AI 이메일 마케팅을 위한 궁극적인 가이드: 도구, 예시, 실행 가능한 팁

모든 용도에 맞는 뉴스레터와 일반 광고를 보내는 것은 더 이상 과거의 일입니다. 요즘 개인화는 게임의 이름 이며 AI 이메일 마케팅 전략이 이를 실현하고 있습니다.

AI 이메일 마케팅은 인공 지능을 사용하여 이메일 마케팅 캠페인을 자동화하고 강화하는 것입니다. 기계 학습, 자연어 처리 및 데이터 분석을 사용하여 공개율과 참여도를 높입니다.

이 궁극적인 가이드는 AI 이메일 마케팅 도구가 브랜드에 적용할 수 있는 실제 사례와 실행 가능한 팁을 통해 비즈니스 성장에 도움이 되는 방법을 탐색합니다. 또한 AI 이메일 마케팅 전략에 관해 자주 묻는 몇 가지 질문을 다루겠습니다.

목차

• 맞춤형 콘텐츠 추천
• 고객 세분화를 위한 예측 분석
• 최적화된 전송 시간
• 자동화된 A/B 테스트
• AI 기반 이메일 카피라이팅
• 자주 묻는 질문(FAQ)

1. 맞춤형 콘텐츠 추천

청중에게 개인화된 콘텐츠 추천을 제공하는 것은 이메일 마케팅에서 AI를 통해 참여를 높이는 가장 효과적인 전략 중 하나입니다.

실제로 Think With Google의 데이터에 따르면 마케팅 담당자의 90%는 개인화가 비즈니스 수익성 향상에 중요한 역할을 한다고 믿고 있습니다.

AI 도구를 사용하면 다음 정보를 포함한 사용자 데이터를 분석할 수 있습니다.

• 과거 구매
• 검색 기록
• 참여 패턴

그런 다음 이 데이터를 사용하여 각 수신자에게 맞춤화된 느낌을 주는 동적 이메일 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

실제 사례: Booking.com의 상품 추천

개인화된 이메일 콘텐츠 마케팅의 예로는 Booking.com의 숙소 추천이 있습니다.

최근에 플랫폼을 통해 호텔 숙박을 예약했는데 플랫폼에서 내가 이전에 예약한 숙소와 가까운 추천 숙소를 보냈습니다.

이러한 추천은 내가 다시 방문할 가능성이 높은 위치에 있고 이상적인 가격대에 속하므로 나와 관련이 있습니다.

이러한 수준의 개인화를 통해 콘텐츠가 나에게 관심을 끌고 전환 가능성이 크게 높아진다는 것은 말할 필요도 없습니다.

브랜드에 적용하기

AI(또는 다른 기술)를 통해 이메일 콘텐츠를 개인화할 수 있는 기회가 있을 때마다 이를 선택하십시오.

전자 상거래 비즈니스 소유자의 경우 그러한 도구 중 하나가 Amazon Personalize입니다. Amazon Personalize는 비즈니스 소유자가 심층적인 개인화를 통해 이메일 마케팅 전략을 강화할 수 있게 해주는 기계 학습 서비스입니다.

이 도구는 데이터를 사용하여 항목 또는 항목 메타데이터와의 사용자 상호 작용을 기반으로 맞춤형 항목 추천 및 사용자 세그먼트를 생성합니다.

2. 고객 세분화를 위한 예측 분석

예측 분석은 과거 데이터, 통계 알고리즘 및 기계 학습 기술을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 미래 결과의 가능성을 식별합니다. 간단히 말해서, 과거의 행동을 기반으로 고객이 어떻게 행동할지 예측합니다.

AI 이메일 마케팅에서 고객 세분화를 위해 AI 예측 분석을 사용한다는 것은 고객 행동을 예측하고 고객의 요구에 맞는 이메일 콘텐츠를 제작한다는 의미입니다.

이러한 접근 방식을 통해 고객은 자신의 선호도와 행동에 맞는 콘텐츠를 받을 수 있어 참여도와 충성도가 크게 높아집니다.

실제 사례: Spotify의 예측 분석

Spotify는 예측 분석을 효과적으로 활용하여 참여를 유도하는 회사 중 하나입니다.

저는 주로 심층 작업을 하면서 음악을 듣습니다. 집중력을 향상하고 원치 않는 소리를 가리는 데 도움이 될 수 있는 소리 신호가 있는 트랙을 찾아 왔습니다.

플랫폼에서 그러한 음악을 검색한 후 Spotify로부터 받은 최신 이메일 중 하나는 다음과 같습니다.

플랫폼은 나의 청취 습관과 장르를 분석하고 나의 청취 기록을 바탕으로 가장 공감할 수 있는 맞춤형 재생 목록 추천을 제공했습니다.

브랜드에 적용하기

예측 분석을 브랜드의 이메일 마케팅 전략에 통합하려면 먼저 플랫폼 전체에서 고객 상호 작용 데이터를 분석하세요.

예를 들어 Braze와 같은 도구를 사용하면 사용자는 실시간 고객 프로필과 캠페인 상호 작용 데이터를 통해 메시지를 풍부하게 만들 수 있습니다.

이 플랫폼은 또한 적절한 구독자에게 도달하기 위한 "기본 제공" 필터라고 설명하는 기능도 갖추고 있습니다.

3. 최적화된 전송 시간

하루 중 보통 몇시에 이메일을 열어보시나요?

Hubspot의 연구에 따르면 B2C 마케팅 담당자의 약 1/3이 가장 높은 참여 수준이 오전 9시부터 오후 12시까지 발생한다고 답했습니다.

그러나 이러한 수치에도 불구하고 연구 결과는 다양할 수 있으며 소비자 습관은 끊임없이 진화하고 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 즉, 각 수신자에 대한 최적의 전송 시간을 결정하는 AI 이메일 마케팅 도구를 사용하는 것이 좋습니다.

어떻게 작동하나요? AI는 개별 수신자의 행동을 분석하여 언제 이메일을 열 가능성이 가장 높은지 예측합니다. 그런 다음 시스템은 이메일을 볼 가능성이 가장 높은 시간에 이메일을 보내 혼잡한 받은 편지함에서 메시지를 잃어버리지 않고 조치를 취할 수 있도록 돕습니다.

실제 사례: Mailchimp의 전송 시간 최적화

Mailchimp의 전송 시간 최적화 기능은 AI를 사용하여 이메일이 가장 적절한 시간에 받은 편지함에 도착하도록 합니다.

플랫폼의 AI 알고리즘은 개방률과 클릭률을 포함하는 사용자의 과거 상호 작용 데이터를 선별합니다. 이 데이터를 사용하여 이메일을 보내기에 가장 좋은 시간을 측정하고 수신자가 이메일에 참여할 가능성이 가장 높은 시기를 예측하는 예측 모델을 만듭니다.

Mailchimp는 각 수신자가 이메일을 열 가능성이 가장 높은 시간에 이메일을 예약함으로써 플랫폼이 참여 가능성을 높입니다.

브랜드에 적용하기

가능하다면 전송 시간 최적화를 제공하는 도구에 투자하고 이를 기술 스택에 통합해 보세요. 또한 인구 통계, 행동 및 구매 내역을 기반으로 대상을 분류하여 전송 시간 예측을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

소비자 행동이 변한다는 사실을 아는 것이 중요하므로 지속적인 분석 및 AI 통찰력을 기반으로 전송 시간을 정기적으로 검토하고 조정하는 것이 중요합니다.

5. 자동화된 A/B 테스트

A/B 테스트는 이메일 캠페인의 가장 효과적인 요소를 식별하기 위해 실험을 수행하는 것을 말합니다. 이름에서 알 수 있듯이 프로세스에는 두 개 이상의 이메일 변형(A, B 등)을 생성하는 작업이 포함되며, 각 버전에는 하나의 변수가 변경됩니다.

버전별로 변경할 수 있는 일부 변수는 다음과 같습니다.

• 보낸 사람 이름
• 제목
• 메시지 미리보기
• 인사말 개인화
• 이미지
• 몸
• 공들여 나열한 것
• 행동을 요구하다
• 보내는 시간

다음은 마케팅 자동화 플랫폼 Omnisend의 이메일 마케팅 A/B 테스트 예입니다.

AI 기술을 사용하면 이메일 목록의 세그먼트에 다양한 버전을 보내 선택한 지표에 따라 어떤 버전이 가장 효과적인지 확인할 수 있습니다.

실제 사례: HubSpot의 이메일 마케팅 A/B 테스트

HubSpot의 A/B 테스트 AI 이메일 마케팅 도구를 사용하면 사용자는 시퀀스 이메일을 실험하여 어떤 버전이 최고의 참여율과 전환율을 얻는지 확인할 수 있습니다.

이 도구는 전자 메일 버전을 대상 전체에 균등하게 자동 배포합니다. 각 버전에 대해 다음과 같은 측정항목을 추적할 수 있습니다.

• 보낸다
• 오픈율
• 클릭수
• 답글
• 예약된 회의

플랫폼은 통계적 유의성을 보장하기 위해 최소 100명의 연락처가 각 버전을 수신할 때까지 사용자에게 테스트를 실행하도록 권장합니다. AI 성능에 영향을 미치는 요소에 대한 명확한 통찰력을 얻으려면 한 번에 하나의 변수를 테스트하는 것이 가장 좋습니다.

브랜드에 적용하기

자동화된 A/B 테스트 기능을 제공하는 AI 기반 이메일 마케팅 플랫폼을 활용하세요. 이러한 도구는 다음을 포함하여 캠페인을 최적화하는 데 필요한 작업을 처리할 수 있습니다.

• 이메일 변형 배포
• 성능 데이터 수집
• 과거 데이터를 기반으로 결과를 예측하는 머신러닝 적용

또한 AI 도구를 사용하여 인구통계, 구매 행동, 선호도 등의 요소를 기반으로 잠재 고객을 분류할 수도 있습니다. 효과적인 세분화를 통해 호의적으로 반응할 가능성이 가장 높은 그룹에 대한 변수를 테스트할 수 있습니다.

6. AI 기반 이메일 카피라이팅

AI 기술을 사용하여 캠페인에 대한 이메일 사본을 작성할 수도 있습니다.

AI 알고리즘은 소비자 행동에 대한 데이터를 분석하여 청중의 공감을 불러일으키는 개인화되고 참여도가 높은 이메일 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 또한 많은 도구는 톤 변형을 제공하므로 사용자는 브랜드 아이덴티티에 따라 이메일을 맞춤 설정할 수 있습니다.

하지만 주의할 점은 AI 그래픽 디자인과 마찬가지로 AI 복사본도 알고리즘을 기반으로 하기 때문에 때때로 표시를 놓칠 수 있다는 것입니다.

실제 사례: Hoppy Copy의 AI 이메일 생성

Hoppy Copy는 프롬프트에 따라 사본을 생성할 수 있는 AI 이메일 생성기의 예입니다. 다음 프롬프트를 사용하여 이메일 뉴스레터를 만들어 보았습니다.

저는 친근한 톤을 선택했지만 플랫폼은 프로페셔널, 캐주얼, 럭셔리, 대담, 재치 등 다른 옵션도 제공합니다.

플랫폼은 여러 개요를 생성했고 저는 Write All을 클릭했습니다. 이미지가 포함된 모든 사본이 생성되었습니다.

프롬프트의 빈칸만 채우면 된다는 점을 고려하면, 사용 가능한 이메일 사본과 이미지를 생성하는 플랫폼의 능력은 나쁘지 않습니다. 그러나 카피와 이미지는 일반적이며 인간의 손길로 확실히 개선될 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

브랜드에 적용하기

고품질 이메일 콘텐츠를 생성하도록 설계된 AI 이메일 생성기 도구를 테스트하세요. 청중에게 가치 있는 콘텐츠를 제공하려면 시간을 들여 사본을 확인하고 필요한 경우 수정하여 사람의 목소리가 들리고 브랜드를 반영하는지 확인하세요.

AI 이메일 마케팅 사본을 제공하는 유료 도구가 많이 있습니다. 그러나 예산이 부족하고 무료 AI 이메일 마케팅 도구를 선호하는 경우 언제든지 ChatGPT 및 Copy.AI와 같은 무료 앱을 사용하여 필요에 따라 이메일 사본을 만들 수 있습니다.

저는 다음 프롬프트를 사용하여 Copy.AI의 무료 마케팅 이메일 생성 도구를 테스트했습니다.

생성된 이메일 사본은 다음과 같습니다.

예시에서 볼 수 있듯이 AI 도구는 이메일 사본의 초기 초안을 생성하는 데 탁월한 도구입니다. 그러나 전달하려는 메시지를 정확하게 반영하려면 콘텐츠를 검토하고 다듬는 것이 중요합니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

다음은 AI 이메일 마케팅에 관해 자주 묻는 몇 가지 질문입니다.

AI는 이메일 마케팅에 어떻게 사용되나요?

AI는 메시지를 개인화하고, 최적의 전송 시간을 예측하고, 콘텐츠를 최적화하여 청중의 관심을 끌 가능성을 높여 이메일 마케팅 활동을 강화하는 데 사용될 수 있습니다. 또한 A/B 테스트를 자동화하고 통찰력을 실시간으로 적용하는 데에도 사용할 수 있습니다.

이메일 마케팅에 가장 적합한 AI는 무엇입니까?

최고의 AI 이메일 마케팅 도구는 귀하의 특정 요구 사항에 따라 다릅니다. 그러나 많은 마케팅 담당자가 고급 개인화, 예측 분석 및 자동화를 제공하는 플랫폼을 선호한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이메일 마케팅을 위한 최고의 AI는 마케팅 목표에 부합하고, 기존 기술 스택과 원활하게 통합되며, 전략을 추진할 수 있는 실행 가능한 통찰력을 제공하는 AI라는 것은 말할 필요도 없습니다.

AI를 사용하여 이메일을 보낼 수 있나요?

예, AI를 사용하여 이메일을 보낼 수 있으며 이메일 마케팅 전략을 강화하려는 기업들 사이에서 AI가 점점 인기를 얻고 있습니다. AI는 이메일 전송 프로세스를 자동화하고, 개별 수신자를 위한 콘텐츠를 개인화하며, 이메일 전송을 위한 최적의 타이밍을 결정하여 공개율과 참여도를 극대화할 수 있습니다.

AI가 이메일 마케팅 담당자를 대체할 수 있나요?

아니요. AI 그래픽 디자인 도구가 인간 그래픽 디자이너를 완전히 대체할 수 없는 것처럼 AI도 이메일 마케팅 담당자를 대체할 수 없습니다. AI가 이메일 마케팅 활동을 크게 향상시킬 수는 있지만 이메일 마케팅 담당자가 제공하는 창의성, 전략적 통찰력, 인간적 손길을 완전히 대체할 수는 없습니다. AI는 이메일 마케팅 담당자를 대체하는 대신 그들의 기술을 보완하는 강력한 도구가 될 수 있으므로 데이터 기반 기능을 자동화하는 동시에 보다 창의적인 마케팅 작업에 집중할 수 있습니다.