AI가 더 나은 고객 경험을 형성하기 위해 디지털 마케팅 전략을 혁신하는 방법

데이터가 마케터에게 필수적인 구성 요소라는 것은 의심의 여지가 없지만 데이터가 실행 가능한 데이터를 정확히 어떻게 생성하고 디지털 혁신이 이를 어느 정도 더 쉽게 만들었을까?

마케터는 실행 가능한 데이터를 생성할 때 작업을 중단해야 하며 전염병으로 인해 확실히 더 쉬워지지 않았습니까?

고객과 기업 간의 역학 관계가 머리를 맞대고 있는 상황에서 팬데믹의 제한에 적응하는 것이 생존에 필수적입니다. 수많은 장애물에도 불구하고 이러한 도전을 극복한 기업은 진정으로 번창하고 있습니다. 이는 주로 디지털 혁신과 인공 지능(AI) 기술의 채택 덕분입니다. 이것은 마케팅에서 어떻게 나타납니까?

디지털 마케팅 전문가의 일상 생활은 로고 디자인을 재작업하거나 웹 페이지 또는 광고에서 새로운 메시지의 효과를 시험하기 위해 a/b 테스트의 조합에 의존합니다. 효과가 있는 부분과 그렇지 않은 부분에 대한 심층적인 통찰력은 고객을 이해하고 고객에게 훌륭한 경험을 제공하는 데 기본이 됩니다. 그러나 적절한 도구와 기술이 없으면 이 데이터에 액세스하기가 항상 쉽지는 않습니다.

AI 기반 기술은 모든 마케터의 목표인 고객 요구 사항 이해를 옹호함으로써 많은 조직의 고객 경험(CX)을 혁신하고 있습니다. 보다 지능적인 질문 유형이든, 개인화된 추천이든, 콘텐츠 최적화이든, 마케터가 AI를 활용하는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

실행 가능한 데이터 제공

시계를 몇 년 전으로 돌리면 마케터는 잠재 고객의 생각을 파악하기 위해 주의 깊게 읽어야 한다고 느꼈습니다. 오늘날 마케터는 강화 데이터, 구매자 의도 데이터 및 잠재 고객이 원하는 제품과 서비스를 얻을 수 있도록 균형 잡힌 대화를 제공하는 더 많은 신호로 무장하고 있습니다.

이는 자신의 메시지와 제품이 반향을 일으키고 있음을 알고 있는 마케터의 시간을 절약하고 고객이 설정한 바에 직접 도달하게 하여 고객의 시간을 절약합니다. 우리는 또한 잠재 고객이 구매를 결정하기 전에 브랜드와 많은 상호 작용을 한다는 것을 알고 있습니다. 따라서 마케터는 전환과 장기적인 충성도를 보장하기 위해 고객 여정의 각 접점을 최적화하는 것이 중요합니다.

개인화된 추천을 예로 들어 보겠습니다. 방문자 또는 인구통계학적 데이터를 기반으로 특정 프로필에 맞춤화된 광고가 있는 전자상거래에서 이를 볼 수 있습니다. 사용자의 음악 취향에 따라 디자인된 고유한 주간 재생 목록을 만드는 Spotify도 있습니다.

이 AI 하위 집합은 수익을 극대화하기 위해 최적화되지 않은 콘텐츠가 표시되는 시간을 테스트하고 최소화하는 데 사용되는 콘텐츠 마케팅 및 광고 애플리케이션을 가지고 있습니다. 잠재 구매자를 관련 정보로 안내함으로써 올바른 제품으로 가는 길을 안내합니다.

소비자 행동에 대한 이 심층 데이터를 통해서만 고객이 다시 찾게 만드는 탁월한 경험을 제공할 수 있습니다. 사용자 선호도에 대한 이러한 통찰력은 브랜드가 강점에서 강점으로 나아갈 수 있도록 하고 CX를 빠르게 변환할 수 있는 힘을 제공합니다.

이것이 GetFeedback by Momentive를 사용하여 기업의 차세대를 형성하고 있는 PUMA, LG 전자 및 Intuit와 같은 회사의 비즈니스 성공에 기념비적인 영향을 미쳤다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 이러한 브랜드는 고객과 가까이 지내고 개선 사항에 귀를 기울이고 많은 신규 비즈니스를 창출하는 기술을 배웠습니다.

편견에 강할 수 있음

디지털 혁명은 잘 진행되고 있습니다. 코비드-19 이후, 우리 중 일부를 위해 제한하기 보다는 우리 모두를 위한 훌륭한 경험을 형성하는 확장 가능한 CX 프로그램의 필요성을 포함하여 이러한 급격한 증가와 함께 많은 경향이 밝혀졌습니다. 역사적으로 이것은 다른 UX 고려 사항 중 접근성으로 귀결되었지만 기술과 함께 보다 포괄적인 미래를 형성하는 것과 관련하여 더 많은 것이 있습니다.

AI 대화는 다양한 경로를 취할 수 있지만, 뛰어난 기업은 처음부터 다양성을 구현하는 보다 예측적이고 향상된 기능으로 플랫폼을 계속 구축하는 기업입니다. 가장 일반적으로 이것은 강화 학습이라고 하는 AI의 하위 집합으로 나타납니다. 이는 틀림없이 인간의 사고 패턴 및 따라서 인공 지능에 가장 가까운 것입니다.

그러나 데이터 세트 내 기능의 사전 정의된 레이블 지정에 의존하는 다른 AI 하위 집합과 달리 강화 학습에는 고유한 생각이 있습니다. 따라서 원시 데이터를 사용하여 패턴을 생성하기 때문에 인간의 편견에 더 강합니다. 일부는 인간이 고려하지도 않습니다.

다양한 목소리를 표현할 때 숫자에 힘이 있다는 것도 압니다. 피드백이 많을수록 일부 고객보다는 모든 고객이 공감할 수 있는 결정을 내리기가 더 쉽습니다.

이를 보다 명확하게 표현하기 위해 영국의 선도적인 도서 출판사는 당사의 시장 통찰력 솔루션을 사용하여 EMEA 기반 저자와 함께 일련의 캐릭터 및 플롯 다양성 설문조사를 실행합니다. 그 결과 책이 시장에 출시되기 전에 잠재 독자들이 주인공의 다양성(또는 그 부족)에 대해 어떻게 느끼는지 알 수 있습니다. 이것은 편견이 아닌 현실의 살아 숨쉬는 반영으로 해석됩니다.

앞으로 AI는 이러한 유형의 펄스 연구를 변화시킬 것입니다. 전체 프로세스가 완전히 자동화되어 있기 때문에 몇 달이 아닌 몇 분 안에 강력한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이 연구를 생략하기는 쉽지만 결과는 정보에 입각한 결정을 내렸기 때문에 장기적으로 더 높은 수익입니다.

민첩성을 위해 제작되었습니다.

오늘날 마케터는 고객을 완전히 이해하고 고객의 요구 사항을 한 푼도 충족하고 해결하는 캠페인을 개발하는 데 도움이 되는 기술에 의존하고 있습니다. 특히 온라인 채널로의 마이그레이션이 계속되면서 웹사이트 및 모바일 앱 경험의 개선은 더 이상 '있으면 좋은' 것이 아니라 기업의 필수품이 되었습니다.

AI 기반의 강력한 기술이 조직이 팬데믹과 고객의 변화하는 요구 사항을 더 빠른 속도로 해결할 수 있도록 지원하는 곳입니다.

이는 결제 흐름의 UI 버그나 결함을 넘어선 것입니다. 조직은 AI를 사용하여 소비자 행동과 관련된 메트릭을 모니터링하고 보상 기능이 어떻게 보이는지, 즉 품질 대 가격 비율, 추구하는 목표, 추구하는 서비스 수준, 가장 바람직한 기능을 추정합니다.

전자 상거래에서 이것은 소비자가 돈을 절약하기를 원하는지 아니면 고급 브랜드를 구매하기를 원하는지 이해할 수 있습니다. 고급 CX 프로그램은 사람들이 경쟁적인 대안을 선호하는 이유, 사용자가 사이트에서 어떤 행동을 보이는지, 일부가 챗봇 지원과 같은 특정 기능에 덜 관심을 갖는 이유를 감지합니다. 회사가 이 정보를 얻으면 잠재 고객과 현재 고객을 더 잘 이해하여 마케팅 대상과 방법을 알 수 있습니다.

사용자의 불만을 수정하고 신속하게 해결하는 것이 재구매 고객이 있는 회사와 첫 번째 쇼핑 경험 후 다른 방향으로 열심히 달리는 구매자를 가진 회사를 구분하는 것입니다.

모든 비즈니스는 다르지만 AI 기반 기술에 투자하면 스스로 조치를 취하는 것보다 더 쉽게 프로세스를 자동화 및 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 올바른 질문을 하면 빠른 시간 안에 개선을 추진할 최고의 통찰력을 얻을 수 있습니다.