인공 지능을 사용한 마케팅에 대해 알아야 할 7가지

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인공지능(AI)은 새로운 개념이 아니다. 이 용어는 1956년 존 매카시(John McCarthy)와 마빈 민스키(Marvin Minsky)에 의해 만들어졌으며 "지능형 기계를 만드는 과학과 공학"으로 정의했습니다.

그 이후로 AI는 엄청난 발전을 이루었고 오늘날에도 여전히 더 많은 성장을 보고 있습니다. Fortune Business Insights는 전 세계 AI 시장이 2022년 3,870억 달러에서 2029년 14억 달러로 성장할 것으로 예상합니다.

영화 아이로봇(iRobot)은 2035년을 배경으로 고도로 지능적인 로봇이 공공 서비스 자리를 채우는 미래의 이야기를 들려줍니다. 불행히도, 이 영화에서 로봇은 예상보다 인류에게 더 심각한 위협으로 판명되었습니다.

고맙게도 우리는 2022년에 AI와 공생 관계를 맺었습니다. 오늘날 마케터로서의 삶을 단순화하는 데 도움이 될 수 있는 수많은 인공 지능 도구가 있습니다. AI를 올바르게 사용하면 모든 비즈니스 또는 조직의 성과를 높일 수 있습니다.

이 게시물에서는 AI를 사용하여 마케팅 활동을 개선하는 방법에 대해 알아야 할 7가지 사항을 다룹니다.

1. AI는 대기업만을 위한 것이 아닙니다.

소규모 회사라고 해서 AI의 이점을 활용할 수 없는 것은 아닙니다. 실제로 중소기업이 경쟁 우위를 확보하려는 경우 AI가 그 어느 때보다 유리할 수 있습니다.

산업 전반에 걸쳐 기업은 소매, 의료, 운송을 포함한 인공 지능을 사용합니다. 예를 들어 당일 택배 서비스는 자율 주행 트럭의 AI를 활용하여 배송 안정성을 개선하고 브랜드 신뢰도를 높이며 간접비를 줄이는 데 도움이 됩니다.

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2. 보다 개인화된 고객 경험을 만드십시오.

개인화는 AI가 진정으로 빛날 수 있는 분야입니다. 마케팅 담당자가 데이터를 분석하고 과거 행동을 기반으로 특정 사람에게 사용할 콘텐츠, 언어 또는 어조를 결정하여 콘텐츠를 개인화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어 누군가 귀하의 웹사이트를 방문하여 특정 제품 페이지를 보았지만 장바구니에 추가하지 않은 경우 그 주 후반에 동일한 제품에 대한 제안을 이메일로 보낼 수 있습니다. 하지만 그들이 아르헨티나에 기반을 두고 있다면 어떻게 될까요? 문제 없어요. AI 프로그램은 스페인어를 배우고 라틴 아메리카에서 쉽게 마케팅 활동을 할 수 있습니다.

Netflix는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 고객이 이전 시청 기록을 기반으로 관심을 가질 만한 새로운 영화와 TV 프로그램을 찾을 수 있도록 지원합니다. 이 정보는 단순히 플랫폼에서 사용할 수 있는 모든 것을 보여주기보다는 고객의 선호도에 따라 비디오 콘텐츠를 추천하는 데 도움이 됩니다.

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추천 엔진을 통해 기업은 적시에 잠재 구매자의 관심사에 직접적으로 부합하는 대상 콘텐츠를 표시하여 전환율을 높이고 더 많은 돈을 벌 수 있습니다. 또한 소비자는 자신의 선호에 맞는 제안을 할 때 회사가 자신을 개인적으로 알고 있다고 느끼기 때문에 쇼핑을 더 쉽게 만듭니다.

AI는 응답(또는 응답 부족)을 기반으로 특정 그룹의 사람들에게 가장 반향을 일으키는 메시지를 학습하기 때문에 고객 대화를 촉진하는 데도 탁월합니다. 즉, 온라인으로 제품을 판매할 때 놓친 기회가 줄어듭니다. 사용자는 연령이나 위치와 같은 인구통계에 대한 일반화 대신 명시적으로 맞춤화된 메시지를 받게 됩니다.

AI를 사용하면 고객의 만족도, 유지율, 충성도를 개선하고 고객의 요구와 욕구를 더 잘 이해할 수 있습니다.

3. 손쉬운 데이터 수집 및 처리

AI는 고객 및 리드와의 상호 작용을 개인화하기 위한 도구가 아닙니다. AI를 사용하여 복잡한 데이터 세트를 수집하고 빠르게 이해할 수도 있습니다.

인공 지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 기계가 수행할 수 있도록 하는 기술의 포괄적인 용어입니다. 그것은 인간보다 빠르고 오류가 덜 발생하는 컴퓨터의 힘을 사용하는 것에 관한 것입니다.

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AI는 마케터가 데이터를 빠르게 수집하고 구성하여 다음 프로세스를 통해 빠르고 계산된 결정을 내릴 수 있도록 하는 강력한 도구입니다.

• 데이터 수집: AI는 여러 소스에서 데이터를 빠르고 효율적으로 수집할 수 있으며, 이는 대량의 데이터로 작업하는 경우에 특히 유용합니다. 이것은 텍스트 마이닝, 이미지 인식, 음성 처리 등을 통해 수행할 수 있습니다.
• 데이터 정리: AI는 인간이 더 쉽게 이해하고 조치를 취할 수 있도록 데이터를 구성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 오디오를 텍스트로 변환하는 음성 인식 소프트웨어와 비디오 또는 사진의 개체를 식별하는 비디오 분석 도구가 그 예입니다.
• 예측 모델 구축: AI는 과거 데이터를 사용하여 미래의 사건이나 결과를 예측합니다.
• 데이터 시각화: AI는 많은 양의 데이터를 가져와 이해하기 쉬운 차트와 그래프로 변환할 수 있습니다. 즉, 서식 지정에 소요되는 시간이 줄어들고 데이터 출력을 분석하는 데 더 많은 시간이 소요됩니다.
• 데이터 기반 의사 결정: AI는 누군가가 후속 지원 이메일을 받아야 하는지 여부와 같이 환경이나 이전 경험에서 배운 것을 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

4. 지루한 작업 자동화

자동화는 데이터를 확인하거나 일상적인 작업을 수동으로 수행할 필요가 없기 때문에 마케팅에 AI를 사용할 때 얻을 수 있는 최고의 이점 중 하나입니다.

예를 들어 고품질 블로그 글을 작성하는 데 수천 달러와 셀 수 없이 많은 시간을 낭비하는 대신 많은 AI 기사 작성자 도구가 몇 분 만에 작업을 수행할 수 있습니다. 따라서 이제 전략 및 비즈니스 성장을 위한 기타 방법과 같은 더 중요한 사항에 집중할 수 있습니다.

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자동화는 당신뿐만 아니라 고객에게도 시간과 노력을 절약할 수 있는 훌륭한 방법입니다. 누군가가 받은 편지함을 열면 개인화되고 관련성 있는 이메일이 표시됩니다. AI를 사용하면 하루 중 이상적인 시간에 이메일을 예약하고 고객과의 과거 상호 작용을 기반으로 조정할 수 있습니다. 그리고 가장 필요할 때 10% 할인 쿠폰 코드가 있습니다. 이메일 찾기 도구를 사용하여 처음으로 아웃리치 이메일을 올바른 받은 편지함으로 보내고 있는지 확인하십시오.

AI 시스템의 자동화된 특성은 비즈니스가 더 복잡해지고 더 많은 양의 데이터를 관리함에 따라 점점 더 중요해진 인적 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 잘못된 사람들이 뉴스레터에서 이메일을 받는 경우와 같이 자동화에 문제가 있는 경우 AI가 이를 알려 실수를 눈치채지 못하게 합니다.

마케팅 자동화에 AI를 사용하면 더 적은 비용으로 더 많은 것을 달성할 수 있습니다.

• 귀하의 웹사이트 및 소셜 미디어 채널에서 데이터를 수집하고 버튼을 한 번만 눌러 귀하의 사이트, 이메일 및 광고에서 고객 경험을 개인화하는 데 사용하십시오.
• 기계 학습 알고리즘을 사용하여 고객 데이터를 분석하고 구매 여정의 다양한 단계에서 고객의 행동을 이해합니다.
• 과거 고객 상호작용을 분석하여 소비자 선호도에 따라 제품을 추천합니다.

5. 고객과의 대화 촉진

마케팅에 AI를 사용하는 또 다른 방법은 고객과의 대화를 촉진하고 전반적인 고객 경험(CX)을 개선하는 것입니다.

챗봇이 대세입니다. 그들은 고객 서비스 공간으로 진출하고 있으며 더 이상 기술에 관한 것이 아니라 귀하와 귀하의 고객을 위해 작동하게 만드는 방법에 관한 것입니다.

아직 챗봇에 대해 들어본 적이 없다면 인공 지능을 사용하여 자연어 대화를 통해 인간과 상호 작용하는 컴퓨터 응용 프로그램입니다.

질문에 답하고 길 안내나 항공편 예약과 같은 간단한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 챗봇은 또한 애플리케이션 완료 또는 제품 추천 제공과 같은 보다 복잡한 작업도 처리할 수 있습니다.

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챗봇은 전화 대화나 이메일 문의와 같은 기존 고객 서비스 채널에 비해 효율성이 크게 향상되기 때문에 점점 인기를 얻고 있습니다. 챗봇은 사람보다 더 빠르게 고객의 질문에 답하고 더 높은 만족도를 제공할 수 있습니다.

또한 관리와 관련된 급여가 없기 때문에 회사 비용을 절약할 수 있습니다. 사람의 개입 없이 24시간 연중무휴로 작동하는 자동화된 시스템입니다.

6. 광고 캠페인 및 타겟팅 노력 최적화

광고 캠페인 및 타겟팅 노력과 관련하여 AI는 데이터를 기반으로 최선의 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI는 고급 알고리즘과 기계 학습 기능을 통해 각 고객에게 메시지를 맞춤화할 수 있습니다. 고객이 구매한 제품, 상호 작용한 브랜드 등을 포함하여 고객의 브랜드 이력에 대한 데이터를 사용하여 고객에게 가장 매력적인 제안 유형을 결정합니다.

이렇게 개선된 타겟팅은 인구통계학적 정보가 아닌 선호도를 기반으로 고객에게 다가간다는 것을 의미합니다. 즉, 광고에 지출된 1달러마다 ROI가 더 높아집니다.

또한 간단한 버튼 클릭으로 수백 개의 개인화된 광고를 만들 수 있습니다. 효율성에 대해 이야기하십시오.

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이러한 개인화된 메시지는 각 고객의 고유한 요구 사항이나 선호도에 반향을 일으킬 가능성이 높기 때문에 AI를 사용하면 타겟 고객에게 도달하고 클릭당 비용(CPC)을 줄일 수 있습니다.

즉, 더 낮은 비용으로 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 많은 기업들이 마케팅 전략을 개발할 때 인공 지능으로 눈을 돌리고 있습니다. 결국 ROI 증가 또는 CX 개선과 같은 가치 있는 방향으로 나아가지 않는다면 돈을 쓸 의미가 없습니다.

AI는 데이터를 분석하고 무엇이 작동하는지 판단하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 여러 소스에서 데이터를 집계하는 기능을 통해 인공 지능은 마케터에게 고객의 과거 행동에 대한 전체적인 관점을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅의 어떤 부분이 가장 효과적인지 식별하고 그에 따라 조정할 수 있습니다.

7. 마케팅 ROI를 보다 효과적으로 이해

McKinsey & Company의 연구에 따르면 AI 도입으로 인한 수익 증가는 마케팅 및 판매 회사에서 가장 자주 보고되었으며 응답자의 40%는 수익이 5% 이상 증가했다고 밝혔습니다.

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마케팅 캠페인의 투자 수익(ROI)을 측정하는 것은 필수적입니다. 결국, 잘 수행되지 않는 전략에 돈을 투자하는 이유는 무엇입니까? 또는 캠페인에 과소 지출을 하고 있으며 추가 자금으로 리드를 쉽게 두 배 또는 세 배로 늘릴 수 있습니다.

하지만 이 문제에 대해 어떻게 합니까? 각 잠재고객의 규모와 품질, 캠페인 유형(PPC vs. SEO) 등 변수가 너무 많기 때문에 캠페인 수준에서 적절한 예산을 결정하기가 쉽지 않습니다.

그러나 AI를 사용하면 캠페인에 대한 기록 데이터를 사용하여 가장 세부적인 수준에서 특정 성공 또는 실패를 식별할 수 있습니다.

이 정보를 사용하여 시간이나 비용이 아닌 실적을 기반으로 예산을 설정하십시오. 한 채널이 광고 투자 수익(ROAS) 측면에서 지속적으로 다른 채널보다 우수한 성과를 거두고 있다면 더 많은 자금을 할당하는 것이 좋습니다.

마무리

인공 지능은 계속 존재하며 대기업만을 위한 것이 아닙니다. AI에 더 쉽게 접근할 수 있게 됨에 따라 소규모 회사는 이 기술을 사용하여 보다 개인화된 고객 경험을 생성하고 작업을 자동화하며 성장을 주도할 수 있습니다.

그러나 새로운 기술과 마찬가지로 딥 엔드로 뛰어 들기 전에 알아야 할 몇 가지 사항이 있습니다.

• AI는 아직 완벽하지 않습니다. 마케팅 목적으로 사용하기 전에 분석하고 이해해야 하는 수많은 데이터를 생성할 수 있습니다.
• 인공 지능을 배포하려는 기업이 사용할 수 있는 도구는 많이 있습니다.
• 적절한 리소스는 마케팅 활동을 합리화하는 데 도움이 됩니다.

인공 지능은 마케터와 기업가 모두에게 강력한 도구입니다. 그것이 미래의 길입니다.

그러니 뒤처지지 마십시오. 지금 바로 인공 지능 도구를 활용하여 마케팅 활동을 개선하십시오.

저자 소개

사랑은 uSERP의 열정적인 콘텐츠 마케터이자 계정 관리자입니다. 그는 콘텐츠 제작을 좋아하고 영화 제작 및 광고에 관한 성공적인 블로그를 운영합니다.