마케팅에 AI를 사용하는 추세: 2023~2024년

게시 됨: 2023-09-29

중소기업부터 대기업까지 어떤 AI 기반 도구와 디지털 마케팅 기법을 고려해야 합니까?

저는 운 좋게도 25년 넘게 디지털 마케팅 분야에 종사해 왔습니다. 최근 AI가 제시하는 기회는 자연 검색부터 웹사이트, 이메일 마케팅까지 모든 것이 비슷하게 큰 기회로 보였던 초기부터 지금까지 본 것 중 가장 흥미로운 발전입니다.

AI 구현에 의한 마케팅을 위한 기술에서 발표된 AI 발전에 대한 이러한 예측 범위는 우리가 AI 채택의 비교적 초기 단계에 있으며 최근 ChatGPT의 급속한 채택으로 암시된 것처럼 아직 가장 큰 발전이 이루어지지 않았음을 강조합니다.

이 게시물에서는 소규모부터 대규모까지 모든 비즈니스에 열려 있는 AI의 실제 적용 및 고려해야 할 도구의 동향을 요약하겠습니다. 우리가 다룰 AI의 가장 인기 있는 마케팅 애플리케이션과 트렌드 중 일부는 다음 5가지 범주에 속합니다.

  1. 생성 AI
  2. 자율 AI
  3. 인과 AI
  4. 이야기 잘하는
  5. 예측 분석

각 기술에 대해 마케팅에 어떻게 사용될 수 있는지 살펴보고 고려해야 할 최고의 무료 및 유료 도구를 추천해 드리겠습니다. 기술과 도구 외에도 마지막 섹션에서는 거버넌스 및 관리 문제, 즉 AI 사용을 개선하기 위해 기업이 취해야 할 조치에 대해서도 검토하겠습니다.

최신 AI 기술에 대한 Gartner Hype Cycle에 따르면 생성적 AI는 현재 관심의 정점에 있습니다. 이는 이론적으로 곧 '환멸의 골짜기'에 들어갈 것임을 의미하며, 이에 대한 증거는 고급 사용자가 법적 및 윤리적 문제로 인한 새로운 제한 사항에 대해 불평하는 r/ChatGPT와 같은 하위 레딧의 댓글입니다. 또한 Jasper 및 Writesonic과 같은 특정 유료 마케팅 솔루션의 인기가 높아지면서 이 카테고리가 여전히 '상승 중'임을 시사하는 다른 '개인화 AI' 경쟁사에 대한 권장 사항도 있습니다.

물론 마케팅에 AI를 적용하는 것은 새로운 것이 아닙니다. 2017년에 우리는 마케팅 분야의 인공 지능(AI) 사용 사례를 공유했습니다.

우리의 시각적 자료는 마케팅을 위한 기계 학습 및 AI를 위한 다양한 애플리케이션을 보여 주며, 모두 현재 배치될 수 있습니다.

어떤 기술도 투기적이거나 곧 출시될 예정이 아니며, 이는 이미 많은 성공적인 회사에서 활용하고 있는 현재의 마케팅 기법입니다.) 고객 라이프사이클 전반에 걸쳐

AI의 최신 동향을 검토하기 시작하기에 좋은 곳은 '상승 중' 카테고리 이후 최신 Gartner Hype Cycles입니다.

신흥 기술에 대한 Gartner Hype Cycle, 2023

1. 생성적 AI

프롬프트에서 텍스트, 시각적 및 비디오 콘텐츠를 생성하는 생성 AI의 개발로 인해 올해 ChatGPT에 많은 새로운 기능이 도입되었습니다. 이번 주에만 ChatGPT가 오디오 프롬프트를 듣고 응답하고 시각적인 내용을 읽을 수 있다고 발표되었습니다. E 통합, 영상 제작. 텍스트에서 더욱 풍부한 콘텐츠로의 이동은 이 카테고리의 추세 중 일부이며, Synthesia와 같은 도구를 통해 인간과 같은 아바타가 전달하는 비디오를 제작할 수도 있습니다.

올해에는 Generative AI에 막대한 투자가 이루어졌습니다. Microsoft의 투자와 OpenAI와의 협력이 그 대표적인 예입니다. Amazon이 최근 Claude의 개발자인 Anthropic에 40억 달러를 투자했기 때문에 우리는 Claude의 Amazon 리브랜딩 버전이 앞으로 몇 년 동안 좋은 성적을 거둘 것으로 기대할 수 있습니다.

Gen AI의 또 다른 추세는 현재 OpenAI가 제공하는 2021년보다 더 많은 주제 정보로 작업할 수 있는 대형 언어 모델에 대한 더 정기적인 업데이트를 기대할 수 있다는 것입니다. OpenAI는 아직 이 문제를 해결하지 못한 것 같지만 Google은 해결한 것 같습니다. Bard에게 2023년 디지털 마케팅의 주요 발전에 대한 요약을 요청하면 제대로 작동합니다. 놓쳤을 수 있는 내용을 확인하는 데 좋습니다. 2024년 마케팅 내 AI 동향에 대해 질문할 수도 있지만, 인간만큼 추론할 수 없기 때문에 이 기사에 비해 결과는 일반적입니다.

또한 Google의 새로운 SGE(검색 생성 경험) 출시로 2024년에 발생할 것으로 예상되는 Generative AI가 출시될 때 Generative AI의 사용이 극적으로 증가할 것으로 예상할 수 있습니다. 이는 Google 사용자에게 Bing AI와 같은 AI 대화 응답을 제공할 것입니다. 현재 미국, 인도, 일본에서 테스트 중이며 Google이 광고를 통해 유용성과 수익 창출의 균형을 맞추기 위해 많은 변경 사항을 테스트하고 있지만 2024년에 출시될 것으로 보입니다. Eli Schwartz와 같은 일부 SEO는 사이트 클릭으로 인한 SEO 종말을 예측하고 있습니다. SERP의 AI가 사용자의 쿼리에 응답하면 거부됩니다.

마지막으로 Generative AI의 또 다른 추세는 Inflection의 Pi(전 Google Deepmind 개발자 Mustafa Suleyman(CEO)가 설립)에서 설명합니다. 2023년 Inflection AI는 현재 투자자, Microsoft 및 NVIDIA가 주도하는 13억 달러의 자금 조달을 발표했습니다.

개인용 AI로 청구되는 이 AI는 현재 음성 지원이 가능한 ChatGPT보다 사용자 친화적인 대화 스타일을 갖고 있으며 일부는 영화 '그녀'의 AI와 비교하기도 했습니다. AI가 문제를 해결하기 위한 단계로 안내하는 진정한 대화를 제공한다는 점에서 저에게는 인상적입니다. 이를 최대한 활용하기 위해 지능적인 프롬프트로 이끌어야 하는 ChatGPT와 비교해 보세요.

2. 자율 AI 에이전트

Autonomous AI 에이전트의 미래는 AutoGPT가 출시된 2023년에 강조되었습니다. 비록 이에 대한 피상적인 논평의 대부분이 그렇게 암시하고 있지만 이것은 공식 OpenAI 릴리스가 아니라는 점에 유의하십시오. 오히려 API를 통해 ChatGPT 주위에 코딩 '래퍼'를 추가하는 한 개발자의 영리한 혁신이 필요합니다. 따라서 GitHub 코드 저장소에서 수동으로 설치한 개발자만 사용할 수 있습니다. 그러나 이 앱은 많은 개발자의 잠재력을 끌어내며 Github에서 가장 인기 있는 다운로드가 되었습니다.

Microsoft Jarvis는 자율 에이전트의 잠재력을 보여주는 또 다른 예입니다. AutoGPT와 마찬가지로 개발자가 코드를 다운로드해야만 설정할 수 있으며 아직 서비스가 아닙니다. Microsoft Jarvis/HuggingGPT를 설정하고 사용하는 방법에 대한 이 문서에서는 이 시각적 개체를 통한 접근 방식을 보여줍니다.

따라서 AutoGPT와 Jarvis는 API를 사용하여 다른 웹 서비스에 연결하고 제어할 수 있으며 웹 검색, 웹 양식, API 상호 작용과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. AutoGPT는 원하는 목표를 달성하는 데 필요한 프롬프트를 자체 생성하여 작동합니다. 목표를 하위 작업으로 나누어 각 하위 작업에 대한 프롬프트를 생성함으로써 이를 수행합니다. 그런 다음 프롬프트를 실행하고 데이터를 수집하여 프롬프트와 출력을 구체화하거나 검증합니다. 그런 다음 애플리케이션은 작업과 최상위 목표를 완료할 때까지 반복합니다.

마케팅 담당자에게 AutoGPT의 영향은 X에서 Y까지의 가장 저렴한 항공편과 같이 주제를 연구하고 제품을 선택하고 구매하는 작업을 설정할 수 있는 자율 봇과 같이 AI가 미래에 무엇을 제공할 것인지 보여주는 데 더 큽니다. 실제로 Paul Smith와 저는 2001년 Digital Marketing Excellence의 첫 번째 판에서 미래의 선택 사항으로 이에 대해 썼습니다. 제가 보기에는 널리 채택되려면 아직 몇 년이 더 남았습니다.

AutoGPT와 Microsoft Jarvis는 자율 AI 에이전트의 이러한 기능을 강조합니다. 그것은 할 수 있습니다 :

  • 목표를 달성하기 위해 일련의 단계를 수행합니다.
  • 프롬프트에 따라 일련의 작업 연결
  • 이전 프롬프트의 결과를 기반으로 결정을 내립니다.

자율 AI의 보다 일반적인 응용 분야는 자율 주행 자동차와 로봇 자동화입니다.

3. 인과 ​​AI

인과 AI(Causal AI)는 Gartner가 식별한 AI의 또 다른 범주입니다. 2023 Gartner Hype Cycle의 인공 지능의 새로운 소식을 참조하세요.

Causal AI는 더욱 인간과 유사한 지능을 보유하고 분석 및 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 그 목표는 마케팅 노력과 결과 사이의 인과 관계를 밝히는 것입니다. 위의 기사에서는 답변할 수 있는 질문 유형의 예를 제공합니다. 그룹 B 전체가 아닌 그룹 A만 타겟팅했다면 어떻게 될까요? Instagram 대신 TikTok에 20,000달러를 추가로 지출하면 어떻게 될까요? 그러면 얼마나 많은 추가 전환이 발생합니까? 즉, 예측 정확도를 뛰어넘어 마케팅 비용 증분에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

혁신적인 기술로서 이 분야에는 경쟁자가 거의 없습니다. 하나는 보험 회사의 유지 동인에 대한 사례 연구에서 볼 수 있듯이 행동 동인을 이해하여 의사 결정을 지원하는 Causal Lens입니다.

4. 대화형 AI

AI의 마지막 두 가지 주요 범주에 대해서는 Gartner에 따르면 신흥 AI로 기능하지 않는 보다 확립된 AI 마케팅 기능으로 돌아갑니다.

대화형 AI는 AI가 두 가지 유형의 직접적인 고객 상호 작용을 지원하는 곳입니다.

  • 웹 문의 양식을 통해 전송되는 고객 중심의 인바운드 고객 문의
  • 홍보 및 참여를 위한 이메일 환영 및 육성 시퀀스와 같은 회사 중심의 아웃바운드 커뮤니케이션

이 분야 공급업체 간의 주요 발전은 솔루션이 이제 엄격한 템플릿을 기반으로 하기보다는 고객 문의 프롬프트를 기반으로 하고 관련 비즈니스 질문에 맞춰 조정되는 보다 관련성 높은 응답을 제공하는 Generative AI와 관련이 있습니다. 자율 에이전트는 점점 더 간단한 질문을 대체할 것이지만 여전히 인간의 감독이 대부분 필요합니다.

이 부문의 공급업체에는 당사가 사용하는 Intercom, 인바운드 및 아웃바운드 기능을 제공하는 Drift, 인바운드 통신에 더 중점을 두는 Genesys 및 Zendesk와 같은 서비스가 포함됩니다.

5. 예측 분석

마지막으로 예측 분석을 다루겠습니다. 비즈니스 인텔리전스 팀이 있는 대기업에서 예측 분석은 다음을 포함하여 마케팅 전반에 걸쳐 수많은 애플리케이션을 갖춘 가장 오랫동안 확립된 기술 중 하나이기 때문입니다.

  1. 고객 세분화: 예측 분석은 인구 통계, 행동, 평생 가치, 구매 내역 등 다양한 속성을 기반으로 고객을 분류하는 데 사용됩니다.
  2. 리드 점수 매기기: 예측 분석은 과거 데이터를 분석하고 패턴을 식별함으로써 리드에 점수를 할당하여 고객으로 전환될 가능성을 나타낼 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 및 영업팀은 잠재성이 높은 리드에 대한 노력의 우선순위를 정하여 보다 효율적인 리드 관리를 수행할 수 있습니다.
  3. 이탈 예측: 예측 모델은 고객의 행동과 상호 작용을 기반으로 이탈(이탈) 위험에 처한 고객을 예측합니다. 마케팅 담당자는 고객 이탈을 줄이기 위해 유지 전략을 구현할 수 있습니다.
  4. 개인화 및 추천 엔진: 전자상거래 및 콘텐츠 플랫폼은 예측 알고리즘을 사용하여 사용자의 과거 행동 및 선호도를 기반으로 제품, 서비스 또는 콘텐츠를 제안합니다. 이를 통해 사용자 경험이 향상되고 판매 또는 참여가 촉진됩니다.
  5. 마케팅 캠페인 최적화: 예측 분석은 가장 높은 전환율을 얻을 가능성이 가장 높은 채널, 메시지 및 타이밍을 예측하여 마케팅 캠페인을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 활동의 투자 수익(ROI)이 극대화됩니다.

이러한 모든 응용 프로그램은 계속 유지되지만 Causal 및 Generative AI와 같이 우리가 검토한 다른 유형의 AI 혁신에 의해 지원됩니다.

AI 및 거버넌스 관리 동향

기업은 AI의 기회를 검토하고 있지만 단점도 관리해야 합니다. AI 구현은 중소기업을 위한 청사진인 AI 지원 조직에 대한 기사에서 관리해야 할 AI의 부정적인 요소를 식별합니다.

  • 직업 대체 . 반복적인 분석 및 기계 작업을 수행하는 작업자는 자동화를 통해 일자리를 잃게 됩니다.
  • 데이터 개인정보 보호 . 계속 증가하는 데이터 세트를 수집, 처리 및 보호하는 데 대한 우려는 지능적으로 관리하지 않을 경우 고객 신뢰를 약화시킬 수 있는 동의, 투명성 및 오용에 대한 우려를 불러일으킵니다.
  • 디지털 윤리 . 자동화된 시스템이 사람들의 삶에 영향을 미치기 때문에 윤리적 프레임워크를 적극적으로 개발하려면 투명성과 책임성의 원칙을 따라야 합니다.
  • 보안 위험 . AI 및 상호 연결된 시스템에 대한 의존도 증가는 시스템을 의미합니다.
    보안을 고려해야 합니다.

마케팅 커뮤니케이션을 위한 AI 정책

특히 Generative AI가 미친 영향을 고려할 때 더 많은 조직이 발전하는 것이 주요 추세라고 생각하므로 이에 대한 별도의 섹션이 있습니다.

이 팟캐스트에서 Implement AI는 다음 유형의 비즈니스에 대한 과제를 관리하는 방법을 요약한 AI 정책에 대한 추가 권장 사항을 검토합니다.

대규모 기업의 경우:

  • 조직 전반에 걸쳐 AI 시스템의 윤리, 데이터 개인 정보 보호, 보안 및 설명 가능성에 대한 지침을 제공하는 AI 정책 프레임워크를 만듭니다.
  • AI 정책 및 전략을 관리하고 지속적으로 검토하기 위해 다기능 리더로 AI 위원회를 구성합니다.
  • 직원들에게 새로운 도구를 책임감 있게 사용하고 워크플로를 최적화하는 방법에 대한 포괄적인 AI 교육을 제공합니다.
  • AI 전략과 로드맵을 소유하고 추진할 최고 AI 책임자를 임명하세요.
  • 신뢰와 인재를 유지하기 위해 AI 계획에 고객 및 직원과 같은 이해관계자를 참여시킵니다.

중소기업의 경우:

  • AI 채택에 맞춰 비즈니스 목표를 조정하기 시작하려면 기본적인 경우에도 AI 정책 초안을 작성하세요.
  • 전략을 추진하기 위해 파트타임으로 일하더라도 고위 리더에게 AI 책임을 할당하세요.
  • AI 시스템에 필요한 고객 데이터 처리 및 보안 관행을 평가합니다.
  • 더 빠른 작업 완료를 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있는 AI 기회 탐색
  • 불확실성을 완화하고 비전에 맞춰 AI 계획을 직원과 함께 투명하게 공개합니다.