디지털 마케팅의 AI에 대한 궁극적인 가이드: 도구, 예시 및 실행 가능한 팁

인공지능(AI)은 많은 분야를 변화시켜 왔으며 디지털 마케팅도 예외는 아닙니다. IBM 데이터에 따르면 기업의 35%가 이미 비즈니스에서 AI를 사용하고 있으며 42%는 AI를 탐색하고 있는 것으로 나타났습니다. 디지털 마케팅에서 AI를 사용하는 방법을 찾고 있다면 바로 당신이 있어야 할 곳에 도착하신 것입니다!

다음은 AI가 마케팅에 도움을 줄 수 있는 몇 가지 방법과 실제 사례 및 청중에게 더 가까이 다가가기 위해 적용할 수 있는 실행 가능한 팁입니다.

목차

• 맞춤형 콘텐츠 추천
• 리드 스코어링을 위한 예측 분석
• 동적 이메일 마케팅
• 고객 지원을 위한 챗봇
• 광고의 행동 타겟팅
• 콘텐츠 최적화를 위한 의미 분석
• 소셜 미디어 청취 및 감정 분석
• 자동화된 캠페인 최적화
• 예측 고객 생애 가치(CLV) 모델링
• 시각적 검색 및 이미지 인식

1. 맞춤형 콘텐츠 추천

흥미롭지도 관련성도 없는 콘텐츠가 넘쳐나는 탐색 경험을 상상해 보세요. 이렇게 시끄러운 디지털 미로에서는 검색을 아예 중단하게 될 수도 있습니다.

이제 여러분이 보는 모든 콘텐츠가 여러분의 관심사와 선호도에 맞춰 직접 선택되었다고 느끼는 시나리오와 비교해 보세요. 두 번째 장면은 AI 기반 개인화된 콘텐츠 추천의 힘을 반영합니다.

Google의 데이터에 따르면 마케팅 담당자 10명 중 9명은 개인화가 비즈니스 수익성 향상에 중요한 역할을 한다는 점을 인정하고 있습니다. AI는 사용자 행동을 분석하여 맞춤형 콘텐츠 제안을 제공하는 알고리즘을 사용하여 개인화 제공을 훨씬 쉽게 만들었습니다.

실제 사례: YouTube의 맞춤 추천

YouTube는 AI를 활용하여 맞춤형 콘텐츠 추천을 제공합니다. 플랫폼은 시청한 동영상, 시청 시간, 좋아요, 싫어요, 댓글 등 각 사용자의 상호 작용 데이터를 분석하며, 각 행동은 선호도에 대한 프로필을 구축하는 데 기여합니다.

지난 몇 주 동안 저는 생산성과 글쓰기에 관한 동영상을 시청해 왔습니다. 나는 또한 일할 때마다 백그라운드에서 재즈 음악을 연주하는 습관을 키웠습니다.

이 기사를 쓰는 동안 브라우저에서 YouTube를 열었을 때 권장되는 내용은 다음과 같습니다.

이러한 추천은 내 관심을 불러일으켰고, 심층 작업을 하느라 너무 바쁘지 않다면 아마도 시청했을 것입니다. 이는 YouTube의 AI가 동영상의 콘텐츠와 맥락을 어떻게 이해하여 맞춤 추천을 선별하는 데 도움이 되는지 보여줍니다. 추천이 정확하기 때문에 더 많은 동영상을 소비하고 플랫폼에서 더 오랜 시간을 보냅니다.

브랜드에 적용하기

전자상거래 비즈니스에서 AI 개인화 도구를 사용해 보세요. 예를 들어, Intellimaze와 같은 도구를 사용하면 웹 사이트에서 AI를 사용하여 각 웹 사이트 방문자에게 고유한 페이지 변형을 표시하여 전환율을 높일 수 있습니다.

Dynamic Yield는 또한 딥러닝 알고리즘을 사용하여 개인화된 제품 추천을 제공하여 각 방문자가 클릭할 가능성이 가장 높은 다음 제품을 예측합니다.

2. 리드 스코어링을 위한 예측 분석

리드 채점은 각 리드의 인지된 가치를 나타내는 척도를 기준으로 잠재 고객의 순위를 매기는 데 사용되는 마케팅 방법론을 의미합니다.

전략에는 숫자 값, 점수 또는 설명자(예: 뜨거움, 따뜻함, 차가움) 할당이 포함됩니다. 전통적으로 마케팅 담당자는 리드 평가에 대해 다음과 같은 특정 기준을 설정합니다.

• 인구통계정보
• 회사 규모
• 직위
• 참여 수준(예: 웹사이트 방문 또는 이메일 상호작용)
• 마케팅 퍼널의 위치

한편 예측 분석은 Harvard Business School에서 "미래 추세와 이벤트를 예측하기 위해 데이터를 사용하는 것"으로 정의됩니다.

디지털 마케팅의 AI는 과거 데이터를 사용하여 잠재적인 시나리오를 예측함으로써 리드 스코어링의 예측 분석을 가능하게 합니다. 결국 AI는 다음을 포함하여 다양한 소스의 방대한 양의 데이터를 통합하고 분석할 수 있습니다.

• CRM 시스템
• 소셜 미디어
• 웹사이트 상호작용 및
• 이메일 참여.

이 포괄적인 데이터 분석은 각 리드에 대한 보다 완전한 그림을 제공합니다.

실제 사례: Salesforce의 Einstein 리드 점수 매기기

고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어인 Salesforce를 사용하면 사용자가 리드를 추적할 수 있습니다. CRM에서 각 리드는 데이터베이스에서 새 연락처 정보를 받을 때 생성됩니다.

플랫폼은 Einstein Lead Scoring이라는 기술을 사용하여 리드를 검증합니다. 이 기능은 AI의 힘을 활용하여 사용자가 확립한 성공적인 전환 패턴을 기준으로 리드를 평가합니다.

Einstein Lead Scoring은 AI를 사용하여 과거 전환자와 가장 유사한 현재 리드를 식별함으로써 과거 리드를 분석합니다. 이 데이터를 기반으로 시스템은 다양한 정보를 기반으로 이러한 리드에 점수를 할당합니다. 점수가 높을수록 리드가 과거 고객과 더 많은 공통점을 가지고 있는 것입니다.

이 기능을 통해 마케팅 담당자는 보다 자세한 통찰력을 확인하고 점수에 따라 리드의 우선순위를 지정할 수 있습니다.

브랜드에 적용하기

리드 스코어링을 위한 예측 분석을 얻으려면 AI 기반 소프트웨어를 사용하는 것이 좋습니다. 이를 통해 마케팅 활동이 간소화될 뿐만 아니라 잠재 고객 참여에 있어 브랜드의 전반적인 효과도 향상됩니다.

3. 동적 이메일 마케팅

받은편지함에서 마케팅 이메일을 얼마나 자주 열어보시나요? Mailmunch의 데이터에 따르면 업계 전반에 걸쳐 평균 이메일 오픈률은 21.33%입니다. 이는 이메일 10개 중 2개에 불과합니다.

의심의 여지 없이, 경험, 기술, 적절한 도구가 없으면 이메일 마케팅이 까다로울 수 있습니다. 다행스럽게도 마케팅의 인공 지능을 사용하면 기업은 기계 학습을 활용하여 적절한 메시지를 작성하여 적시에 적절한 청중에게 보내 캠페인을 최적화할 수 있습니다.

이메일 캠페인의 맥락에서 디지털 마케팅의 AI를 통해 사용자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 과거 이메일 성능을 분석하여 관심을 끄는 제목을 작성하고 최적의 전송 시간을 식별합니다.
• 전체 이메일 분석을 통해 전체 캠페인 성과에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
• 수신자가 수행한 특정 작업을 기반으로 이메일 워크플로를 자동으로 시작합니다.
• 연락처 목록을 정리하고 정리하여 이메일 목록 관리를 강화하세요.
• 타겟 고객의 공감을 불러일으키는 맞춤형 이메일 사본을 생성하세요
• 다양한 대상 세그먼트에 맞춰 이메일 콘텐츠를 개인화하세요.

실제 사례: MailChimp의 AI 마케팅 도구

Mailchimp는 AI 성장 도우미인 Intuit Assist를 활용하여 고객이 이메일 캠페인에 접근하는 방식을 혁신합니다.

이 도구를 사용하면 사용자는 마케팅의 다양한 측면을 자동화하고 최적화할 수 있으며 대규모로 개인화된 콘텐츠를 만들 수 있습니다. Mailchimp의 AI 기능에는 새로운 연락처를 환영하기 위한 자동화 생성, 버려진 카트 복구, 잃어버린 고객 재참여 등이 포함됩니다.

또한 이 도구는 브랜드 미학에 부합하는 AI 기반 맞춤형 디자인 기능과 함께 브랜드 이메일 및 마케팅 카피 초안 작성에 AI를 사용합니다.

브랜드에 적용하기

이메일 캠페인을 최적화하려면 AI 기반 이메일 마케팅 도구를 사용해 보세요. 그렇게 하면 적시에 적절한 메시지를 보내는 데 도움이 되어 이메일 오픈률과 클릭률이 향상됩니다.

4. 고객지원을 위한 챗봇

챗봇이 등장한 지 꽤 되었습니다. 그러나 챗봇을 신중하게 구성하지 않으면 기존 챗봇의 제한된 기능으로 인해 고객이 실망스러운 루프에 빠질 수 있습니다.

디지털 마케팅 및 고객 서비스 분야 AI의 최신 혁명인 대화형 AI 챗봇을 만나보세요.

규칙 기반 챗봇이라고도 하는 기존 챗봇은 미리 결정된 규칙 및 응답 세트에 의존합니다. 이러한 도구는 "if-then" 논리를 기반으로 실행되어 사용자 입력에서 식별된 특정 키워드나 문구에 응답합니다.

반면, 대화형 AI 챗봇은 ML 및 자연어 처리(NLP)와 같은 기술을 기반으로 합니다. 이는 보다 미묘하고 상황을 인식하는 방식으로 인간의 언어를 이해하고, 배우고, 응답할 수 있음을 의미합니다.

실제 사례: KLM Royal Dutch Airlines

KLM Royal Dutch Airlines의 고객 기반은 대륙에 걸쳐 있습니다. 당연히 연중무휴로 액세스할 수 있는 Facebook 메신저에 AI 기반 다국어 챗봇을 구현합니다. 챗봇은 다양한 언어로 매주 15,000개의 소셜 대화를 관리합니다.

봇과 스페인어로 채팅을 시도했는데 봇이 내 질문을 이해하고 필요한 작업을 수행했습니다.

이러한 봇은 여러 언어에 걸친 문의를 더 잘 이해함으로써 고객 참여를 향상시킬 뿐만 아니라 고객 서비스 담당자의 시간을 절약하여 더 복잡한 작업에 집중할 수 있게 해줍니다.

브랜드에 적용하기

규칙 기반 챗봇으로는 처리하기 어려운 복잡한 문의가 많이 들어온다면 LiveHelpNow, Ada, Tidio 등 AI 챗봇 활용을 고려해 보세요.

5. 광고에서의 행동 타겟팅

디지털 마케팅에 AI를 사용하면 브랜드가 고도로 타겟팅되고 개인화된 광고 캠페인을 만들 수 있는 행동 타겟팅도 포함됩니다.

온라인에서 배낭을 검색한 후 바로 앱과 브라우저에 배낭 광고가 나타나기 시작했다면 행동 타겟팅의 힘을 본 것입니다.

이 기술은 검색, 방문한 페이지, 체크아웃한 제품 등 사용자의 웹 탐색 행동에 대해 수집된 데이터를 사용하여 해당 개인에게 표시할 광고를 선택합니다.

예를 들어 저는 AI와 비즈니스에 대한 최신 정보를 지속적으로 업데이트하는 것을 중요하게 생각합니다. 제 Instagram 페이지의 스폰서 광고는 다음과 같습니다.

실제 사례: Facebook 개인화된 광고

Facebook은 ML을 사용하여 개인화된 광고 전달을 향상시켜 소비자와 기업 모두를 위한 가치를 창출합니다.

광고주는 다음과 같은 데이터를 활용하여 Facebook의 셀프 서비스 도구를 통해 타겟 고객을 정의합니다.

• 나이
• 성별
• 플랫폼에서의 사용자 작업
• 이메일 목록, 웹사이트 방문자 데이터 등의 맞춤 정보

( 이미지 출처 )

이러한 잠재고객을 타겟팅하는 광고가 경매에 참여합니다. 이 프로세스에서 Facebook은 ML을 사용하여 입찰가, 예상 액션률(사용자가 원하는 액션을 취할 가능성) 및 광고 품질 점수를 기반으로 각 광고의 총 가치 점수를 계산합니다.

이 시스템은 최고 입찰자가 낙찰받을 뿐만 아니라 더 매력적이거나 품질이 더 높을 것으로 예상되는 광고도 낙찰함으로써 모든 규모의 기업이 원하는 고객에게 효과적으로 다가갈 수 있도록 해줍니다.

브랜드에 적용하기

고급 ML 알고리즘을 제공하는 Facebook 및 Instagram과 같은 플랫폼을 사용하여 온라인 상호 작용을 기반으로 사용자에게 광고를 정확하게 찾아냅니다. 이렇게 하면 광고의 관련성을 높이고 전환율을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

6. 콘텐츠 최적화를 위한 의미 분석

당신이 "rock"이라는 키워드에 대한 콘텐츠를 작성하라는 임무를 받았다고 가정해 보겠습니다. 콘텐츠의 중심이 되는 주제는 무엇입니까?

글쎄, 당신이 취할 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다. 우선, 록 음악에 대한 콘텐츠를 만들고 그 역사와 업계 주요 업체에 대해 토론할 수 있습니다. 다른 한편으로, 고체 광물 재료, 그 유형 및 용도에 관한 글을 작성할 수도 있습니다.

어느 쪽이든, 처음에 올바른 맥락을 알지 못했기 때문에 "rock"이라는 용어를 검색하는 사람들 중 절반은 귀하의 콘텐츠가 관련이 없다고 생각할 수 있습니다. 여기서 의미론적 분석이 시작됩니다.

디지털 마케팅의 AI 맥락에서 의미론적 분석 도구는 콘텐츠 내 언어의 맥락과 뉘앙스를 이해하는 데 사용됩니다. 이 프로세스를 통해 사용자의 의도와 관련이 있고 검색 엔진 알고리즘에 더 잘 맞는 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

실제 사례: Google BERT

Google BERT(BiDirectional Encoder Representations from Transformers)는 자연어 처리(NLP)를 위한 신경망 기반 기술입니다.

이 도구는 검색된 쿼리의 맥락과 미묘한 차이를 파악하여 검색 엔진이 사용자 검색에 대해 보다 관련성이 높은 결과를 제공할 수 있도록 설계되었습니다.

텍스트를 선형 방식(한 단어씩 순서대로)으로 이해했던 이전 모델과 달리 BERT는 문장의 다른 모든 단어와 관련하여 단어를 양방향으로 처리합니다.

브랜드에 적용하기

의미론적 분석 기능을 제공하는 AI 기반 SEO 도구를 사용하여 키워드뿐만 아니라 대상 고객이 관심을 갖는 관련 개념, 용어 및 질문도 식별합니다. 해당 영역을 다루는 콘텐츠를 만들고 상황에 맞게 가치를 제공하고 쿼리에 응답하는 데 중점을 둡니다. 방법.

7. 소셜 미디어 청취 및 감정 분석

고객 감정을 모니터링하는 것은 항상 좋은 마케팅 관행의 일부였습니다. 그러나 마케팅 분야의 AI는 이 방법을 완전히 새로운 수준으로 끌어 올렸습니다.

이제 알고리즘을 통해 벤처 기업은 고객 기분과 대중의 인식을 더 잘 이해하고 실시간 추세를 파악할 수 있습니다. AI는 방대한 양의 소셜 미디어 데이터를 분석하여 사용자에게 소비자 선호도와 행동에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

실제 사례: Airbnb의 리뷰 감정 분석

Airbnb는 AI 알고리즘을 사용하여 고객 피드백에서 중요한 통찰력을 얻습니다. 플랫폼은 NLP 방법을 사용하여 고객 리뷰의 텍스트를 분석하여 고객 감정, 좋아하는 것, 싫어하는 것 및 관심 영역을 포괄적으로 파악할 수 있습니다.

이러한 AI 접근 방식을 통해 Airbnb는 과거의 기본적인 정서 분석을 확장하고 정확한 개선 기회를 찾아낼 수 있습니다.

브랜드에 적용하기

감정 분석 및 소셜 미디어 청취에 AI를 사용하려면 AI 지원 소셜 미디어 관리 플랫폼을 사용하는 것이 좋습니다.

예를 들어 Hootsuite를 사용하면 사용자는 검색 내에서 언급 빈도 및 일반적으로 사용되는 단어와 같은 통찰력에 대한 데이터에 액세스할 수 있습니다.

검색어에 대한 대화의 정서적 맥락을 분석하여 대중의 인식을 파악합니다. 예를 들어, 제품에 대한 지속적으로 부정적인 피드백이 제품 개발 팀에 전달되어야 합니다.

"최고 저자"를 식별하면 검색어에 관여하는 잠재적인 영향력 있는 사람이나 비방하는 사람을 발견하여 공동 작업이나 참여 기회를 제공할 수도 있습니다.

8. 자동화된 캠페인 최적화

캠페인 구현 및 모니터링과 관련하여 AI 기반 전략을 통해 마케터는 추측을 뛰어넘을 수 있습니다.

디지털 마케팅의 AI는 지속적인 테스트와 실시간 조정을 촉진하여 사용자가 최대의 투자 수익(ROI)을 얻을 수 있도록 해줍니다.

어떻게 작동하나요? AI를 사용하면 가장 성과가 좋은 크리에이티브 요소와 채널에 대한 광고 지출 할당을 자동화할 수 있습니다. 이렇게 하면 캠페인의 타겟팅이 더욱 정확해지고 전환율도 높아질 수 있습니다.

실제 사례: Google Ads의 AI 기반 캠페인 솔루션

Google Ads를 통해 사용자는 스마트 자동 입찰이라는 자동 입찰 기술을 활용할 수 있습니다. 이 기능은 ML을 활용하여 전환 또는 전환 가치에 맞게 캠페인을 최적화합니다.

( 이미지 출처 )

이미 자동 입찰을 사용하고 있는 Google Ads 사용자가 많기 때문에 이제 초점은 전체적인 교차 채널 최적화로 옮겨가고 있습니다.

이 기술은 검색, 디스플레이, 비디오 등에 걸쳐 입찰을 통합하고 다양한 채널에 걸쳐 있는 다면적인 소비자 여정에 적응함으로써 기존의 단일 채널 전략을 뛰어넘는 것을 목표로 합니다.

예를 들어, Google/Ipsos가 2021년 10월부터 2022년 1월까지 실시한 휴일 쇼핑 연구에 따르면 미국 쇼핑객의 절반 이상이 이틀 동안 쇼핑할 때 소셜 미디어, 동영상 등 5개 이상의 채널을 사용한 것으로 나타났습니다.

브랜드에 적용하기

다음에 광고 플랫폼에서 캠페인을 실행할 때 자동 입찰을 사용해 보세요. 예를 들어 Google Ads에서는 이미 80% 이상의 사용자가 자동 ​​입찰을 선택하고 있으므로 이것이 귀하의 브랜드에도 적합한지 알아보는 것이 좋습니다.

교차 채널 최적화가 매일 여러 플랫폼에 참여할 때 유입경로를 통해 청중을 안내하는 좋은 전략이 될 수 있는지 조사하는 것도 가치가 있습니다.

9. 예측 고객 생애 가치(CLV) 모델링

CLV(고객평생가치)는 비즈니스 관계 전반에 걸쳐 기업이 고객으로부터 기대할 수 있는 총 금액을 추정하는 지표입니다.

이 측정항목의 기본 공식은 다음과 같습니다.

CLV = 평균 판매 가치 x 반복 거래 수 x 평균 보유 시간

평균 판매 가치가 100달러이고 연간 반복 거래 횟수가 5회이며 고객이 평균 3년 동안 유지된다고 가정해 보겠습니다. 위 공식($100 x 5 x 3)을 사용하면 CLV는 $1500가 됩니다.

디지털 마케팅의 AI를 사용하면 벤처 기업은 수동으로 계산할 필요 없이 대규모로 이 측정항목을 계산할 수 있습니다. 예측 CLV를 통해 사용자는 고객의 과거와 현재 행동을 분석하여 고객의 미래 가치를 예측할 수 있습니다.

실제 사례: Microsoft Dynamics 365

ERP(전사적 자원 관리) 및 CRM(고객 관계 관리) 소프트웨어 애플리케이션 제품군인 Microsoft Dynamics 365는 AI를 사용하여 거래 내역과 고객 활동을 집계하여 CLV를 예측합니다.

이를 통해 사용자는 가치가 높은 고객을 식별하고 그에 따라 전략을 세울 수 있으며, 잠재적 가치에 따라 고객을 분류하고 통일된 제품 개발 결정을 내릴 수 있습니다.

Dynamics 365는 점수 시스템을 사용하여 고가치 고객을 식별하는 AI 모델의 성능을 평가합니다. 이러한 등급은 다음과 같습니다:

• A등급 – AI 모델은 기준 모델에 비해 고가치 고객을 5% 이상 정확하게 예측합니다.
• B 등급 – 고가치 고객을 예측하는 AI 모델의 성능이 기준 모델보다 0~5% 더 정확하게 떨어집니다.
• C 등급 – 이 AI 모델은 기준 모델에 비해 더 적은 수의 고가치 고객을 정확하게 예측합니다.

이 등급 시스템을 통해 사용자는 예측 CLV 모델의 효과를 평가하고 전략적 결정을 위해 AI 모델의 예측에 의존할지 여부를 결정할 수 있습니다.

브랜드에 적용하기

CLV를 예측할 수 있는 예측 모델에 데이터를 통합하려면 AI 솔루션을 구현하는 것이 좋습니다. 그런 다음 이러한 통찰력을 사용하여 고가치 고객에 대한 마케팅 활동을 세밀하게 조정하고 맞춤형 보상을 제공함으로써 고객 경험을 개인화할 수 있습니다.

10. 시각적 검색 및 이미지 인식

온라인에서 상품을 찾기 위해 이미지 검색을 사용해 본 적이 있나요? 그렇다고 대답했다면 이 기능이 소비자에게 얼마나 도움이 될 수 있는지 알 수 있을 것입니다.

AI 기술과 시각적 검색, 이미지 인식이 결합되어 보다 효율적인 쇼핑 경험을 제공합니다. 결국 고객은 제품 사진만 업로드하면 자동으로 관련 결과를 얻을 수 있습니다.

또한 알고리즘은 이미지를 분석하여 색상, 모양, 패턴 및 기타 특성을 식별할 수 있으므로 고객이 원하는 것을 더 쉽게 찾을 수 있습니다.

실제 사례: Amazon Lens

Amazon Lens는 전자상거래 부문에서 AI 기반 시각적 검색 기술을 보여주는 좋은 예입니다.

사용자는 Amazon 앱을 통해 도구에 직접 액세스할 수 있습니다. 검색창에서 렌즈 기능을 선택하고 기존 이미지를 업로드하거나 항목의 사진을 찍기만 하면 됩니다. 그러면 이미지 인식 알고리즘이 사진 속 품목의 시각적 특성과 일치하는 제품을 식별합니다.

예를 들어, 컴퓨터 마우스 사진을 찍었는데 Amazon Lens가 그와 비슷한 결과를 얻었습니다.

브랜드에 적용하기

전자상거래 웹사이트에 시각적 검색 기능을 통합하세요. 예를 들어 Shopify 사용자는 이 기능을 제공하는 Shopify 앱 스토어의 여러 앱 중에서 선택할 수 있습니다. Amazon 및 eBay와 같이 이미 이 기능을 사용하고 있는 전자상거래 플랫폼을 사용하는 것도 현명한 방법입니다.