AI가 콘텐츠 마케팅을 바꾸는 방법

인공 지능은 새로운 개념이 아닙니다.

생각할 수 있는 기계에 대한 첫 번째 개념은 고대 신화에서 찾아볼 수 있습니다. 수학적 추론에 기반한 최초의 프로그래밍 가능한 디지털 컴퓨터의 발명은 1940년이었습니다. 이 새로운 기술의 기반이 마련되었습니다.

마침내 1956년 여름 다트머스 대학에서 AI 워크숍이 열렸습니다. 이것은 인공 지능의 진정한 탄생을 의미했습니다.

약 70년이 지난 지금 우리는 자율주행 자동차의 세계에 살고 있습니다. 모든 종류의 수동 및 지적 작업을 수행하는 지능형 로봇뿐만 아니라 존재합니다.

AI는 마케팅에서도 없어서는 안 될 존재가 되었습니다. 많은 양의 데이터를 분석하고 마케터에게 고객에 대한 귀중한 통찰력을 제공하는 기능 덕분입니다.

그러나 이 첨단 기술이 콘텐츠 마케팅 분야를 정확히 어떻게 변화시킬 것인가?

대규모 콘텐츠 생성

인공 일반 지능, 즉 인간처럼 모든 작업을 수행할 수 있는 기계는 가까운 미래에 아직 일어나지 않지만 기존 AI 시스템은 짧은 형식의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 다시 말해, 우리는 아직 완전히 AI가 쓴 픽션 소설이나 단편 소설을 보게 될 것입니다.

AI는 머신 러닝과 자연어 처리로 지원되지만, 현재 AI는 독자적으로 독특하고 의미 있는 콘텐츠를 만드는 데 가장 중요한 요소인 비판적 사고, 상상력, 창의성이 부족합니다.

그러나 현재 콘텐츠를 만들려는 시도는 여전히 인상적입니다.

인공 지능을 사용하는 회사

Gmail은 최근에 Smart Compose라는 흥미롭고 유용한 기능을 도입했습니다. 입력할 때 이메일의 컨텍스트를 기반으로 완전한 구문과 문장을 제안합니다.

또한 주제 라인에 대한 아이디어를 제공합니다. 많은 사람들이 이메일 초안을 작성할 때 적절한 단어를 찾는 데 시간이 필요하기 때문에 이 기능은 편리하고 프로세스 속도를 높입니다.

ESPN, Washington Post 및 Associated Press와 같은 주요 미디어 포털은 AI를 사용하여 이제 몇 년 동안 콘텐츠를 생성해 왔습니다.

예를 들어, Washington Post는 리우 올림픽 보도 기간 동안 짧은 뉴스 작성을 간소화했습니다. 이것은 AI를 사용하여 수많은 짧은 뉴스와 보고서를 만들어내는 것이었습니다. 그리고 더 중요한 것은 이 아이템들이 완전히 인간의 개입 없이 나타났다는 것입니다.

콘텐츠 제작에 AI를 포함하는 목적은 인간 작가를 대체하는 것이 아니라 이 프로세스를 최적화하고 확장하는 것입니다. 이렇게 하면 AI는 단순하고 일반적인 뉴스와 보고서의 경우 여유를 가질 수 있고 인간 작가는 더 복잡한 이야기에 집중할 수 있습니다.

개인화된 콘텐츠

마케터가 모든 잠재 고객에게 동일한 제안을 보낼 수 있었던 시대는 지났습니다. 오늘날 이것은 게으르고 스팸으로 간주되어 많은 구독 취소와 낮은 전환율을 초래합니다.

소비자는 자신의 필요와 선호도에 맞지 않는 이메일 및 기타 유형의 콘텐츠를 받는 것을 원하지 않습니다. 즉, 새로운 판매 리드를 생성하려는 마케터는 잠재고객을 조사하고 개인화된 콘텐츠로 도달해야 합니다.

그러나 60%의 마케터에게 이것은 쉬운 일이 아닙니다.

데이터 및 콘텐츠 생성

그렇기 때문에 빅 데이터 분석에 의존하여 타겟 고객에 대해 가능한 한 많이 배우게 됩니다. 이 강력한 기술을 사용하여 방대한 양의 고객 데이터를 수집, 저장, 분석 및 해석할 수 있습니다.

이를 통해 콘텐츠 마케팅 담당자는 특정 대상 고객의 요구 사항을 식별할 수 있습니다. 또한 콘텐츠 전략과 관련하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

빅 데이터 분석에서 제공되는 이러한 통찰력은 콘텐츠 개인화에 사용됩니다.

예를 들어, 마케터는 성별, 위치 또는 소득 수준과 같은 고객의 인구통계학적 정보를 활용하여 잠재고객 세그먼트를 만들고 각각에 대한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

따라서 런던에서 제품 프로모션이 있을 경우 해당 지역에 거주하는 사람들에게만 알림이 전송됩니다. 파리에 사는 사람에게 초대장을 보내는 것은 목표를 놓칠 것입니다.

이 기술을 사용하는 훨씬 더 정교하고 혁신적인 방법이 있습니다. 예를 들어 Uber는 알고리즘 가격 책정을 활용합니다.

즉, 가격을 계산할 때 다양한 요소를 고려합니다. 더 부유한 지역의 사람들은 더 많은 비용을 청구할 것입니다.

iPhone을 이용하거나 고급 카드로 지불하는 사람들도 마찬가지입니다.

챗봇의 부상

고객 경험은 곧 가격과 제품을 능가하는 핵심 브랜드 차별화 요소입니다.

즉, 경쟁력을 유지하려는 브랜드는 고객 지원 노력을 강화하고 우수한 서비스를 제공해야 합니다. 얼마 전에는 추가 에이전트를 고용해야 했으며 상당한 투자가 필요했습니다.

그러나 AI의 세계에서는 스마트 챗봇을 구현하여 고객 경험과 만족도를 높일 수 있습니다.

인간과의 차이점

인간 에이전트와 달리 이러한 스마트 알고리즘은 오전 3시, 주말 또는 크리스마스에 항상 사용할 수 있으며 여러 쿼리를 동시에 처리할 수 있습니다.

이것이 의미하는 바는 챗봇을 통해 고객이 제품 관련 질문에 대한 답변을 얻고 잠재적인 문제를 해결하며 필요한 콘텐츠를 찾을 수 있다는 것입니다. 이 모든 것이 도움말 섹션을 앞뒤로 클릭하지 않고도 가능합니다.

이러한 기계의 효율성은 더 이상 미리 작성된 문장과 미리 준비된 구문에만 의존하지 않는다는 사실에 달려 있습니다. AI 기반 챗봇은 대화적이고 의미 있는 방식으로 사람들과 대화할 것입니다.

챗봇의 미래

가까운 장래에 당신이 챗봇과 대화하고 있는 것인지 사람에게 말하고 있는 것인지 구별하는 것은 사실상 불가능할 것입니다. 이를 통해 전환율을 높이고 고객 이탈을 줄일 수 있습니다.

게다가 챗봇은 인내심이 강하고 주의가 산만하거나 긴장하거나 피곤하지 않습니다. 이 모든 것이 탁월한 고객 경험을 제공하는 데 매우 중요합니다.

이것은 매우 중요합니다. 적시에 제품에 대한 올바른 답변을 얻는 것이 최종 넛지입니다. 잠재 고객이 구매를 진행하도록 할 수 있습니다.

마지막으로 챗봇은 고객으로부터 얻은 모든 정보를 수집하고 저장 및 분석하여 나중에 참조할 수 있도록 합니다.

이것은 그들이 특정 고객과의 모든 후속 상호 작용을 개인화한다는 것을 의미합니다. 이전에 얻은 통찰력을 기반으로 합니다.

결론

수많은 콘텐츠 마케팅 작업을 자동화하고 뛰어난 고객 경험을 제공하는 데 매우 도움이 되었음에도 불구하고 AI는 여전히 잠재력을 완전히 발휘하지 못했습니다.

다른 작업을 자동화하는 것에서 상대적으로 머지 않아 이동할 것으로 예상할 수 있습니다. 또한 낮은 수준의 작업을 수행하는 콘텐츠 마케터가 비판적 사고를 사용하여 고품질의 긴 형식의 콘텐츠를 만들 수 있도록 지원합니다.