AI 마케팅이란? AI 마케팅 미래 트렌드와 사례를 통한 원스톱 가이드

최근 마케팅 담당자들이 인공지능을 활용하여 고객 경험과 생산성을 향상시키는 방법에 대해 많은 이야기가 있습니다. 그러나 마케팅 분야에서 AI의 잠재력을 완전히 활용하려면 AI의 작동 방식과 배포 방법을 진정으로 이해해야 합니다.

인공지능을 자동차라고 생각해 보세요. 그 차량은 당신이 필요로 하는 모든 고객 인사이트를 전달할 수 있는 능력을 가지고 있으며, 더 효율적으로 마케팅을 할 수 있고 고객이 사랑하는 개인화된 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이 자동차는 분명 빠르게 움직이지만 당황하지 않으셔도 됩니다. 여러분이 운전석에서 자신감 있게 운전할 수 있는 방법을 알려드리겠습니다.

이 글에서는 AI를 사용하여 고객을 확보하고, 분석을 추적하고, 투자를 최대한 활용하는 방법을 포함하여 AI 마케팅의 과제와 이점에 대해 설명하고자 합니다. 모범 사례를 통해 몇 가지 미래 트렌드를 파악하고, AI로 성공적인 마케팅을 하는 두 회사의 실제 사례를 공유할 것입니다.

AI는 인간 지능을 시뮬레이션하기 위해 알고리즘과 패턴 인식으로 데이터를 처리하는 방식으로 작동합니다. 이 때 주로 머신 러닝과 딥 러닝을 사용하여 추세를 파악하고 예측하며 일반적으로 인간의 지능과 의사 결정이 필요한 디지털 작업을 수행합니다.

무엇이든 연습을 많이 하면 할수록 실력이 좋아지듯이, AI 또한 학습을 하면 할수록 더욱 똑똑해집니다. 캡처한 데이터를 기반으로 사람이 보고, 읽고, 구매하고 싶어할 만한 것이 무엇인지 빠르게 파악할 수 있습니다. 이것이 머신 러닝입니다.

마케팅에서 가장 중요한 AI에는 예측형 AI와 생성형 AI라는 두 가지 유형이 있습니다. 예측형 AI는 데이터 패턴을 분석하여 다음에 어떤 결과가 나올지 예측합니다. 예를 들어, 고객의 과거 구매 행동을 기반으로 고객이 다음에 구매할 가능성이 높은 제품을 알려줍니다. 생성형 AI는 마케터가 입력한 데이터로부터 학습한 패턴을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 생성형 AI는 마케팅 담당자의 입력에 따라 현실적인 이미지를 만들거나 인간이 생성한 콘텐츠와 유사한 글을 생성할 수 있습니다.

이 두 AI는 몇 가지 다른 방식으로 상호 보완합니다. 예측형 AI는 과거 데이터를 기반으로 인사이트를 제공하고 생성형 AI 이 정보를 사용하여 특정 사용자의 필요에 맞는 새롭고 관련성 있는 콘텐츠나 솔루션을 빠르게 생성하고 확장할 수 있습니다.

마케터들은 위 두 가지를 모두 활용하여 반복적인 작업을 자동화하고 고객군을 분류하고 사용자의 선호도와 행동에 기반한 개인화된 메시지를 전달할 수 있습니다.

AI는 마케팅 담당자에게 강력한 도구입니다. 유사 모델링이라는 프로세스에서 이 기술은 상위 고객이 공유하는 공통 특성과 특징을 인식합니다. 이는 귀하의 제품이나 서비스에 관심을 가질 가능성이 있는 유사한 속성을 가진 고객을 타겟팅하는 데 한 걸음 더 가까워졌다는 것을 의미합니다.

아직 필요한 데이터가 없다면, AI는 데이터 수집 방법을 개선하고 방대한 양의 정보를 분석하여 핵심 인사이트와 트렌드를 정확히 파악함으로써 데이터를 수집하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 기능은 팀이 유의미한 마케팅 전략을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 시스템은 사용자 친화적으로 설계되어 있기 때문에 마케팅 팀이 자연어 프롬프트와 상호 작용할수록 구체적인 요청이나 프롬프트를 명확하게 표현하는 데 능숙해집니다. 프롬프트 출력이 더 효과적일수록 잠재 고객의 도달 범위가 더 커집니다. 맞춤형 콘텐츠가 점점 더 좋아지면 고객의 스펙트럼이 더욱 넓어질 것입니다.

또한, 생성형 인공지능은 다양한 배경과 관심을 가진 소비자에게 다가가는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅에서 AI를 활용하면 다양한 문화적 관점을 반영하는 콘텐츠를 만들어 메시지를 포괄적이고 다양한 대상층에게 접근 가능하게 할 수 있습니다. 이와 같이 생성형 인공지능을 기능적으로 잘 사용하면 독특한 고객 세그먼트의 선호도를 이해하고 표현할 가능성이 높아집니다.

AI는 향상된 메시징을 통해 동일한 고객과 여러 번 소통하는 리타겟팅에도 도움을 줄 수 있습니다. AI를 사용한 자동 리타겟팅은 각 고객 상호 작용이나 전환 과정에서 지속적으로 학습하여 향후 콘텐츠와 마케팅 전략을 최적화할 수 있음을 의미합니다. 학습하고 적응하는 과정을 통해 콘텐츠의 관련성과 설득력이 유지됩니다.

앞으로는 생성형 AI가 더 섬세한 비디오, 음악, 이미지를 비롯한 콘텐츠를 생성할 수 있을 것으로 예상됩니다. 이러한 콘텐츠 생성의 변화는 고객들의 공감을 이끌어내 고객 참여를 높일 것입니다.

AI 기반 알고리즘과 머신 러닝 기술은 마케팅 담당자가 데이터 세트를 빠르게 처리하고 분석하는 데 도움이 됩니다. 기존 분석과 달리 AI 분석은 대규모 데이터 세트를 실시간으로 처리하고 정렬할 수 있습니다. 또한 데이터 내의 복잡한 패턴과 상관관계를 식별하여 귀중한 연관성과 트렌드를 밝힐 수 있습니다.

소프트웨어 플랫폼에 직접 내장된 AI 도구를 사용하는 마케팅 담당자는 속성 모델링, 성과 인사이트 및 고객 인사이트를 추적할 수 있습니다.

• AI 속성 모델링은 원하는 결과에 기여하는 여러 마케팅 접점에 크레딧을 할당하여 다양한 마케팅 채널과 캠페인의 효과를 파악하는 인사이트를 제공합니다.
• AI 성과 인사이트는 마케팅 전략과 캠페인의 효과에 대한 포괄적이고 실행 가능한 정보를 제공합니다.
• AI 고객 인사이트는 고객 데이터를 분석하여 이탈 가능성, 구매 성향과 같은 행동을 예측하며 개인화된 참여 및 유지 전략을 위한 다음 최선의 조치를 제안합니다.

대규모 데이터 세트를 처리하는 기능은 마케팅 담당자가 향상된 성과 및 ROI를 달성하기 위한 전략을 최적화하는데 도움이 되는 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

우리는 기업이 AI 기반의 인사이트와 타겟팅 기능을 활용하여 잠재 고객군의 크기를 확장하고 도달할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 또한 마케팅에 AI를 사용하면 개인화된 콘텐츠와 제품 추천을 제공하여 전환율을 높일 수 있는 방법도 알고 있습니다. AI가 맞춤형 메시징을 통해 관계를 육성하는 잠재고객 리타겟팅의 경우에도 마찬가지입니다.

또한 AI의 고급 보고 및 분석 기능을 통해 캠페인 성과에 대한 심층적인 실시간 인사이트를 얻을 수 있습니다. 결과적으로 더 나은 데이터를 기반으로 결정을 내릴 수 있을 뿐 아니라 작업을 자동화하고 프로세스를 간소화하는 기능을 통해 추가적인 운영 부담 없이 대량의 작업을 처리할 수 있습니다.

자동화를 통해 마케팅 담당자는 다음과 같은 혁신에 집중할 시간을 확보할 수 있습니다.

• 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR) 등 몰입형 기술
• 음성 검색 최적화 및 음성 기반 마케팅 전략
• 지속 가능하고 윤리적인 마케팅 실천
• 인플루언서 마케팅 및 틈새 고객을 대상으로 하는 콘텐츠 개발

마케팅 담당자가 전략에 집중할 수 있는 시간이 확보되면, 기업은 재방문 고객을 늘림과 동시에 ROI도 같이 높일 수 있을 것입니다.

AI를 마케팅에 활용하면 고객 행동을 이해하고 마케팅 활동의 타이밍, 타겟팅, 콘텐츠를 맞춤화하는 데 도움이 됩니다. 그러나 AI 마케팅이 직면하게 되는 도전 과제들이 있습니다.

• 데이터 개인 정보 보호, 보안 및 소비자 신뢰에 대한 윤리적 우려로 인해 고객 정보를 보호하기 위한 규정 준수 및 규정이 필요합니다.
• 성공적인 AI 통합을 위해서는 기술 전문 지식이 필수적이므로 도구와 플랫폼을 최적화할 수 있는 숙련된 인력을 교육하는 것이 장애물이 될 수 있습니다.
• 열악한 데이터 품질은 부정확한 인사이트와 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있습니다. 통합된 고객 프로필을 통해 적절한 데이터 품질을 보장하는 것이 중요합니다.
• 좋은 AI는 탄탄한 데이터 기반에 의존합니다. 또한 AI의 출력을 작업 흐름에 사용할 수 있도록 하는 데 의존합니다. 기업에서는 회사 데이터 전체에서 더 많은 데이터 과학 모델을 사용하고 싶어하지만 워크플로에 통합하기가 어려운 경우가 많습니다.

회사에서 마케팅에 AI를 도입할 때 다음 6가지 우선 순위를 염두에 두십시오.

1. 윤리적, 전략적 및 기술적 기반을 구축합니다. 이는 투명한 데이터 관행을 사용하고, 데이터 개인정보 보호 규정을 준수하며, 윤리적인 AI 사용 문화를 조성하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 명확한 수락/거절 메커니즘을 설정하고 종합적인 데이터 사용 정책을 전달할 수 있습니다.
   

2. AI를 사용하여 데이터를 통합 및 대중화하고 분석합니다. AI를 활용하여 데이터를 통합하고 분석함으로써 고객의 선호도에 대해 더 많은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 고객 행동에 대한 이 복합적인 시각은 효과적인 마케팅을 창출하는데 도움을 줍니다.

3. 고객 세분화 및 고객 개인화를 위해 AI 최적화 방법을 계획합니다. 이커머스 플랫폼에서 AI 기반 추천 엔진을 활용하면 개별 선호도 및 구매 기록에 기반하여 상품 추천이 이루어집니다. 이를 통해 고객 경험이 크게 향상됩니다.

4. 고급 프롬프트 엔지니어링을 사용하도록 팀을 교육합니다. AI 기반 자연어 생성 도구의 작동 방식에 대한 교육을 제공하여 대규모로 매력적인 콘텐츠를 만들 수 있도록 도와줍니다. 고객이 공감할 수 있는 맞춤형 이메일 캠페인, 제품 설명 및 소셜 미디어 게시물을 생성할 수 있게 됩니다.

5. 업무 흐름 가속화를 위해 일상적인 작업을 자동화합니다. 데이터 입력, 보고서 생성 및 이메일 예약과 같은 작업에 AI 기반 자동화 도구를 사용하여 팀이 더 전략적인 계획과 창의적인 캠페인 기획에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

6. AI가 시간에 따라 캠페인 성과를 추적하고 개선하는 방법에 대해 브레인스토밍 합니다. AI 기반 분석 플랫폼은 고객 참여 및 전환율에 대한 실시간 데이터를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 기반 결정을 내릴 수 있으며 필요에 따라 캠페인 성과와 ROI를 최적화할 수 있습니다.

향후 2년은 마케팅 분야에서 AI는 엄청난 가능성이 있습니다. 물론 그 사이에 풀어야 할 도전 과제는 존재하지만, AI가 맞춤형 콘텐츠에 대한 고객 기대를 충족시키는데 도움을 줄 뿐만 아니라 기업의 효율성에 기여할 것이라는 데에는 의심의 여지가 없습니다.

정리되지 않은 데이터를 기반으로 예측을 수행하는 데 있어 마케터의 AI 사용이 증가할 것으로 예상할 수 있습니다. 또한, 자사 브랜드에 맞는 고객 맞춤 마케팅 컨텐츠를 제작하기 위해 사용되는 생성형 AI 사용법을 배우게 될 것입니다.

이처럼 기술이 발전함에 따라 보안에 대한 관심도 높아질 것입니다. 고객의 68%가 AI의 발전으로 기업이 신뢰할 만한 조직이어야 한다고 생각하고 있기 때문에, 마케터들은 고객들의 개인 정보 보호와 보안을 철저히 확보하는 기회를 가지게 될 것입니다.

브랜드는 신뢰 계층을 활용하여 자료의 안전성을 보장하고 편견을 완화하며 모든 사람이 액세스할 수 있는 개방형 플랫폼에 기밀 데이터가 누출되지 않도록 보장할 것입니다.

미래에는 현재의 엔드-투-엔드 마케팅 프로세스가 완전히 재구성되는 모습을 볼 수도 있습니다. 기술이 발전함에 따라 AI 솔루션이 컨텐츠와 고객 여정을 생성하여 마케팅 캠페인을 간편하게 구축함으로써 엄청난 성과를 보여주는 것처럼 보이고 실행가능한 인사이트를 제공해주는 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 이 일련의 과정에서 나오는 성과는 인간이 운전대를 잡고 제대로 운전했을 때 가능한 성과라는 것을 명심하셔야 합니다. 제일 중요한 것은 운전대를 잡은 사람입니다.