마케팅 자동화 사용에 대한 주요 컨설턴트의 의견

마케팅에서 AI는 고객 데이터, 기계 학습, 자동화 및 기타 계산 개념을 사용하여 소비자의 행동을 예측하는 것을 의미합니다. 마케터는 소비자를 쉽게 분류하고 데이터를 추가로 분류하여 청중을 위한 맞춤형 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

AI는 기업이 적절한 잠재 고객을 대상으로 하는 마케팅 분석 기술을 만들 수 있도록 지원합니다. 또한 디지털 마케터가 적시에 올바른 채널에서 올바른 콘텐츠를 소비자에게 제공하는 데 도움이 됩니다.

Deloitte, McKinsey, PwC, Accenture, Bain and Company, EY 및 Boston Consulting Group과 같은 다양한 주요 컨설턴트는 마케팅에서 인공 지능 및 자동화의 역할을 식별하기 위해 노력하고 있습니다.

마케팅에서의 자동화 사용에 대한 연구를 살펴보겠습니다.

딜로이트: “마케팅은 AI와 자동화 혁명을 겪고 있습니다.”

Deloitte의 CMO Survey Report 2020에 따르면 AI 및 기계 학습 구현은 COVID-19의 발병으로 인해 지난 설문 조사의 7점 만점에 2.4점에서 2.1점으로 둔화되었습니다. 전 세계적으로 조직과 마케팅 리더는 살아남기 위해 기존 전략과 전술을 전환하고 있습니다.

그러나 추정에 따르면 AI 및 머신 러닝의 구현은 3년 후에 3.5로 성장할 것으로 보입니다. 마케팅 전략에 대한 블록체인의 현재 효과는 1.4로 유지되었으며 예상되는 영향은 2.3에서 1.9로 감소했습니다.

Deloitte는 전 세계 80명 이상의 주제 전문가와 인터뷰를 진행했습니다. 그것은 사회적으로 그리고 인간을 의식하는 기업을 계속 발전시키기 위해 모든 기업이 앞으로 집중해야 할 7가지 핵심 트렌드를 식별했습니다.

이 7가지 추세는 다음과 같습니다.

• 목적: 목적을 가지고 이끌고 목적을 중심으로 구축하여 소비자의 삶에서 지속적인 충성도, 일관성 및 관련성을 달성합니다.
• 인간 경험: AI 및 자동화를 사용하여 인간 경험을 생성하기 위해 데이터 수집, 저장 및 분석을 가능하게 합니다.
• 퓨전(Fusion): 클라우드 데이터 스토리지 및 연결된 기술을 사용하여 수많은 인터랙티브 플랫폼과 퓨전으로 이어지는 업계를 결합하여 고객 요구 사항을 해결합니다.
• 신뢰: 외부 및 내부 사이버 위협으로부터 고객 데이터를 보호하여 체계적으로 신뢰를 구축하는 구조를 구축합니다.
• 참가자: 전략을 변경하여 소비자의 힘을 활용하십시오. 효과적인 참여 전략을 수립하고 고객과 함께 진화합니다.
• 인재: 인력 중심 모델을 채택하여 인력 경험을 인재 접근 방식에 통합합니다.
• 민첩성: 마케팅 콘텐츠를 생성하기 위해 기존 접근 방식 대신 기술 기반 전략을 적용합니다.

마케터는 AI를 계속 활용하여 고객 경험을 향상합니다. 그들은 인공 지능과 같은 새로운 기술을 활용하여 거의 실시간으로 고객과의 의미 있는 참여를 예측하고 생성합니다.

마케터는 전체 조직의 신뢰를 위협하지 않는 높은 수준의 보안을 유지해야 합니다.

McKinsey and Company: "디지털 급증으로 인한 소비자 행동의 변화는 기업이 로열티 프로그램을 개선해야 함을 의미합니다."

기술이 얼리 어답터에게 수익을 제공함에 따라 위기 이전에 기업이 자동화를 채택해야 하는 압력이 높았습니다.

COVID-19 대유행으로 인해 많은 조직에서 AI를 사용하여 불확실하고 빠르게 진화하는 환경에서 직원, 고객 및 투자자를 위해 방대한 과제를 분류하고 새로운 경로를 설정함으로써 기술의 중요성이 더욱 높아졌습니다.

McKinsey & Company의 기사에 따르면 영업에 기술을 도입한 조직은 투자 수익에서 두 자릿수 이익을 얻을 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다.

McKinsey & Company는 또한 영업 활동의 30%에서 자동화가 가능하다고 말합니다.

리드 생성에 분석을 사용하면 전환 가능성이 가장 높은 리드를 식별하는 데 도움이 됩니다. 챗봇은 인공 지능을 사용하여 연락처의 응답과 전환 가능성을 이해함으로써 문자나 이메일을 통해 이러한 리드에 도달합니다.

따라서 영업 담당자는 명확한 구매 관심을 나타내는 잠재 고객에게만 연락할 수 있으므로 시간을 절약하고 비용을 절감하고 전환율을 높일 수 있습니다.

영업 자동화를 도입한 조직은 지속적으로 고객 만족도가 증가하고 효율성이 10~15% 향상되며 매출이 향상된다고 보고합니다.

수많은 데이터를 최대한 활용하기 위해 영업 리더는 상업 운영 기능을 중앙 집중화합니다. 그들은 더 우수하고 표적화된 통찰력을 배포하고 조직의 민첩성을 촉진하는 상업 허브를 만듭니다.

상업 허브는 조직에 세 가지 요소를 제공하는 데 도움이 됩니다.

• 영업, 분석, 데이터 과학 및 제품 분야에서 다년간의 경험을 가진 적합한 인재.
• 담당자와 원활하게 상호 작용하는 운영 모델입니다.
• 상업 허브의 요구 사항에 따라 최적화된 데이터 및 분석 리소스에 대한 액세스.

Bain and Company: "자동화는 비즈니스 작동 방식을 변화시키고 있습니다."

Bain and Company에 따르면 많은 조직이 코로나바이러스 발병 이후 자동화에 대한 투자를 늘릴 계획입니다.

코로나바이러스 전염병으로 인한 조직적 혼란은 워크플로 자동화, 챗봇 또는 음성 봇, 셀프 서비스 포털과 같은 디지털 도구를 선호합니다.

데이터 및 분석 전문가는 공통 도구와 기술에 액세스할 수 있어야 합니다.

Bain and Company의 가장 최근 AI 설문조사에 따르면 AI를 사용하는 조직은 다른 조직보다 표준 도구 및 기술에 액세스할 가능성이 4.2배 더 높습니다.

결과는 또한 기술 경영진의 90%가 AI와 머신 러닝을 우선 순위로 고려하는 것으로 나타났습니다. 그들에 따르면 AI와 기계 학습을 제품 라인과 비즈니스에 통합하는 것이 중요합니다. 경영진은 비용을 절감하고 새로운 고객을 확보하기 위해 AI를 사용하는 것을 선호합니다.

조직은 데이터를 캡처하고 문제를 해결하기 위해 관련 통찰력을 추출하기 위해 비즈니스에 시스템과 프로세스를 추가하는 데 집중하고 있습니다.

그들은 통찰력을 도출하고 비즈니스에서 기계 학습을 사용하는 능력을 운영하는 데 더 나은 능력을 개발하고 있습니다. 그들의 동기는 경쟁적 차별화를 위한 고객의 요구와 기회를 이해하는 것입니다.

Ernst & Young: “ AI와 자동화는 필수적인 비즈니스 동인이 될 것입니다.”

2020년 EY가 공동 후원한 연구에 따르면 AI는 고객 확보에 다양한 용도로 사용됩니다. 그것은 아웃리치를 보다 개인화하고, 온보딩 절차를 가속화하고, 현재 사용자 데이터에서 AI가 생성한 통찰력을 기반으로 상향 판매 또는 교차 판매를 만듭니다.

위의 데이터는 또한 현재 채택률에 따른 고객 확보의 상위 3가지 사용 사례를 보여줍니다. 참가자 대부분은 기존 고객의 제품 및 서비스 사용을 확대하기 위해 AI를 구현했습니다.

또한 이 연구는 참가자의 85%가 이미 조직 내에서 AI를 구현했으며 향후 몇 년 동안 새로운 사용 사례에 AI를 사용할 것으로 예상한다고 밝혔습니다.

설문조사에 따르면, 선두 기업들은 자신들의 이점을 방해하는 혼란과 장애물에 대응하고 더 나은 재무 성과를 달성하는 데 도움이 되는 일반적인 관행을 공유합니다. 이러한 관행에는 다음이 포함됩니다.

• 고객에 초점.
• 인공 지능을 구현하고 가속화하여 성장을 주도합니다.
• 생태계와 파트너십을 통해 혁신을 주도합니다.
• 새로운 인센티브와 전략으로 인재를 육성합니다.
• 신흥 기술에 대한 거버넌스 계획 활성화.
• 데이터를 활용하고 민첩하게 하여 혁신을 촉진합니다.

Accenture: "AI와 자동화는 성장의 미래입니다."

기업은 기술을 빠르게 중심으로 전환하고 가상 솔루션을 적용하며 혁신을 통해 혁신을 현실로 만들고 있습니다.

Accenture는 전 세계적으로 2,000명의 소비자를 대상으로 설문조사를 실시했으며, 그 중 70%는 향후 3년 동안 기술이 그들의 삶에서 더 중요한 역할을 할 것으로 예상했습니다. 6,000개 이상의 기업 중 약 83%가 기술이 인간 경험의 중요한 부분이라는 사실을 인정했습니다.

차세대 제품과 서비스의 성공은 인간 경험을 향상시키는 기업의 능력에 달려 있습니다. 그들은 새로운 기술 기반 비즈니스 모델을 사용하여 고객의 핵심 가치에 맞춰야 합니다.

설문 조사에 따르면 76%의 경영진이 기업이 기술과 고객을 인간 중심적인 방식으로 결합하는 경험을 재설계해야 한다는 데 강력히 동의합니다.

Accenture는 Tech Vision 2020 보고서에서 새로운 기술 기반 비즈니스 모델로 비즈니스를 형성하고 있는 5가지 주요 포스트 디지털 트렌드를 공개했습니다.

• I in Experience: 디지털 경험을 재설계하고 수동적인 청중을 능동적인 참여자로 전환합니다.
• AI와 나: 인공 지능을 사용하여 소비자의 모든 능력을 끌어냅니다.
• 스마트 사물의 딜레마: 문제점을 비즈니스-고객 파트너십을 구축할 수 있는 기회로 전환하십시오.
• 야생의 로봇: 기업은 새로운 기회를 열 수 있습니다
• 그들의 산업에 로봇을 도입함으로써.
• 혁신 DNA: 조직의 고유한 혁신 DNA를 구성하는 데 필요한 기능을 구축합니다.

Nielsen: "향후 5년 동안 기술의 확산과 영향력은 전 세계적으로 변화의 핵심 동인이 될 것입니다."

코로나바이러스의 확산으로 인해 발생하는 문제는 새로운 기술과 도구의 사용을 가속화할 가능성이 있습니다. 많은 소비자들이 현 상황에서 매장 방문을 기피하고 있습니다.

그러나 인공 지능과 가상 현실 기술은 매장 내 경험을 집으로 가져올 가능성이 있습니다.

Nielsen의 최근 설문 조사에 따르면 전 세계 소비자의 51%가 제품 및 서비스를 평가하기 위해 인공 지능 및 가상 현실 기술을 기꺼이 사용하려고 합니다.

Nielsen은 전 세계적으로 기술 사용의 증가가 제품 검색 및 모바일 결제와 같은 스마트폰이 제공하는 기본 기능에서 시작된다고 설명했습니다.

그러나 소비자가 기술에 익숙해짐에 따라 자동 구독 및 개인화된 위치 알림과 같은 추가 발전은 소비자의 구매 방식을 변화시킬 것입니다. 이는 인공 및 가상 현실과 같은 보다 정교한 도구의 채택 궤적을 가속화하는 데 도움이 될 것입니다.

몇 달 전 Nielsen은 AnswerRocket의 AI 기반 분석 플랫폼을 활용하여 소비재 제조업체 및 소매업체를 위한 통찰력 생성을 자동화한다고 발표했습니다.

Nielson이 여러 데이터 소스를 병합하고, 자연어를 사용하여 데이터를 쿼리하고, 기계 학습 알고리즘을 적용하고, 의사 결정을 안내하는 통찰력 있는 스토리를 생성하는 데 도움이 됩니다.

PwC: "AI와 자동화는 미래의 비즈니스 이점이 될 것입니다."

AI는 오늘날의 경제에서 변화, 파괴 및 경쟁 우위의 중요한 원천입니다. PwC에 따르면 AI는 2030년까지 세계 경제에 최대 15조 7000억 달러를 기여할 것입니다.

그러나 PwC의 2020 AI 예측 보고서에 따르면 2020년에 AI를 전사적으로 구현할 계획인 임원의 수가 급격히 감소했습니다. 작년의 20%와 비교하여 4%만이 기술을 배포할 계획입니다.

설문에 응한 경영진의 90%는 AI가 위험보다 더 많은 기회를 제공한다고 믿습니다. 신기술 활용에 주력하는 경영진은 이미 AI 투자에 대한 ROI를 달성하고 AI 지원 기업의 토대를 마련하고 있습니다.

다음은 PwC가 조직에 장기적 성공을 위해 제안하는 5가지 사항입니다.

• 단순함을 수용하여 작업 완료: 일상적인 작업의 자동화는 기업이 효율적으로 운영하고 상당한 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 교육을 실제 기회로 전환: 기업은 직원에게 교육 기회를 제공하는 것 이상을 해야 합니다. 직원들이 지속적으로 성과를 향상시키는 방식으로 새로운 기술을 사용할 수 있도록 해야 합니다.
• 위험에 대처하고 책임감 있게 행동: 기업은 직원이 AI를 더 높은 가치의 작업을 수행할 수 있는 기회로 삼도록 도와야 합니다.
• 항상 AI: 기업은 마케팅 또는 재무와 같은 광범위한 운영 시스템의 일부로 AI를 연중무휴로 사용하기 시작해야 합니다.
• 미래를 위한 비즈니스 모델: AI를 새로운 비즈니스 모델에 성공적으로 사용하는 것은 투자 수익에 대한 이해를 포함합니다. 예를 들어 로봇 프로세스 자동화를 사용하여 고객 요청을 처리합니다.

마지막 생각들

비즈니스 리더는 통합된 방식으로 우선 순위와 필수 사항을 고려하고 있습니다. 혁신의 세 가지 가치 동인은 중심에 인간, 속도에 기술, 대규모 혁신을 포함합니다.

조직은 또한 생태계 내에서 협업하고 설계 및 보안 및 거버넌스 모델에 의한 신뢰 채택과 같은 다른 필수 요소를 처리하고 있습니다.

그러나 기업은 성공적인 변화를 위해 의미 있는 변화와 고객, 직원 및 사회에 장기적인 가치를 제공할 것인지 여부를 이해해야 합니다.