AI는 마케팅을 어떻게 변화시키는가(그리고 비즈니스를 준비하는 방법)

2018년은 아직 끝나지 않았지만 이미 30제타바이트의 데이터를 생성했습니다. 그렇다면 30제타바이트의 데이터는 실제로 어떤 것일까요? Christopher Penn은 놀라운 비유를 제안합니다. 1GB가 벽돌이라면 30제타바이트로 하루에 14개의 만리장성을 지을 수 있습니다.

당신은 아이디어를 이해, 그렇지?

모든 분야에서 증가하는 데이터 덕분에 기본적으로 이 모든 데이터를 공급하는 인공 지능의 사용이 증가하고 있습니다. 기업은 2022년까지 AI에 연간 약 73억 달러를 투자할 것으로 예상됩니다. 그들은 AI를 사용하여 마케팅 운영 및 백엔드 프로세스에서 고객 상호 작용에 이르기까지 모든 것을 개선할 계획입니다.

많은 산업 중에서 마케팅 산업은 AI가 완전히 파괴할 수 있는 산업입니다. 실제로 마케터의 4분의 1 이상이 차세대 마케팅 트렌드는 AI라고 생각합니다. 그리고 마케팅 기술 솔루션을 선택할 때 마케터의 50% 이상이 기본 AI 기능이 필수 불가결하다고 생각합니다.

마케팅을 위한 인공 지능이란 무엇입니까?

마케팅은 적시에 적절한 잠재 고객에게 적절한 메시지를 표시하는 기술입니다.

마케팅에 인공 지능을 통합하는 것은 연결된 네트워크의 무한한 처리 능력과 머신 러닝에 의존하여 "무엇" 메시지가 가장 큰 영향을 미치고, "누가"가 메시지로부터 가장 큰 혜택을 받을 수 있고 "언제" 메시지가 나타날 가능성이 있는지를 미세 조정합니다. 잠재 고객과 브랜드 모두에게 이익이 되는 행동을 유도합니다.

이제 인공 지능의 미래와 인공 지능이 회사의 더 나은 마케팅에 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

보다 효과적인 콘텐츠 마케팅을 위한 AI

AI는 대부분의 콘텐츠 마케터에게 가장 시급한 과제 중 하나인 콘텐츠 제작을 도울 수 있습니다. 실제로 Gartner는 2018년까지 모든 비즈니스 콘텐츠의 20%가 봇에서 생성될 것으로 예측합니다.

예를 들어 AI-writer.com과 같은 많은 AI 기반 도구는 이미 콘텐츠 제작을 제공합니다.

이제 일부 봇 생성 콘텐츠의 품질이 인간이 생성한 콘텐츠의 품질과 어떻게 비교되는지는 논쟁의 여지가 있지만 봇은 대규모 콘텐츠를 생성하는 데 도움이 될 수 있으며 이는 당연한 일입니다.

AI는 글을 쓰는 것 외에도 시각적 콘텐츠를 더 쉽고 빠르게 만들 수 있게 해줍니다. Adobe Sensei를 예로 들어 보겠습니다. 자동 태그 기능은 AI를 사용하여 이미지의 내용을 식별한 다음 관련 태그를 자동으로 추가합니다. 이러한 스마트 태깅은 클라이언트가 필요할 때 파일의 검색 가능성을 크게 향상시킵니다.

우리는 고객의 저장소에 대해 몇 가지 수동 검색 쿼리를 수행하고 찾을 수 있는 자산을 보여주었습니다. 그런 다음 Smart Tagging을 적용하고 동일한 검색을 수행했습니다. 이번에는 결과가 훨씬 더 좋고 훨씬 더 포괄적이었습니다. 그리고 얼마 지나지 않아.

Adobe Experience Manager의 제품 관리자인 Jonas Dahl.

콘텐츠 생성 외에도 AI는 효과적인 테스트, 최적화, 일정 수립 및 콘텐츠 홍보에도 도움이 됩니다.

Visit Utah는 AI 분석을 사용하여 전나무가 있는 사진이 평균보다 53% 더 나은 성능을 보였고 가족이 있는 사진은 평균보다 30% 더 낮은 성능을 보였습니다.

더 나은 마케팅 이메일을 위한 AI

ROI가 가장 높은 마케팅 채널인 이메일 마케팅은 이미 상당한 수준의 AI 채택을 보고 있습니다.

AI를 사용하여 이메일을 보내면 구독 취소를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 각 캠페인의 참여도와 매출도 높일 수 있습니다.

AI가 이메일 마케팅을 가능하게 하는 가장 중요한 것은 이메일 콘텐츠 개인화입니다.

AI를 사용하면 수천 명의 구독자에게 이메일을 보내면서도 회사와 구독자 간의 일대일 상호 작용처럼 느낄 수 있습니다. AI는 구독자와 웹사이트 또는 상점과의 상호 작용, 구매 내역, 이메일 기본 설정 등과 같은 레거시 데이터를 사용하여 독점적으로 작성된 것처럼 들리는 이메일을 보냅니다.

AI는 또한 이메일 마케팅 담당자가 더 나은 이메일 사본을 작성하는 데 도움이 됩니다. AI의 자연어 처리 기능을 통해 AI 지원 이메일 마케팅 솔루션은 구독자에게 올바른 감정을 불러일으키는 데 도움이 되는 단어를 추천합니다. 이것은 더 나은 클릭률과 전환을 보장하기 위해 이메일 제목 줄과 사본 전체에 모두 사용할 수 있습니다.

또한 이메일 마케팅에서 AI의 인기 있는 응용 프로그램은 자동화 영역입니다. 양식 또는 자동 응답기(또는 '드립 캠페인')의 AI 지원 이메일 자동화는 데이터 기반이며 수동으로 설정되는 캠페인과 달리 구독자와 웹사이트의 상호 작용 기록을 기반으로 동적으로 생성됩니다. AI 기반 이메일 자동화는 또한 열릴 가능성을 최적화하는 캠페인을 보내기 위해 최적의 전송 시간을 사용합니다.

더 매력적인 소셜 미디어 마케팅을 위한 인공 지능

AI가 소셜 미디어 마케팅 영역에서 이미 돕고 있는 것 중 하나는 콘텐츠 제작입니다. 소셜 팔로워와 관련성 있고 매력적인 스토리를 발견, 선별(또는 생성)하고 공유하는 훌륭한 AI 기반 소셜 미디어 마케팅 솔루션이 많이 있습니다.

예를 들어 Washington Post는 AI 기술을 사용하여 보고서에서 트윗, 경고에 이르기까지 모든 것을 작성합니다.

소셜 리스닝은 소셜 미디어 마케팅에서 AI의 또 다른 일반적인 애플리케이션입니다. 이는 AI 알고리즘이 브랜드에 대한 모든 사용자 생성 콘텐츠를 대규모로 모니터링하고 고객이 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지 이해하는 데 도움을 줄 수 있기 때문에 가능합니다.

AI는 또한 소셜 콘텐츠(피드백, 트윗, Facebook 게시물 등)를 기반으로 사용자의 감정을 정확하게 식별할 수 있습니다.

AI는 브랜드가 과거 데이터를 사용하여 특정 이상적인 고객 인구통계에 속하는 소셜 미디어 습관을 찾고 타겟팅하는 더 새롭고 관련성 높은 잠재고객에게 다가갈 수 있도록 지원합니다.

소셜 미디어 플랫폼도 AI를 사용하여 '지능화'되고 있습니다. 예를 들어, Pinterest는 Kosei(Pinterest 사용자를 위한 개인화된 제품 추천을 전문으로 하는 AI 회사)를 인수했으며 LinkedIn은 Bright.com(기계 학습을 사용하여 채용 패턴, 직무 설명 등을 분석하여 고용주와 적합한 구직자를 연결하는 AI 회사)을 인수했습니다. ).

고객 이탈 감소를 위한 AI

구독 기반 비즈니스에서 고객을 유지하는 것은 신규 고객을 찾는 것만큼 중요합니다. 신규 고객을 확보하는 데는 기존 고객을 유지하는 비용보다 5배에서 25배 사이의 비용이 듭니다.

따라서 대부분의 마케팅 팀에서 고객 이탈을 확인하는 것이 최우선 과제입니다. 운 좋게도 AI의 예측 분석은 기업이 많은 고객이 고객을 포기하는 것을 막는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI의 예측 분석은 이탈 고객의 특성을 식별하는 데 도움이 됩니다(충성 고객의 특성과 비교하여). 이러한 통찰력을 사용하여 손실 위험에 처한 사용자를 찾을 수 있습니다. 전환할 준비가 된 계정을 알게 되면 드립 캠페인, 인센티브 및 도움이 되고 솔직한 1:1 대화와 같은 전술을 통해 재참여를 유도하여 목표 달성에 도움을 줄 수 있습니다.

Data iku는 고객 이탈을 방지하기 위해 고객 이탈 인사이트와 실행 가능한 권장 사항에 대해 영업 팀이 실시간으로 쿼리할 수 있는 맞춤형 AI 기반 애플리케이션을 제공하는 시장을 구축했습니다.

더 나은 SEO 및 광고를 위한 AI(PPC)

검색 엔진에는 고유한 생각이 있습니다. 그들은 이미 AI를 사용하여 사용자의 의도와 올바른 결과를 가져오기 위해 탐색하는 수많은 콘텐츠의 의미를 이해합니다. 이것은 AI를 SEO 게임에서 승리하는 자연스러운 사용 사례로 만듭니다.

콘텐츠를 보다 검색 엔진 친화적으로 만드는 데 도움이 되는 AI 지원 SEO 도구가 이미 있습니다. 또한 최고의 경쟁업체의 최고의 SEO 콘텐츠를 식별하고 콘텐츠/SEO 격차를 수정하여 더 나은 순위를 매길 수 있도록 도와주는 솔루션도 있습니다.

SEMRush는 AI의 힘에 대한 실행 가능한 최고 수준의 구현인 SEO 콘텐츠 템플릿을 자랑합니다. 이 템플릿은 특정 키워드에 대한 SERP 결과를 분석하고 동일한 키워드에 대한 콘텐츠가 경쟁자를 능가할 수 있는 방법을 제공합니다.

AI가 SEO에 도움이 되는 또 다른 핵심 영역은 주제 클러스터에 대한 통찰력입니다. AI 기반 SEO 도구는 강력한 SEO 기반을 구축하기 위해 웹사이트에서 다룰 주제를 찾는 데 도움이 됩니다. 이러한 AI SEO 도구 중 다수는 검색 엔진이 사용하는 것과 동일한 기계 학습 및 언어 처리 기술을 사용합니다.

AI SEO 솔루션은 또한 PR, 현지 리뷰, 전자 상거래 및 더 나은 SEO에 기여하는 기타 영역을 최적화하는 데 독점적으로 작동합니다.

SEO와 마찬가지로 PPC 및 광고는 AI의 훌륭한 사용 사례입니다.

Alibaba의 마케팅 부서인 Alimama는 Alibaba 공급업체가 제품 사본을 작성하는 데 도움이 되는 AI 솔루션을 만들었습니다. 이 기술을 사용하면 공급업체가 신제품을 나열하는 즉시 ' 스마트 카피 생성' 버튼을 클릭할 수 있으며 제품 카피에 대한 여러 아이디어를 볼 수 있습니다.

알리바바의 온라인 뉴스 매체인 알리질라(Alizila)의 보고서에 따르면 AI는 " 튜링 테스트를 통과했으며 1초에 20,000줄의 카피를 생산할 수 있습니다… 브랜드 Dickies는 판촉, 기능, 재미, 시적 또는 감동적인 톤을 원하는지 여부를 지시하는 것과 같이 카피의 길이와 톤을 조정할 수 있습니다. "

카피를 작성하는 것 외에도 AI는 PPC(및 광고) 물류를 돕습니다. 예를 들어 AI 지원 PPC 도구는 최대 ROI를 보장하는 고급 타겟팅 규칙을 설정하는 데 도움이 됩니다. PPC 성능을 개선하는 데 도움이 되는 Google Cloud Machine Learning Engine과 같은 도구도 있습니다.

머지 않아 대규모 데이터 세트의 추세 파악, 경쟁사 분석 수행, 데이터 분석 수행, 보고 등 많은 광고 작업이 AI에 의해 처리될 것입니다.

마케팅에서 인공 지능을 사용하는 방법?

마케팅 운영 또는 이와 관련된 다른 운영에 인공 지능을 활용하는 경우 AI 개입으로 가장 큰 이점을 얻을 수 있는 측면을 이해하십시오.

예를 들어, ' 제품의 작업 중단 여부 및 시기를 예측 '과 같은 작업을 자동화할 수 있지만 제품에 대한 사본 작성 작업을 자동화할 필요는 없습니다.

1. 어려움을 겪고 있는 마케팅 영역 식별
2. 인공 지능의 예측 및 처방 능력을 활용할 수 있습니까?
3. 문제를 프로세스로 세분화하여 개선
4. 자동화할 프로세스를 식별했으면 자동화를 가능하게 하는 데 필요한 데이터에 대해 생각하십시오. 아시다시피 데이터는 AI 또는 기계 학습의 연료입니다. 즉, 데이터가 많을수록 마케팅 및 마케팅 솔루션이 더 '지능적으로' 얻을 수 있습니다.
5. 아직 수집하고 있지 않다면 데이터 수집을 시작하십시오. 또한 수집해야 하는 데이터에 대해 전략적으로 생각하고 장단기 목표에 따라 데이터를 구성하십시오. 데이터 수집에 대해 말하자면 GDPR을 준수하고 윤리적이고 허가 기반의 방식으로만 데이터를 수집하고 사용하십시오. 캠페인에서 사용자 데이터를 수집하고 사용할 때 모든 주요 GDPR 문제를 안내하는 James Chiodo(공인 정보 개인 정보 보호 전문가)의 이 웨비나를 확인하십시오.
6. 마지막으로 Python 및 R과 같은 데이터 마이닝 언어를 배우는 데 시간을 투자하십시오. 언제든지 개발자를 고용할 수 있지만 한두 가지를 아는 것이 나쁠 것은 없습니다. 스탠포드 대학의 '머신 러닝 ' 과정은 좋은 출발점입니다.
7. 마케팅에 인공 지능을 통합할 때의 영향을 측정합니다. KPI에 대한 추세를 만들고 변경 사항을 추적합니다. 더 많은 리드 또는 마케팅 프로세스 수행 시간 단축과 같은 보다 부드러운 목표를 향해 나아가고 있다면 올바른 길을 가고 있는 것입니다.

정리 중…

인공 지능의 길을 걸을 때 직원들이 자신의 직업에 대해 '불안함'을 느끼지 않도록 하십시오. 그렇지 않으면 생산성이 저하됩니다.

그들에게 이기는 것은 인간-기계 팀이며 봇이 할 수 있는 일은 그만큼 밖에 없다는 점을 설명하십시오. 게다가 대부분의 경우 처음에는 일상적인 작업만 AI가 처리하므로 팀에서 창의적인 작업에 사용할 수 있는 시간만 늘어납니다. AI가 직무 역할을 재편성하고 간소화한다고 직원에게 알리십시오. 그렇다고 직원이 제거되는 것은 아닙니다.

또한 마케팅의 AI가 우리가 향하고 있는 인지 세계에서 큰 위치를 차지한다는 데는 의심의 여지가 없습니다.

따라서 나중에가 아니라 지금 AI를 수용하십시오.

IBM Watson에 투자하여 시작할 필요는 없습니다. 이미 도달할 수 있는 AI 지원 마케팅 솔루션에 대해 생각하고 실험해 보십시오. 당신은 잠재력, 함정 및 앞으로 나아갈 길을 보게 될 것입니다.