이 제품에 대해 이야기합시다

하드 매도는 쉽습니다. 자동화하고 반복하기만 하면 됩니다. 스팸 이메일 목록. 웹에서 온라인 구매자가 어디를 가든지 따라갈 수 있도록 광고 구매를 프로그래밍하세요.

그냥 온라인 구매자와 이야기하는 것이 더 쉽지 않을까요?

대화형 마케팅은 그렇게 하려고 합니다. 강매에 의존하는 대신 대화식 접근 방식을 취한다는 것은 온라인 쇼핑객이 구매를 원하는 위치를 파악한 다음 자동 프롬프트를 조정하여 판매로 이동하는 것을 의미합니다.

이는 AI 기반 챗봇을 초기에 사용하여 고객에게 지원을 제공하거나 FAQ에 대한 답변을 제공하는 것을 의미할 수 있지만 목표는 실제 사람과 연락하기 전에 리드를 검증하는 것입니다. 대화형 마케팅은 개인화이지만 그렇게 하려면 데이터와 대화가 필요합니다. 그리고 구매자는 적지만 회사를 위해 고가 품목을 구입하는 데 더 많이 지출하는 B2B 마케팅에 더 적합합니다.

고객에게 접근하는 방법은 여러 가지가 있음을 기억하십시오.

기계에게 채팅하는 방법 가르치기

LiftAI는 대화형 마케팅에 대한 데이터 기반/구매자 의도 접근 방식을 취합니다. 기계 학습은 구매자 행동을 기반으로 자동화된 대화를 생성한다고 LiftAI의 설립자인 Don Simpson은 설명했습니다. "75개의 FAQ를 보면 사람들이 그 질문을 하는 방식에 대해 570만 개의 순열을 찾을 수 있습니다."

플랫폼이 "높은 전환 의도"를 감지하면 플랫폼은 온라인 쇼핑객을 실제 사람으로 전환하여 판매를 완료합니다. Simpson은 고객 여정에서 높은 의도를 보이는 사람을 발전시키려면 "그들이 누구인지 식별하고 도움을 받아야 합니다."라고 말했습니다.

그 지점에 도달하는 것은..."도전"이라고 그는 말했습니다. 한 고객의 경우, LiftAI는 구매로 이어진 경로가 77,000개 있다는 것을 파악했다고 Simpson이 회상했습니다. 프로그램은 "전환 의도" 점수를 매기기 위해 사람들이 과거에 무엇을 했으며 웹사이트를 어떻게 탐색했는지 알아야 합니다. “고객의 점수가 95점에서 100점 사이이면 이렇게 하세요. 점수가 90에서 95 사이이면 그렇게 하세요.”라고 Simpson이 설명했습니다.

낮은 의도 점수는 지원 호출을 나타낼 수 있으므로 AI는 간단한 문제를 처리하도록 조정할 수 있습니다. 하지만 그렇다고 해서 점수가 낮은 고객이 무시되는 것은 아닙니다. Simpson은 LiftAI의 플랫폼이 관심도가 높은 고객의 전환율을 12%에서 18%로 높이는 데 도움이 된 사례 연구를 설명했습니다. 그러나 주목할만한 것은 저금리 집단의 전환율이 0.5%에서 2.5%로 5배 증가했다는 점입니다.

Simpson은 “모든 고객 앞에 영업 사원을 배치할 여유가 없습니다. 비용은 어마어마할 것입니다. 그러나 챗봇은 여전히 ​​해당 클라이언트를 참여시키고 질문에 답하고 신뢰를 구축하고 관계를 구축할 수 있습니다. "실시간으로 상위 집단으로 이동할 수 있습니다."라고 그는 말했습니다.

정보 부탁드립니다

LivePerson은 대화형 마케팅의 다른 측면인 속도에 중점을 둡니다. 그들은 고객이 유입경로에서 어디에 있는지 알고 있습니다. 고객이 원하는 것은 정보뿐입니다. LivePerson의 CMO인 Amber Armstrong은 “고객은 질문에 대한 답변을 원합니다. 그들은 정말로 누가 대답하는지 상관하지 않습니다. "대화형 마케팅을 사용하면 필요한 것을 최대한 빨리 얻을 수 있다는 아이디어가 있습니다."

방문자가 필요한 정보를 얻는 동안 비즈니스도 상호 작용을 통해 배우고 있다고 Armstrong은 말했습니다. 결국 그 방문자는 에이전트와 연결되지만 그 상호 작용조차도 AI를 추가로 훈련시키는 데이터가 됩니다. 봇이 질문에 답할 수 없을 때 그 전송 지점에 도달하므로 인간이 행동해야 합니다.

암스트롱은 “웹 사이트에서 채팅을 할 수 있다는 것은 새로운 것이 아닙니다. 진정한 상거래를 가능하게 하기 위해 이러한 대화를 사용하는 것이 더 강력합니다. "가능한 한 메시지에서 트랜잭션이 발생하도록 허용합니다."

고객은 웹사이트에서 문자 채팅으로 대화를 시작할 수 있고, 온라인 판매자는 고객이 코드를 스캔한 후 응답하거나 브랜드가 아이디어를 제시하고 고객이 뛰어드는 로열티 프로그램에 참여할 수 있습니다.

정해진 고객 여정이 없습니다. 대신 암스트롱은 고객이 원하는 대로 여행을 할 수 있다고 말했습니다. "우리는 의도를 이해하기 위해 브랜드와의 상호 작용에서 얻은 모든 데이터를 취합니다."

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AI는 과도할 수 있다

다채널 계정 기반 마케팅 플랫폼인 Terminus의 대화 마케팅 SVP 겸 GM인 Justin McDonald는 "데이터는 의도입니다."라고 말했습니다. 대화형 마케팅의 핵심은 소스에 관계없이 최대한 많은 자사 데이터를 확보하는 것입니다. 그는 이메일, 채팅 또는 "데이터 고갈"이 될 수 있다고 설명했습니다. 고객이 웹 페이지를 스크롤할 때 남기는 데이터 흔적입니다.

이 모든 정보는 데이터가 "익명화되지 않고" 기존 데이터와 일치하고 고객 프로필을 구체화하는 데 사용되는 알고리즘 기반 "계정 일치 프로세스"를 통해 라우팅됩니다.

이 모든 데이터는 웹 사이트가 유사한 특성을 공유하는 고객 클래스를 처리하는 방법을 설명하는 플레이북을 작성하는 데 사용됩니다. 그 메시지가 무엇인지는 플레이북에 의해 결정되며, 상호작용이 변화함에 따라 상황에 맞게 실시간으로 조정할 수 있습니다. 맥도날드는 "논리가 플레이북의 모든 결정을 지배한다"고 말했다.

맥도날드는 한 고객과의 경험을 예로 들었다. “그들은 46개의 플레이북을 가지고 있었습니다. 랜딩 메시지가 플레이북 수준에서 미세하게 조정되고 구성되는 9개로 줄었습니다.”

Terminus는 "기어, 걷고, 달리는" 접근 방식을 취합니다. 대용량/고트래픽인 홈 페이지에서 데이터 작업을 시작합니다. 의도가 높은 제품을 2~3개 선택한 다음 적절한 플레이북 경험을 만드십시오. 플레이북 응답은 고객 탐색, 제품 라인 또는 둘 다를 기반으로 트리거됩니다.

AI에 관해서 맥도날드는 회의적입니다. 그는 “AI는 챗봇과 대화형 마케팅과 관련해 오용되는 용어”라고 말했다. 이 기술은 지원을 제공하는 데 능숙하지만 깔때기 상단에서는 과도합니다.

"좋은 논리 트리는 AI를 훈련시키지 않고도 [모든 것을] 수행합니다." 맥도날드가 말했다. "If-when" 조건은 플레이북에 따라 채팅을 유도할 수 있습니다. 이 메시지는 이메일, 배너, 콘텐츠 등의 여러 채널을 통해 전송될 수도 있습니다. 이 모든 채널은 개인이나 그들의 의도에 따라 일관된 고객 여정을 제공하도록 개인화되어 있습니다.

이러한 노력은 "실시간으로 잠재 고객을 리소스에 연결하는 것"이라고 맥도날드는 말했습니다. "자격 없는 리드로 팀을 공격하고 싶지는 않습니다."

"대화형 마케팅은 B2B입니다." 그는 말했다.