디지털 마케팅에서 AI의 적응 및 구현

현재 마케터 는 오늘날의 역동적이고 분열된 시장에서 많은 도전적인 어려움 에 직면해 있습니다. 이러한 어려움에는 브랜드 충성도를 유지하고 매력적인 고객 관계를 개발하는 것이 포함됩니다. AI와 머신 러닝 기반 솔루션이 이를 충족시켰습니다.

그들은 디지털 마케팅을 보다 선명하고 성공적으로 만들기 위한 유용한 제안을 제공했습니다. 본질적으로 AI와 디지털 마케팅이 이제 연결되었다고 말하는 것이 타당합니다.

AI는 우리가 데이터와 정보를 더 잘 이해하도록 도울 수 있습니다. 또한 보다 성공적인 디지털 접근 방식을 만들고 실행할 수 있습니다.

디지털 마케팅 활동을 통해 방대한 양의 풍부한 데이터에 액세스할 수 있습니다. 시스템이 개선되고 더 빨라지고 있습니다. 그 결과 더욱 정교하고 효과적인 AI 제품이 탄생했습니다.

AI가 미래 디지털 제품의 핵심 구성요소가 될 것은 분명합니다. 그러나 그것은 무엇입니까?

인공 지능이란 무엇입니까?

인공 지능은 시스템이 보여주는 똑똑함을 의미합니다. 그것은 인간 지능의 복제입니다. 그리고 그것은 이 현대 시대에 두각을 나타내게 되었습니다.

시스템은 오류에서 학습하고 인간이 수행하는 대로 활동을 수행할 수 있습니다. 인공 지능은 발전함에 따라 분명히 우리의 삶의 질에 영향을 미칠 것입니다.

AI 시스템을 개발하는 것은 힘든 과정입니다. 인공 지능이 어떻게 작동하는지 이해하려면 먼저 AI의 많은 하위 영역을 파헤쳐야 합니다. 그들은 이러한 영역이 다양한 시장 산업에서 어떻게 활용될 수 있는지 이해해야 합니다.

AI는 기계 학습을 사용하여 설계 및 구현됩니다. 기계 학습을 통해 시스템은 이전 데이터에서 스스로 학습할 수 있습니다.

수학적 모델을 구성하고 이전 데이터를 기반으로 예측하기 위해 다양한 알고리즘을 사용합니다. 사진 식별, 음성 인식, 스팸 필터링 및 더 많은 활동에 활용되고 있습니다.

다양한 모델을 배포해야 하는 시스템에서는 ML 모델 관리 가 필요합니다 . 모델 관리는 기계 학습 모델을 생성, 배포 및 운영하는 일을 담당합니다. 성능, 모델 버전 관리 및 정확한 테스트를 추적합니다.

모델 관리는 데이터 과학자가 모델을 배포하고 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.

디지털 마케팅의 AI

우리는 이미 인공 지능이 마케팅의 면모를 바꾸고 얼마나 도움이 되었는지 살펴보았습니다. 덕분에 관객을 대하는 방식이 달라졌다.

AI는 적절한 방문자를 관련 콘텐츠로 안내하는 데 도움을 주었습니다. 이를 통해 매출을 높이고 신규 고객을 확보할 수 있습니다. 또한 마케터와 회사가 더 나은 성과를 거두고 새로운 고객을 유지할 수 있게 되었습니다.

다음은 비즈니스를 강화하기 위해 디지털 마케팅에 AI를 통합하는 몇 가지 방법입니다.

웹사이트 구축

웹사이트 개발의 부담을 덜어주기 위해 AI도 등장했습니다. AI를 사용하여 고객 정보와 고객이 귀하의 콘텐츠에 참여하는 방식을 기반으로 사이트를 빠르게 만들 수 있습니다. 지금 집중해야 할 것은 콘텐츠뿐입니다.

AI 기반 웹 사이트 빌더는 콘텐츠 섹션에서 색 구성표에 이르기까지 모든 것을 처리합니다. Grid, FireDrop, Wix ADI 및 기타 웹사이트 빌더가 이러한 유형의 인스턴스입니다.

이러한 웹 사이트 빌더의 대부분은 아직 초기 단계에 있으며 시간이 지남에 따라 성숙해 질 것입니다. 디지털 마케팅에서 인공지능의 운명이라고 생각합니다.

디지털 광고

인공 지능은 최적의 효과를 보장하기 위해 디지털 광고에 자주 사용됩니다. 최고 품질의 경험을 달성하기 위해 Facebook , Google 및 Instagram에서 사용됩니다 . 성별, 연령, 관심사 및 기타 요인과 같은 사용자 정보를 분석하여 관련성 있는 광고를 제공합니다.

마케터는 AI 기술을 사용하여 사소한 패턴을 발견하고 예측할 수도 있습니다. 그러면 그들은 전략적 선택을 할 수 있을 것입니다. 결과적으로 마케터는 디지털 광고의 비효율성을 줄이고 돈을 현명하게 사용할 수 있습니다.

타겟 콘텐츠

AI는 잠재 고객과 소비자에 대한 더 많은 정보를 수집하는 데 사용할 수 있습니다. 이 정보를 활용하여 미래의 행동을 예측하고 보다 맞춤화된 마케팅을 할 수 있습니다. 위에서 언급했듯이 챗봇은 해당 콘텐츠, 웹 페이지 또는 이메일의 대화형 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.

특정 소비자를 유인할 가능성이 가장 높은 정보를 지능적으로 식별할 수 있습니다. 사용자가 방문한 웹 페이지를 배치하여 해당 정보로 이메일을 자동으로 작성할 수 있습니다.

마케터는 이 정보를 사용하여 태그라인을 개발하고 프로모션을 시작할 수 있습니다. 더 많은 고객을 유치하고 전환율을 높일 것입니다.

예측 분석

이것은 디지털 마케팅에서 AI를 구현하는 가장 중요한 이점 중 하나입니다. 예측 분석은 향후 추세를 예측하기 위해 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 추출합니다. 소비자 만족도를 높일 수 있다는 장점이 있습니다.

AI는 통계, 판매 모델링 및 데이터 분석을 통합하여 예측 분석을 사용하여 디지털 서비스의 미래 결과를 예측합니다.

빅데이터와 AI의 성장으로 디지털 마케터의 기회는 더욱 커졌습니다. 이를 통해 자신의 행동을 보다 정확하게 수량화하고 디지털 전략의 특정 측면에 집중할 수 있습니다.

예측 분석은 고객의 구매 행동을 분석하여 구매 가능성이 있는 시기를 결정합니다. 마케터는 분석을 사용하여 구매자의 활동과 상호 작용을 역설계할 수 있습니다. 그들은 유익한 결과를 가져오는 마케팅 노력을 선택할 수 있습니다.

소스 FreePik

챗봇

챗봇은 마케팅에서 AI의 가장 일반적인 용도 중 하나입니다. 그들은 클라이언트 상호 작용을 증가시키는 데 도움이됩니다. 챗봇은 인간의 상호 작용을 모방하는 독립형 프로그램입니다.

그들은 고객으로부터 피드백을 수집하고 복잡한 고객 문제를 해결합니다. 이는 구매자가 온라인 주문 시 주의가 산만해지는 시간을 줄이기 위해 고안되었습니다.

그것은 가장 인기있는 질문을 다루고 인간과 같은 방식으로 그들과 대화합니다. 긍정적인 사용자 경험을 제공하면서 리드를 생성하는 데 도움이 됩니다. 또한 챗봇 을 활용하여 댓글을 수집합니다.

동적 가격 책정

모든 마케터는 판매가 더 많은 것을 이동시키는 효율적인 방법이라는 것을 이해합니다. 할인은 매우 설득력이 있습니다. 구매 횟수는 두 배이지만 마진이 3분의 2 낮으면 거래가 없을 때보다 돈을 덜 벌게 됩니다.

동적 알고리즘은 인공 지능을 사용하여 가격을 설정합니다. 확장성을 보장하고 기업이 정보에 입각한 판단을 내릴 수 있도록 합니다. 이러한 알고리즘을 통해 조직은 포트폴리오 수준 가격 책정을 달성할 수 있습니다.

또한 이러한 알고리즘은 판매자가 가격 유연성을 확보하는 데 도움이 됩니다. 그것은 별개의 고객 그룹에 대한 요금 조정을 가능하게 할 것입니다.

마지막 생각들

마케터들은 AI가 유용한 도구라는 것을 알게 되었습니다. 그것은 광고가 수행되는 방식을 변화시켰고 그 과정을 도왔습니다. 그러나 효율성과 편의성 면에서 아직 갈 길이 멀다.

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