마케팅에서의 AI: 사용 방법

마케팅 에서 AI의 사용이 증가하고 있으며 그 이유는 놀라운 일이 아닙니다. 향상된 효율성과 효과로 마케팅 활동을 최적화, 개선 및 능률화하는 데 도움이 되는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 고객 경험을 개인화하고, 어떤 콘텐츠가 고객과 팔로워에게 가장 잘 맞는지 발견하고, 마케터가 데이터에서 더 나은 인사이트를 얻을 수 있도록 돕는 우리의 능력을 강화할 수 있습니다.

기술의 힘과 인간의 창의성 및 추진력을 결합함으로써 우리는 고객에게 가치를 더하는 동시에 성장을 주도하는 개인화된 경험을 만들 수 있습니다. 이러한 강력한 기회를 활용하려면 마케팅에서 AI를 사용하는 방법을 탐색하십시오.

마케팅에서 AI란?

마케팅 에서 AI는 인공 지능을 사용하여 마케팅 전략을 자동화하고 최적화하는 것을 말합니다. 마케터는 AI 기반 기술을 활용하여 고객 데이터를 수집하고 소비자의 선호도, 습관 및 행동을 더 잘 이해하여 개별 고객의 요구에 맞는 타겟 캠페인을 만들 수 있습니다. AI 기반 개인화 기능을 통해 마케터는 더 정확하고 빠르게 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있으므로 참여 메트릭이 개선되고 전환율이 증가합니다.

또한 AI는 마케터가 캠페인과 사용자의 상호 작용을 추적하여 더 나은 결과를 위해 향후 캠페인을 최적화하는 데 사용할 수 있는 대상 메트릭에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 전반적으로 마케팅의 AI는 마케팅 노력과 관련된 반복적인 작업을 능률화할 수 있는 능력으로 인해 비용 절감과 함께 참여를 높일 수 있는 강력한 방법을 제시합니다.

사용할 수 있는 인기 있는 AI 마케팅 도구

AI는 마케팅 전략을 최대한 활용하려는 현대 기업을 위해 많은 유용한 도구를 제공할 수 있습니다. 성공 가능성을 열어줄 수 있도록 오늘날 사용 가능한 가장 인기 있는 AI 마케팅 도구에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

경향

Drift는 기업이 개인화되고 자동화된 고객 대화를 생성하는 데 도움이 되는 AI 기반 마케팅 도구입니다. 대화형 플랫폼을 통해 고객 문의에 신속하게 응답하고 더 많은 리드를 생성할 수 있습니다.

자동 조종 장치

Autopilot은 마케팅 담당자가 이메일, SMS 및 웨비나와 같은 여러 채널에서 고객과 소통할 수 있도록 설계된 AI 기반 마케팅 자동화 도구입니다. Autopilot을 사용하면 리드 육성 워크플로를 자동화하고 구매자 여정 전체에서 고객 행동에 따라 자동화된 상호 작용을 사용자 지정할 수 있습니다.

페가마케터

PegaMarketer는 통합 클라우드 플랫폼에 구축된 AI 기반 마케팅 솔루션으로 기업이 예측 분석 및 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 관련 경험을 대규모로 설계할 수 있도록 지원합니다. 강력한 기술을 통해 기업은 이메일, 소셜 미디어, 모바일 애플리케이션 등을 포함하는 채널 전반에 걸쳐 고도로 타겟팅된 메시지를 전달하는 동시에 데이터 기반 통찰력을 실현하여 참여를 높이고 전환율을 높일 수 있습니다.

액티피오

Actifio는 크리에이티브 디자인, 예산 최적화, 캠페인 추적 및 분석 등과 같은 디지털 광고 운영의 다양한 측면을 자동화하여 수동 개입이 필요한 기존 디지털 광고 모델에 비해 기업의 운영 비용을 크게 절감하는 AI 지원 마케팅 플랫폼 입니다. 프로세스의 거의 모든 단계.

Adext AI

Adext AI는 전자상거래, 금융, 소매, 여행 및 접객업, 의료 기술 및 핀테크와 같은 산업 전반에서 일하는 마케터를 위해 특별히 설계된 포괄적인 인공 지능 기반 광고 기술 플랫폼입니다. 결론에 도달하기 전에 다양한 접근 방식을 테스트하는 데 시간이 더 오래 걸리는 기존 방법에 비해 짧은 시간 내에 고성능의 수익성 있는 광고 캠페인을 제작하는 데 필요한 모든 기능에 액세스할 수 있습니다.

마케팅에서 AI를 사용할 수 있는 10가지 방법

소규모 신생 기업에서 대기업에 이르기까지 모든 기업이 마케팅 이니셔티브 에 AI 기반 기술을 사용할 수 있는 10가지 강력한 방법을 살펴보겠습니다.

콘텐츠 개인화

AI를 통해 개별 사용자에 맞게 콘텐츠를 맞춤화할 수 있으므로 전반적인 고객 경험을 개선할 수 있습니다. AI 기반 자동화를 통해 각 고객의 특정 요구 사항을 충족하는 맞춤형 메시지를 빠르고 정확하게 전달할 수 있습니다. 예를 들어 AI는 사용자의 검색 또는 검색 기록을 기반으로 관련 콘텐츠를 표시하여 개인화된 웹사이트 경험을 생성할 수 있습니다.

고객 데이터 분석

AI 기술을 통해 방대한 양의 고객 데이터를 수집하고 분석하여 고객을 더 잘 이해하고 보다 효과적으로 타겟팅할 수 있습니다. 이 데이터를 활용하여 고객 행동에 대한 귀중한 통찰력을 얻고 고객의 요구에 맞는 전략을 개발할 수 있습니다. 또한 AI를 통해 시간이 지남에 따라 반복 구매하거나 회사에서 더 많은 돈을 지출할 가능성이 높은 고가치 고객을 식별할 수 있습니다.

자동화된 타겟팅

AI 기반 세분화 도구를 활용하면 주요 고객 세그먼트를 식별하고 맞춤형 메시지로 보다 효율적으로 타겟팅할 수 있습니다. 예를 들어 AI 기반 알고리즘을 사용하여 연령, 위치, 성별, 소득 수준 등과 같은 인구통계학적 정보를 기반으로 고객을 분류하여 각 세그먼트의 고유한 요구 사항에 가장 잘 부합하는 타겟 마케팅 캠페인을 발송할 수 있습니다. 이해.

매력적인 경험 만들기

마케터는 기계 학습 알고리즘으로 구동되는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 챗봇 또는 Alexa 또는 Google Home과 같은 가상 비서를 통해 대화 중심의 상호 작용을 제공함으로써 매우 매력적인 고객 경험을 생성할 수 있습니다. 이 기술은 개인의 요구 사항을 충족하는 맞춤형 경험을 제공하면서 더 빠른 응답을 제공합니다. 이를 통해 고객은 기다리거나 고객 서비스 담당자와 대화하기 위해 여러 메뉴를 탐색하지 않고도 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.

디지털 광고 최적화

AI로 구동되는 자동화는 또한 디지털 광고 캠페인을 최적화하여 원하는 전환 또는 구매 경로로 유도할 가능성이 있는 관련 메시지를 통해 적시에 적절한 사람에게 도달할 수 있도록 합니다. 실시간 입찰(RTB)과 같은 자동화된 최적화 기능을 활용함으로써 광고주는 사용자 프로필 및 행동 패턴을 기반으로 광고를 타겟팅하여 디지털 광고 캠페인의 투자 수익(ROI)을 극대화할 수 있습니다.

성능 측정

감독 머신 러닝 기술을 통해 AI는 캠페인 성과를 보다 정확하게 측정하여 진행 상황을 추적하고 ROI를 평가하며 앞으로 리소스 할당에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 인공 지능으로 지원되는 고급 분석 기능을 통해 마케터는 대규모 데이터 세트를 빠르게 분석하고, 시간 경과에 따른 전환을 추적하고, 다양한 광고 채널을 비교하고, 다양한 플랫폼에서 크리에이티브 요소를 최적화하고, 다양한 메시징 접근 방식을 실시간으로 테스트할 수 있습니다.

자연어 처리

위에서 언급했듯이 자연어 처리(NLP)는 인공 지능이 마케팅 활동에 영향을 미치는 또 다른 영역입니다. NLP는 고급 알고리즘을 활용하여 자연어(말과 글)를 해석한 다음 기계가 사람의 지시를 이해할 수 있도록 합니다. 이를 통해 컴퓨터 또는 봇이 컴퓨터 코드가 아닌 일상 언어의 지침에 따라 작업을 수행할 수 있습니다. 이 기술은 의사가 더 빠른 진단 프로세스를 위해 NLP 알고리즘으로 구동되는 음성 인식 소프트웨어를 활용할 수 있는 의료와 같은 분야에서 이미 사용되었습니다.

예측 분석

예측 분석은 마케팅에서 가장 강력한 인공 지능 응용 프로그램 중 하나입니다. 예측 분석을 통해 기업은 특정 변화가 결과에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 확인할 수 있으므로 부정적인 결과가 발생하기 전에 선제적 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 모델을 통해 기업은 문제가 발생하기 전에 문제를 예측하기 위해 현재 추세 및 조건과 결합된 과거 데이터를 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 그에 따라 전략을 계획하고 관련 비용을 최소화하면서 효율성을 극대화할 수 있습니다.

음성 검색 최적화

음성 검색은 편리함 때문에 소비자들 사이에서 인기를 얻고 있습니다. 이제 사람들은 원하는 것을 찾기 위해 긴 문자열을 검색 상자에 입력할 필요가 없습니다. 대신 Siri와 같은 음성 비서가 장착된 장치에 질문을 할 수 있습니다. 결과적으로 많은 기업이 현재 웹사이트 콘텐츠를 최적화하여 이러한 유형의 검색에서 페이지 순위가 더 높아지도록 하고 있습니다. 이에 따라 회사는 관련성이 높은 시맨틱 키워드 구문을 만드는 데 집중해야 하지만 사용자가 음성 검색을 할 때 일반적으로 사용하는 일반적인 대화 스타일 쿼리도 고려해야 합니다.

기계 학습 모델

기계 학습 모델은 사람의 수동 개입 없이 방대한 양의 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 기능으로 인해 마케팅 캠페인 에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 복잡한 데이터 세트 내에 숨겨져 있을 수 있는 패턴을 식별하면서 이를 수행할 수 있습니다.

이러한 모델은 마케터가 원하는 결과를 직접적으로 이끌어 내는 전략과 특정 노력이 성공하는 반면 다른 노력은 실패하는 이유를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 귀중한 통찰력을 통해 팀은 주어진 상황이나 상황 내에서 최적의 성능을 위해 접근 방식을 신속하게 조정할 수 있습니다. 그렇지 않으면 상당한 노력이 필요할 것입니다.

인공 지능의 급속한 부상으로 이 기술이 마케팅 세계에 침투하고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. AI는 미래 지향적인 마케팅 담당자에게 효율성을 개선하고 개인화된 캠페인을 대규모로 생성할 수 있는 고유한 기회를 제공합니다. 마케팅 분야의 AI는 여전히 미래 지향적인 개념처럼 보일 수 있지만, 오늘날 이를 사용하여 결과를 개선할 수 있는 방법은 이미 많이 있습니다. 그래서 당신은 무엇을 기다리고 있습니까? 마케팅에서 AI를 시작할 때입니다!