진화하는 디지털 마케팅 시대: 인공 지능을 통한 역할 탐색

게시 됨: 2023-07-10

좋은 소식은 디지털 마케팅 서비스는 여전히 인간이 다양한 마케팅 활동을 수행해야 한다는 것입니다. 나아가 우리 팀이 일하는 방식을 혁신하는 데 자부심을 느끼는 최고의 디지털 마케팅 회사 로 번창하는 것을 목표로 합니다 . 우리는 팀 전문가가 평소처럼 하기를 원하지 않습니다. 우리는 그들이 차선책에 집중하기를 바랍니다. 이것이 바로 AI가 특정 마케팅 역할을 대체해야 하는 이유입니다.

인공 지능이 디지털 마케터의 성과 수준을 최고 수준으로 끌어올리는 데 어떻게 도움이 되는지 궁금하시다면 여기에서 논의해 보세요. 고객이 그 영향력으로부터 어떻게 이익을 얻을 수 있는지 알아내는 것도 중요합니다. 그럼 인공지능을 활용한 디지털 마케팅 서비스의 역할에 대해 알아보도록 하겠습니다.

디지털 마케팅 서비스에서 AI의 힘 발휘

인공 지능(AI)이 디지털 마케팅에 미치는 영향은 ChatGPT 및 Bard와 같은 OpenAI 챗봇의 출현으로 인해 상당한 관심을 불러일으켰습니다. 이러한 발전은 산업의 미래에 대한 질문을 제기했습니다.

디지털 마케팅에 AI를 통합하면 마케팅 담당자가 작업을 자동화하고 프로세스를 향상할 수 있으므로 많은 이점이 있습니다. AI 기반 마케팅 도구는 이를 수용하는 브랜드에게 가치 있는 기회를 제공합니다. 그러나 마케터는 봇이 아니라 마케팅 활동을 계속 통제한다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.

인공 지능의 역할은 무엇입니까?

AI는 전통적으로 인간에게만 가능했던 작업과 기능을 수행하는 기계의 능력을 말합니다. 기계 학습, 자연어 처리, 딥 러닝 등 다양한 분야를 아우릅니다.

여기에서 기술적인 복잡성을 다루지는 않겠지만 AI의 기술에 대한 깊은 이해 없이도 AI가 마케팅을 어떻게 변화시키고 있는지 주목하는 것이 중요합니다.

그러나 우리는 전반적으로 인간의 영향력의 중요성을 간과해서는 안 됩니다. AI는 데이터 분석과 예측에 탁월하지만 인간 마케터의 타고난 창의성과 직관을 대체할 수는 없습니다.

AI는 디지털 마케팅에서 어떻게 활용됩니까?

브랜드는 다음을 포함하여 다양한 방식으로 AI를 활용할 수 있습니다.

  • 챗봇

챗봇은 새로운 개념이 아니며 온라인에서 고객 서비스 담당자와 텍스트 기반 대화를 나눈 적이 있다면 챗봇과 상호 작용한 적이 있을 것입니다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 인간의 대화를 시뮬레이션하여 원활한 고객 서비스 경험을 제공합니다.

최근 ChatGPT, Bard와 같은 챗봇 기술의 발전으로 단순한 문의나 문제 해결을 넘어 그 기능이 향상되었습니다. 그들은 완전한 기사를 생성하고, 문서를 번역하고, 심지어 학술 논문을 생산할 수도 있습니다(학문 기관이 이러한 관행에 대한 조치를 취하고 있음).

챗봇은 콘텐츠 제작을 위해 고려되었지만 일반적으로 디지털 마케팅 서비스 에는 권장되지 않습니다 .오늘날의 챗봇은 개선되었지만 여전히 인간이 작성한 매력적이고 사실적이며 흥미로운 기사의 품질을 따라잡을 수 없습니다.

  • ChatGPT 대 바드

ChatGPT와 Bard는 비슷해 보일 수 있지만 서로 다른 데이터 세트와 모델에서 작동합니다. Bard는 LaMDA(대화 응용 프로그램용 언어 모델)를 구현하는 반면 ChatGPT는 GPT(Generative Pre-trained Transformer)를 전제로 합니다.

이러한 별개의 모델은 약간 다른 결과를 산출합니다. 모델은 다르지만 ChatGPT와 Bard 모두 잘못된 정보를 제공할 수 있다는 점을 명심해야 합니다. 둘 중 하나를 사용하기로 선택한 경우 항상 사람이 사실을 확인하고 출력을 검토하는 것이 좋습니다.

  • 예측 및 대상 콘텐츠

AI를 통해 마케터는 데이터를 수집하고 분석하여 미래의 고객 행동을 예측할 수 있습니다. 이 예측 기능은 더 나은 콘텐츠 타겟팅을 가능하게 하여 마케팅 캠페인을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

  • 이미지 인식 기술

AI는 이미지 인식 작업에 탁월하여 고객이 구매하려는 제품의 이미지를 업로드할 수 있습니다. 그런 다음 AI는 정확한 항목을 찾거나 유사한 제품을 추천하여 판매 가능성을 높일 수 있습니다.

AI 사용의 장단점 이해

AI를 적절하게 사용하면 프로세스를 자동화하고 타겟팅을 개선하며 도달 범위를 확장하여 마케팅 및 SEO 캠페인을 강화할 수 있습니다.

디지털 마케팅에 AI를 사용할 때의 이점 살펴보기:

  • 향상된 성능 지표

인공 지능 알고리즘을 활용하여 조직은 마케팅 캠페인을 최적화하고 클릭률, 전환율 및 고객 획득 비용을 포함한 성과 메트릭을 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 도구는 A/B 테스트를 자동화하여 가장 효과적인 마케팅 메시지 및 제안을 빠르고 쉽게 식별할 수 있습니다.

  • 비즈니스 수익 증가

기업은 AI 마케팅을 활용하여 고객 참여를 높이고 마케팅 캠페인을 최적화하며 새로운 수익 기회를 발견할 수 있습니다. 이러한 AI의 전략적 활용을 통해 기업은 수익 흐름을 개선하고 성장을 주도하며 디지털 시장에서 경쟁 우위를 유지할 수 있습니다.

그러나 AI가 모든 마케팅 과제에 대한 만병통치약은 아니며 전체 마케팅 팀을 대체해서는 안 된다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 완벽과는 거리가 멀고 실수를 저지르는 것으로 알려져 있으며 인간이 제공하는 창의적이고 감정적인 연결이 부족합니다.

디지털 마케팅에서 AI의 한계 고려:

  • 인간의 연결은 기계로 대체할 수 없습니다

AI는 실시간 데이터를 사용하여 마케팅 캠페인을 개인화할 수 있지만 인간 연결의 지속적인 중요성을 인식하는 것이 중요합니다. 마케팅에서 널리 사용되는 AI 형태인 챗봇은 고객 커뮤니케이션과 문제 해결을 자동화하지만 진정한 인간 상호작용의 중요성을 감소시키지는 않습니다.

  • AI 예측 및 분석의 잠재적 오류 가능성

AI는 감정 및 의도 분석과 같은 특정 작업을 이해하고 실행하는 데 필요한 타고난 직관력이 부족합니다. 결과적으로 AI 예측 및 분석은 때때로 부정확할 수 있습니다. 인간의 경험과 인식의 안내 없이 AI는 실수를 할 수 있습니다.

디지털 마케팅에서 AI를 전략적으로 사용하는 방법

AI를 무시하는 것은 선택 사항이 아니지만 AI에 완전히 의존하는 것은 현명하지 않습니다. AI의 전략적 사용에는 올바른 균형을 찾는 것이 수반됩니다. AI를 효과적으로 통합하는 방법을 이해하는 디지털 마케팅 대행사와 협력하면 이러한 균형을 맞추는 데 도움이 될 수 있습니다.

즉, 디지털 마케팅에서 전략적으로 AI를 사용하는 기본 사항을 이해합시다.

AI를 마케팅 전략에 효과적으로 활용하기 위해서는 다양한 단계를 아우르는 체계적인 접근이 필수적이다. 이러한 단계에는 마케팅 프로세스 평가 및 병목 현상 식별, 자동화 솔루션 탐색, AI 기반 도구 구현, 교육 및 확장이 포함됩니다. 각 단계에 대한 자세한 이해를 살펴보겠습니다.

1단계: 마케팅 흐름 및 프로세스 분석

마케팅 전략에서 AI를 활용하기 위한 초기 단계에는 기존 마케팅 프로세스를 평가하는 것이 포함됩니다. 이를 위해서는 고객 여정에 대한 포괄적인 이해와 AI가 마케팅 활동을 최적화할 수 있는 영역을 정확히 찾아내는 것이 수반됩니다. 현재 프로세스를 분석하여 AI 통합이 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 특정 영역을 식별할 수 있습니다.

2단계: 마케팅 병목 현상을 감지하고 정확히 찾아냅니다.

마케팅 프로세스를 평가한 후 다음 단계는 해당 프로세스 내에서 병목 현상이나 문제를 식별하는 것입니다. 여기에는 리드 생성, 콘텐츠 생성 또는 고객 참여와 같은 수동 작업으로 인해 마케팅 활동이 느려지는 영역을 인식하는 것이 수반됩니다.

이러한 병목 현상을 식별하면 효율성과 효과를 가장 크게 개선할 영역에 AI 노력을 집중할 수 있습니다.

3단계: 자동화할 수 있는 마케팅 활동 찾기

이 단계에서는 마케팅 프로세스를 간소화할 수 있는 다양한 AI 기반 도구 및 솔루션을 조사하고 평가해야 합니다. 반복 작업을 자동화하고 개인화를 강화하며 전반적인 마케팅 효율성을 개선할 수 있는 솔루션을 찾으십시오. 특정 마케팅 목표에 부합하고 식별된 병목 현상을 해결하는 도구를 선택하는 것이 중요합니다.

4단계: 마케팅 활동 적용 및 확장

선택한 AI 솔루션을 기존 마케팅 인프라에 통합합니다.

팀과 협력하여 원활한 전환을 보장하고 AI 기반 도구를 최적으로 활용하는 방법에 대해 필요한 교육을 제공하세요. 또한 구현된 솔루션을 지속적으로 모니터링하고 최적화하여 원하는 결과를 얻습니다.

비즈니스에 AI를 적용하는 데 적합한 전문 지식이 필요하다면 최고의 디지털 마케팅 회사 입니다 . 우리는 기업이 AI의 힘을 통해 마케팅 노력을 최적화하고 성장을 달성하도록 돕습니다.

FAQ

1. AI가 디지털 마케팅 서비스 채용의 필요성을 대체할 수 있습니까?

마케팅을 위해 AI에만 의존하는 것은 일반적으로 권장되지 않습니다. AI는 전략적 구현이 필요한 도구이며 기관에서 제공하는 서비스와 가치를 완전히 대체할 수는 없습니다. 이러한 도구의 복잡성에 익숙한 대행사와 협력하면 디지털 마케팅 서비스 및 포괄적인 마케팅 솔루션에 대한 전문 지식을 얻을 수 있습니다.

2. AI는 인간의 노력으로 디지털 마케팅을 완전히 없앨 것인가?

아니요, AI는 디지털 마케터가 참여를 강화하고 콘텐츠를 타겟팅하며 SEO를 개선하는 데 도움이 되는 귀중한 도구입니다. 어쨌든 그들은 디지털 마케팅 노력을 보완할 가능성이 높습니다.

3. 챗봇은 디지털 마케팅 활동을 보완할 수 있습니까?

네, 하지만 챗봇은 일반적으로 회사에서 웹 사이트 방문자와 소통하고 지원을 제공하고 문제를 해결하기 위해 사용하기 때문에 다릅니다. 비용 절감에 기여하고 마케팅 담당자가 더 많은 고객과 동시에 상호 작용할 수 있습니다.

4. 디지털 마케팅에서 AI를 사용하여 비즈니스를 확장한 브랜드를 몇 개 말할 수 있습니까?

물론 디지털 마케팅에서 AI를 사용하여 비즈니스를 활용한 브랜드의 몇 가지 예를 공유할 수 있습니다.

  • 거대한 식료품점 Whole Foods 는 미국 전역에 24개의 워크아웃 매장을 열었습니다. 이러한 워크아웃 매장을 통해 쇼핑객은 계산대에서 서서 기다릴 필요 없이 관심 있는 품목을 선택하고 떠날 수 있습니다.결과적으로 개별 구매를 추적하여 Whole Foods에 쇼핑 패턴, 쇼핑 활동을 추적하고 미래 행동을 예측할 수 있는 권한을 부여했습니다.
  • 마찬가지로 프로젝트 관리 솔루션 회사인ClickUp은 Surfer SEO의 자연어 처리 AI 도구와 기계 학습 기술을 결과 지향적으로 활용합니다.여기에는 콘텐츠 향상을 위한 잠재적 영역 발견, 기사에 대한 적절한 키워드 및 최적 빈도 결정, 기사의 이상적인 구조에 관한 귀중한 정보 획득이 포함됩니다. 여기에는 포함할 이미지 수와 콘텐츠와 관련된 부제목의 길이가 포함됩니다. 이 접근 방식은 조직이 콘텐츠를 보다 효과적으로 개발하는 데 도움이 되었으며, 그 결과 130개의 최적화를 완료하고 150개 이상의 블로그를 게시했습니다.
  • 또한클릭당 지불 광고에 대한 AI의 영향은 디지털 마케팅 환경에서 분명합니다.온라인 투자 서비스인Interactive Investor는 잠재력을 인식하고 AI 도구인 Albert를 사용하여 캠페인을 최적화했습니다.인구통계학적 타겟팅, 키워드, 광고 문구 및 캠페인 타이밍에 대한 실시간 개선을 통해 Albert는 거의 10,000개의 고유한 텍스트 광고를 생성하고 키워드에서 286% 증가를 달성했습니다. 이로 인해 Interactive Investor는 상위 10개 브랜드 용어에 대해 89%의 목소리 점유율을 얻었고 취득당 비용이 크게 감소했습니다. Albert의 AI 기능은 신속한 캠페인 최적화, 성능 향상, Interactive Investor의 계정 가입 및 고객 확보 비용에 대한 인상적인 결과 제공을 가능하게 했습니다.
5. 미래의 디지털 마케팅에서 기업은 AI로부터 무엇을 기대할 수 있습니까?

인공 지능의 증가하는 중요성은 널리 인정되고 있으며 지속적인 발전은 디지털 마케팅을 포함한 다양한 분야에 혁신적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 최근 연구에 따르면 인도의 인공 지능 시장은 연평균 20.2%의 성장률(CAGR)을 보이며 2025년까지 78억 달러에 달할 것으로 추정됩니다. 또한 이 연구는 AI가 다양한 비즈니스 요구를 해결하기 위해 모든 산업에 통합될 것이라고 강조합니다. 마케팅에 종사하는 경우 AI로 인해 역할이 노후화될 가능성에 대한 우려가 발생할 수 있습니다. 그러나 현재의 예측에 따르면 AI는 실제로 대체하는 것보다 더 많은 고용 기회를 창출하여 일자리 중복에 대한 우려를 완화합니다.