 윤리적 문제 이해

AI는 고도로 "지능적"일 수 있으며 엄청난 양의 소비자 데이터를 수집할 수 있지만 양심이 없습니다. 마케팅 담당자가 GDPR을 경험한 것처럼 윤리적 문제가 앞으로 나아가는 데 핵심이 될 것입니다.

마케팅 담당자는 소비자 데이터를 보호하고 고객을 편안하게 만드는 방법을 전달할 수 있어야 합니다.

개인 정보 보호 및 자동화 문제를 탐색할 때 윤리적 고려 사항도 가장 중요합니다. 이것은 이전에 미지의 바다에서 마케팅 산업에서 특정 윤리적 이해와 도덕적 나침반을 요구할 것입니다.

코트니 헤르다

6. 큰 그림을 보라

AI는 성공적인 마케팅 회사 운영의 한 부분일 뿐입니다. 마케터는 또한 모든 조사 결과를 하나로 묶어 전체 그림에 어떻게 부합하는지 확인해야 합니다.

Marsh는 "데이터 사냥개는 숫자를 계산하는 것뿐만 아니라 기업이 결과를 개선하기 위해 활용할 수 있는 주요 추세, 사상자 및 관계를 식별함으로써 최고의 가치를 창출할 수 있는 사람들입니다."라고 말합니다.

Marsh에 따르면 MarTech 스택의 도구 수를 AI 및 ML과 결합하면 마케팅을 더 잘할 수 있습니다. "그러나 다양한 마케팅 활동이 서로 어떻게 영향을 미치고 전반적인 결과에 어떤 영향을 미치는지 확인할 수 있는 것은 여전히 ​​상대적으로 드문 기술이며 엄청난 가치가 있습니다."

7. 분석적 사고 기술을 연마하세요.

모란은 AI가 캠페인 검토, 저성과자 찾기, 마케팅 부문 분석, 타겟팅 대상 선정 등의 작업에서 인간보다 뛰어난 성과를 낼 것이라고 말했습니다. 그러나 그것은 당신을 위해 비즈니스 결론에 올 수 없습니다.

대신 해야 할 일은 기계가 이러한 작업을 당신보다 더 빠르고 더 잘 수행할 수 있기 때문에 당신을 결론으로 ​​이끄는 생각을 체계화하는 것입니다.

대신 올바른 팀을 구성하고, 새로운 아이디어를 생각하고, 더 좋고 간단한 마케팅 메시지를 제시하는 것에 대한 더 높은 수준의 사고를 목표로 해야 합니다.

AI는 작업을 자동화하는 것이 아니라 작업을 자동화합니다. 따라서 자동화하기 어려운 더 많은 작업으로 작업을 채우십시오.

마이크 모란

8. 성장 사고방식 채택

AI는 AI를 사용하여 비즈니스를 추진하는 새로운 방법을 제안할 수 없습니다. 비즈니스 요구에 맞게 활용하는 방법에 대해 창의적으로 생각할 수 있는 사람은 귀하뿐입니다.

"성장 사고방식을 갖는다는 것은 시간이 지남에 따라 지속적으로 배우고 개선함으로써 기술과 가치를 향상시킬 수 있다고 믿는 것을 의미합니다."라고 Yalif는 말합니다.

이것은 일반적으로 호기심을 키우고 지속적으로 테스트하고, 배우고, 반복하는 것을 의미합니다. 이 논의의 맥락에서 성장 사고방식은 새로운 기술을 개발하여 AI를 더 잘 활용하여 기계적인 작업을 수행하는 동시에 더 많은 것을 생각하고 회사에 더 나은 결과를 제공할 수 있음을 의미할 수 있습니다.

가이 얄리프

이메일 및 광고 캠페인을 수동으로 미세 조정하고 다양한 전략을 지속적으로 테스트하고 수많은 플랫폼을 사용하여 분석을 실행하는 대신 마케터는 이 새로운 환경에서 기존 방식을 고수해야 합니다.

Miller는 “전문가를 위한 마케팅의 미래는 과거의 마케팅과 매우 유사할 것으로 예상합니다. [즉] 다양한 분석 도구, DSP 및 마케팅 자동화 플랫폼을 활용하는 데 소요되는 시간이 줄어들고 전략 및 계획, 아이디어 구상 및 창의성에 더 많은 시간이 소요됩니다.

결론

무엇보다 AI를 사랑하고 함께 일하는 방법을 배우십시오. 여기에 머물고 도움을 주기 위해 여기에 있습니다. 귀하와 귀하의 마케팅 활동을 보완할 수 있는 방법을 알아보십시오.

현재 노력을 강화하고 마케팅 비용을 증폭할 수 있는 방법을 결정하십시오. AI와 인간의 기술을 결합하면 환상적인 결과를 달성하고 수익을 높일 수 있습니다.