생성형 AI가 함께하는 이메일 마케팅의 미래

• 생성형 AI는 향후 2-5년 동안 이메일 마케팅에 어떤 영향을 미칠까요?
• 이미 생성형 AI를 사용하고 있나요? 그렇다면 어떻게 사용하고 있나요? 예시를 들어줄 수 있나요?
• 이 기술은 이메일 마케터로서의 업무를 어떻게 개선할 수 있을까요?
• 생성형 AI가 이메일 마케팅에서 최대 잠재력을 실현하기 위해서는 어떤 일이 필요한가요? 무엇이 개선되어야 하나요?
• Salesforce는 이메일 마케팅의 미래에 대해 어떤 관점을 가지고 있나요?

이메일 마케팅에서 생성형 AI는 중요한 주제로 자리잡고 있습니다. 생성형 인공지능이 산업을 어떻게 혁신하고 있는지 아마도 다음과 같은 문장들로 접해 보셨을 겁니다.

"이메일 마케팅의 미래에 오신 것을 환영합니다."

"창의성과 혁신이 만나고 개인화가 중심에 있는 곳입니다."

"생성형 AI와 만나보세요. 생성형 인공지능은 브랜드가 이메일 캠페인을 통해 관객과 연결하고 소통하는 방식을 새롭게 정의하는 게임 체인저입니다."

이제 트레일블레이저에게 대답을 들어볼까요?

"생산성 향상과 시간 절약이야말로 생성형 인공지능의 주요 가치입니다. 앞으로 2~5년 동안 생성형 인공지능은 텍스트, 비디오 및 이미지 형식의 콘텐츠를 신속하게 생성하는 데 도움을 줄 것입니다. 또한 콘텐츠의 다각화를 가능하게 하여 다양한 고객 그룹을 대상으로 하는 A/B테스트의 속도를 향상시킬 수 있을 것입니다. 그리고 이메일 마케팅은 1:1 고객 맞춤형 메시지를 전달할 때 가장 효과적입니다."

- Buyan Thyagarajan, Eigen X 대표
 

"향후 2~5년 안에 생성형 AI는 비즈니스가 이메일 마케팅 캠페인에 대한 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도움을 줄 것이라고 생각합니다. 리드 생성부터 최종 고객 메시지까지 대부분의 캠페인 프로세스를 생성형 인공지능이 주도할 것으로 봅니다."

- Lumbet Bitini, Merkle DACH 시니어 마케팅 클라우드 컨설턴트

"생성형 인공지능은 이미 A/B 테스트용 콘텐츠 생성에 영향을 미치고 있다고 생각합니다. 앞으로 2~5년 안에 생성형 AI가 컨텐츠 초안을 생성하는 것을 넘어서 성능 및 업계 데이터에 기반한 고수준 캠페인 계획을 위한 전략적 도구로 진화할 것으로 기대합니다. 그러나 불필요한 잡음을 차단하기 위한 인간의 창의력이 항상 필요할 것이라고 생각합니다."

- Ed Gray, Arkus, Inc. 딜리버리 팀 매니저 및 마케팅 실무 리더
 

"생성형 AI에 적응하고 이 기술을 도입하는 사람들은 생성형 AI가 원래의 의도대로 사용되지 않더라도 더 다양한 주제의 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 생성형 AI는 규모별 개인화를 증가시키고 참여도를 향상시키며 비용을 절감하고 ROI를 개선할 수 있습니다. 하지만 지나치게 AI에 의존하며 직접적인 경험을 건너뛰기 시작하게 되면 이메일 마케팅의 기초를 간과하여 행동할 수 있습니다. 이를 조심하지 않으면 결과가 나쁠 수도 있습니다."

- Mike Creuzer, Sercante Pardot 파트너십 및 API 통합 담당자

"이메일 마케팅에서 생성형 인공지능을 사용하여 A/B 테스트 결과가 10배 향상되었습니다. 제목뿐만 아니라 사용자 행동도 테스트할 수 있으므로 각 이메일 발송을 보다 전략적으로 수행할 수 있습니다. 내용과 더불어 디자인 과정에서도 AI를 사용합니다. 이를 통해 대상 관객과 가장 잘 공감하는 이미지와 색상을 선택하는 데 도움이 됩니다. 마지막으로 AI는 발송 시간을 최적화하여 대상이 되는 관객이 메시지를 가장 열기 쉬운 시간에 받도록 합니다."

- Taylor Baker, Resilient Innovation 마케팅 컨설턴트/소유자

"생성형 인공지능을 단순한 카피라이터로 사용하는 것이 아니라 어시스턴트로 활용했습니다. 실제로 메시지를 작성하려는 내용의 개요를 생성하는 데 사용하고, 그런 다음 직접 첨삭을 통해 내용을 정리합니다. 이러한 방법은 '두번째 의견'을 얻고 모든 주요 요소가 포함될 수 있도록 보장하는 좋은 방법입니다. 구체적인 예를 들자면, 저는 최근에 MarTech 스택 구축에 관련한 기사를 썼습니다. 이 때 ChatGPT에게 하위 카테고리 목록과 그에 대한 정의를 제공해 달라고 요청했습니다. 이를 통해 내용을 작성하기 위한 좋은 레이아웃을 제공받았습니다."

- Timo Kovala, Capgemini Finland 마케팅 설계 관리자

"현재로서는 공식적인 프로세스로 채택하기에는 아직 너무 이른 단계이기 때문에 백그라운드에서 테스트하고 있습니다. 우리는 미래에 생성형 AI를 완벽하게 수용할 수 있도록 사용 사례, 예시 및 연구를 활발히 진행하고 있습니다"

- Greg Gifford, Merkle DM 엔지니어링 디렉터

"우리 팀은 몇 가지 도구들을 테스트했습니다. 이메일 육성 경로(Email nurture path)의 제목을 작성하는 데 사용했습니다. 결과는 괜찮았고 아마 그 이후로 좋아졌을 것입니다. 생성형 AI의 제안을 활용할 수 있는 것이 도움이 되었다고 말할 수 있습니다. 또한 몇 가지 어조 옵션을 사용하여 소셜 미디어에 대한 테스트 파일럿을 진행했습니다."

- Shonica Mitchell, BrightDrop 글로벌 마케팅 자동화 및 커뮤니티 매니저

"생성형 AI는 더 빠르게 작업할 수 있게 도와주고, 더 많은 개인화를 구현하고, 더 많은 콘텐츠를 생산할 수 있게 도울 것입니다. 현재 이러한 작업은 오래 걸리는 여러 계층의 승인이 필요합니다. 하지만 생성형 AI를 통하여 작업 완료 시간이 줄어들 것으로 보입니다."
- Shonica Mitchell, BrightDrop 글로벌 마케팅 자동화 및 커뮤니티 매니저

"AI가 생성한 자세한 프롬프트를 사용하여 리드나 타겟팅 하려는 고객에 대한 적절한 데이터를 포함하면 KPI(주요 성과 지표)에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이로써 이메일 마케터들은 더 매력적이고 효과적인 캠페인을 생성할 수 있게 되며, 결과적으로 더 나은 성과를 이룰 수 있고, 더 강한 관계를 유지하며 이해관계자와 개인적인 영향을 공유할 수 있게 됩니다."

- Sadaf Sabet, Gallagher 마케팅 자동화 전문가

"생성형 AI는 마케터들이 더 공감적이고 신중한 콘텐츠를 만들도록 이끄는 기회라고 생각합니다. 이런 의미에서 생성형 AI는 우리가 하는 일을 더 효율적으로 만들어주고 더 나아질 수 있도록 우리를 도와줍니다."

- Timo Kovala, Twoday Biit 리드 마케팅 컨설턴트

"AI의 가장 미흡한 부분은 콘텐츠 검증의 부재와 신뢰 부족입니다. 콘텐츠를 검증하고 남용을 방지하기 위한 인간의 개입, 지배 및 규제가 필요합니다. 이러한 조치가 AI를 더 신뢰할 수 있도록 만들 것입니다."

- Buyan Thyagarajan, Eigen X 주요 책임자

"생성형 인공지능을 도입하는 것에 있어서 단절이 존재한다고 생각합니다. 현재, 직장에서는 AI에 대한 광적인 애정이나 비이성적인 두려움이 존재한다고 느낍니다. AI는 직업이 아닌 사고방식을 대체하고 있지만 교육은 여전히 ​​개선되어야 합니다. 업무에 AI를 사용하면 '속임수'를 사용하고 있는 것처럼 느낍니다. 그 대신 회사 성장에 대한 구성원들의 역할 영향력을 어떻게 강화하고 증가시키는지에 대한 교육이 제시되어야 합니다.”

- Taylor Baker, Resilient Innovation 마케팅 컨설턴트/소유자

“이메일 마케팅의 잠재력을 최대한 활용하려면 정확성과 신뢰가 필수적입니다. 마케터들은 AI의 데이터, 정보 및 콘텐츠의 정확성에 의지할 수 있어야 하며, 도구로 제공되는 데이터나 콘텐츠에 편견이 없음을 신뢰해야 합니다."

- Shonica Mitchell, BrightDrop 글로벌 마케팅 자동화 및 커뮤니티 매니저

우리는 생성형 AI가 마케팅, 특히 이메일 마케팅을 혁신할 것이라는 잠재력에 대해 매우 기대하고 있습니다. 생성형 AI를 새로 사귄 가장 친한 친구로 생각해보세요. 생성형 AI는 시간과 비용을 절약할 수 있게 해주며 업무를 지원하고 큰 목표에 초점을 둘 수 있도록 도와줍니다.

다음 캠페인에서 수동 작업을 제거하고 높은 수준의 계획을 위한 즉각적인 데이터 분석을 얻고 싶나요? 디지털 어시스턴트로서의 AI를 만나보세요. 이메일 발송 시간 및 매력적인 제목, 이미지 및 색상을 포함한 콘텐츠 선택을 테스트하여 참여도와 전환율을 높이는 방법을 찾고 싶나요? AI는 단순 추측을 하지 않고 데이터에 기반한 의사결정을 내릴 수 있도록 합니다. 고객과 소통하고, 고객이 이해 받는다고 느끼는 고유한 경험을 전달하고자 하나요? 네, AI는 고객의 행동과 선호도를 기반으로 대규모 개인화를 제공합니다. 새롭게 사귄 가장 친한 친구가 여러분을 도와줄 겁니다.

하지만 우리는 좋은 친구 관계를 구축하기 위해서는 시간이 걸린다는 것을 알고 있으며, 아직까지는 AI에 대한 많은 의문이 남아있습니다. AI의 윤리적 행동을 보장해야 하며 컨텐츠 검증, 도구를 사용한 교육, 데이터의 정확성 등 많은 것들이 담보되어야 합니다. 기술이 발전하고 주류가 됨에 따라 우리는 가능한 한 많이 배우고 다른 사람들이 공부할 수 있도록 돕기 위해 최선을 다하고 있습니다. 물론, 우리의 트레일블레이저 커뮤니티는 언제나 함께할 것입니다.