회사의 마케팅 프로세스가 인공 지능의 이점을 누릴 수 있는 방법 [게스트 블로그]

이 게스트 블로그는 HubSpot의 Christine Lee가 제공하며 내부 및 고객 대면 비즈니스 프로세스에 인공 지능 및 마케팅 자동화를 사용하기 위한 도구, 이점 및 모범 사례에 대해 논의합니다.

내부 프로세스: 마케팅 자동화 및 AI 구현 시 우선 순위를 두어야 할 사항

집에 손님을 초대했는데, 준비를 철저히 하는 대신에 불필요한 물건을 여분의 옷장이나 침대 밑에 밀어넣고 나중에 정리해야 했던 적이 있습니까? 때로는 마케팅 자동화와 인공 지능에 이러한 방식으로 접근하고 싶은 유혹이 있습니다. 즉, 고객 대면 측면을 우선시하지만 내부 프로세스는 혼란스럽게 남겨 두어 나중에 더 많은 조직과 정리를 하게 됩니다.

마케팅 자동화와 AI를 비즈니스에 구현할 때 고객 대면 프로세스를 유지할 수 있도록 내부 프로세스가 구축되었는지 확인해야 합니다. 마케팅 자동화와 AI를 성공적으로 사용하려면 내부 프로세스의 세 가지 측면을 해결해야 합니다.

1. 데이터 위생
2. 기술 스택 조직
3. 케이던스와 콘텐츠

1. 데이터 위생

자동화와 AI는 데이터에 의존하므로 이를 효과적으로 사용하기 위한 주요 우선순위 중 하나는 우수한 데이터 위생을 유지하는 것입니다. IDSC(International Data Sanitization Consortium)는 데이터 위생을 '잘못되거나 중복되거나 사용되지 않는 모든 데이터가 적절하게 분류되고 자동화된 정책을 통해 지속적으로 저장, 보관 또는 파기를 위한 적절한 수명주기 단계로 마이그레이션되도록 하는 프로세스'로 정의합니다. 시행.'

데이터 정확성 보장 및 유지

즉, 데이터 정확성을 보장하고 유지하는 수단입니다. 여기에는 중복 제거, 누락된 값 해결, 데이터의 체계적 표준화가 포함됩니다. 자동화와 AI를 잘 활용하려면 데이터 위생 측면에서 적극적으로 노력해야 합니다.

데이터 정리 및 정리를 시작하기 전에 데이터를 얻는 방법과 위치를 파악해야 합니다. 본질적으로 데이터를 수집하고 활용하는 것은 잘못된 것이 아닙니다. 사실, 그것 없이는 효과적으로 많은 일을 할 수 없습니다. 인바운드 마케팅은 고객과의 진정한 관계 구축에 중점을 두고 있습니다. 그러기 위해서는 데이터가 필요합니다. 고객의 정보를 획득하고 사용하는 방법을 고객에게 투명하게 공개하십시오.

데이터 개인정보 보호

데이터 개인 정보 보호에 접근하는 방법을 고려하는 것은 마케팅 자동화 및 AI를 통해 성공하기 위한 내부 프로세스를 설정하는 데 중요한 부분입니다. GDPR, CCPA 및 iOS15의 등장으로 업계 내 데이터 개인 정보 보호의 성격이 진화하고 있으므로 이러한 규정을 인지하고 준수하는 것이 중요합니다. 인바운드 마케터로서 데이터 개인 정보 보호를 윤리적으로 탐색하는 것은 필수적입니다. "고객 우선" 사고방식의 기본은 윤리적 행동입니다.

사람들은 자신의 개인 정보를 보호하는 동시에 자신의 경험이 고도로 개인화되기를 원합니다. 인바운드 마케터로서 당신의 임무는 그 한계 공간에 사는 것입니다.

시작하려면 귀하가 운영하는 시장과 관련된 규정이 무엇인지 조사하고, 규정 준수 프로세스를 감사하고, 공개 및 동의를 포함하는 투명성 시스템을 개발하십시오.

'개인 데이터의 사용을 제한하는 불필요하게 위험을 회피하는 개인 정보 보호 아이디어로 인해 조직은 훌륭한 고객 경험을 창출할 수 있는 최고의 기회를 잃고 있습니다. 핵심은 고객에게 가치를 제공하고 상황에 맞는 데이터 사용을 제공하는 것입니다.'

— Penny Gillespie, Gartner 분석가 부사장(출처)

데이터 개인 정보 보호 절차를 명확하게 하고 고객 경험을 향상시키기 위해 필요한 정보를 사용함으로써 고객을 최우선으로 생각하십시오. 데이터 개인 정보 보호에 관한 모범 사례를 마련하면 데이터 위생을 보다 포괄적으로 다룰 수 있습니다.

정확한 데이터 우선순위

데이터를 유기적인 것으로 생각하면 시간이 지남에 따라 품질이 저하될 수 있습니다. 그렇기 때문에 깨끗한 데이터, 즉 정확한 데이터를 우선적으로 확보하는 것이 중요합니다. 부정확하거나 불완전한 데이터라고도 알려진 더티 데이터는 가장 간소화된 고객 대면 자동화 프로세스조차 비효율적으로 만들 수 있습니다.

수도꼭지를 틀어 흐르는 물을 얻는 것이 얼마나 쉬운지 생각해 보십시오. 자주 떠올릴 수는 없지만, 일상의 사치를 누리는 경험은 모두 함께 작동하는 파이프, 펌프, 라인의 방대한 네트워크 덕분입니다. 마찬가지로 귀하와 귀하의 고객이 자동화와 AI의 이점을 경험하려면 모든 내부 프로세스가 연결되고 통합되어야 합니다. 데이터 위생을 의도적으로 유지하는 것은 배관 시스템의 배관을 청소하는 것과 같습니다. 막힌 배관으로 인해 물이 떨어지는 수도꼭지는 원하지 않습니다!

예를 들어, AI를 활용하여 이메일을 보내기에 가장 좋은 시간을 최적화할 수 있지만, 오픈율에 대한 정확한 데이터가 없으면 알고리즘 기능이 있더라도 결과가 도움이 되지 않습니다.

데이터 업데이트

데이터 위생은 지식을 최신 상태로 유지하는 것입니다. 고객 상호 작용부터 연락처 기록, 지식 기반까지 깨끗한 데이터는 효과적인 마케팅 자동화 및 AI에 필수적입니다. 데이터 위생의 우선순위를 정하는 데는 시간이 걸리지만 혼자서 할 필요는 없습니다! 이를 달성하기 위한 프로세스의 일부로 자동화와 AI를 사용할 수 있습니다.

InCycle, ZoomInfo, ClearBit, Gong 및 HubSpot의 소프트웨어는 중복 항목을 자동으로 찾아 제거하고 관련 회사 정보를 연락처에 자동 생성하며 대화 데이터를 자동으로 처리하는 도구를 제공합니다. AI와 자동화를 사용하여 중복된 기록을 제거하거나 누락된 값을 자동 생성하는 등 데이터를 깔끔하게 유지하면 시간이 절약되고 고객 대면 프로세스를 구축하는 데 필요한 기반이 제공됩니다.

2. 기술 스택을 정리하세요

마케팅 자동화 및 AI를 위한 내부 프로세스를 간소화하려면 기술 스택 또는 기술 스택을 구성하는 것도 포함됩니다. Optimizely는 기술 스택을 '마케터가 마케팅 활동을 수행하고 개선하기 위해 활용하는 기술 그룹'으로 정의합니다. 기술 스택은 인바운드 마케터로서 사용하는 다양한 소프트웨어와 도구의 전체 범위입니다.

기술 스택을 구성할 때 스스로에게 물어보세요. 기술이 서로 소통합니까? 사용 중인 모든 도구가 동일한 데이터베이스에서 정보를 가져오나요? 모든 소프트웨어가 서로 통합됩니까, 아니면 도구를 함께 사용하기 위해 해결 방법을 만들어야 합니까?

HubSpot 최고 기술 책임자인 Dharmesh Shah는 '프랑켄시스템'에 대해 자주 이야기합니다. 그는 '프랑켄시스템'을 '소프트웨어 부품이 뒤섞인 CRM 괴물'이라고 정의합니다. 사용하는 애플리케이션과 소프트웨어 시스템에 여러 데이터베이스가 필요하고 서로 통합할 수 없는 경우 마케팅 자동화와 AI를 어떻게 효과적으로 활용할 수 있습니까? 각 시스템이 가져오는 데이터는 불완전합니다.

당신이 스스로 만들 추가 작업에 대해 생각해보십시오. Frankensystem에서는 하나의 데이터베이스(충분히 작동함)에 대한 깨끗한 데이터를 유지 관리할 뿐만 아니라 여러 데이터베이스에 대해서도 관리할 수 있습니다. 사용하는 기술이 동일한 모든 데이터에 일관되게 액세스하고 서로 통합할 수 있는지 확인하는 것이 내부 성공의 핵심입니다.

소프트웨어 부품을 함께 연결하면 작업이 완료될 수 있지만 시간이 지남에 따라 수동 작업이 더 많아지고 오류의 여지가 늘어납니다. 소프트웨어 시스템이 서로 통합되지 않은 경우 메시지를 앞뒤로 전달해야 하므로 직접 연결을 제거할 때마다 메시지가 잘못 해석될 가능성이 높아집니다. 기술이 서로 소통하면 정확도가 향상되고 시간이 절약됩니다. 두 가지 모두 확장성의 핵심 구성 요소입니다.

3. AI의 흐름과 콘텐츠

마지막으로, 마케팅에 AI를 성공적으로 활용하려면 내부 프로세스에서 흐름과 콘텐츠를 고려해야 합니다. 자동화 및 AI 기술이 발전함에 따라 인바운드 마케터로서 중요한 것은 도움이 될 수 있는 기회를 식별하는 것입니다. 이는 적시에 적절한 사람들에게 적절한 메시지를 전달하는 것을 의미합니다. 그렇게 하려면 콘텐츠와 흐름에 있어서 너무 많지도 적지도 않은 균형을 분별해야 합니다. 여기에서 행동 마케팅의 데이터를 활용하여 고객과의 접점 및 캠페인을 평가하고 자동화할 수 있습니다.

전략과 일정에 맞게 자동화를 설정하는 것이 중요합니다. 명확한 비전이나 목표 없이 작업을 자동화하거나 AI를 사용하는 것은 그저 일에 불과합니다. 동기를 염두에 두고 이러한 도구를 활용하면 연결이 형성됩니다. 내부적으로 케이던스와 콘텐츠를 명확하게 하는 한 가지 방법은 여정 매핑을 사용하는 것입니다. 고객의 여정과 귀하와의 상호 작용에 대한 명확한 스토리를 시각적으로 작성하십시오. 이를 통해 고객 관점에서 비즈니스를 경험하고 공감력을 높이고 적절한 접점과 캠페인을 정의할 수 있습니다.

여정 매핑 시 CRM 체계 및 통합을 설정하는 데 시간을 투자하는 것을 고려하세요. 고객 여정의 각 지점에서 어떤 애플리케이션을 활용하고 있습니까? 프로세스의 이 부분은 종종 기술 스택 구성과 일치하여 작동합니다. 고객 경험을 시각화하여 여정 매핑을 활용하는 것은 일정과 목표를 더 잘 맞추는 한 가지 방법입니다. 귀하의 목표는 고객의 행동과 어떤 관련이 있습니까? 내부적으로 흐름과 콘텐츠를 간소화하는 것은 고객이 어디에 있는지, 무엇을 원하는지 이해하는 것을 포함하여 적절한 메시지로 적시에 고객에게 다가갈 수 있는 계획을 세우는 것입니다.

우수한 데이터 위생을 유지하는 것과 마찬가지로 마케팅 자동화와 AI를 사용하여 흐름과 콘텐츠에 대한 내부 프로세스를 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이에 대한 예는 팀 구성원에게 중요한 전략에 기여하는 특정 작업을 분기마다 완료하도록 상기시키는 워크플로를 자동화하는 것입니다.

마케팅 자동화와 AI는 고객을 위한 탁월한 경험을 만드는 데 활용될 수 있지만, 이를 효율적이고 효과적으로 사용하려면 내부 프로세스가 고객 대면 프로세스에 잘 통합되어야 합니다. 데이터 위생의 우선순위를 정하고, 데이터 개인정보 보호에 책임감 있게 참여하고, 기술 스택을 구성하고, 흐름과 콘텐츠에 대한 내부 전략을 개발한다면 고객을 만족시킬 수 있을 것입니다.

고객 대면 프로세스: 마케팅 자동화 및 AI 구현 시 우선 순위를 두어야 할 사항

마케팅 자동화 및 인공 지능을 위한 내부 프로세스를 간소화하는 것이 이벤트를 준비하기 위해 집을 정리하는 것과 같다면, 고객 대면 프로세스는 모든 손님을 기쁘게 하는 파티 선물과 같습니다.

고객 대면 프로세스와 관련하여 전략화와 인간화라는 두 가지 영역에 중점을 두는 것이 중요합니다.

마케팅 자동화 및 AI를 위한 고객 대면 프로세스 전략은 내부 프로세스와 유사합니다. 내부 프로세스에서 행동 마케팅 및 여정 매핑을 통해 흐름과 콘텐츠가 평가됩니다. 자동화와 AI를 통해 케이던스와 콘텐츠가 어떻게 고객을 직접 만족시킬 수 있는지 전략을 세울 때 콘텐츠의 정확성, 개인에 대한 개인화 수준, 리드 육성과 관련된 메시지 전달 시기 등을 생각해 보세요.

예를 들어 콘텐츠의 정확성을 높이려면 쓰기 보조 소프트웨어인 Grammarly를 고려해 보세요. 이 도구는 자동화와 AI를 사용하여 더 나은 카피를 지원하므로 메시지의 정확성이 높아집니다. Grammarly와 같은 애플리케이션을 활용하여 콘텐츠의 문법 및 철자 오류를 확인하면 콘텐츠 품질에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 우리 모두는 오류가 가득한 이메일을 받는 것이 어떤 것인지 알고 있습니다.

고객 만족에는 작은 이탈 장벽도 제거하는 것이 포함되며, 마케팅 자동화와 AI가 도움이 될 수 있습니다. 항상 복잡한 시스템일 필요는 없습니다!

케이던스 및 콘텐츠의 개인화 수준을 높이려면 스마트 콘텐츠 및 권장 사항을 실험할 수 있는 도구를 고려하세요. BrightInfo, Sitespect 또는 HubSpot과 같은 도구는 사이트에서 고객의 행동을 분석하고 사용하여 스마트 콘텐츠 또는 고객의 행동에 따라 사용자 정의된 콘텐츠를 생성합니다. 이렇게 하면 웹사이트의 콘텐츠가 각 사용자에 맞게 조정됩니다.

고객은 자신의 경험이 개인화되기를 원한다는 점을 기억하십시오. 귀하의 웹 사이트 콘텐츠가 자신을 위해 만들어졌다고 느낄 때, 그들은 참여할 가능성이 더 높습니다.

케이던스와 콘텐츠의 개인화 수준을 높이는 또 다른 방법은 Adobe, Optimizely 및 Dynamic Yield와 같은 추천 엔진을 사용하는 것입니다. 추천 엔진은 AI를 사용하여 사용자에게 사이트에서의 과거 행동을 기반으로 일련의 옵션을 제공합니다. 자동화와 AI는 전송 시간 최적화에도 도움이 될 수 있습니다. Seventh Sense는 이메일 캠페인과 연락처의 상호 작용 데이터(열람률, 클릭률, 참여 횟수)를 수집하고 이 데이터를 사용하여 연락처가 귀하가 보낸 내용을 읽을 가능성이 가장 높은 시간을 예측하는 도구입니다. 이 도구는 AI를 사용하여 참여를 테스트하고 분석하므로 시간이 지남에 따라 캠페인이 더욱 효과적이 되고 캠페인을 자동화할 수 있으므로 각 이메일을 수동으로 보낼 필요가 없습니다.

텍스트 완성, 문법적 정확성, 스마트 콘텐츠, 권장 사항, 전송 시간 최적화 등 AI와 자동화를 사용하여 콘텐츠와 콘텐츠의 흐름을 고객의 관심을 더욱 사로잡을 수 있습니다.

고객 대면 프로세스에서 마케팅 자동화와 AI를 활용하는 또 다른 전략적 방법은 가용성입니다. 모든 인간은 어느 시점에서 잠을 자야 하지만 챗봇은 절대 잠을 자지 않습니다! 관련 지식 기반 기사를 추천하는 챗봇이든, 특정 고객 행동에 대한 자동화된 워크플로든, 마케팅 자동화와 AI를 사용하여 고객이 어떤 수준의 참여를 원할 때마다 응답할 준비가 되어 있는지 확인하여 고객을 기쁘게 할 수 있습니다.

자동화와 AI를 사용하여 고객 대면 프로세스를 전략화하면 인바운드 마케팅 담당자로서 훨씬 더 도움이 될 수 있습니다. 그러나 도움이 되는 것은 효과적인 인바운드 마케팅의 한 부분일 뿐이라는 사실을 잊어서는 안 됩니다. 전체적인 접근 방식에는 인간의 손길이 필요합니다. 하지만 고객 대면 프로세스를 인간화하는 것은 마케팅 자동화와 AI의 도움을 받을 수 있습니다. 한 가지 예는 AI와 자동화를 사용하여 사본의 톤 일관성과 명확성을 감사하고 콘텐츠를 특정 수준의 격식에 맞게 조정할 수도 있는 WordTune 애플리케이션입니다.

인바운드 마케터로서 귀하는 접점이 효율적이기를 원할 뿐만 아니라 접점이 공감하기를 원합니다. 고객이 귀하와 상호작용할 때마다 고객이 예리하게 이해받고 있다는 느낌을 받기를 원합니다.

고객이 이메일을 열지 않거나 챗봇과 상호 작용하지 않는 등 귀하가 고객과 소통하려는 방식에 응답하지 않는 경우 인간의 손길을 사용하여 솔루션을 생성할 수 있는 방법을 고려하십시오. 아마도 타겟 피드백 설문조사를 개발하거나 언어나 어조와 같은 영역에 집중된 A/B 테스트를 사용할 수도 있습니다. 귀하의 언어와 브랜딩이 자연스럽게 들리는지, 아니면 이해하기 어려운 업계 전문 용어로 가득 차 있는지 생각해 보세요. 고객과의 초기 접점에서 유머를 사용하여 참여를 유도하는 것을 고려해보세요. 기술 결함과 인간은 오류를 범할 수 있으므로 실수가 발생하면 투명성을 확보하십시오.

AI: 인간을 최우선으로 생각

고객 대면 프로세스를 위한 포괄적인 마케팅 자동화 및 AI 전략을 식별하고 접점을 인간화하여 고객에게 개인화되고 원활한 경험을 제공합니다. 인바운드 마케팅은 고객을 최우선으로 생각하고 고객의 기대를 뛰어넘는 것입니다.

대화 인텔리전스 도구, 이메일 파서, 추천 엔진 등 마케팅 자동화와 AI를 의도적으로 사용하여 고객이 귀하와의 각 상호 작용에 만족할 수 있도록 하세요.