저명한 기술 미래학자가 AI가 딥 러닝을 통해 B2B 마케팅을 혁신하는 방법을 설명합니다.

전략적 미래학자, 작가 및 연사인 Dr. Mark van Rijmenam이 인공 지능을 사용하여 B2B 마케팅을 변경하는 방법에 대해 설명합니다.

충분히 나이가 드셨다면 Amazon에서 물건을 처음 구매한 후 다음과 같은 메시지가 포함된 이메일을 받았던 때를 기억하실 것입니다. "그 상품을 구매한 사람들이 이 상품도 구매했습니다.

권장 사항은 실제로 구매할 것을 고려한 것이기 때문에 거의 섬뜩한 느낌이었습니다.

Amazon이 25년 전인 1998년에 도입한 추천 시스템은 기업이 고객에게 마케팅하는 방식을 바꾸기 시작했습니다. 이러한 시스템은 마케팅 및 전자 상거래 에서 인공 지능 (AI)을 최초로 사용한 것 중 하나였으며 마케팅 개인화 시대를 여는 데 도움이 되었습니다.

선도적인 전략적 미래학자, 기조 연설자, 5회 베스트셀러 작가이자 Digital Futures Institute의 설립자인 Mark van Rijmenam 박사와 함께 디지털 미래에 대한 흥미로운 토론을 진행했습니다. ^{[ 1 ]}

첫 번째 대화에서 비즈니스-고객 관계의 미래 에 대해 이야기했습니다. 이제 AI가 이미 마케팅을 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 향후 마케팅 관행을 어떻게 변화시킬 가능성이 있는지 구체적으로 살펴보겠습니다.

디지털 개인화를 개척한 추천 시스템

"Amazon이 추천 시스템을 사용하기 시작했을 때 매출이 30% 증가했습니다."라고 van Rijmenam은 말합니다.

오늘날 추천 알고리즘은 Amazon 트랜잭션의 약 35%에 기여합니다. ^{[ 2 ]} 그리고 이러한 추천 시스템은 점점 더 좋아지고 있다고 van Rijmenam은 말합니다. 더 나은 데이터로 회사는 더 나은 알고리즘을 만들 수 있으며 이는 더 나은 추천 시스템을 의미합니다.

AI는 우리가 원하는 것을 예측할 수 있습니까? Van Rijmenam은 우리가 예측할 수 없다고 생각하고 항상 삶을 변화시키기 때문에 AI가 알아낼 수 없다는 것을 관찰합니다.

진실은 우리가 극도로 예측 가능하다는 것입니다. 우리는 같은 일을 계속해서 합니다. "AI가 다음에 무엇을 하려는지 파악하는 데 완벽합니다."라고 그는 덧붙입니다.

소매업체는 귀하의 행동 패턴에 따라 특정 품목을 주문할 것임을 알 수 있습니다. Van Rijmenam은 엄청난 양의 데이터에서 이러한 패턴을 발견하고, 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하고, 우리의 삶을 영위하는 데 도움이 되는 근본적인 패턴을 파악하기 위해 AI가 매우 강력한 곳이라고 지적합니다.

그리고 그것은 좋습니다. 우리는 구조가 필요합니다. 그렇지 않으면 우리의 삶은 너무 혼란스러울 것입니다. “매일 아침 식사로 무엇을 먹을지 결정해야 한다면 삶이 얼마나 어려울지 생각해 보십시오. 우리의 일상은 AI가 우리가 다음에 무엇을 할지 예측할 수 있게 합니다.”

딥 러닝으로 초개인화 가능

우리의 행동을 예측하는 AI의 이 능력을 다음 단계로 끌어올리면 딥 러닝에 도달합니다. Van Rfijmenam은 대화에서 딥 러닝에 대해 다음과 같이 설명했습니다. 딥 러닝은 머신 러닝 의 하위 집합이며 머신 러닝은 단순히 데이터에서 학습하는 것입니다. 데이터가 많을수록 해당 데이터에서 더 많은 것을 배울 수 있습니다.

딥 러닝은 여러 딥 러닝 신경망을 사용합니다. 그들은 해당 데이터에서 더 나은 이해를 얻기 위해 다른 기술을 가지고 있습니다. 더 기술적으로 접근할 수 있지만 van Rijmenam은 "가장 중요한 것은 이러한 기술을 사용하여 실제 세계에서 일어나는 일에 대한 데이터를 이해하고 학습한다는 것입니다."라고 말합니다.

그는 딥 러닝이 무엇을 하는지 알 수 있도록 다음 예를 공유했습니다.

AI가 고양이가 무엇인지 이해하려면 AI가 본질적으로 똑똑하지 않기 때문에 수백만 장의 고양이 사진을 봐야 합니다. 인간은 고양이 사진 한두 장만 보고도 1,000마리의 동물 중에서 고양이 한 마리를 골라낼 수 있습니다. AI는 단 두 개의 이미지로는 그렇게 할 수 없습니다. 따라서 무슨 일이 일어나고 있고 무엇이 필요한지 이해하기 위해 많은 양의 데이터를 사용해야 합니다.

신경망과 딥 러닝은 인간의 두뇌가 이러한 연결을 만들고 알고리즘을 생성하는 방식을 모방하여 예측 및 식별을 수행하는 AI를 생성합니다.

"그러면 이미지 인식 시스템은 '80% 또는 90%의 확실성으로 이 이미지는 X, Y, Z입니다.'라고 말할 수 있습니다. 데이터만 있으면 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 있습니다.”

오늘날 마케팅 담당자는 초개인화를 위해 무엇을 사용할 수 있습니까?

비즈니스-고객 관계를 변화시키는 기술에 대한 이전 대화에서 우리는 자연어 처리(NLP) 및 자연어 이해(NLU) 를 사용하여 인간과 같은 커뮤니케이션을 생성하는 최신 대화형 AI 챗봇 에 대해 이야기했습니다. 마케팅 담당자는 이러한 도구를 사용하여 구매자가 영업 사원과 대화할 준비가 되기 전에 필요한 답변을 제공할 수 있습니다.

또한 이메일, 블로그 게시물 및 기타 유형의 마케팅 콘텐츠 작성을 대규모로 자동화하는 데 도움이 되는 생성 AI에 대해서도 논의했습니다.

이러한 기술의 힘을 보여주기 위해 우리의 대화가 끝난 후 van Rijmenam은 인터넷을 강타하고 있는 새로운 생성 AI의 도움으로 단 5일 만에 전체 책을 썼습니다. 그의 저서 "Future Visions"는 기성 AI로 오늘날 가능한 것을 보여주기 위한 실험으로 AI에 의해 작성, 편집 및 설계되었습니다.

기업은 AI로 구동되는 예측 분석을 사용하여 적절한 채널을 통해 적절한 구매자에게 적절한 가격으로 적시에 적절한 제품을 생성할 수 있습니다. Van Rijmenam은 이 모든 것이 데이터에서 시작된다고 강조했습니다. 고객, 고객이 구매 주기에서 어디에 있는지, 고객이 다음에 무엇을 할지 알지 못한다면 초개인화를 할 수 없습니다.

고객이 무엇을 하려는지 알면 적절한 메시지나 적절한 제품을 적절한 가격에 만들 수 있습니다. 내 제품과 고객의 요구 사항이 일치하면 전환율이 높습니다.

Mark van Rijmenam 박사

최고의 기술 전략가

마케팅의 미래는 어떤 모습일까요?

AI가 여기에 있다는 것을 알고 van Rijmenam은 마케팅의 미래에 대한 예측을 다음과 같이 공유했습니다. “훨씬 더 개인화되고 훨씬 더 자동화될 것이라고 생각합니다.”

그는 마케팅 담당자가 구매자를 훨씬 더 잘 알고 영향을 미칠 수 있는 몰입형 인터넷의 미래를 설명했습니다. B2C 세계에서 van Rijmenam은 패션 산업을 예로 들어 업계에서 매년 수십억달러 의 반환된 의류를 폐기한다고 언급했습니다.“이 옷은 아무 문제가 없습니다. 누군가 세 가지 사이즈의 스웨터를 주문하고, 모두 입어보고, 두 개는 반송하고, 한 개는 보관합니다. 돌려보내진 저 두 개는 청소해서 다시 파는 것보다 버리는 게 더 싸기 때문에 결국 매립장에 버려지고 있습니다. 의류 소매업체가 몰입형 기술을 사용할 수 있다면 고객은 그 스웨터를 입은 자신이 어떻게 보이는지, 걷거나 달릴 때 스웨터가 어떻게 움직이는지 볼 수 있을 것입니다. 그런 다음 구매자는 한 사이즈를 주문하고 그것이 맞을 것이라는 것을 알 수 있습니다. 이는 비용 효율적일 뿐만 아니라 지속 가능성에 막대한 영향을 미칠 수 있습니다.”

미래에도 여전히 인간 관계에 관한 것임을 기억하는 것이 중요합니다. 오늘날의 기술 이전에 기업은 인적 판매에 의존했습니다. 그들은 일대일 관계를 통해 고객과 그들의 요구 사항을 알고 있었습니다. AI를 통해 우리는 이제 동일한 개인화된 경험을 통해 100만 건의 관계를 맺을 수 있습니다.

AI를 막 시작하는 마케터를 위한 조언

처음으로 AI 솔루션을 수용하는 마케터를 위한 Van Rijmenam의 조언은 간단합니다. 스스로 교육하고, 실험하고, 장기적인 관점을 취하십시오.

그는 또한 AI를 약속하지만 실제로 사용하지는 않는 많은 도구가 시장에 있다고 경고합니다.

van Rijmenam은 "AI가 무엇인지 이해하고 마케팅 관점에서 어떤 기술이 있는지, 그것이 업무에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 이해한다면 AI를 실험하기 시작할 것입니다."라고 조언합니다. "그리고 실험을 마치면 장기적인 초점을 두고 구현을 시작합니다."

그는 개인적인 경험에서 얻은 조언을 한 가지 더 공유했습니다.

이 작업을 직접 수행할 필요는 없습니다. 팀원 중 누군가가 진화하는 기술보다 앞서 나가도록 돕거나 신뢰할 수 있는 외부 조언자를 찾으십시오.

기억하세요: 경쟁업체도 이러한 신기술을 구현하고 있으며 올바른 기술을 통합하는 것은 모든 마케팅 기능의 필수 부분입니다.

AI가 작업을 더 복잡하게 만들지 않아야 합니다. 그것은 당신의 일을 더 쉽고 더 좋게 만드는 데 도움이 될 것입니다.

van Rijmenam이 조언했듯이 “실험. 작동하지 않으면 무언가를 배운 것입니다. 작은 조치를 취하십시오. 위협적일 필요는 없습니다.”

개인화 된 마케팅 전술 및 관련 규정을 숙지하십시오.

기술은 항상 좋은 목적이나 나쁜 목적으로 사용될 수 있습니다. 추천 시스템이 보편화되면서 우리의 자유 의지도 잠식하기 시작했다고 van Rijmenam은 말합니다. 이러한 시스템은 판매자의 필터를 통해 사람들을 특정 경로로 안내합니다.

사람들이 자신도 모르게 특정 방향으로 이끌릴 때; 그들은 그런 일이 일어나는 것을 보지 못합니다. 이것이 바로 van Rijmenam의 Digital Futures Institute가 비즈니스와 사회 모두를 위한 번영하는 디지털 미래를 보장하는 데 집중하는 이유입니다. 그리고 그 번성하는 미래의 구성 요소 중 하나는 교육입니다.

“사람들은 반드시 디지털 지식이 없어도 디지털 원주민이 될 수 있으며 둘 사이에는 큰 차이가 있습니다. 사람들은 도구를 사용하지만 반드시 디지털 세계의 언어를 구사하지는 않습니다. 그들은 위험을 이해하지 못하기 때문에 위험을 보지 못합니다.”

여기서 결론은 B2B든 B2C든 구매자는 구매 결정을 마케터에게만 의존하지 않도록 경계를 유지해야 하며 마케터는 고객 데이터와 관련하여 끊임없이 진화하는 규정을 준수해야 한다는 것입니다.