AI가 옴니채널 마케팅을 강화하는 세 가지 실제 방법

인공 지능은 마케터에게 까다로운 주제입니다. 우리 모두는 그것이 중요하고 혁명적이며 거의 확실하게 "미래"라는 것을 압니다. 하지만 너무 과장하기 쉽습니다.

모든 혁신적인 신기술과 마찬가지로 마케터는 가장 큰 적입니다. 우리는 아무도 사실과 허구를 구분할 수 없을 정도로 이야기를 하는 경향이 있습니다.

AI가 완벽한 예입니다.

마테크 벤더의 약속은 작은 개선에서부터 공상과학 소설에 이르기까지 다양합니다. 최종 결과는? 많은 마케터들은 AI를 둘러싼 약속에 실망하거나 그저 지루해집니다.

그래서 이것을 똑바로 합시다. AI는 마케팅 담당자를 '대체'하거나 마케팅을 처음부터 '재정의'하지 않을 것입니다. 무엇보다 가장 중요한 것은 대기 중인 AI 기반 마케터나 내 자리를 빼앗으려는 로봇 CMO가 없다는 것입니다.

AI는 믿을 수 없을 정도로 강력한 도구이지만 가장 큰 영향은 데이터로 모든 무거운 작업을 수행할 수 있는 AI의 능력을 통해 마케터의 일상적인 작업을 훨씬 쉽게 만들고 결과물을 더 효과적으로 만드는 것입니다. 요컨대 마케팅의 미래는 AI가 아니라 AI 기반입니다.

옴니채널 마케팅에 대한 추진력을 한 예로 들어 보겠습니다. 진정한 옴니채널은 여전히 ​​마케팅의 성배입니다. 고객이 원하는 방식으로, 그리고 여러 채널이 협력하여 정확하게 고객을 타겟팅할 수 있는 능력, 이것이 바로 최고의 표준입니다. 고객 중심의 마케팅 관점에서 볼 때 그것은 얻을 수 있는 것만큼 좋습니다.

많은 마케터에게 진정한 옴니채널 고객 여정을 처음부터 구축하는 것은 거의 불가능하게 느껴집니다. 이를 올바르게 수행하려면 고객의 요구 사항에 대한 거의 완벽한 이해가 필요하고 고객의 과거 행동에 대한 통찰력이 필요하며 모든 채널에 존재해야 하며 이러한 채널이 원활하게 통합되어야 합니다. AI 이전에는 그 과정만 해도 몇 년이 걸릴 수 있습니다. 이제 AI 기반 플랫폼이 있으면 거의 실시간으로 가능합니다.

하지만 정확히 어떻게 작동합니까? AI가 절약하는 시간은 어디에 있습니까?

제 생각에는 AI가 더 우수하고 빠르고 효과적인 옴니채널 마케팅을 가능하게 하는 세 가지 큰 영역이 있습니다.

1. 정확하고 개인화된 경험

개인화는 항상 옴니채널 경험을 구축하는 데 있어 핵심적인 부분이었습니다. AI 애플리케이션은 다양한 방식으로 고객의 쇼핑 경험을 개인화할 수 있습니다. 알고리즘은 복잡한 고객 데이터를 소화하고 적절한 시간에 개인에게 관련 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

AI는 고객 데이터의 모든 부분(위치, 인구 통계, 기기, 조회한 페이지, 탐색한 제품, 구매한 제품, 클릭한 항목, 페이지에서 보낸 시간 등)의 처리를 확장하여 관심을 끌고 유인할 가능성이 가장 높은 콘텐츠와 제품을 제공합니다. 특정 고객. 이는 단순한 계정 개인화 또는 '권장' 제품 목록을 훨씬 뛰어넘어 고객의 데이터 프로필을 중심으로 전체 사이트를 사용자 지정합니다. AI로 구동되는 이 개인화된 경험은 모든 채널에서 일치하고 일관성을 유지해야 고객이 브랜드와 상호 작용하는 방식에 관계없이 동일한 메시지를 받을 수 있습니다.

이러한 방식으로 데이터를 결합함으로써 많은 성공적인 전자 상거래 브랜드는 이미 AI 기반 웹 개인화를 사용하여 옴니채널 마케팅 캠페인을 강화하고 온라인 경험을 개선하고 있습니다. 실제로 Emarsys의 연구에 따르면 마케팅 리더가 AI가 마케팅에 영향을 미칠 것이라고 믿는 상위 4가지 방식은 모두 디지털 경험에 영향을 미칩니다.

2. 스마트 콘텐츠 배치

옴니채널 캠페인을 구축할 때 마케터는 콘텐츠를 다양한 잠재고객 세그먼트를 대상으로 하는 다양한 형식으로 용도 변경하는 데 상당한 시간을 할애합니다. 수동으로 또는 자동화된 프로세스로 수행되는 이 방법은 각 고객과의 합법적인 일대일 커뮤니케이션인 옴니채널 마케팅의 진정한 약속을 거의 실현하지 못합니다.

AI가 빛나는 곳입니다. 모든 고객 대면 접점에서 데이터 포인트를 즉시 검토하고 컴파일함으로써 AI 기반 마케팅 플랫폼은 모든 단일 고객에게 가장 관련성 높은 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

이러한 종류의 지식은 두 가지 일을 합니다. 첫째, 고객에게 더 나은 최종 경험을 제공하고 둘째, 수동 세분화 작업에서 팀을 자유롭게 합니다. 간단히 말해서, 마케터는 처음으로 전체 활성 데이터베이스에 대해 개인적으로 선별된 콘텐츠의 생성 및 실행을 자동화할 수 있습니다.

3. 고객 데이터 분석

현재 고객 데이터를 수집, 구성 및 분석하는 데 얼마나 많은 시간과 리소스를 사용하고 있습니까? 당신이 대부분의 마케터와 같다면 대답은 거의 확실하게 "너무 많다"입니다.

최신 연구에 따르면 평균적인 마케터는 주당 3.5시간을 데이터 분석에 사용하고 일부는 데이터 관련 작업에 시간의 80% 이상을 할애합니다. 대규모 소매 브랜드의 경우 마케팅 부서에 데이터 관리에 전념하는 여러 직원이 있을 수도 있습니다.

이 모든 시간을 데이터 분석에 소비하는 대신 인공 지능을 신뢰하여 행동 패턴을 읽고 인식하고 순간에 고객 통찰력을 얻을 수 있다면 어떨까요?

시간 및 품질 데이터 모두를 사용하여 이러한 종류의 자동화된 분석이 가능합니다. 데이터 분석, 세분화 및 캠페인 실행에 대한 수동 접근 방식을 시작할 수 있으며 머신이 학습한 내용을 기반으로 각 고객에 대한 특정 커뮤니케이션 제안을 고안하도록 할 수 있습니다.

그 결과 여러 채널에 걸쳐 맞춤화되고 특정 고객 요구를 대상으로 하는 보다 시기 적절한 커뮤니케이션이 가능합니다. 무엇보다도 AI는 탐색에서 구매에 이르기까지 각 개인의 과거 행동을 각 채널에서 고려하기 때문에 마케팅처럼 느껴지지 않는 마케팅을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그 옴니채널 성배에 도달하는 것과 관련하여 이것은 거의 도달할 수 있습니다.

네, 요약하자면 AI는 과장되었습니다. 그것은 마케터의 일자리를 훔치거나 업계를 '재정의'하지 않을 것입니다. 그러나 그것은 우리의 접근 방식에 혁명을 일으킬 것입니다. 현명하게 사용하면 AI 지원 마케팅은 더 나은 개인화, 더 나은 콘텐츠 및 더 나은 옴니채널 접근 방식을 제공할 수 있습니다.