AI 마케팅이란 무엇인가요?

이 페이지에서는 AI 마케팅의 과제와 이점, 고객을 확보하고 분석을 추적하며 투자 대비 최고의 효과를 거두는 방법을 설명합니다. 모범 사례를 다루고 몇 가지 미래 트렌드를 파악하고, AI를 통해 성공적으로 마케팅한 실제 기업 사례 두 가지를 공유합니다.

시작해 보겠습니다.

• 마케팅에서 AI란 무엇인가요?
• 마케팅의 AI가 고객에게 도달하고 고객 경험을 개인화하는 데 어떻게 도움이 되나요?
• 추적해야 할 AI 마케팅 분석 지표는 무엇인가요?
• 마케팅에 AI를 사용하면 ROI를 어떻게 개선할 수 있나요?
• AI 마케팅에서 과제는 무엇인가요?
• AI 마케팅 모범 사례
• AI 코파일럿은 무엇인가요?
• AI 마케팅의 미래

마케팅 AI는 알고리즘과 패턴 인식을 통해 데이터를 처리하여 인간의 지능을 모방하는 방식으로 작동합니다. 기계 학습과 딥 러닝을 사용하여 트렌드를 식별하고, 예측을 수행하며, 일반적으로 인간의 지능과 의사 결정이 필요한 디지털 작업을 수행합니다.

더 많이 연습할수록 실력이 늘듯이 AI 또한 더 많이 학습할수록 더 스마트해집니다. AI는 확보한 데이터를 기반으로 개인이 보고, 읽고, 구매하고 싶어 할 만한 것을 빠르게 파악할 수 있습니다. 이것이 바로 기계 학습입니다.

마케팅에서 가장 중요한 AI 유형은 예측형 AI와 생성형 AI 두 가지입니다. 예측형 AI는 데이터의 패턴을 분석하여 다음에 어떤 결과가 발생할지 예측합니다. 예를 들어, 고객의 과거 구매 행동을 바탕으로 어떤 상품을 구매할 가능성이 높은지 알려줄 수 있습니다.

생성형 AI는 학습된 데이터의 패턴을 기반으로 새로운 텍스트와 이미지를 생성하여 마케터가 새로운 콘텐츠를 제작하도록 돕습니다. 예를 들어, 생성형 AI는 마케터의 입력에 반응하여 사실적인 이미지를 만들거나 인간이 쓴 것과 유사한 글을 작성할 수 있습니다. 이 두 가지는 몇 가지 다른 방식으로 서로를 보완합니다.

예측형 AI는 과거 데이터를 기반으로 인사이트를 제공하고, 생성형 AI는 이 정보를 활용하여 새로운 관련성 높은 콘텐츠나 솔루션을 생성하여 특정 사용자 요구에 맞게 빠르고 대규모로 제공할 수 있습니다.

마케터는 둘 모두를 활용하여 반복적인 작업을 자동화하고, 잠재 고객을 세분화하고, 소비자의 선호도와 행동에 기반하여 개인화된 메시지를 제공할 수 있습니다.

최근에는 마케터가 AI를 활용하여 고객 경험과 생산성을 개선하는 방법에 대해 많은 관심을 모으고 있습니다. 하지만 마케팅에서 AI가 잠재력을 완전히 발휘하려면 AI의 작동 방식과 적용 방법에 대한 제대로 된 이해가 필요합니다.

AI를 필요한 모든 고객 인사이트를 전달해 주는 차량이라고 생각해 보세요. 더 효율적으로 마케팅을 수행하고 고객이 좋아하는 개인화된 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 이 차량은 분명 빠르게 움직이지만, 당황할 필요 없습니다. 여러분이 운전석에서 자신감을 가질 수 있도록 저희가 도와드리겠습니다.

AI는 마케터를 위한 강력한 도구입니다. 유사한 모델링이라고 하는 과정에서 이 기술은 최상위 고객들이 공유하는 공통된 특성과 특징을 인식합니다. 즉, 제품이나 서비스에 관심이 있을 가능성이 유사한 특성을 가진 고객을 타겟팅하는 데 한 걸음 더 가까워집니다.

필요한 데이터가 아직 없다면, AI는 데이터 수집 방법을 개선하고 방대한 양의 정보를 분석하여 핵심 인사이트와 트렌드를 찾아내는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 기능은 팀이 결과를 얻는 마케팅 전략을 맞춤화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 시스템은 사용자 친화적으로 설계되었기 때문에 마케팅 팀이 자연어 프롬프트와 더 많은 상호 작용을 할수록 특정 요청이나 프롬프트를 더 잘 표현할 수 있습니다. 프롬프트 출력이 효과적일수록 잠재 고객의 도달 범위가 더 넓어집니다. 맞춤형 콘텐츠가 점점 개선됨에 따라 더 광범위한 스펙트럼의 고객층이 형성될 것입니다.

또한 생성형 AI는 다양한 배경과 관심사를 가진 소비자에게 도달하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅에 AI를 사용하면 다양한 문화적 관점을 반영하는 콘텐츠를 생성하여 메시지를 포용적이면서도 더 광범위한 대상에게 접근할 수 있도록 만들 수 있습니다. 생성형 AI를 사용하면 고유한 고객 세그먼트의 선호도를 이해하고 표현할 가능성이 높아집니다.

또한 AI는 개선된 메시징을 통해 동일한 고객과 여러 번 소통하는 리타겟팅에도 도움이 될 수 있습니다. AI를 이용한 자동 리타겟팅은 각 고객 상호 작용 또는 전환에서 지속적으로 학습하여, 인사이트를 바탕으로 향후 콘텐츠와 마케팅 전략을 최적화할 수 있음을 의미합니다. 학습 및 적응 과정은 콘텐츠가 계속해서 관련성 있고 매력적으로 유지되도록 보장합니다.

앞으로는 생성형 AI가 비디오, 음악, 이미지 등 더욱 미묘한 차이를 가진 콘텐츠까지 생성할 수 있을 것으로 예상됩니다. 콘텐츠 제작의 이러한 변화는 결과물이 마케터의 목표 대상 고객과 공감대를 형성함에 따라 고객 참여를 향상시키는 데 도움이 될 것입니다.

AI 기반 알고리즘과 기계 학습 기술은 마케터가 데이터 세트를 빠르게 처리하고 분석하는 데 도움이 됩니다.기존 분석과 달리, AI 분석은 더 큰 데이터 세트를 실시간으로 처리 및 분류할 수 있습니다. 또한 데이터 내에서 복잡한 패턴과 상관 관계를 식별하여 가치 있는 연결과 트렌드를 발견해냅니다.

소프트웨어 플랫폼에 직접 내장된 AI 도구를 사용하는 마케터는 어트리뷰션 모델링, 성과 인사이트, 고객 인사이트를 추적할 수 있습니다.

• AI 어트리뷰션 모델링은 원하는 결과에 기여하는 다양한 마케팅 접점에 가치를 부여하여 다양한 마케팅 채널과 캠페인의 효과에 대한 인사이트를 제공합니다.
• AI 성과 인사이트는 마케팅 전략 및 캠페인의 효과에 대한 포괄적이고 실행 가능한 정보를 제공합니다.
• AI 고객 인사이트는 고객 데이터를 분석하여 이탈 가능성, 구매 성향과 같은 행동을 예측하고 개인화된 참여 및 유지 전략을 위한 다음 최적의 행동을 제안합니다.

대규모 데이터 세트를 처리하는 능력은 마케터가 데이터 기반 의사 결정을 내려 전략을 최적화하고 성과와 ROI를 개선하는 데 이릅니다.

Salesforce는 기업이 AI 기반 인사이트와 타겟팅 기능을 통해 잠재 고객 규모와 도달 범위를 확장할 수 있다는 점을 잘 알고 있습니다. 또한 마케팅에 AI를 사용하면 개인화된 콘텐츠와 제품 추천을 제공하여 전환율을 높일 수 있다는 것도 알고 있습니다. AI가 맞춤형 메시지로 관계를 발전시키는 리타겟팅에서도 마찬가지입니다.

게다가 AI의 고급 보고 및 분석 기능은 캠페인 성과에 대한 심층적인 인사이트를 실시간으로 제공합니다. 결과적으로 더 나은 데이터를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 작업을 자동화하고 프로세스를 간소화할 수 있는 강력한 기능을 통해 추가적인 운영 부담 없이 더 큰 워크로드를 처리할 수 있습니다.

자동화를 통해 마케터는 다음과 같은 혁신에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.

• 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR)과 같은 몰입형 기술
• 음성 검색 최적화 및 음성 기반 마케팅 전략
• 지속 가능하고 윤리적인 마케팅 관행
• 인플루언서 마케팅 및 틈새 시장 고객을 위한 맞춤형 콘텐츠 개발

마케터에게 전략에 집중할 시간이 주어지면 기업은 재구매와 ROI를 증대할 가능성이 높아집니다.

AI를 활용한 마케팅은 고객 행동을 이해하고 마케팅 활동의 타이밍, 타겟팅, 콘텐츠를 개인화하는 데 도움을 줍니다. 하지만 과제가 없는 것은 아닙니다.

• 데이터 개인정보 보호, 보안, 소비자 신뢰에 대한 윤리적 우려는 고객 정보를 보호하기 위한 규정 준수와 규제를 요구합니다.
• AI 통합을 성공적으로 이루려면 기술적 전문성이 필수적이므로, 도구와 플랫폼을 최적화할 수 있는 숙련된 인력을 양성하는 것이 하나의 장벽이 될 수 있습니다.
• 열악한 데이터 품질은 부정확한 인사이트와 결함이 있는 의사 결정으로 이어질 수 있습니다. 통합 고객 프로필을 통해 적절한 데이터 품질을 보장하는 것은 매우 중요합니다.
• 우수한 AI는 견고한 데이터 기반에 의존합니다. 또한 AI의 출력물을 업무 흐름에서 사용할 수 있도록 만드는 것에도 의존합니다. 종종 기업들은 회사 전체 데이터에서 더 많은 데이터 과학 모델을 사용하고 싶어 하지만, 이를 조직의 워크플로에 통합하는 데 어려움을 겪습니다.

회사의 마케팅 부문에서 AI 구축 여정을 진행할 때는 다음 6가지 우선순위를 염두에 두세요.

1. 윤리적, 전략적, 기술적 기반을 구축하세요. 즉, 투명한 데이터 관행을 사용하고, 데이터 개인정보 보호 준수를 보장하며, 윤리적 AI 사용 문화를 조성해야 합니다. 예를 들어 명확한 옵트인/옵트아웃 메커니즘을 수립하고 포괄적인 데이터 사용 정책을 전달할 수 있습니다.
2. AI 역량을 사용하여 데이터를 통합, 민주화, 분석하세요. AI 기반 도구를 사용하여 데이터를 통합함으로써 고객의 선호도에 대해 더 많이 알아볼 수 있습니다. 고객 행동에 대한 전체적인 시각은 효과적인 마케팅을 만드는 데 도움이 됩니다.
3. 대상 고객 세분화 및 고객 개인화를 위해 AI를 최적화하는 방법을 계획하세요. 전자상거래 플랫폼에서 AI 기반 추천 엔진을 사용하면 개별 선호도와 구매 이력을 기반으로 제품을 추천합니다. 그 결과 고객 경험이 크게 개선됩니다.
4. 정교한 프롬프트 엔지니어링을 사용하여 콘텐츠를 생성하도록 팀을 교육하세요. AI 기반 자연어 생성 도구의 작동 방식에 대한 교육을 제공하면 매력적인 콘텐츠를 대규모로 제작할 수 있습니다. 대상 고객의 공감을 불러일으키는 개인화된 이메일 캠페인, 제품 설명, 소셜 미디어 게시물을 생성할 수 있습니다.
5. 단조로운 작업을 자동화하여 워크플로 속도를 높이세요. 데이터 입력, 보고서 생성, 이메일 일정 관리와 같은 업무에 AI 기반 자동화 도구를 사용하여 팀이 더 전략적인 이니셔티브와 창의적인 캠페인 아이디어에 집중할 수 있습니다.
6. AI가 시간이 지남에 따라 캠페인 성과를 추적하고 개선하는 방법을 브레인스토밍하세요. AI 기반 분석 플랫폼은 고객 참여와 전환율에 대한 실시간 데이터를 제공할 수 있습니다. 즉, 데이터 기반 의사 결정을 내리고 필요에 따라 조정하여 캠페인 성과와 ROI를 최적화할 수 있습니다.

AI 코파일럿은 테크 플랫폼에 기본적으로 내장된 보조적인 대화형 경험입니다. 챗봇과 유사한 생성형 AI의 강력한 기능을 소프트웨어로 가져와 사용자에게 다양한 작업을 안내합니다.

예를 들어, Einstein Copilot은 CRM 데이터를 활용하여 콘텐츠, 실행 계획, 사용자 지정 코드의 권장 사항과 초안을 제공합니다. 이는 마케터가 더 효율적이고 손끝에서 주제 전문가를 보유할 수 있는 방법입니다.

향후 2년은 AI 마케팅에서 실로 전도유망한 기간이 될 것입니다. 과제가 있다는 데에는 의심의 여지가 없지만, AI는 맞춤형 콘텐츠에 대한 고객 기대와 효율성을 추구하는 기업의 요구를 충족시키는 데 도움이 될 것입니다.

마케터는 체계화되지 않은 데이터를 기반으로 예측하는 데 AI 사용량이 증가할 것으로 예상할 수 있습니다. 또한 자사 데이터에 의존하여 생성형 AI를 안내하여 브랜드에 맞는 고객 중심 출력을 생성하는 방법도 배우게 될 것입니다.

기술이 발전함에 따라 보안에 대한 초점도 높아질 것입니다. 68%의 고객이 AI의 발전으로 기업의 신뢰가 더욱 중요해졌다고 답한 가운데, 마케터에게는 개인정보 보호와 보안을 완벽하게 유지할 기회가 주어집니다.

브랜드는 신뢰 계층을 사용하여 자사 데이터 기반이 안전하고, 편향을 완화하며, 기밀 데이터가 공개 플랫폼으로 유출되지 않도록 보장할 것입니다.

엔드투엔드 마케팅 프로세스를 완전히 재구상하는 것도 가능할 수 있습니다. 기술이 발전함에 따라 AI 솔루션은 자동화된 콘텐츠와 여정 생성을 통해 캠페인 개요를 구축하여 성과 가시성과 실행 가능한 인사이트를 동시에 생성할 수 있습니다. 이 모든 것은 인간이 운전석에 앉아 있는 상태, 즉 통제력을 가진 상태에서 이루어질 것입니다.