개인화 및 AI: 인공 지능이 사이트를 보다 인간 친화적으로 만드는 3가지 방법

우리 모두는 관계와 우정, 직장 또는 비즈니스와 상호 작용할 때 특별하고 인정받는 느낌을 즐깁니다. 이것이 브랜드 개인화가 기업에서 청중과 연결하는 데 사용하는 중요한 도구인 이유입니다.

개인화된 경험은 소비자가 브랜드에 참여하고 구매 결정을 내리는 방식에 혁명을 일으켰습니다. 비즈니스에서 개인화된 경험을 제공하는 경우 고객은 전환 가능성이 4배 이상 높으며 일반 소비자보다 최대 5배 더 많은 비용을 지출하는 경향이 있습니다.

분명히 개인화는 온라인 쇼핑객에게 중요하며 대부분의 기업은 특히 디지털 마케팅을 통해 상호 작용을 사용자 정의하는 방법을 찾아야 한다는 것을 알고 있습니다. 그러나 많은 사람들이 이와 관련하여 고객의 요구를 충족시키는 것이 상당히 어렵다고 생각합니다.

고객은 브랜드가 온라인에서 모든 움직임을 추적하고 데이터를 기록한다는 사실을 잘 알고 있기 때문에 그에 대한 대가로 개인화된 혜택을 기대합니다. 그러나 일부 개인화된 마케팅 방법은 다른 방법보다 훨씬 더 효과적이고 영향력이 있습니다. 고객은 더 이상 이름이 포함된 이메일과 같은 단순한 터치에 감동하지 않습니다.

고맙게도 AI 기술은 기업이 고객의 개인화 요구 사항을 충족하는 것을 가능하게 할 뿐만 아니라 자동화 덕분에 실제로 매우 간단합니다.

더 이상 고민하지 않고 인공 지능이 개인화 게임 체인저가 될 수 있는 세 가지 방법이 있습니다!

1. 심층 오디언스 분석을 단순화합니다(r)

효과적인 고객 개인화의 진정한 비결은 고객이 누구이며 고객이 원하는 것이 무엇인지에 대해 깊고 명확하게 이해하는 것입니다.

분명히 이를 수행하는 유일한 방법은 데이터 기반 잠재고객 분석을 통하는 것입니다. AI는 대량의 소비자 행동 데이터를 샅샅이 뒤지고 점을 연결하여 그 의미를 이해하는 데 매우 유용할 수 있습니다.

이것에 대한 다소 흥미로운 예는 실제로 헐리우드에서 옵니다. 영화 스튜디오는 현재 AI 기술에 투자하여 관객을 분석하고 가장 잘 할 영화 유형을 예측하여 차세대 블록버스터를 만드는 데 도움을 주고 있습니다.

^20th Century Fox는 최근 AI 알고리즘이 포함된 고급 비전 시스템을 사용하여 예고편에 대한 청중의 반응을 분석하고 가장 긍정적인 반응을 이끌어낸 정확한 프레임을 결정했습니다. 이것은 "프로젝트 멀린"으로 알려져 있습니다.

스튜디오는 TensorFlow 딥 러닝 프레임워크와 함께 Cloud Machine Learning Engine을 사용합니다. 멀린은 영화 예고편을 스캔하고 특정 물체에 레이블을 지정하고 화면에 표시되는 시간뿐만 아니라 이 모든 것이 영화 장르와 어떻게 관련되는지도 표시합니다.

예를 들어 예고편에 주인공의 클로즈업이 더 길면 액션 영화가 아니라 드라마일 가능성이 더 큽니다.

이 데이터는 극찬을 받은 다른 영화 예고편에서 발견된 요소와 비교됩니다. 그런 다음 데이터는 다양한 청중이 가장 좋아하는(이상적으로는) 즐길 수 있는 영화 유형을 예측하는 데 사용됩니다.

잠재고객 분석은 어디서부터 시작해야 하나요?

온라인에서 고객 경험을 진정으로 최적화하려면 먼저 누가 귀하의 웹사이트를 사용하고 있는지, 웹사이트에 어떻게 도달하며, 무엇을 위해 사용하는지 이해해야 합니다. AI 기반 분석 프로그램을 사용하여 웹사이트의 트래픽 데이터를 분석하여 보다 명확한 청중 개요를 얻을 수 있습니다.

제공업체 정보와 IP 주소를 사용하여 이러한 프로그램은 고객의 위치와 고객이 귀하의 사이트에 어떻게 도착하는지(예: 자연 검색 또는 PPC 광고를 통해) 정확하게 표시할 수 있습니다.

또한 신규 방문자와 재방문 방문자의 수를 분석하고 대상 계정을 추적하여 행동 및 상호 작용을 모니터링할 수 있습니다.

이러한 종류의 심층 청중 분석은 여러 가지 이유로 효과적인 개인화를 위한 중요한 첫 번째 단계입니다. 우선, 다양한 인구 통계 및 그룹이 귀하의 비즈니스에서 원하는 맞춤형 경험의 종류에 대해 다양한 선호도를 가질 것입니다.

Adobe의 디지털 광고 보고서에 따르면, 젊은 연령 그룹은 베이비 붐 세대보다 개인화된 세부 정보를 훨씬 더 수용하고 추적되는 데이터에 더 개방적입니다.

고객의 연령, 위치, 구매 빈도 및 구매자 여정에서의 위치와 같은 세부 정보를 기반으로 고객에게 가장 큰 반향을 일으킬 개인화 수준을 결정하려면 특정 청중의 구성을 알아야 합니다.

둘째, 이러한 종류의 정보에 액세스하면 고객 행동 이면의 동기와 그것이 세그먼트별로 어떻게 다른지 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것은 웹 사이트로 연결되는 초기 링크에서 종료하는 순간까지 그들이 따라가는 경로로 추측할 수 있습니다. 행동과 인구 통계 사이의 상관 관계를 찾으십시오.

예를 들어, 비즈니스 리더와 높은 위치에 있는 고객이 블로그 콘텐츠를 소비하고 외부 링크를 통해 도달할 가능성이 더 높습니까? 반복 방문자는 자연 검색이나 타겟 클릭을 통해 재방문하고 두 번째 또는 세 번째 방문에서 바로 전환으로 향하는 경향이 있습니까?

심층 분석 프로그램을 사용하면 청중이 누구이며 전환을 유도할 콘텐츠로 유도하여 청중의 행동에 영향을 미치는 방법을 진정으로 이해할 수 있습니다.

2. 여러 A/B 테스트를 동시에 수행할 수 있습니다.

첫 번째 시도에서 개인화 마케팅 전략을 제대로 얻지 못할 가능성이 있습니다.

다른 비즈니스 관행이나 마케팅 전략과 마찬가지로 고객에게 가장 큰 영향을 미치는 방법을 찾을 때까지 모니터링하고 테스트해야 합니다. 웹사이트를 최적화하려면 A/B 테스트를 실행하여 최상의 결과를 가져오는 레이아웃, 구조 및 콘텐츠를 찾아야 합니다.

A/B 테스트에 대한 기존 접근 방식은 한 번에 두 가지 디자인 요소만 테스트하기 때문에 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 이것은 블로그 제목이나 웹사이트의 색 구성표와 같은 경우에는 잘 작동할 수 있지만 최적의 개인화 조합을 찾는 데 반드시 최선의 방법은 아닙니다.

AI는 여러 변이의 결과를 동시에 측정할 수 있으므로 테스트 프로세스를 간소화합니다. 환전 서비스 제공업체인 Monito는 디자인을 최적화하기 위해 웹사이트를 개발할 때 AI를 사용했습니다. AI를 통해 한 번에 12가지 다른 디자인 조정을 테스트할 수 있었습니다. 즉, Monito는 몇 달이 아닌 몇 주 만에 최종 결정을 내리기에 충분한 결과를 수집했습니다.

A/B 테스팅은 어디서부터 시작해야 할까요?

AI A/B 테스트와 관련하여 가장 먼저 해야 할 일은 이에 대해 자세히 알아보고 테스트 프로세스에 실제로 중요한 차이를 만들지 여부를 결정하는 것입니다.

이러한 유형의 테스트에서 AI의 주요 장점은 소수가 아닌 여러 변종을 동시에 비교할 수 있다는 것입니다. 이렇게 하면 참여 또는 전환 측면에서 가장 좋은 결과를 얻을 디자인을 더 잘 예측할 수 있습니다.

인간의 마음을 클릭하는 과정에 들어가는 모든 종류의 심리적 뉘앙스가 있습니다. 당신은 당신의 테스트 프로그램에서 어떤 돌도 돌리지 않고 남겨두고 싶지 않습니다!

웹 사이트 또는 UX를 최적화하기 위해 테스트하려는 가능한 모든 변형 목록을 만드는 것으로 시작하십시오.

• 조정해야 할 다양한 색상이 있습니까?
• 레이아웃은 어떻습니까?
• CTA 배치?
• 메뉴 디자인?
• 정보를 드롭다운 상자에 숨겨야 합니까 아니면 홈페이지에 표시해야 합니까?
• 검색 기능은 어디에 위치해야 합니까?

거기에서 AI 지원 도구가 실제로 필요한지 여부를 결정해야 합니다. AI를 사용하지 않는 다변량 테스트 프로그램이 많이 있습니다. 이 기술은 실제로 이러한 프로그램이 더 잘 작동하도록 도와주는 보완적인 기능입니다.

3. 일대일 연결의 기회 창출

개인화의 주요 포인트는 각 고객이 특별하고 독특하다고 느끼게 하는 것입니다. 이것이 고객과 회사 이름 사이에 의미 있는 연결을 구축하는 것입니다. 사람들이 비즈니스가 진정으로 "얻는다"고 느끼고 자신의 필요와 필요에 관심을 가질 때 감정적 유대가 형성됩니다.

소비자가 브랜드에 정서적 유대감을 느끼는 것은 충성도와 지지에 긍정적인 영향을 미치는 경향이 있기 때문에 좋은 일입니다. 그러나 규모가 큰 회사의 경우 모든 고객이 개별적인 수준에서 인정받고 있다는 느낌을 받는 것이 매우 어려울 수 있습니다.

일대일 고객 맞춤화는 어디서부터 시작해야 할까요?

Convert Nexus는 기업이 개인 계정 정보를 기반으로 웹페이지 레이아웃을 개인화할 수 있도록 설계되었습니다. 모든 방문자의 IP 주소를 추적하고 회사 대상 계정과 일치시켜 이를 수행합니다.

센서 분석 회사인 Savi에서 이 작업을 수행하는 방법의 예를 볼 수 있습니다. 그들은 정부 기관과 기업 모두에 서비스를 제공하며 웹 사이트 방문자가 일하는 사람에 따라 홈페이지 레이아웃이 자동으로 조정됩니다.

Nudge와 같은 CRM 도구는 고객의 모든 소비자 데이터를 추적하고 ABM(계정 기반 마케팅)을 통해 고객의 선호도와 행동을 더 잘 이해할 수 있도록 복잡한 보고서를 제공하도록 설계되었습니다.

Nudge는 AI를 사용하여 모든 고객 계정을 분석하고 판매 파이프라인에서의 위치에 따라 타겟팅해야 할 계정을 예측합니다.

이 프로그램은 또한 관계 관리를 위해 특별히 설계되었습니다. 영업 및 마케팅 팀이 경험을 개인화하고 더 많은 거래를 성사시키는 데 사용할 수 있는 모든 중요한 세부 정보와 연결을 추적합니다.

이와 같은 정보에 대한 액세스는 B2B 조직에 특히 중요합니다. 그들은 비즈니스 내의 모든 사람들이 어떻게 연결되어 있는지, 그리고 최상의 결과를 얻기 위해 누구에게 연락해야 하는지 정확히 알 수 있습니다.

B2C의 경우 이러한 유형의 관계 관리를 사용하여 과거 상호 작용을 추적하고 중요한 정보를 기록하며 보다 개인화된 커뮤니케이션에 사용할 수 있습니다.

결론

개인화는 의심할 여지 없이 소비자에게 훨씬 더 큰 영향을 미치므로 기업은 정확한 청중을 위한 전략을 완성하는 데 집중해야 합니다.

이와 관련하여 AI를 사용함으로써 기업은 고객과 더 깊은 수준에서 연결하고 전환에 영향을 미치는 맞춤형 경험을 제공하는 데 도움이 되는 정확한 전략을 훨씬 쉽게 찾아낼 수 있습니다.