이메일 마케팅의 AI: 사용 방법, 이점 및 과제!

이것을 상상해보십시오. 새로운 날에 일어나서 전화를 들고 이메일을 확인하십시오. 귀하의 관심을 끌기 위해 비명을 지르는 수십 개의 홍보 이메일 중에서 눈에 띄는 이메일을 보게 됩니다. 귀하의 관심사와 필요에 직접적으로 부합하는 콘텐츠로 개인화되었습니다. 이메일이 귀하를 위해 특별히 맞춤화된 것 같고 너무 매력적이어서 자세한 내용을 보려면 클릭하지 않을 수 없습니다.

AI 기반 이메일 마케팅의 세계에 오신 것을 환영합니다. 인공 지능의 도움으로 마케팅 담당자는 소음을 차단하고 구독자의 관심을 끄는 개인화되고 관련성이 있으며 시기 적절한 이메일 캠페인을 만들 수 있습니다. 비즈니스 소유자 또는 마케팅 담당자인 경우 이메일 마케팅 전략에 AI를 통합하는 것이 앞서 나가기 위해 매우 중요합니다.

이 기사에서는 워크플로 자동화에서 초개인화된 콘텐츠 생성에 이르기까지 AI가 이메일 마케팅 게임을 어떻게 변화시킬 수 있는지 살펴봅니다.

노련한 전문가이든 이제 막 이메일 마케팅을 시작하든 관계없이 자리에 앉아 커피를 들고 흥미진진한 AI 기반 이메일 마케팅 세계를 탐험해 봅시다!

이메일 마케팅의 AI

먼저 이메일 마케팅에서 AI란?

인공 지능 기술을 사용하여 이메일 마케팅 캠페인을 최적화하고 개인화하는 것입니다. AI는 고객 데이터를 분석하고, 패턴을 식별하고, 이메일 콘텐츠, 타이밍 및 타겟팅에 대한 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

올바른 도구와 기술을 사용하면 AI를 사용하여 청중을 참여시키고 전환을 높이며 그 어느 때보다 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

그렇다면 귀하의 비즈니스는 이메일 마케팅 전략에 인공 지능을 통합하는 것을 고려해야 합니까?

결정하는 것은 당신에게 달려 있습니다! 그러나 AI 기술이 발전함에 따라 이메일 마케팅에서 AI의 이점과 과제를 탐색하고 캠페인을 다음 단계로 끌어올리는 데 도움이 될 수 있는지 고려할 가치가 있습니다 .

이메일 마케팅에서 AI 사용의 이점

AI는 디지털 마케팅 세계에서 점점 더 인기 있는 도구가 되었으며 그만한 이유가 있습니다. 기업은 이메일 마케팅 전략을 개선하면서 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.

이제 AI를 이메일 마케팅 활동에 통합할 때 얻을 수 있는 몇 가지 이점에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

1. 개인화

개인화된 이메일이 오픈율을 29%, 클릭률을 41% 높일 수 있다는 사실을 알고 계셨습니까?

AI를 사용하면 구독자에 대한 데이터를 수집하고 이를 사용하여 특정 관심사와 행동에 맞게 이메일을 조정할 수 있습니다. 여기에는 과거 구매 내역, 웹사이트 검색 기록, 소셜 미디어 활동 등이 포함될 수 있습니다.

이 데이터를 사용하여 각 구독자에게 더 대상이 지정되고 관련성 있는 이메일을 만들 수 있습니다. 이는 더 높은 오픈율, 클릭률, 그리고 궁극적으로 더 많은 전환으로 이어질 수 있습니다.

또한 AI는 개인화 프로세스를 자동화하는 데도 도움이 됩니다. AI 기반 도구를 사용하면 특정 작업 또는 동작을 기반으로 개인화된 이메일을 자동으로 보내는 트리거 및 규칙을 설정할 수 있습니다.

따라서 이메일 마케팅을 한 단계 끌어올리고 싶다면 개인화를 위해 AI를 사용하는 것을 고려해 볼 가치가 있습니다. 보다 효과적인 이메일 캠페인을 만들고 더 강력한 고객 관계를 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2. 세분화

세분화는 인구 통계, 행동 및 관심사와 같은 특정 기준에 따라 전자 메일 목록을 더 작은 그룹으로 나눕니다. 이렇게 하면 각 그룹에 더 많은 대상이 지정되고 관련성 있는 메시지를 보낼 수 있으므로 더 높은 참여율과 전환율을 얻을 수 있습니다. 타겟 이메일이 전체 ROI의 최대 77%를 높일 수 있다는 사실을 알고 계셨습니까?

이제 AI의 도움으로 세분화를 완전히 새로운 수준으로 끌어올릴 수 있습니다. AI 알고리즘은 이메일 목록을 분석하고 사람에게 즉시 드러나지 않을 수 있는 구독자 간의 패턴과 유사점을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 고도로 타겟팅된 세그먼트를 만들고 각 구독자에 대한 메시지를 개인화할 수 있습니다.

예를 들어 AI를 사용하여 다음을 기준으로 목록을 분류할 수 있습니다.

• 참여 수준: 이전에 이메일을 열거나 클릭했거나 이메일에서 구매한 구독자에게 더 많은 타겟 메시지를 보냅니다.
• 관심사: 각 구독자의 관심사 및 선호도와 관련된 콘텐츠를 보냅니다.
• 인구통계: 각 구독자의 연령, 성별, 위치 또는 기타 인구통계학적 요인에 맞는 메시지를 보냅니다.
• 예측 행동: 과거 행동을 기반으로 참여하거나 구매할 가능성이 가장 높은 구독자를 예측하고 이러한 구독자에게 대상 메시지를 보냅니다.

전반적으로 AI를 사용하여 이메일 목록을 분류하면 오픈율과 클릭율을 높이고 구독 취소율을 낮추며 궁극적으로 더 많은 전환과 비즈니스 수익을 창출할 수 있습니다. 따라서 이메일 마케팅 전략에 아직 AI를 사용하고 있지 않다면 고려해 볼 가치가 있습니다!

3. 예측 분석

이메일 마케팅, 특히 예측 분석의 AI에는 몇 가지 이점이 있습니다. AI 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 분석하여 패턴을 식별하고 사용자 행동과 선호도를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 마케터는 보다 표적화되고 개인화된 이메일 캠페인을 만들어 참여와 전환을 높일 수 있습니다. 또한 AI는 세분화 및 대상 이메일 전송과 같은 특정 작업을 자동화하여 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

요약하면 AI는 귀중한 통찰력을 제공하고 특정 작업을 자동화하여 이메일 마케팅 캠페인의 효과를 크게 향상시킬 수 있습니다. AI 기술의 지속적인 발전으로 마케팅 산업에서 AI가 훨씬 더 혁신적이고 효과적으로 사용되는 것을 기대할 수 있습니다.

4. 자동화

AI 기술은 이메일 목록 분할, 메시지 개인화, 이메일 예약 등 이메일 마케팅 캠페인의 여러 측면을 자동화할 수 있습니다. 자동화를 사용하면 이러한 작업을 수동으로 수행하는 데 소요되는 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

또한 AI는 구독자에게 보다 대상이 지정되고 개인화된 메시지를 전달하는 데 도움이 될 수 있습니다. 검색 기록, 구매 행동 및 이메일 상호 작용을 분석하여 AI 알고리즘은 각 구독자와 더 공감할 수 있는 개별화된 메시지를 생성할 수 있습니다.

결과적으로 이메일 마케팅 캠페인의 참여율과 전환율을 높일 수 있습니다. AI 자동화를 사용하면 이메일 성과에 대한 실시간 인사이트를 얻을 수 있으므로 데이터 기반 의사 결정을 내리고 캠페인을 최적화하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

전반적으로 이메일 마케팅에서 AI를 사용하면 프로세스를 간소화하고 메시징을 개선하며 비즈니스에 더 나은 결과를 가져올 수 있습니다.

자세히 보기: 이메일 자동화: 정의, 이점 및 도구!

5. A/B 테스트

A/B 테스트는 이메일의 여러 버전을 테스트하여 어떤 버전이 더 나은지 확인할 수 있기 때문에 이메일 마케팅의 중요한 부분입니다. 전통적으로 A/B 테스트에는 다양한 버전의 이메일을 만들어 구독자에게 보낸 다음 결과를 수동으로 분석해야 했기 때문에 많은 수동 작업과 시간이 필요했습니다.

그러나 AI의 도움으로 A/B 테스트가 훨씬 쉽고 효율적이 되었습니다. 인공 지능은 다양한 버전의 이메일을 자동으로 생성하고 서로 테스트하고 결과를 실시간으로 분석할 수 있습니다. 즉, 성능이 더 좋은 이메일 버전을 쉽고 빠르게 식별하고 필요에 따라 조정할 수 있습니다.

A/B 테스트에 AI를 사용하면 시간과 노력을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. AI 알고리즘은 인간이 할 수 있는 것보다 훨씬 빠르게 데이터를 분석할 수 있으며 우리에게 즉시 명백하지 않을 수 있는 패턴과 추세를 식별할 수 있습니다.

이메일 마케팅에서 A/B 테스트에 AI를 사용하면 이메일 캠페인을 개선하고 구독자와의 참여율을 높일 수 있습니다.

가장 좋은 부분을 알고 싶습니까?

이러한 도구를 사용하기 위해 기술 천재가 될 필요는 없습니다. AI 기반 이메일 마케팅 플랫폼은 사용자 친화적이고 직관적이므로 기술에 얽매이지 않고 킬러 콘텐츠를 만드는 데 집중할 수 있습니다.

우리는 이메일 마케팅에서 AI를 사용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 매우 멋진 이점을 다루었지만 모든 것이 햇빛과 무지개는 아닙니다. 모든 기술과 마찬가지로 AI를 이메일 캠페인에 통합할 때 몇 가지 문제가 발생합니다.

이메일에서 AI를 사용하면 어떤 문제가 발생합니까?

AI는 확실히 우리가 이메일 마케팅에 접근하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 몇 가지 중요한 문제를 극복해야 합니다.

데이터 품질

이메일 마케팅에서 AI의 가장 큰 과제 중 하나는 AI 알고리즘을 교육하는 데 사용되는 데이터의 품질을 보장하는 것입니다. AI 알고리즘은 정확하고 완전한 데이터 없이는 정확한 예측이나 추천을 할 수 없습니다.

이는 신뢰할 수 있는 데이터 수집 및 저장 시스템을 갖추는 것이 필수적이라는 것을 의미합니다. 데이터는 정확하고 최신이며 마케팅 캠페인과 관련이 있어야 합니다. 데이터가 불완전하거나 정확하지 않으면 잘못된 통찰력과 권장 사항으로 이어져 비효율적인 캠페인과 수익 손실이 발생할 수 있습니다.

또한 데이터 프라이버시도 고려해야 할 중요한 측면입니다. 사용 중인 데이터가 관련 법률 및 규정을 준수하여 수집되고 저장되었는지 확인하는 것이 중요합니다. 데이터 프라이버시 침해는 고객과 회사 모두에게 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

결론적으로 AI는 이메일 마케팅에 막대한 이점을 가져올 수 있지만 사용 중인 데이터의 품질을 보장하는 것이 중요합니다. 올바른 데이터 수집, 저장 및 개인 정보 보호 조치를 통해 AI는 회사가 더 나은 결과를 제공하는 보다 효과적이고 개인화된 이메일 캠페인을 만들 수 있도록 도울 수 있습니다.

개인 정보 보호 문제

이메일 마케팅에 인공 지능(AI)을 사용할 때 개인 정보 보호 문제는 기업이 직면하는 가장 중요한 문제 중 하나입니다. AI는 기업이 이메일 마케팅 캠페인을 개인화하고 고객 참여를 개선하는 데 도움이 될 수 있지만 고객 데이터를 수집하고 분석해야 합니다.

마케팅 조사 회사인 Litmus의 연구에 따르면 소비자의 75%가 일반적인 이메일보다 개인화된 이메일이 더 매력적이라고 ​​생각합니다. 그러나 같은 연구에서는 소비자의 43%가 기업이 자신의 개인 정보를 사용하는 방식에 대해 우려하고 있음을 발견했습니다.

Pew Research Center의 또 다른 조사에 따르면 미국인의 81%가 회사에서 개인 정보를 수집하고 사용하는 방법에 대한 통제력을 상실했다고 답했습니다. 또한 미국인의 72%는 광고주, 기술 회사 또는 기타 그룹이 온라인에서 수행하는 작업의 전부 또는 대부분을 추적한다고 생각합니다.

이러한 통계는 기업이 이메일 마케팅 캠페인에서 AI 및 고객 데이터를 사용하는 것에 대해 투명해야 할 필요성을 강조합니다. 어떤 데이터를 수집하고 어떻게 사용하는지 명확히 함으로써 기업은 소비자가 가지고 있는 개인 정보 보호 문제를 완화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

전반적으로 AI는 이메일 마케팅 캠페인에 많은 이점을 제공할 수 있지만 기업은 개인 정보 보호 문제를 염두에 두고 고객의 신뢰를 침해하지 않도록 조치를 취해야 합니다. AI를 투명하고 윤리적으로 사용함으로써 기업은 고객과 더 강력한 관계를 구축하고 이메일 마케팅 캠페인의 효과를 개선할 수 있습니다.

실수

기업은 이메일 캠페인을 자동화하기 위해 AI 기반 이메일 마케팅 도구에 많은 투자를 합니다.

그러나 AI 알고리즘은 불완전하며 때때로 이메일 마케팅 캠페인에 영향을 미칠 수 있는 실수를 합니다. 예를 들어 Litmus 의 보고서에 따르면 이메일 마케팅 메시지의 21%가 스팸 폴더에 들어가고 AI 알고리즘은 때때로 합법적인 이메일을 스팸으로 잘못 분류하여 전달률을 낮출 수 있습니다.

또한 AI 알고리즘은 고객 데이터를 잘못 해석하여 잘못된 개인화 또는 세분화로 이어질 수 있습니다. Emarsys 가 실시한 설문 조사에서 응답자의 30%는 부정확한 개인화를 이메일 마케팅 노력의 중요한 문제로 꼽았습니다.

따라서 AI가 이메일 마케팅 노력을 크게 향상시킬 수 있지만 이러한 알고리즘이 오류가 없는 것은 아니라는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 기업은 AI 기반 캠페인을 정기적으로 모니터링하고 최적화해야 합니다.

학습 곡선이 있습니다

AI는 놀라울 정도로 강력하고 효율적일 수 있지만 복잡하기도 하며 AI를 효과적으로 사용하려면 작동 방식에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 즉, 이메일 마케팅을 위해 AI 도구와 소프트웨어를 사용하도록 팀을 교육하는 데 시간과 리소스를 투자해야 할 수도 있습니다.

또 다른 과제는 AI 알고리즘이 정확하고 신뢰할 수 있는지 확인하는 것입니다. 이를 위해서는 AI 기반 이메일 캠페인이 적시에 적절한 대상에게 올바른 메시지를 전달하도록 지속적인 테스트와 개선이 필요합니다.

이러한 어려움에도 불구하고 이메일 마케팅에서 AI를 사용하는 것은 캠페인의 효과를 개선하려는 기업에게 게임 체인저가 될 수 있습니다. 메시지를 개인화하고 워크플로를 자동화하며 더 나은 결과를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 이메일 마케팅에서 AI를 사용하는 것과 관련된 학습 곡선이 있을 수 있지만 노력할 가치가 있습니다!

이메일 마케팅에서 AI를 사용할 때의 문제점과 이점에 대해 논의했으므로 이제 이를 구현하는 방법에 대해 자세히 알아볼 차례입니다.

그러나 이메일 마케팅에서 AI를 어떻게 성공적으로 사용할 수 있습니까?

이메일 마케팅에서 AI를 성공적으로 사용하는 방법이 궁금하다면 이 강력한 기술을 최대한 활용하기 위해 취할 수 있는 몇 가지 주요 단계가 있습니다. 다음은 염두에 두어야 할 몇 가지 팁입니다.

명확한 목표로 시작

이메일 마케팅에 AI를 통합하는 첫 번째 단계는 목표를 명확하게 정의하는 것입니다. 이메일 캠페인을 통해 달성하려는 목표를 결정하십시오. 매출 증대, 웹사이트 트래픽 증대, 고객 참여 또는 유지 개선, 신제품 또는 서비스 홍보 등이 될 수 있습니다. 목표가 무엇이든 전체 이메일 마케팅 전략을 안내하므로 명확하게 이해하는 것이 중요합니다.

AI 기반 개인화 사용

개인화는 이메일 마케팅의 핵심 트렌드였습니다. AI의 출현으로 이메일 캠페인을 개인화하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. AI는 구독자의 행동, 선호도 및 구매 내역을 포함하여 구독자에 대한 방대한 양의 데이터를 분석하고 이 정보를 동적으로 사용하여 개인화된 이메일 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 예를 들어 AI는 구독자가 이전 구매 또는 검색 기록을 기반으로 관심을 가질 만한 제품이나 서비스를 제안할 수 있습니다. 개인화는 이메일의 관련성을 높이고 구독자와 더 강력한 연결을 구축하는 데 도움이 됩니다.

워크플로 자동화

AI를 이메일 마케팅 전략에 통합하는 또 다른 방법은 워크플로우를 자동화하는 것입니다. 여기에는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 청중 분류, 전송 일정 최적화 또는 개인화된 제목 및 콘텐츠 생성과 같은 일상적인 작업을 자동화하는 것이 포함됩니다. 자동화는 이메일 캠페인의 효율성을 개선하는 동시에 각 구독자가 적시에 올바른 메시지를 받을 수 있도록 합니다. 워크플로를 자동화하면 결과 분석 및 이메일 전략 최적화와 같은 보다 전략적인 작업에 집중할 시간을 확보할 수도 있습니다.

접근 방식 테스트 및 개선

마지막으로 접근 방식을 지속적으로 테스트하고 개선하는 것이 중요합니다. AI는 강력한 도구이지만 마법의 총알은 아닙니다. 이메일 캠페인이 효과적인지 확인하려면 결과를 지속적으로 모니터링하고 분석해야 합니다. A/B 테스트를 사용하여 제목 줄, 콘텐츠 및 CTA와 같은 이메일의 다양한 요소를 테스트하고 데이터를 사용하여 시간이 지남에 따라 접근 방식을 개선하세요. AI는 결과를 보다 효율적으로 분석하고 수동으로 놓쳤을 수 있는 추세와 인사이트를 식별하도록 도와줍니다. 접근 방식을 지속적으로 테스트하고 개선함으로써 이메일 캠페인이 항상 최대의 영향을 미치도록 최적화되도록 할 수 있습니다.

이러한 팁을 따르면 AI를 사용하여 이메일 마케팅 활동을 강화하고 비즈니스에서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

결론

즉, 이메일 마케팅의 AI는 모든 규모의 기업이 그 어느 때보다 더 효과적이고 매력적인 이메일 캠페인을 만들 수 있도록 하는 게임 체인저입니다. 따라서 이메일 마케팅 게임을 한 단계 더 발전시키려면 AI를 전략에 통합하는 것이 좋습니다.

무한한 가능성과 새로운 발전으로 이메일 마케팅에서 AI의 미래는 밝고 기회는 끝이 없습니다.

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성공적인 이메일 마케팅 퍼널로 판매를 늘리십시오!