AI가 마케팅 업무를 훔치지 않는 3가지 이유

걱정하지 마세요. AI는 마케팅 작업을 훔치지 않습니다. 그러나 기술을 업데이트하고 유연성을 유지하는 방법을 배워야 합니다. 그리고 AI가 도움이 될 수도 있습니다!

우리 대부분은 인공 지능과 기계 학습이 이미 비즈니스와 개인 생활의 배경에서 작동하고 있음을 알고 있습니다.

Amazon의 Jeff Bezos는 다음과 같이 말했습니다 .

“... 우리가 기계 학습에서 얻는 많은 가치는 실제로 표면 아래에서 발생합니다.개선된 검색 결과, 고객을 위한 개선된 제품 추천, 재고 관리를 위한 개선된 예측, 그리고 표면 아래에 있는 문자 그대로 수백 가지 다른 것들이 있습니다.”

그러나 그것은 단지 지금입니다. 곧 AI와 기계 학습이 전면에 등장할 것입니다.

우리 중 더 많은 사람들이 직장에서 그것들을 사용할 것입니다.

그리고 우리 중 일부에게는 일자리를 대신할 수도 있습니다.

이것은 많은 미국인들에게 진정한 관심사이지만, 그들이 약간은 동떨어져 있다고 생각하는 것입니다. 퓨 리서치(Pew Research)의 설문 조사 에서 미국인의 2/3는 로봇(일명 AI 및 기계 학습)이 "현재 인간이 수행하는 많은 작업을 50년 이내에" 수행할 것이라고 믿습니다.

그럼에도 불구하고 동일한 설문 응답자의 80%는 자신의 직업이 유지될 것이라고 믿고 있습니다.

AI가 마케팅 작업을 훔치지 않는 이유

마케팅 담당자는 일반 대중보다 조금 더 비관적일 수 있습니다. AI와 기계 학습은 마케터에게 놀라운 가능성을 제시하지만 AI가 우리의 일자리를 차지할 수 있다는 소란과 소문이 있습니다.

결국, 알고리즘이 보고서를 검토하고, 해당 보고서를 기반으로 결정을 내리고, 해당 보고서가 추천하는 내용을 작성할 수 있다면 우리는 어떻게 될까요?

프로그램이 간단한 광고를 만들거나 광고 캠페인을 자동으로 최적화할 수 있게 되면 누가 일을 하지 않게 될까요? 예측 마케팅 자동화 시스템이 우리의 잠재 고객이 무엇을 원하는지 알 수 있을 때 우리가 해야 할 일이 남아 있을까요?

이 생각의 길을 너무 멀리 가면 불안해지기 쉽습니다.

그러나 AI가 정말로 모든 걱정을 할 가치가 있습니까? 우리는 정말 일을 못하게 될까요?

아니면 우리가 마케팅 일자리를 잃지 않고 대신 인공 지능이 우리에게 도움이 되는 환상적인 도구가 될 가능성이 있습니까?

다른 방식으로 AI를 살펴보겠습니다.

일자리를 빼앗는 대신 지루한 스프레드시트와 더 지루한 마케팅 작업에서 벗어날 수 있습니다.

아마도 이 AI/머신 러닝은 실제로 희소식 일 것입니다. 실제로 "[마케팅 연구] 응답자의 32%는 인공 지능(AI)이 "차세대 대작"이라고 생각합니다.

차세대 혁신이 될 수도 있지만 최소한 콘텐츠 전략에 있어서는 이미 AI를 사용하는 마케터가 거의 없습니다.

그러나 콘텐츠 전략에 AI를 사용하는 것에서 물러나면 채택률이 높아집니다. 위에서 인용한 동일한 eMarketer 기사에 따르면,

“NewBase(구 Publicitas International)는 2017년 4월 전 세계 1,019명의 마케터를 대상으로 설문 조사를 실시하여 향후 12개월 동안 어떤 유형의 기술에 우선순위를 둘 계획인지 물었습니다. 응답자 10명 중 3명(30%)은 AI를 우선시할 계획이라고 말했습니다.

1년 전에는 응답자의 13%만이 같은 대답을 했습니다.”

따라서 인공 지능 및 기계 학습 채택이 빠르게 증가하고 있습니다. 그리고 콘텐츠 전략을 훨씬 뛰어넘는 응용 프로그램이 있습니다. 다음은 AI가 마케터를 위해 지금 당장 할 수 있는 일의 일부 목록입니다.

• 일반 청중 중 귀사에 가장 적합한 잠재 고객이 누구인지 예측하십시오.
• 누군가가 메시지를 읽을 가능성이 가장 높은 시간에 이메일(및 기타 메시지)을 예약합니다.
• 메시지를 개인화하십시오(단지 이름보다 훨씬 더 많은 것).
• 고객의 프로필과 과거 참여 기록을 바탕으로 어떤 메시지가 가장 효과적일지 예측합니다. 예: 웨비나 초대장을 보내시겠습니까, 아니면 백서를 보내시겠습니까? 할인을 제공하거나 이벤트에 초대하시겠습니까?
• 획기적으로 향상된 리드 스코어링을 제공합니다.
• 성배 제공: 진정한 옴니채널, "일대일" 구매자 여정 및 고객 경험.
• 사람들이 구매할 가능성이 가장 높은 제품(일명 "제품 추천")을 예측합니다.
• 사람들이 가장 많이 소비할 콘텐츠(일명 "콘텐츠 추천")를 예측합니다.
• 적시에 적절한 도움을 제공하십시오.
• 챗봇에 전원을 공급하십시오.

고객 이메일 또는 소셜 미디어 게시물을 읽어 고객 감정에 액세스합니다(즉, 고객의 기분을 파악하기 위해).

응용 프로그램 목록은 계속됩니다. 그리고 왜 그렇게 많은 기대가 있는지 쉽게 알 수 있습니다.

하지만 우리가 정말 기계(또는 더 정확하게는 알고리즘)가 모든 결정을 내리고 모든 조치를 취하고 기본적으로 모든 시스템을 관리하게 할 수 있다면 우리 일자리를 잃게 될까요?

나는 그렇게 생각하지 않는다. 마케터는 괜찮을 것 같아요. 사실, 나는 우리가 그 어느 때보다 더 잘할 것이라고 생각합니다.

그 이유는 다음 세 가지입니다.

산업이 변하고 직업이 변하므로 기술도 변해야 합니다.

약 20년 전, "상용 인터넷"이 젊었을 때, 나는 내가 일했던 웹사이트에서 서버의 방문자 로그 출력물을 읽곤 했습니다.

인쇄물의 두께는 몇 인치가 될 것입니다. 각 페이지에는 페이지에서 페이지로 클릭하는 사람의 서버 로그가 있습니다. 단, 그 당시에는 보고가 너무 단순해서 다운로드해야 하는 페이지의 각 항목에 대한 줄이 있어야 했습니다.

누군가가 웹사이트 페이지를 한두 번 보는 것보다 더 많은 것을 포함하는 사이트 방문은 두세 페이지의 인쇄 페이지로 이어질 수 있습니다. 전체 주문에 대한 로그는 일반적으로 7페이지를 채웁니다.

구글 애널리틱스와 다른 트래픽 읽기 도구가 등장했을 때 나는 서버 로그 읽기와 같은 내 일을 포기하고 멋진 그래픽 기반 보고서로 자동화되도록 해도 괜찮았다.

내 시간에 다른 용도를 찾았습니다.

따라서 AI와 머신 러닝이 여러분의 작업 일부를 대신할 수 있게 되면 다른 할 일도 찾게 될 것입니다. 대부분의 반복적이고 지루한 작업은 아마 놓칠 수도 없을 것입니다.

이것은 기술이 시간이 지남에 따라 어떻게 변해야 하는지를 보여주는 한 가지 방법입니다. 이것은 거의 모든 산업에서 사실이지만 우리 마케팅 담당자는 대부분의 경우보다 더 많이 다룹니다.

우리의 기술은 항상 진화해야 합니다.

따라서 귀하의 직업이 이메일 뉴스레터를 작성하는 능력(예를 들어)이나 간단한 Facebook 광고를 설정하는 능력 또는 콘텐츠의 "필러"를 작성하는 능력에만 의존한다면, 그렇습니다. 귀하의 직업은 위험에 처할 수 있습니다.

머지않아 기계(인공 지능 또는 보다 "간단한" 기계 학습)가 모든 작업을 수행할 수 있기 때문입니다. 이미 우리가 읽는 것 중 일부는 기계에 의해 쓰여진 것입니다.

그러나 새로운 기술을 계속 배울 수 있는 한, 이것은 생계를 유지하는 능력에 해를 끼치지 않을 것입니다.

배워야 할 새로운 기술 하나에 대한 제안을 원하십니까? 데이터 과학이나 분석은 어떻습니까? 데이터 과학자는 현재 수요가 많으며 가까운 장래에 더 많은 수요가 있을 것입니다. 총회에서 제공하는 것과 같은 온라인 코스가 귀하에게 적합할 수 있습니다.

기술은 마케터를 더 효과적으로 만들었고 우리 회사에 더 가치 있는 사람이 되었습니다.

아시다시피 마케팅 기술은 지난 10년 동안, 심지어 지난 2년 동안 훨씬 더 똑똑해지고 더 효과적이 되었습니다.

그 일에 비용이 들었습니까? 아니오라고 말하고 싶습니다.

우리의 새로운 마테크 도구는 우리를 더 효과적으로 만들었습니다. 일부 마케터에게는 투자 수익을 증명하는 것이 여전히 어려운 일이지만 점점 더 많은 사람들이 긍정적인 ROI를 보여줄 수 있습니다. 그로 인해 C-suite는 우리에게 더 많은 예산과 리소스를 제공했습니다.

따라서 우리는 더 나은 기술 덕분에 우리가 하는 일을 더 잘하고 우리의 책임이 확장되고 있습니다.

마케팅과 우리의 경쟁이 더욱 정교해지고 기술이 우리 고객에 대해 훨씬 더 총체적인 관점을 얻을 수 있게 되면서 "고객 경험"이라는 개념이 생겨났습니다.

아시다시피 "고객 경험"은 고객이 우리를 찾고, 상호 작용하고, 구매하는 방법에 대한 360도 뷰입니다. 고객이 우리 광고나 기사 중 하나를 볼 때 우리와 함께하는 소개 "첫 접촉"부터 모든 판매 주기를 거쳐 고객 서비스를 관리하는 장기 고객이 될 때까지 모든 것을 다룹니다.

그 "고객 경험"은 일반적으로 마케팅에서 관리합니다.

마케팅이 고객 경험으로 진화(또는 진화)하고 있다는 것은 대단한 일입니다. 그리고 아시다시피 고객 경험은 현재 기업의 경쟁 우위 로 간주됩니다.

또는 Dell과 Pepsi의 전 CIO인 Jerry Gregoire가 말했듯이 "고객 경험은 다음 경쟁 전장입니다."

즉, 우리 모두가 지향하는 이 새롭고 진화된 마케팅이 향후 10년의 경쟁 우위 가 될 것입니다. 그리고 기계와 알고리즘이 가장 잘 관리할 수 있는 엄청난 양의 데이터가 필요합니다.

지금 필요한 데이터 마에스트로가 되려면 AI와 기계 학습이 필요합니다. 그것들은 우리에게 필수적인 도구가 되었고 우리 자신을 위해 데이터를 점술하려는 시도를 능가했습니다. Google Analytics가 수천 페이지의 서버 로그를 읽는 것보다 낫습니다.

마케팅 담당자는 어쨌든 도움이 필요합니다.

우리의 시간도 생각해 봅시다. 당신이 가장 확실히 알고 있듯이, 마케터는 단순히 놀고 있지 않으며, 멍하니 엄지손가락을 만지작거립니다.

우리는 바쁘다! 우리 대부분(71%)은 지칠 정도로 스트레스를 받습니다.

우리가 업무를 수행하는 데 도움이 되는 더 나은 기술과 더 스마트한 데이터가 있다면 우리가 일자리를 잃게 될까요?

아니요.

사실, 그것은 우리가 때때로 주말을 쉬게 된다는 것을 의미할 수도 있습니다. " 정말 시도하고 싶지만 시간이 없는 마케팅 프로젝트" 목록에 37개의 항목이 있는 대신 실제로 대부분의 프로젝트를 완료할 수 있음을 의미할 수 있습니다.

결과적으로 우리의 상사와 회사는 그에 따라 우리에게 보상할 수 있을 것입니다. 그래서 우리는 마케팅과 고객 경험을 한 단계 더 끌어올리기 위해 더 많은 시간, 더 많은 돈, 더 많은 자원(그리고 더 많은 자신감)을 갖게 될 것입니다.

그러니 힘내세요, AI. 당신이 할 일이 있습니다.

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