AI 마케팅 도구가 디지털 마케팅의 미래를 형성하는 방법

게시 됨: 2023-09-06

AI로 더 널리 알려진 인공 지능은 지난 몇 주 동안 인터넷을 폭풍으로 몰아가고 있습니다.

프로펠러

이 유연한 기술은 다양한 온라인 포럼에서 수많은 토론을 촉발시켰습니다. 디지털 마케팅 공간에서 AI는 콘텐츠 아이디어와 제작에 유용한 도구입니다. 디지털 마케팅의 시작과 마찬가지로 인간은 자신이 사용할 수 있는 기술을 만들고 사용하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 여기서는 AI에 직면하여 업계에서 인간의 작업이 어떻게 계속 발전할 것인지에 대해 논의합니다.

AI와 작업 자동화를 통해 기업은 시간과 리소스를 더욱 생산적이고 효율적으로 활용할 수 있습니다. 이를 통해 이미 바쁜 일정에서 몇 시간의 여유를 확보하고 직원들이 작업 흐름에서 균형을 찾고 수입 잠재력을 확장하며 업무 외 휴식 시간을 만들 수 있습니다.

30년 전에는 이러한 시나리오를 상상하기 어려웠지만 오늘날 많은 산업에서 빠르게 현실이 되고 있습니다. 즉, 다양한 이점을 활용하기 전에 이 기술에 대해 자세히 알아보는 것이 가장 좋습니다.

본격적인 디지털 마케팅 대행사인 Propelrr은 귀하의 비즈니스 성장을 위해 온라인 미디어의 강점을 소개하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 이 기사에서는 업계에 대해 자세히 알아보고 디지털 마케팅 프로세스를 최적화하는 데 도움이 되는 도구로 인공 지능을 사용하는 방법에 대해 설명합니다.

디지털 마케팅 진화의 타임라인

Statista에 따르면 매일 51억 6천만 명의 사람들이 인터넷을 사용하고 있습니다. 일반적으로 이러한 모든 사람들에게 다가가서 전환을 기대하는 것은 매우 어렵습니다.

그러나 디지털 마케팅 전략을 통해 기업은 의미 있는 콘텐츠를 만들어 목표 고객에게 다가가고 보다 유기적인 성장을 이룰 수 있습니다. 이메일 마케팅, 소셜 미디어 마케팅 또는 콘텐츠 마케팅과 같은 서비스를 사용하여 타겟 고객에게 다가갈 수 있습니다.

그러나 항상 이렇지는 않았습니다. 1990년대 처음 시작된 디지털 마케팅이 수년에 걸쳐 어떻게 발전해왔는지 살펴보세요.

1990년대

오늘날 디지털 마케팅은 1990년대 처음 등장했을 때와는 확연히 다릅니다.

최초의 검색 엔진인 Archie는 사용자가 온라인에서 사물을 검색할 수 있도록 했습니다. 이는 일종의 온라인 라이브러리 역할을 하여 사용자가 당시 방문하고 싶은 웹페이지를 모두 열 수 있도록 도와줍니다. 안타깝게도 사용자는 Archie가 파일 위치를 보여주기 전에 찾고 있는 항목의 정확한 제목을 알아야 했습니다. 마케터들은 당연히 이 새로운 기술을 자신에게 유리하게 활용하는 방법을 확신하지 못했습니다.

1993년에 가장 큰 진전이 이루어졌습니다. 클릭 가능한 첫 번째 배너가 공개되어 새로운 광고 방법을 알렸습니다. 1994년에 최초의 배너 광고가 테스트되었습니다.

Six Degrees는 1997년에 출시되었습니다. 최초의 소셜 미디어 네트워킹 사이트로 간주되며 친구 목록 및 학교 소속과 같은 간단한 소셜 기능을 많이 갖추고 있었습니다. 불행하게도 이 서비스를 최대한 활용할 수 있을 만큼 충분한 사람들이 인터넷에 접속하려면 수년이 더 걸릴 것입니다.

이 10년 동안 다른 많은 소셜 플랫폼도 출시되었으며 Google과 Yahoo가 모두 세계를 강타했습니다.

DotCom 버블 버스트

사람들은 인터넷을 통해 점점 더 서로 소통하게 되었고 인터넷은 기업이 자신을 광고할 수 있는 플랫폼이 되었습니다.

많은 기업들은 1990년대에 주가가 급등하는 것을 목격했습니다. 비록 투기적이긴 하지만 단순히 온라인에 접속한다는 것은 높은 재정적 한도를 갖는다는 것을 의미했기 때문입니다. 이러한 기업은 나중에 "닷컴" 기업, 즉 실제로는 거의 충분히 생산하지 못하면서도 예상 수익이 높은 기업으로 불렸습니다.

얼마 지나지 않아 Dell이나 Cisco와 같은 거대 기술 기업이 자사 주식의 일부를 매각했고 전체 시장이 패닉에 빠졌습니다. "닷컴 버블"이 터지면서 주식 시장은 몇 주 만에 가치가 10%나 하락했습니다. 2001년까지 다수의 소규모 닷컴 기업이 파산했고 수조 달러의 손실이 발생했습니다.

그러는 동안 Google, Yahoo, 그리고 이제 Microsoft는 온라인 분야의 거대 기업이 되었습니다. 그들은 사용자가 기업뿐만 아니라 서로 상호 작용할 수 있게 해주는 Web 2.0의 이점을 탐색하기 시작했습니다.

소셜 네트워킹을 위한 인터넷

반면에, 새로운 웹사이트가 출시되어 차세대 인터넷 인프라를 활용할 준비가 되어 있었습니다. 그 중에는 2002년 LinkedIn, 2003년 MySpace와 WordPress, 2004년 Facebook이 있었습니다. YouTube는 사용자가 자신의 동영상을 대중과 공유할 수 있는 플랫폼으로 2005년에 설립되었습니다.

대부분의 소셜 네트워킹 플랫폼은 사람들이 서로 연결하거나 다른 시각으로 세상을 경험할 수 있도록 하는 단순한 무료 서비스였습니다. 적어도 개인적인 연결이 비즈니스 네트워크가 되고 소셜 네트워킹이 비즈니스 플랫폼이 되기 전에는 그랬습니다.

소셜 네트워킹에서 새롭게 발견된 이러한 인기로 인해 더욱 다양한 디지털 마케팅 전략이 등장할 수 있게 되었습니다. 기업과 마케팅 담당자는 소셜 미디어의 사용자 생성 콘텐츠가 사용자가 관심을 가질 만한 브랜드를 찾는 데 도움이 된다는 점을 관찰했습니다. 광고 전략은 타겟 콘텐츠를 만드는 데 사용되는 사용자 데이터로 천천히 이동했습니다.

특히 아마존은 2000년대 후반 전자상거래 매출 100억 달러를 돌파하는 등 폭넓은 영향력을 발휘했다.

모바일 시장

오늘날 사람들은 디지털 미디어 시간의 65%를 모바일 기기에서 보냅니다. 누가 그들을 비난할 수 있습니까? 특히 엔터테인먼트와 전자상거래에 관한 정보는 손가락 끝에서 얻을 수 있는 정보가 너무 많습니다.

Statista는 전체 디지털 광고 산업의 가치가 2022년 현재 6,160억 달러에 달하며 2027년까지 1조 달러로 성장할 것으로 예상한다고 보고합니다. 특히 소셜 미디어 네트워크의 인기가 높아지면서 모바일 광고가 그 중 큰 부분을 차지할 것으로 예상됩니다. 모바일 장치에서.

이 인기는 앞으로도 변하지 않을 것으로 예상됩니다. 실제로 소셜 미디어 모범 사례를 최신 상태로 유지하고 온라인 활동을 최대한 활용하는 것이 귀하에게 가장 큰 이익이 될 수 있습니다.

어쨌든 미래는 정말로 우리에게 다가왔습니다. 디지털 마케팅의 인공지능은 단순한 트렌드 그 이상입니다. 더 빠른 속도로 성장하려는 기업과 함께 많은 기업은 AI를 이를 달성하는 데 도움이 되는 최신 도구로 간주합니다.

인공지능이 디지털 마케팅 산업에 미치는 영향

실제로 인공지능은 오랫동안 디지털 마케팅에 활용되어 왔습니다. 예를 들어, 최고의 브랜드는 AI와 머신러닝 알고리즘을 사용해 고객에게 개인화된 콘텐츠를 제공하고 있습니다. 또한 AI는 다음과 같은 기술 기능을 가능하게 합니다.

  • 오토메이션
  • 로봇공학
  • 데이터 입력 및 예측
  • 음성 및 음성 인식
  • 이미지 인식

오토메이션

AI의 가장 주목할만한 용도 중 하나는 프로젝트 관리 및 조직을 포함한 여러 프로세스를 자동화하는 도구로 사용된다는 것입니다.

디지털 마케팅 관점에서 AI는 기업이 고객 관계를 개선하고 잠재적으로 전환을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 뉴스레터 목록의 모든 구성원에게 자동으로 이메일을 보내거나 특정 매개변수에 따라 제품 가격을 조정하는 데 사용할 수 있습니다.

로봇공학

AI를 사용하여 기계에 전력을 공급하는 것은 더 이상 공상 과학 소설의 영역에만 국한되지 않습니다. 기술 전문가들은 청소나 대화와 같은 간단한 작업을 수행하기 위해 AI로 실행되는 로봇을 만들었습니다.

실제로 레스토랑에서는 고객에게 더욱 독특한 식사 경험을 제공하기 위해 로봇 서버를 사용하기 시작했습니다. 예를 들어 Jollibee의 "Jollibots"는 음식이 조리되면 고객에게 음식을 배달합니다. Blendid는 음식 서비스 분야의 로봇의 좋은 예이기도 합니다. Blendid는 고객이 선택한 재료를 바탕으로 스무디를 만든 다음 모든 과정이 끝난 후 이를 제공합니다.

마케팅 담당자는 유사한 소프트웨어를 사용하여 웹사이트용 챗봇을 만들어 초기 문의 및 자주 묻는 질문에 답변하거나 사용자가 관심을 가질 만한 페이지로 안내할 수 있습니다. 그리고 귀하의 비즈니스에 실제 매장이 있는 경우 AI 기반 로봇을 사용하여 고객을 지원하는 것을 고려해 보는 것은 어떨까요?

데이터 입력 및 예측

인공 지능은 기계 학습 기술의 이점을 활용하며 미래 이벤트에 대한 시뮬레이션을 실행하고 최선의 결정을 내릴 수 있습니다.

디지털 마케팅에서 AI는 브랜드가 축적했을 수 있는 기존 고객 데이터를 기반으로 테스트를 실행하고 UX 경험을 조정하는 데 사용될 수 있습니다. 이 데이터가 있으면 향후 제품과 캠페인에 효과적으로 정보를 제공할 수 있습니다.

음성 및 음성 인식

Google Assistant와 Amazon의 Alexa는 사용자의 삶의 질을 향상시키기 위해 음성 인식을 사용하는 가장 인기 있는 브랜드 중 하나입니다. 그들은 다양한 앱과 검색 엔진에 액세스하여 최상의 결과를 찾을 수 있으며, 심지어 귀하가 재생하도록 요청한 노래를 재생할 수도 있습니다.

유사한 프로그램을 사용하면 사용자가 입력하는 대신 음성을 사용하여 웹사이트에서 제품을 검색할 수 있습니다. 이는 특히 장애가 있는 고객에게 유용합니다.

이미지 인식

Google 포토는 이미지 인식을 사용하여 사용자가 간단한 이미지와 설명이 포함된 온라인 검색을 돕습니다.

같은 맥락에서 고객은 이미지만으로 작업할 수 있는 제품을 찾으러 올 수도 있습니다. 이미지 인식 기술을 사용하면 시간을 절약하고 사용자 경험(UX)을 향상시킬 수 있습니다. 이는 매우 중요하여 주요 소매업체인 Macy's에서도 고객이 카탈로그에서 제품을 검색할 수 있도록 이미지 검색 기능을 구현했습니다.

디지털 마케팅의 AI: 새로운 기술을 워크플로에 통합

ChatGPT 및 Midjourney와 같은 새로운 프로그램이 빠르게 인기를 끌고 있지만 인공 지능이 비즈니스와 디지털 마케팅 프로세스에 도움을 줄 수 있는 구체적인 방법이 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

  • 데이터 수집 및 분석
  • 기획 및 아이디어
  • 콘텐츠 제작 및 큐레이션
  • 유기적 및 유료 프로모션
  • 커뮤니티 참여 및 상호 작용
  • 최적화 및 리드 전환
  • 개인 정보 보호, 조정 및 위협 감지

데이터 수집 및 분석

AI는 쿠키를 사용하여 고객 행동을 식별하고 다양한 유형의 분석을 기반으로 사용자에게 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 과거 구매 내역을 통해 현재 주문과 관련된 유사한 제품이나 품목을 추천하도록 시스템에 알릴 수 있습니다.

AI를 사용하면 이메일을 통해 개인화된 추천을 설정하거나 고객에게 카트로 돌아가서 구매를 완료하도록 상기시킬 수 있습니다.

기획 및 아이디어

올바른 고객 데이터를 사용하면 마케팅 캠페인을 만들어 유사한 인구통계를 대상으로 제품을 홍보하고 잠재 고객을 확대할 수 있습니다. 또한 데이터는 타겟 고객의 요구 사항을 충족하는 콘텐츠를 계획하고 사용자 경험 및 전환 최적화를 기반으로 웹사이트를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI는 브레인스토밍과 콘텐츠 아이디어 프로세스를 지원하는 데에도 유용한 도구입니다. 처음부터 시작하는 대신 AI 작성자에게 마케팅 계획과 관련된 일반적인 아이디어를 요청할 수 있습니다.

최신 콘텐츠 마케팅 동향을 파악하여 최신 소셜 및 검색 엔진 업데이트를 통해 캠페인이 제대로 진행되고 있는지 확인하세요.

콘텐츠 제작 및 큐레이션

콘텐츠 달력을 계획할 때 청중의 관심을 끄는 콘텐츠 유형을 파악하고 그에 따라 준비할 수 있습니다. 견고하면서도 유연한 디지털 마케팅 프레임워크를 통해 콘텐츠를 계획하면 청중에게 의미 있는 콘텐츠를 계획하는 데 도움이 됩니다.

ChatGPT와 같은 AI 챗봇을 사용하여 비즈니스에 대한 블로그 항목을 작성하면 대략적인 초안을 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 귀하의 고유한 브랜드 목소리가 존재하는지 확인하는 것이 효과적인 콘텐츠의 핵심입니다. AI의 응답을 사실 확인하고 편집할 때 매우 비판적이어야 합니다.

AI가 콘텐츠 생성을 돕는 것은 사실이지만, 콘텐츠 생성에서 인간 요소를 대체할 수 있는 것은 없습니다. 잠재고객과의 연결을 구축하면 충성도가 높은 사용자 기반과 일관된 전환이 창출되며, 잠재고객에게 제공하는 귀중한 콘텐츠에 대해 검색 엔진에 알릴 수 있습니다.

유기적 및 유료 프로모션

광고팀은 AI와 머신러닝을 통해 사용자 인구통계 및 구매자 프로필을 비롯한 유용한 데이터를 얻습니다. 예를 들어 Facebook과 Google은 온라인에서 제품이나 서비스를 추천하기 위해 사용자 프로필과 검색 기록을 고려합니다.

타겟 고객에게 더 빠르고 직접적으로 다가가기 위해 이러한 웹사이트에서 홍보할 유료 광고를 만들 수 있습니다. 그 결과 투자수익률(ROI)이 높아지고 광고 효과가 더욱 높아집니다.

디지털 마케팅의 이점은 유기적인 콘텐츠를 생성하여 비즈니스 트래픽을 유도하는 것입니다. 일반적으로 비용이 지불되거나 향상되지는 않지만 Google 또는 Facebook의 알고리즘에 정보를 제공하여 콘텐츠를 검색 결과 상단에 배치하는 모범 사례를 적용할 수 있습니다. Forbes는 Google 검색이 긍정적인 Google 리뷰가 있는 웹사이트를 선호하는 경향이 있음을 보여줍니다. 좋은 고객 리뷰와 지속적으로 SEO 관행을 개선하면 고객이 귀하의 웹사이트를 더 빠르게 찾을 수 있습니다.

AI가 얻은 귀중한 데이터를 사용하여 보다 인기 있는 유기적 콘텐츠를 홍보할 수 있는 최적의 청중을 결정하십시오.

커뮤니티 참여 및 상호 작용

많은 기업이 챗봇을 사용하여 고객이 웹사이트를 탐색할 수 있도록 돕습니다. 이러한 봇은 영업 담당자나 고객 서비스 상담원처럼 행동하여 고객이 특정 항목을 검색하거나 발생할 수 있는 문제를 해결하도록 지원할 준비가 되어 있습니다.

또한 FAQ 페이지의 정보를 소스로 제공하도록 챗봇을 프로그래밍하고 문제 해결을 위해 취할 수 있는 가능한 단계를 고객에게 알릴 수 있습니다.

다른 모든 방법이 실패하면 AI 챗봇이 고객을 실시간 고객 서비스 에이전트와 연결해 줄 수도 있습니다. 이를 최후의 수단으로 사용하면 비즈니스에서 고객의 반복적인 요청과 쿼리를 처리하는 동시에 직원이 보다 생산적인 작업을 수행할 수 있습니다.

최적화 및 리드 전환

AI는 웹사이트 테스트에도 사용되고 있다. 보다 일반적인 기술은 A/B 테스트 또는 분할 테스트라고 합니다. 분할 테스트는 기업이 웹페이지의 다양한 변형을 사용한 다음 사용자를 다양한 변형에 무작위로 할당하는 것입니다.

이러한 변형은 단순히 "체크아웃" 버튼이 녹색인지 빨간색인지 여부일 수 있습니다. 이를 통해 기업은 고객이 어떤 옵션을 선호하는지 파악하고 더 많은 전환을 유도하는 데 도움이 됩니다.

이 프로세스를 수동으로 수행하면 어려울 수 있습니다. 이것이 바로 분할 테스트를 더 쉽게 만들기 위해 기계 학습이 자주 사용되는 이유입니다. 기계 학습 알고리즘은 사용자 데이터를 수집하고 어떤 버전의 웹페이지가 더 많은 트래픽을 유도하는지 보여줄 수 있습니다. 이렇게 하면 더 많은 전환이 발생하도록 결과를 최적화할 수 있습니다.

이는 리드 전환 전략에도 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 이메일 마케팅 전략을 분할 테스트하면 새로운 고객에게 가장 효과적으로 접근하는 방법을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI는 많은 이점을 제공하며, 이 새로운 기술을 활용하면 AI 중심 세계에서 비즈니스가 성장하는 데 도움이 될 수 있습니다. 미래는 AI입니다. 이를 비즈니스 프레임워크에 통합하면 비즈니스 목표, 운영 및 생산 워크플로를 최적화할 수 있습니다. AI는 귀하와 귀하의 팀이 콘텐츠를 보다 효율적으로 만드는 데 사용할 수 있는 효과적인 지원 도구가 될 수 있습니다.

주요 시사점

작업을 보다 원활하게 수행할 수 있는 새로운 도구를 실험하면 세상을 변화시킬 수 있습니다. 디지털 마케터들은 인터넷이 시작된 이래로 그렇게 해왔습니다! AI를 활용하려는 기업은 디지털 마케팅 워크플로우에 최적화된 프로세스를 구축할 수 있습니다.

하지만 그 전에 다음과 같은 주요 사항을 참고해야 합니다.

  • 새로운 AI 기술을 살펴보고 최신 디지털 마케팅 트렌드를 따라가세요.이를 통해 업계 동향을 파악하고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.
  • 마케팅의 인간적 측면을 염두에 두십시오.AI는 도구일 뿐 전체 콘텐츠 팀이 아니라는 점을 기억하세요. AI는 콘텐츠 제작 프로세스에 도움을 줄 수 있지만 콘텐츠가 실제로 인간이 필요로 하고 원하는 것을 제공하는지 확인하세요.
  • 고객 데이터를 주의해서 다루십시오.AI를 사용하면 사용자 데이터 수집을 쉽게 자동화할 수 있지만 고객의 개인 정보를 안전하게 보호해야 합니다. 전 세계가 사용자를 보호하기 위한 규정과 보호 장치를 마련하기 위해 경쟁하고 있는 가운데, Google과 AI 발전을 주도하는 다른 기업들은 책임감 있는 개발과 모범 사례를 시행해야 합니다.

디지털 마케팅 분야 전문가, 새로운 도구를 테스트하고 유용한 기능을 실험하는 방법은 Propelrr 팀이 매일 수행하는 작업입니다.

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