AI가 마케팅 담당자의 업무 방식을 혁신하는 방법
게시 됨: 2022-11-20AI를 마케팅에 적용하는 것에 대해 생각할 때 우리는 종종 자동화를 생각합니다. 자동화는 이메일 보내기 또는 소셜 미디어 게시물 예약과 같은 작업에 유용할 수 있습니다. 그러나 최신 AI는 마케터가 자동화보다 훨씬 더 영향력 있는 방식으로 일하는 방식을 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
AI는 마케팅 소프트웨어를 더 스마트하게 만드는 것입니다. 알고리즘의 복잡성을 이해할 필요가 없다는 것을 깨닫는 것이 중요합니다. 훨씬 더 지능적인 마케팅 소프트웨어가 출시될 것임을 이해하기만 하면 됩니다.
AI가 잘하는 것은?
AI는 예측, 데이터 기반 작업 및 대규모 확장에 능숙합니다.
예측
AI는 이전 쇼핑 행동을 기반으로 소비자 구매 습관을 예측하는 데 능숙합니다.
John Doe와 같은 고객에게 보내는 뉴스레터에 소개할 제품을 상상해 보십시오. 이러한 제품은 동일한 뉴스레터에서 다른 고객(예: Jane Smith)에게 제공하려는 제품과 다를 수 있습니다.
AI가 하는 일은 John Doe에 대해 가지고 있는 모든 데이터와 기록을 기반으로 John Doe가 무엇을 사고 싶어할지 예측하는 것입니다. 그런 다음 Jane Smith의 이력을 기반으로 Jane Smith가 구매할 항목을 개별적으로 예측합니다.
데이터 기반 작업
AI는 특히 인간이 할 수 있는 것보다 더 큰 규모에서 데이터 기반 작업을 완료하는 데 능숙합니다.
예를 들어 데이터 기반 작업은 연하장 회사에 새 제품을 제안하는 것일 수 있습니다. 인사말 카드 회사를 운영하는 경우 보유하고 있는 일부 데이터는 웹사이트로 트래픽을 유도하는 키워드입니다. 그렇다면 고객은 무엇을 찾고 있습니까? 이를 기반으로 AI는 들어오는 방대한 데이터 스트림을 모두 살펴보고 인사말 카드나 웹사이트에 아직 존재하지 않는 제품에 대한 아이디어를 제안할 수 있습니다. 인간이 이와 같은 작업을 확장하려고 할 때 많은 데이터를 처리하게 됩니다 . 이것이 AI가 더 잘할 수 있는 이유입니다.
대규모 확장
소셜 미디어, 웹사이트, Google 리뷰 전반에 걸쳐 수천 건의 온라인 멘션이 있는 대형 브랜드라면 이를 보여줄 수 있기를 원할 것입니다. 그러나 귀하의 제품과 브랜드에 대한 이러한 모든 고객 감정을 요약하는 것은 어렵습니다. 이런 경우 AI는 웹에서 스크랩한 실시간 NPS 점수와 같은 이미지를 가져올 수 있습니다. 그리고 AI는 대규모 작업에 능숙합니다.
웹에는 수십억 페이지가 있다는 것을 기억하십시오. Marketing AI는 액세스 권한이 있는 데이터에서 더 나은 예측을 수행하는 방법을 학습합니다. 고객 데이터, 고객 프로필, 웹 사이트에서의 고객 행동 및 보유하고 있거나 얻을 수 있는 기타 데이터를 사용할 수 있습니다.
마케팅 담당자는 AI를 어떻게 사용합니까?
다음은 마케팅 담당자가 향후 AI를 사용할 6가지 방법입니다.
- AI는 이미 사용 중인 도구에 내장됩니다.
이것은 이미 많은 경우에 일어나고 있습니다. 매일 사용하는 소프트웨어 중 하나를 검색하여 AI가 이미 내장되어 있는지 확인하십시오.
전용 AI 도구도 있습니다. 예를 들어, 귀하를 위해 키워드 조사를 수행하거나 현재 액세스할 수 있는 SEO 도구보다 키워드 조사를 더 스마트하게 수행하는 도구입니다.
- 사용자 친화적인 AI 빌더
엔지니어들은 현재 사용자 친화적인 AI 빌더를 연구하고 있습니다. 이전에 AI를 코딩하고 싶었다면 이를 수행하기 위해 일부 컴퓨터 과학을 이해해야 합니다. 그러나 이제 마케팅 담당자가 컴퓨터 공학을 이해할 필요 없이 AI 시스템을 구축할 수 있게 해주는 일부 플랫폼이 개발 중입니다.
- 서비스 API
일부 API를 사용하면 이에 대해 코딩할 수 있습니다. Amazon, Microsoft 및 Google과 같은 회사에는 이와 같은 API가 있습니다.
- 스텔스 AI
Stealth AI는 이미 사용하고 있지만 알지도 못하는 서비스입니다. 이미 사용 중인 소프트웨어에 내장된 AI와 유사합니다.
- 대량 개인화
대량 개인화는 매우 매력적인 사용 사례입니다. 우리 모두가 사용하고 있는 대부분의 관행은 곧 구식이 될 것입니다. 그들은 이미 구식입니다.
이 예에서는 이메일 마케팅과 관련하여 AI 대량 개인화에 대해 논의합니다.
예를 들어 세분화는 이전에 구입한 제품, 인구 통계 또는 이러한 연락처에 대해 가지고 있는 기타 데이터를 기반으로 올바른 사람에게 올바른 이메일을 보내기 위해 이메일 목록을 세분화할 때 적합했습니다. 글쎄, 그것은 그것을하는 오래된 방법입니다. 이치에 맞고 효과가 있었기 때문에 우리 모두 그렇게 했지만 이메일에 AI를 적용 하는 것은 어떻습니까?
AI 솔루션을 사용하여 이메일을 보내는 경우 작동 방식은 AI 솔루션이 고객의 모든 프로필을 분석하는 것입니다. 예를 들어 고객이 과거에 구매한 항목입니다.
AI는 시스템을 통과하는 모든 데이터를 사용하여 꽤 빨리 똑똑해질 수 있습니다. 따라서 AI는 모든 데이터를 모아 맞춤형 이메일을 생성합니다. 이메일 에는 "작년에 구매해 주셔서 감사합니다" 또는 "사이트에 자주 방문하지 않으셨다는 것을 봤습니다 " 와 같은 내용이 포함되어 있을 수 있습니다.
이러한 AI 생성 이메일은 귀하의 선호도, 구매 내역, 웹 사이트에서의 행동 등을 이해 하는 사람이 작성한 것처럼 보이기 때문에 매우 놀랍습니다.
기계 학습은 이메일을 개인화하는 데 사용됩니다. AI는 고객뿐만 아니라 도구를 사용하는 다른 소비자 및 경쟁업체도 학습합니다. AI는 이러한 이메일과 같은 콘텐츠를 작성할 때 엄청난 수의 데이터 세트 또는 데이터 포인트를 적응하고 고려할 수 있습니다.
- 방문 페이지 최적화
마케팅 담당자가 여전히 사용하고 있는 전술 중 하나는 구식 A/B 테스트입니다. A/B 테스트는 전환율 측면에서 랜딩 페이지를 더 좋게 만드는지 또는 더 나쁘게 만드는지 알고 싶기 때문에 사소한 변경을 가하는 랜딩 페이지의 두 가지 버전을 만드는 방법입니다. 음, A/B 테스트는 구식이 되어가는 전술입니다.
AI를 사용하여 유사한 전략을 수행하는 경우 AI가 액세스할 수 있는 데이터(즉, 생성한 다른 랜딩 페이지 및 작동 방식)에 대한 이해를 기반으로 랜딩 페이지 변형을 선택할 것으로 예상됩니다.
우리는 또한 그들이 본 광고 소재 또는 Google에 입력한 내용을 기반으로 방금 클릭한 개인을 위한 맞춤 방문 페이지를 생성하는 AI를 상상할 수 있습니다.
시간이 지나면 AI 최적화가 A/B 테스트보다 더 잘 작동할 것입니다.
마케터에게 AI는 무엇을 의미합니까?
AI를 활용한 마케터가 되는 것이 중요합니다. AI 도구를 이해한다면 조직에서 AI 도구를 조사하고 새로운 워크플로를 학습 및 발명하며 본질적으로 조직에 훨씬 더 가치 있는 사람이 될 것입니다. 이것은 큰 기회입니다. 마케터에게는 일회성 기회 입니다.
기술을 수용하고 모든 다양한 도구를 실험하려는 마케터가 있습니다. 그러나 이를 무시하려는 다른 마케팅 담당자도 있습니다. 이러한 마케팅 담당자는 시간이 지남에 따라 점점 더 가치가 떨어질 것입니다.
좋은 소식은 AI 지원 마케터가 되기 위해 AI 기술의 피투성이 세부 사항을 이해할 필요가 없다는 것 입니다. 예를 들어 자동차에 대해 생각해 보십시오. 당신은 당신의 자동차가 어떻게 작동하는지에 대해 모든 것을 알지는 못하지만 당신의 자동차가 어떤 일을 잘한다는 것을 알고 있습니다(즉, 당신이 일을 하도록 하는 것). 당신은 또한 당신의 차가 어떤 면에서 나쁘다는 것을 알고 있습니다(즉, 뉴욕에서 런던까지 당신을 데려다 주는 것); 해당 상황에 대해 다른 도구를 사용합니다. 우리가 이 비유를 사용하는 이유는 AI가 해결할 수 있는 문제와 해결할 수 없는 문제 유형을 이해하는 것이 중요하다는 점에서 AI와 동일하기 때문입니다.
AI 불안
많은 마케팅 담당자가 AI가 자신의 역할을 대신할 것인지 궁금해합니다. 짧은 대답은 '아니오'입니다! AI 불안을 다루는 현실은 다음과 같습니다.
테이크아웃
디지털 마케터로서 AI를 배우고 구현해야 할 때는 바로 지금입니다! AI의 작동 방식과 조직에서 AI를 효과적으로 사용하는 방법을 이해하기 위해 노력하는 마케터는 업계 전반에서 AI 도구의 채택을 이끌 것입니다.
