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  • 챗GPT가 PPC 캠페인에 끼치는 영향 6가지

    챗GPT가 PPC 캠페인에 끼치는 영향 6가지

    챗GPT는 PPC 캠페인에 끼치는 영향 6가지

    (참조 자료: How Will ChatGPT & AI Impact PPC? 6 Expert Predictions)

    마침내 인공지능의 급속한 시작과 발전이 그 결실을 맺고 있는 요즘, 인터넷 어디를 가더라도 AI가 이미 인류에게 유용한 도구가 되었을 뿐만 아니라 그 장기적인 영향과 빠른 궤적에 따라 수많은 우려를 낳고 있는 현실도 금방 접하게 될 것입니다.

    챗GPT가 PPC 캠페인에 끼치는 영향?
    챗GPT가 PPC 캠페인에 끼치는 영향?

    인공지능의 발전과 그 특이점을 향한 놀라운 상승세를 열렬하게 지지하는 이들이 있는 반면, 또 다른 한 편에서는 인공지능의 위험성을 두려워하는 것은 당연한 현상입니다.

    이 주제에 대한 자신의 입장이 무엇이든 현재로서는 한 가지 분명한 사실이 있습니다: ChatGPT와 같은 AI 도구는 현재 바로 적용이 가능하고, 많이 사용되고 있으며, 향후 업데이트를 통해 계속 발전해 나갈 것입니다. 이러한 점을 염두에 두면 앞으로 몇 달, 몇 년 안에 AI가 디지털 마케팅(그리고 거의 모든 다른 산업과 직업)에 큰 영향을 미칠 것이 분명합니다.

    본 게시글에서는 ChatGPT, AI가 바꿀 PPC 마케팅의 미래에 대해 알아보도록 하겠습니다.

    1. 경쟁도 심화(및 비용 증가)

    광고주에게 PPC 캠페인의 타겟팅 및 최적화를 위한 더욱 강력한 도구를 제공하는 ChatGPT와 같은 AI 도구로 인해 이미 포화 상태인 광고 공간에 대한 경쟁이 심화될 수 있습니다. ChatGPT를 활용하는 광고주가 더 나은 결과를 얻고 캠페인에서 더 많은 수익을 창출할 수 있다면, 이는 각 키워드의 비딩 가격 상승으로 이어져 특히 예산이 빠듯한 중소 기업 광고주들의 경쟁을 더욱 어렵게 만들 수 있습니다.

    ChatGPT는 머신러닝 알고리즘과 기타 고급 기술에 투자할 여력이 있는 대형 광고주에게 특히 유용할 수 있습니다. 이러한 광고주는 ChatGPT를 사용하여 경쟁 우위를 확보하고 소규모 광고주보다 광고 공간에 대한 입찰가를 높일 수 있습니다. ChatGPT와 기타 AI 도구의 사용이 증가하면 대기업의 광고 계정 관리자, 대행사, 그리고 실무자가 놓쳤을 사각지대를 개선시킬 수 있습니다.

    물론 이 예측은 확실하지 않으며, 향후 수년간 페이드 미디어(Paid Media) 분야의 경쟁력에 영향을 미칠 수 있는 많은 요인이 있다는 점에 유의해야 합니다. 하지만 한 가지 확실한 것은 검색 광고가 이제 더 이상 저렴해지지 않을 것이라는 점입니다.

    또 다른 문제로 논의되고 있는 것은 ChatGPT로 인한 구글 검색 사용량 감소입니다.

    이 AI 도구는 여행이나 엔터테인먼트에 대한 추천 목록을 큐레이팅할 뿐만 아니라 구글에서 검색하는 거의 모든 질문에 대한 답변을 제공할 수 있습니다. (한 가지 주의할 점은 ChatGPT는 현재로서는 2021년 이후의 정보를 제공받을 수 없다는 점입니다)

    구글은 최근 자체 AI 검색 환경인 <구글 검색 생성 경험(SGE)>을 발표했으며, 이 검색 환경은 SERP에 AI 기능을 통합합니다. 이 환경은 오가닉 검색 결과를 페이지 아래쪽으로 더 밀어내고 비과금 검색 트래픽과 클릭률에 영향을 미칠 수 있으며, 이로 인해 SGE 결과 위에 구글 광고가 노출되기 위한 경쟁이 치열해질 수 있습니다.

    결론: ChatGPT와 구글 SGE를 사용하더라도 AI 도구가 검색 광고나 검색 전반의 종말이 될 것이라고는 생각하지 않지만, 더 효율적인 모델로 진화하거나 전환하는 과정의 일부라고 생각합니다.

    2. 효과적인 타깃팅

    ChatGPT(혹은 일반적인 AI 솔루션)는 대량의 데이터를 분석하고 잠재고객 행동에 대한 인사이트를 생성할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이미 구글 애즈 내 스마트 입찰 전략을 통해 어느 정도 이를 확인할 수 있습니다.

    작성한 타깃 키워드와 광고 문구가 일치하면 구글의 자동 입찰은 시간이 지남에 따라 전환, 클릭 등 원하는 결과를 더 많이 창출하는 방법을 ‘학습’하게 됩니다.

    그러나 AI 도구는 텍스트, CSV 또는 JSON 파일을 통해 데이터를 분석할 수 있습니다. 즉, 웹사이트를 비롯한 여러 디지털 채널에서의 사용자 행동을 분석하여 그 패턴과 추세를 파악할 수 있습니다. 사용자가 방문하는 페이지, 각 페이지에 머무는 시간, 링크 클릭이나 양식 작성 등 사용자가 취하는 행동 등을 추적할 수 있습니다.

    ChatGPT는 타깃팅할 광고 그룹의 목록과 구조를 큐레이팅하는 키워드 리서치에도 유용한 도구가 될 수 있습니다. (기본 키워드 리서치 도구로 사용하는 것은 권장하지 않습니다).

    이 정보를 통해 ChatGPT는 광고주가 PPC 캠페인을 위한 보다 효과적인 타깃팅 전략을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 타깃 오디언스가 검색할 가능성이 가장 높은 키워드와 구문을 식별한 다음 이 정보를 사용하여 보다 관련성 있고 참여도가 높은 광고를 만들 수 있습니다.

    또한 ChatGPT는 광고주가 인구통계, 관심사, 행동과 같은 요소를 기반으로 잠재고객을 세분화할 수 있도록 도와줍니다.

    결론: 현재 인공지능이 PPC 전문가의 일자리를 빼앗고 있지는 않지만, 인공지능 도구를 활용하기로 결정한 사람은 그렇지 않은 사람보다 경쟁 우위를 점할 수 있습니다. 최근 구글 마케팅 라이브 2023에서 한 구글 임원이 다음과 같이 말했듯이, “여러분은 AI와 경쟁하는 것이 아닙니다. AI를 사용하는 다른 마케터들과 경쟁하는 것입니다.”

    3. 향상된 광고 문구

    ChatGPT의 분명한 강점 중 하나는 자연어 처리 기능입니다. 생성하려는 광고 문구 유형에 대한 충분한 정보를 AI에 제공하면 ChatGPT는 설득력 있고 때로는 놀랍도록 창의적인 제안을 생성할 수 있습니다. ChatGPT를 브레인스토밍을 위한 출발점으로 사용하든, 헤드라인을 작성하든, 아니면 광고 문구를 한 단어 한 단어 생성하도록 하든, 이 도구는 PPC를 위한 매우 강력한 툴입니다.

    ChatGPT는 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 학습을 통해 자연스러운 언어를 생성할 수 있습니다. 즉, 광고주가 타겟 오디언스의 공감을 불러일으키는 더욱 매력적인 광고 문구를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

    아무리 뛰어난 마케터라도 글쓰기의 벽에 부딪히거나 자신이 작성한 문구보다 더 좋거나 더 간결하게 원하는 문제점을 적용해서 새로 작성하고 싶다고 느낄 때가 있습니다. ChatGPT는 이러한 상황에서 매우 유용하며, 작성한 문구를 가독성을 높이기 위해 편집하는 것 외에도 타깃 고객에 대한 추가적인 피드백을 제공할 수 있습니다.

    구글은 광고주가 광고 문구를 작성하고 개선하는 데에도 AI를 활용하고 있습니다. 생성형 AI를 사용하여 검색어와 더 밀접하게 일치하는 광고 헤드라인을 생성할 수 있습니다.

    결론: ChatGPT와 같은 AI 도구는 유용한 출발점이 될 수 있지만, 이러한 도구는 광고 문구에 휴머니티를 부여하거나 개성을 불어넣을 수 있는 기능이 아직 부족합니다. 하지만 광고 문구는 마케팅에서 매우 중요한 요소이므로 조금만 개선해도 클릭률과 전반적인 광고 실적에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. (ChatGPT 프롬프트를 광고 문구를 개선하는 데 활용해보세요).

    4. 보다 효율적인 광고 캠페인

    타깃팅과 광고 문구가 모두 향상된 ChatGPT 및 기타 AI 도구는 광고주가 전반적으로 더 효율적인 광고 캠페인을 만들 수 있도록 지원합니다.

    키워드 조사와 광고 문구 작성과 같은 프로세스의 특정 부분을 AI가 대신함으로써 광고주는 상당한 시간을 절약하고 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어 ChatGPT는 사용자 행동과 선호도를 분석하여 각 사용자에게 가장 관련성이 높고 참여를 유도할 수 있는 광고 유형을 파악할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 검색 기록, 브라우징 행동, 소셜 미디어 활동 등의 데이터를 분석하여 사용자가 어떤 주제와 제품에 관심이 있는지 파악할 수 있습니다.

    이 정보를 통해 ChatGPT는 각 사용자에게 보다 정확하고 개인화된 광고를 추천할 수 있습니다. 사용자의 관심사와 관련이 없을 수 있는 일반적인 광고를 표시하는 대신 ChatGPT는 각 사용자의 개별 선호도에 따라 공감을 불러일으킬 가능성이 높은 광고를 제안할 수 있습니다. 이러한 개인 맞춤형 광고 추천의 결과로 사용자 환경이 개선되고 참여도와 전환율이 높아질 수 있습니다.

    또한 ChatGPT는 광고주가 사용자 피드백을 기반으로 광고 캠페인을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

    결론: 인공지능은 사용자 행동과 선호도를 분석하여 어떤 유형의 광고가 가장 효과적이고 어떤 유형의 광고가 성과가 저조한지에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 광고주는 이 정보를 사용하여 타깃팅과 광고 소재를 최적화하여 캠페인의 전반적인 효과를 개선할 수 있습니다.

    5. 머신 러닝에 대한 의존도 증가

    특히 페이드 미디어 분야에서 머신러닝의 활용이 증가하고 있습니다. 머신러닝은 캠페인의 설정과 운영의 편의성을 크게 향상시켰으며, 플랫폼 내에서 특정 목표를 설정하면 성과가 크게 향상되는 것을 도와주고 있습니다.

    하지만 광고주의 광고 예산을 집행하기 위해 설계된 ‘알고리즘’에 대한 통제권 상실이 항상 좋은 것만은 아닙니다. 이러한 플랫폼은 캠페인에 불필요한 부풀림을 더하고 예전에는 가능했던 정교한 최적화 기능을 제한할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 기본적으로 PPC를 광고를 대신 집행해주는 천편일률적인 단순 로봇으로 만들 수도 있습니다.

    AI 도구가 계속 발전하고 개선됨에 따라 광고주는 머신러닝 알고리즘에 더욱 의존하여 PPC 캠페인을 관리할 수 있습니다. 위에서 언급한 바와 같이, 이는 효율성과 더 나은 결과로 이어질 수 있습니다. 하지만 광고비가 어떻게 지출되고 있는지에 대한 인사이트가 부족해지고 마케팅 캠페인에 적용할 수 있는 휴머니즘적인 뉘앙스가 전반적으로 부족해질 수도 있습니다.

    Google은 개선된 검색어 인사이트 보고서를 통해 Performance Max 캠페인이 어떻게 최적화되고 있는지에 대한 더 큰 투명성을 제공하려고 노력하고 있습니다.

    결론: 이 예측은 몇 가지 이유로 가장 우려스러운 부분이기도 합니다. 첫 번째는 인공지능이 여러분을 대신해 PPC 캠페인을 운영할 수 있다는 것입니다. 이 단계이든 향후 반복이든, 이 기술은 분명히 PPC 캠페인을 구축하고 실행할 수 있습니다. 이는 일자리를 없앨 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

    하지만 그럴 필요는 없습니다. 그 이유가 바로 여기에 있습니다: 많은 검색 광고 전문가들이 AI가 구현하는 ‘베스트 프랙티스’가 특정 광고주에게는 항상 최선의 방법은 아니라는 사실을 발견했기 때문입니다. PPC 캠페인을 설정, 생성 및 실행하는 데 사용되는 AI는 제작자가 설계한 베스트 프랙티스를 적용하게 되며, 이 중 상당수는 비용 효율성 관점에서 광고주에게는 유리하지 않을 수 있습니다. 그렇기 때문에 AI 기반 PPC 캠페인에 여전히 전문가에 의한 작업과 모니터링을 통합하는 것이 매우 중요해질 것입니다

    6. 지속적인 혁신

    ChatGPT와 AI가 계속 발전하고 개선됨에 따라 PPC 업계에 지속적인 혁신이 일어날 것으로 예상됩니다. 이는 광고주가 캠페인에서 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 도와주는 새로운 광고 포맷, 타깃팅 기법, 측정 도구로 이어질 수 있습니다(우리는 이미 구글 마케팅 라이브 2023에서 살짝 엿본 바 있습니다).

    이러한 변화가 어떤 속도로 나타날지는 아직 미지수입니다. 앞서 언급했듯이 AI는 다소 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. 모든 신기술에는 일반적으로 업계가 따라잡을 수 있는 몇 달에서 몇 년에 걸친 도입 기간이 있습니다.

    예를 들어, 기업이 온라인을 주요 상거래 장소로 삼을 정도로 온라인 판매 프로세스를 숙달하는 데는 수년이 걸렸습니다. 인터넷 자체가 진화되는 데는 수십 년이 걸렸습니다. 덕분에 모든 사람들이 변화에 적응하고 시간이 지남에 따라 비즈니스를 천천히 발전시킬 수 있는 충분한 시간이 주어졌습니다. AI와 ChatGPT를 통해 우리는 산업혁명 이후 경험하지 못했던 빠르고 파괴적인 속도로 변화를 경험할 수 있게 되었습니다.

    다음은 지속적인 혁신이 기대되는 몇 가지 주요 분야들입니다.

    광고 타겟팅과 성과

    ChatGPT는 이러한 혁신의 한 예에 불과하지만, 앞으로 더 많은 혁신들이 이루어질 것입니다. PPC에서 지속적인 혁신을 기대할 수 있는 분야 중 하나는 광고 타깃팅과 그 성과를 개선시키기 위해 인공지능과 머신러닝을 사용하는 것입니다. 인공지능과 머신러닝 기술이 계속 발전함에 따라 광고주는 사용자 행동과 선호도를 분석하고, 트렌드를 파악하고, 광고 캠페인을 최적화하기 위한 고급 도구와 알고리즘을 이용할 수 있게 될 것입니다.

    새로운 광고 포맷과 채널

    혁신을 기대할 수 있는 또 다른 영역은 새로운 광고 포맷과 채널의 사용입니다. 예를 들어, 음성 어시스턴트와 스마트 스피커의 보급이 확대됨에 따라 광고주들은 이러한 기기를 통해 광고를 게재하는 방법을 모색하기 시작할 것입니다. 마찬가지로 증강 현실(AR) 광고나 가상 현실(VR) 광고와 같이 보다 인터랙티브하고 개인화되거나 몰입감 있는 새로운 유형의 광고가 등장할 수도 있습니다.

    광고 성과 측정과 어트리뷰션 모델

    마지막으로, 광고 성과 측정 및 어트리뷰션 모델에 대한 지속적인 혁신을 기대할 수 있습니다. 점점 더 많은 사용자가 여러 기기와 채널에서 광고와 상호작용함에 따라 광고주는 광고 캠페인의 효과를 파악하기 위해 이러한 상호작용을 추적하고 분석할 수 있는 더 나은 방법이 필요할 것입니다.

    결론: PPC 광고 업계의 지속적인 혁신의 결과로 광고주는 타깃 오디언스에게 더 정확하게 도달할 수 있고, 사용자는 더 관련성 있고 매력적인 광고를 경험할 수 있는 보다 효과적이고 효율적인 광고 생태계가 조성될 수 있습니다. 또한, 광고주는 PPC 환경에서 일어나는 업데이트에 귀를 기울이고 계속해서 좋은 결과를 얻기 위해 변화를 시도하고 실험할 준비가 되어 있어야 할 것입니다.

    결론: 인공지능이 PPC 마케팅에 미치는 영향

    전반적으로 PPC 광고의 미래는 밝아 보이며, 특히 광고주가 AI 기능에 전적으로 의존하지 않고도 캠페인을 향상시키기 위해 AI 기능을 사용하면서 마케팅 목표를 달성할 수 있는 많은 기회들이 있습니다.

    AI가 계속 발전함에 따라 최신 업데이트와 혁신을 놓치지 않고 파악하는 것이 그 어느 때보다 중요해질 것입니다.

    AI가 PPC에 미치는 영향 6가지:

    1. 경쟁도 심화(및 비용 증가)
    2. 효과적인 타겟팅
    3. 향상된 광고 문구
    4. 더 효율적인 광고 캠페인
    5. 머신 러닝에 대한 의존도 증가
    6. 지속적인 혁신

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

     

  • AI 마케팅이란?

    AI 마케팅이란?

    AI 마케팅이란?

    (참조 자료: What is AI Marketing?)

    AI 마케팅이란?
    AI 마케팅이란?

    끊임없이 진화하는 마케팅 업계에서 AI의 등장은 업계가 인식할 수 없을 정도로 급격한 지각변동을 일으켰습니다. 이 획기적인 기술은 이전에는 극복할 수 없었던 장벽을 허물고 도달할 수 없는 것으로 여겨졌던 새로운 가능성의 세계를 열었습니다. 최근 몇 년 동안 AI 마케팅은 단순히 이론적인 개념에서 완전히 확립된 산업으로 발전했으며, 최첨단 솔루션을 제공하는 수많은 관련 마케팅 기업들이 등장하게 만들었습니다. 이제 마케터는 AI의 힘을 통해 방대한 양의 데이터를 활용하고, 복잡한 프로세스를 자동화하고, 콘텐츠를 개인화하고, 비교할 수 없을 정도로 높은 정확도로 예리한 고객 예측을 할 수 있게 되었습니다. 그 결과 마케팅 프로세스가 더욱 간소화되고 생산성이 향상되었으며, 수많은 기업들이 핵심 성과 지표가 눈에 띄게 개선되었다고 보고하고 있습니다. 이처럼 AI가 마케팅에 미치는 영향은 놀랍습니다. 인플루언서 마케팅 허브가 2023년에 실시한 최근 AI 마케팅 설문조사에 따르면, 응답자의 절반 이상이 AI 마케팅이 마케팅 활동을 획기적으로 향상시킬 것이라고 믿으며 AI 마케팅의 미래에 대해 높은 기대감을 나타냈습니다. 또한 응답자의 무려 71.1%가 AI의 활용성이 가까운 미래에 인간을 능가할 것이라고 확신하는 것으로 나타나 마케팅 영역에서 AI의 놀라운 잠재력을 더욱 강조했습니다.

    하지만 AI 마케팅이 그 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 해결해야 할 과제가 몇 가지 남아 있습니다. AI 마케팅의 이점은 분명하지만, 업계는 여전히 상당한 어려움에 직면해 있습니다. 가장 큰 과제 중 하나는 이 분야에 숙련된 인재가 부족하다는 것입니다. 맥킨지 컨설팅의 연구에 따르면 특히 마케팅에 AI를 구현하는 데 필요한 기술을 갖춘 인재가 부족한 것으로 나타났습니다. AI 마케팅 전문가에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 이러한 인력 부족 현상은 지속될 것으로 예상됩니다.

    AI 마케팅이란?

    마케팅과 인공지능(AI)의 결합은 마케팅 업계에서는 의사 결정 과정을 완전히 자동화하기 위해 최첨단 머신러닝 기술을 활용하는 것까지 포함되는 무척 흥미로운 연구 분야입니다. 마케터는 이러한 기술을 활용하여 타겟팅 접근 방식을 간소화하고 최적화함으로써 다양한 채널을 통해 고객에게 고도로 개인화된 메시지를 전달하여 고객 경험, 전환율 및 매출 향상을 달성할 수 있습니다. 마케터는 방대한 양의 데이터를 처리하여 소비자 행동, 선호도 및 트렌드를 더 잘 이해함으로써 타겟 고객에게 고도로 맞춤화된 마케팅 전략을 수립하여 마케팅 투자에 대해 놀라울 정도로 높은 ROI를 창출할 수 있습니다. 마케터는 캠페인을 확장하고 비용을 절감하며 마케팅 활동의 전반적인 효율성과 효과를 크게 향상시킬 수 있는 AI의 놀라운 힘을 활용할 수 있습니다.

    AI 마케팅의 장점

    인공지능(AI)은 마케터가 운영을 최적화하고 더 나은 결과를 이끌어낼 수 있는 강력한 도구가 되었습니다. 마케팅 운영에 AI를 통합하면 얻을 수 있는 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다:

    1. 자동화와 효율성: AI는 데이터 분석, 리드 스코어링, 소셜 미디어 포스팅과 같이 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하고 간소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이를 통해 마케터는 전략과 크리에이티브 등 보다 더 생산성 높고 가치있는 작업에만 집중할 수 있으며 전반적인 업무 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
    2. 높은 정밀도와 개인화: 마케터는 AI를 통해 고객 행동과 선호도에 대한 심층적인 인사이트를 확보하여 보다 개인화된 캠페인과 메시지를 만들 수 있습니다. 또한 AI 기반 예측 분석을 통해 적시에 시점에 적절한 메시지로 적합한 오디언스를 식별하고 타겟팅하여 높은 전환율과 ROI를 달성할 수 있습니다.있습니다.
    3. 비용 절감: AI는 특정 작업을 자동화함으로써 인건비를 절감하고 전반적인 생산성을 높일 수 있습니다. 또한 AI는 실시간으로 데이터를 분석하고 그에 따라 입찰가와 타겟팅을 조정하여 광고 지출을 최적화함으로써 마케팅 예산을 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 도와줍니다.
    4. 속도와 민첩성: AI는 마케터가 변화하는 시장 상황과 소비자 행동에 빠르게 대응할 수 있도록 도와줍니다. 마케터는 실시간 데이터 분석과 인사이트를 통해 캠페인과 메시지를 실시간으로 조정하여 경쟁에서 보다 앞서 나갈 수 있습니다.
    5. 창의력과 혁신: AI는 많은 일상적인 작업을 처리할 수 있지만, 크리에이티브 캠페인을 위한 새로운 인사이트와 영감을 제공할 수도 있습니다. 이미지 인식 및 자연어 처리와 같은 AI 기반 도구는 마케터가 새로운 트렌드와 아이디어를 파악하고 신선하고 혁신적인 콘텐츠를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

    전반적으로 마케팅 운영에 AI를 통합하면 효율성과 정확성 향상, 비용 절감, 창의력 향상 등 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 마케터가 AI를 활용할 수 있는 기회는 더욱 커질 것이며, 이를 수용하는 기업은 보다 더 나은 결과를 도출하고 경쟁에서 앞서 나갈 수 있는 유리한 위치를 선점하게 될 것입니다.

    AI 마케팅 현황

    가트너의 보고서에 따르면 2025년까지 마케팅 프로세스의 80%가 AI 기술을 사용하여 자동화될 것이라고 합니다. 포춘 비즈니스 인사이트에 따르면 글로벌 AI 시장은 2029년까지 연평균 성장률 20.1%로 1,394.3억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 마케팅 업계에서 AI가 널리 적용되고 있는 이유는 프로세스를 자동화하고 고객 경험을 개인화하며 투자 수익률(ROI)을 높일 수 있기 때문입니다. AI 마케팅은 마케팅 프로세스를 간소화하고 마케터가 전략적이고 창의성있는 업무에만 집중할 수 있도록 지원함으로써 업계를 혁신시키고 있습니다. 세일즈포스의 연구에 따르면, 마케터 중 28%만이 AI 챗봇을 사용하고 있을 정도로 마케터들은 자동화할 수 있는 반복적인 업무에 상당한 시간을 소비하고 있는 것으로 나타났습니다.

    • 2022년까지 사무직 근로자의 70%가 매일 생성형 AI 챗봇 플랫폼을 사용할 것으로 예상됩니다.
    • 2022년 인공 지능(AI)에 대한 맥킨지 글로벌 설문조사에 따르면 응답자의 50%가 회사에서 적어도 한 가지 이상의 비즈니스 기능에 AI를 도입했다고 답했습니다.
    • 한편 2023년 인플루언서 마케팅 허브의 AI 마케팅 설문조사에 따르면 응답자의 61.5%가 마케팅 운영에 AI를 사용했거나 사용 중인 것으로 나타났습니다.
    • 인플루언서 마케팅 허브의 AI 마케팅 설문조사에 참여한 응답자 중 44%는 콘텐츠 제작과 관련해서 AI를 도입한 적이 있다고 답했습니다.
    • 아직 AI 마케팅을 마케팅 운영에 활용하지 않은 응답자의 41.7%는 AI에 대한 이해나 지식이 부족하기 때문이라고 답했습니다.

    AI 마케팅 활용 분야

    인플루언서 마케팅 허브가 최근 실시한 AI의 미래에 대한 연구에서 응답자의 19%는 마케팅 예산의 40% 이상을 AI 기반 캠페인에 지출할 계획이라고 답했습니다.

    AI 마케팅은 마케팅 접근 방식을 근본적으로 변화시키고 있는 몇 가지 주요 마케팅 분야로 구성되어 있습니다. 가장 눈에 띄는 것은 다음과 같습니다:

    1. 콘텐츠 제작: AI 기반 도구는 제품 설명, 소셜 미디어 게시물, 블로그 기사 등의 콘텐츠를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 도구는 자연어 처리 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 타겟 고객에게 흥미롭고 관련성 있는 콘텐츠를 생성합니다.
    2. 광고 타겟팅: AI 기반 광고 타겟팅은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 광고 캠페인에 가장 효과적인 타겟 오디언스를 식별합니다. 고객 데이터를 분석하여 실제 구매로 이어질 가능성이 가장 높은 고객 패턴과 행동을 식별합니다.
    3. 마케팅 자동화: 마케팅 자동화 도구는 AI를 사용하여 이메일 발송, 소셜 미디어 게시물 예약, 웹사이트 방문자 추적과 같은 마케팅 작업을 자동화합니다. 이를 통해 마케터는 캠페인 계획 및 분석과 같은 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.
    4. 개인화 소프트웨어: AI 기반 개인화 도구는 마케터가 개별 고객의 특정 니즈에 맞게 콘텐츠를 개인화할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 소프트웨어는 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 분석하고 고객의 관심사와 행동에 맞춘 타겟팅 캠페인을 생성합니다. 개인화 소프트웨어는 효과적일 수 있지만 개인 정보 보호 문제와 같은 몇 가지 과제들을 안고 있습니다.
    5. 챗봇: 챗봇은 가장 인기 있는 AI 마케팅 소프트웨어 중 하나입니다. 챗봇을 통해 기업은 연중무휴 24시간 즉각적인 고객 지원을 제공할 수 있습니다. 챗봇은 자주 묻는 질문에 답변하도록 프로그래밍할 수도 있어 고객 지원팀의 업무 부담을 줄여줍니다. 그러나 챗봇은 때때로 고객의 질문을 잘못 해석하여 부적절한 답변을 제공할 수 있기 때문에 한계가 없는 것은 아닙니다.
    6. 예측 분석: 예측 분석은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 고객 데이터를 분석하고 마케팅 캠페인에 정보를 제공할 수 있는 인사이트를 제공합니다. 예측 분석은 고객이 구매할 가능성이 가장 높은 제품 등 고객 행동을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 하지만 예측 분석의 정확도는 사용되는 데이터의 품질에 따라 달라집니다.
    7. 음성 검색 최적화: Siri, Alexa와 같은 음성 어시스턴트의 등장으로 음성 검색 최적화의 중요성이 점점 더 커지고 있습니다. AI 기반 음성 검색 최적화를 통해 기업은 음성 검색에 최적화된 콘텐츠를 제작하여 고객이 원하는 것을 더 쉽게 찾을 수 있도록 지원할 수 있습니다.

    AI 마케팅 소프트웨어의 또 다른 하위 카테고리는 머신 러닝과 자연어 처리를 사용하여 기업이 고객을 더 잘 이해하고 고객과 소통할 수 있도록 돕는 고객 관계 관리(CRM) 솔루션입니다. CRM 도구는 고객 상호 작용과 데이터를 분석하여 고객 트렌드를 파악하고, 향후 행동을 예측하며, 고객 참여도와 충성도를 향상시키기 위한 전술들을 추천할 수 있습니다.

    이 분야를 선도하고 있는 기업 중 한 곳인 세일즈포스는 고객 데이터를 분석하여 패턴을 파악하고 영업 및 고객 서비스 팀을 위한 개인화된 조치를 추천할 수 있는 아인슈타인 AI 툴을 보유하고 있습니다. 보스턴 컨설팅 그룹은 이러한 AI 솔루션이 고객 전환 비용을 최대 20%까지 절감할 수 있으며, 비용 절감의 최대 70%는 직원 생산성 향상에서 비롯된다고 말합니다.

    그러나 일부 전문가들은 특히 고객 행동을 예측하는 데 있어서는 AI 기반 CRM 도구에 한계가 있을 수 있다고 경고합니다. PROS의 수석 AI 전략가인 마이클 우는 예측 분석의 문제점으로 100% 정확도는 존재하지 않으며, 특정 시나리오를 80% 정확도로 예측하는 것만으로도 성공으로 분류될 수 있다고 말합니다.

    AI 마케팅 소프트웨어의 또 다른 영역은 자연어 처리와 머신 러닝을 사용하여 다양한 마케팅 채널에 맞는 콘텐츠를 생성하고 최적화하는 콘텐츠 생성 및 최적화입니다. 이 분야에서 두각을 나타내고 있는 회사 중 하나는 언어학과 데이터 사잉언스를 결합하여 고객 참여와 전환을 유도하는 마케팅 메시지를 생성하는 AI 플랫폼인 Persado입니다.

    소비자의 80%가 개인화된 경험을 제공하는 브랜드를 구매할 가능성이 높으며, 전환율에 큰 영향을 미친다는 이러한 사실은 이러한 AI 마케팅 솔루션을 사용해야 한다는 주장을 뒷받침합니다.

    AI 마켓 지도

    MarketsandMarkets의 보고서에 따르면 AI 마케팅 소프트웨어 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 2025년까지 전 세계 시장 규모가 400억 달러 이상에 달할 것으로 예상됩니다. 이 시장은 AI 기반 도구를 사용하여 달성할 수 있는 개인화된 타겟팅 마케팅 솔루션에 대한 수요 증가로 인해 주도되고 있습니다.

    인플루언서 마케팅 허브의 AI 마케팅 설문조사에 따르면, 응답자의 무려 31,9%가 콘텐츠 마케팅 AI 도구인 Jasper.ai를 사용했거나 현재 사용 중이라고 답했으며, 21.7%는 ChatGPT를 사용한다고 답했습니다.

    전반적으로 AI 마케팅 소프트웨어 시장은 다양하고 성장하고 있으며, 기술이 계속 발전하고 성숙함에 따라 많은 틈새 시장과 하위 전문 분야들이 등장하고 있습니다. 업계가 계속 발전함에 따라 마케팅 및 광고 목적으로 AI를 활용하는 데 관심이 있는 기업과 개인에게 많은 기회를 제공할 것입니다.

    인플루언서 마케팅 산업을 뒤흔들 AI 마케팅

    AI는 마케터가 전례 없는 높은 정확도와 효율성으로 적합한 인플루언서와 잠재 고객들이 연결될 수 있도록 지원함으로써 인플루언서 마케팅 업계에 혁신을 불러일으키고 있습니다. AI가 인플루언서 마케팅 산업을 혁신시키고 있는 몇 가지 방법들을 소개합니다:

    1. 오디언스 타겟팅 개선: AI 기반 도구는 마케터가 소비자 데이터를 분석하고 오디언스 인구 통계, 관심사 및 행동 패턴을 이해하여 인플루언서를 더 효과적으로 타겟팅하고 올바른 오디언스에게 도달할 수 있도록 도와줍니다.
    2. 적합한 인플루언서 찾기: 인플루언서의 수가 너무 많기 때문에 적합한 인플루언서를 찾는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. AI 기반 도구를 사용하면 마케터가 오디언스 데이터, 콘텐츠 성과 및 기타 지표를 기반으로 가장 관련성이 높은 인플루언서를 쉽게 식별하고 선택할 수 있습니다.
    3. 자동화된 캠페인 최적화: AI 알고리즘은 캠페인 성과에 대한 데이터를 실시간으로 분석하여 인플루언서 마케팅 캠페인을 자동으로 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 마케터는 성과에 따라 전략과 전술을 조정하여 캠페인을 지속적으로 개선할 수 있으므로 더 나은 결과와 높은 ROI를 얻을 수 있습니다.
    4. 가짜 팔로워 탐지: 가짜 팔로워는 인플루언서 마케팅 업계에서 큰 문제가 되고 있으며, AI 기반 도구는 사기성 활동을 감지하고 가짜 팔로워를 보유한 인플루언서를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

    인플루언서 마케팅 허브의 보고서에 따르면, 전 세계 인플루언서 마케팅 산업은 2023년까지 164억 달러에 달할 것으로 예상되며, 그 성장에 AI가 중요한 역할을 할 것으로 전망됩니다. 따라서 마케터는 끊임없이 진화하는 인플루언서 마케팅 환경에서 경쟁력을 유지하기 위해 최신 AI 기반 도구와 트렌드를 파악하는 것이 중요합니다.

    AI 마케팅 구현

    마케팅 운영에 AI를 도입하는 것은 어렵게 느껴질 수 있지만, 브랜드와 기업이 시작하기 위해 취할 수 있는 몇 가지 주요 단계가 있습니다. AI 마케팅을 효과적으로 활용하려면 다음과 같은 단계를 밟아야 합니다:

    1. AI를 적용하기에 적합한 영역 파악: 기업은 AI를 구현하기 전에 가장 효과적으로 활용할 수 있는 영역을 파악해야 합니다. 이는 고객 데이터를 분석하여 그들의 패턴과 트렌드를 파악함으로써 달성할 수 있습니다.
    2. 전담 팀 구성: AI 전담 팀을 구축하면 구현 프로세스가 원활하게 진행될 수 있습니다. 이 팀은 AI에 대한 경험이 있는 데이터 사이언티스트, 엔지니어, 그리고 마케터로 구성되어야 합니다.
    3. 소규모로 시작: 기업은 대규모로 배포하기 전에 일정 규모로 통제된 소규모 실험에서 AI를 구현하는 것부터 시작해야 합니다. 이렇게 하면 관리하기에는 너무 커지기 전에 잠재적인 문제점들을 미리 식별하는 데 도움이 됩니다.

    AI는 아직 도입 초기 단계에 있기 때문에 많은 조직들이 기존 마케팅 운영에 AI를 통합하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 또한 AI의 개인정보 보호 및 윤리 문제도 해결해야 할 또 다른 과제입니다. AI가 고객 데이터 분석에 점점 더 많이 관여함에 따라 고객의 개인 정보를 보호하는 것이 매우 중요해졌습니다.

    결론

    전반적으로 AI 마케팅 소프트웨어 업계는 빠르게 진화하고 있으며, 새로운 도구와 기능이 계속 등장하고 있습니다. 고객 정보 보호 및 알고리즘 편향성에 대한 윤리적 우려점 등 아직 극복해야 할 과제들이 남아 있지만, AI 마케팅의 잠재적인 장점은 엄청납니다. 기업은 머신 러닝과 자연어 처리의 힘을 활용하여 고객 행동에 대한 깊은 인사이트를 얻고, 보다 효과적인 마케팅 메시지를 생성하여 궁극적으로 더 나은 비즈니스 결과를 이끌어낼 수 있습니다.

    결론적으로, AI 마케팅 소프트웨어는 마케팅 업계에서 빠르게 진화하며 파괴적인 힘을 발휘하고 있습니다. 예측 분석과 챗봇에서 콘텐츠 제작 및 최적화에 이르기까지, AI는 기업이 고객과 상호 작용하고 비즈니스 성과를 창출하는 방식을 변화시키고 있습니다. 극복해야 할 과제가 있지만, AI 마케팅의 잠재적 이점은 엄청나며, 이러한 도구를 도입하는 기업은 점점 더 경쟁이 치열해지는 디지털 환경에서 성공할 수 있는 유리한 위치를 선점하게 될 것입니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

  • 인공지능이 바꿀 e커머스의 미래 모습은?

    인공지능이 바꿀 e커머스의 미래 모습은?

    인공지능이 바꿀 e커머스의 미래 모습은?

    (참조 자료: How Artificial Intelligence is Building The Future of eCommerce)

    인공지능이 바꿀 e커머스의 미래 모습은?
    인공지능이 바꿀 e커머스의 미래 모습은?

    코로나19 유행으로 전 세계가 얼어붙는 동안 오프라인 상점들은 사람들의 생활 반경이 집이나 동네 안에만 제한되어 있을 때에는 아주 작은 온라인 상점에게조차 밀릴 수 있다는 사실을 확인했습니다.

    반면 올해 온라인 비즈니스를 시작한 사람들은 인터넷 공간에서 효율적으로 제품을 판매하기 위해서는 무엇을 해야하는지 빠르게 알 수 있을 것입니다. 이것이 전체적인 경쟁이 치열해지고 있는 이유입니다.

    그렇다면 어떻게 하면 이 상황에서 빠르게 경쟁력을 확보할 발판을 마련할 수 있을까요? 답은 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 빅데이터 등의 최신 기술에 있습니다.

    이들 기술에는 수많은 애플리케이션, 서비스, 프로그램이 만들어지지만 모든 온라인 소매업체들에게 똑같이 적용되는 것은 아닙니다. 그리고 그것들을 구현하는데 꽤 많은 비용이 듭니다.

    이 멋진 기술들이 적용되기 전에 AI가 어떤 방식으로 e커머스 성장을 이끌고, 전환율을 높이고, 고객 경험을 향상시키는지 확인해보세요.

    AI란?

    AI 기술은 인간이 다양한 능력으로 컴퓨터를 성공적으로 훈련시키고 그 경험으로부터 배우도록 도와줌으로써 인간이 수행하게 될 임무를 완성하는데 도움을 줍니다.

    AI에 대한 전체 아이디어는 1956년부터 시작돼 이미 수학과 소프트웨어 기반의 탄탄하고 믿을 만한 기술입니다. 다양한 AI 기술이 개발되고 있습니다.

    • 딥 러닝
    • 자연어 처리
    • 머신 러닝
    • 사기 거래 감지(Fraud detection)
    • 뉴럴 네트워크
    • 인지 컴퓨팅
    • 컴퓨터 비전
    • IoT 기반 기술
    • 기타 등등
    Image Source: Statista
    Image Source: Statista

    현대 비즈니스가 인터넷에 안착한지 오래여서 AI는 기업이 저장해놓은 행동, 금융, 마케팅 데이터 바이트를 가지고도 할 일이 많습니다. 그리고 5곳의 AI 스타트업 중 2곳이 아예 AI 기반이 아니라하더라도 여전히 AI 솔루션을 찾아 매출 성장을 이끌 수 있습니다.

    AI 기술의 가장 큰 부정적인 점은 그들이 여러분이 제공하는 데이터에 전적으로 의존한다는 것입니다. 자료가 부족하거나 품질이 좋지 않으면, 여러분은 그것을 잘 활용하지 못할 것입니다. 그리고 이 기술을 데이터 에코시스템에 통합하는 데는 시간이 걸립니다.

    e커머스 비즈니스에서 AI를 활용해야 하는 분야와 그 이유는?

    앞서 말했듯이, AI 데이터 볼륨 없이는 작동할 수 없습니다. 그래서 AI를 구현하기 전에 데이터 품질이 중요한 것입니다. AI는 기업이 영업, 마케팅, 광고, 고객 서비스, 심지어 물류 부서까지 데이터 품질을 최우선으로 하는 단일 데이터 구조로 통합하도록 합니다.

    모든 비즈니스 데이터가 올바르게 저장 및 수집되면서(데이터 손실, 루프, 포맷 장애 없음, 논리적으로 바인딩된 모든 연결 및 데이터 처리에 사용되는 AI 기술 등) 고품질 분석 기능을 통해 어려운 비즈니스 문제를 해결하고 프로세스를 개선하고 고객 경험을 강화할 수 있습니다.

    비즈니스에서 AI를 구현하여 얻을 수 있는 이점은 다음과 같습니다.

    • 대화형 커머스로 스마트한 고객의 검색을 지원. AI를 활용하면 웹사이트에서 검색 논리를 개선하고 고객이 언제 어디서나 주문을 할 수 있도록 돕는 챗봇 어시스턴트를 만들 수 있습니다.
    • 개인 맞춤형 제안. 모든 접점을 트래킹하고 고객이 본 모든 제품과 그들이 반응한 가격을 저장함으로써 여러분은 상품과 각 고객이 원하는 상품의 특정한 조합을 결정할 수 있습니다.
    • 고객의 경로를 추측하지 않고 예측. AI 기반 맞춤형 추천을 통해 고객의 원활한 여정을 지원하세요. 고객의 행동을 예측할 수 있을때는 유연한 수익과 향후 마케팅 계획 성과를 추정할 수 있는 가능성으로 인해 경쟁 우위를 점하게 됩니다.
    • 공급망 계획 및 조정 시 리소스 낭비 감소. AI를 통해 고객이 필요로 하는 양만큼 언제든지 재고와 상품을 이용할 수 있도록 하세요. 이러한 최적화는 온라인과 매장 내 모두에서 가능하며 실시간 100% 투명한 창고 재고 수준을 제공할 수 있습니다.
    • 문제가 발생하기 전에 미리 탐지 가능. 상황에 개입할 수 있는 시간이 남아있는 동안 이상 징후 또는 의심스러운 거래, 공급업체 활동, 부정 행위 및 축소 등에 대한 알림을 받고 현재 상황을 파악하세요.
    • 오프라인 매장 판매의 극대화. 만약 AI가 비디오 카메라와 같은 센서로부터 정보를 수집한다면 오프라인 매장 안에서 고객을 트래킹할 수 있는 마법같은 능력을 얻게 됩니다. 여러분은 사람들이 어디로 가고, 어디에 정차하며, 그들이 새로운 고객인지 또는 돌아오는 고객인지 알아낼 수 있습니다. 또한 매장에서 최고의 온라인 제안을 제공함으로써 고객들을 끌어올 수 잇을 것입니다.

    실제로 e커머스에서 구현된 예시를 살펴봅시다.

    e커머스에 적용된 AI 사례

    예측가능한 AI 기반 분석을 통해 맞춤형 타깃팅 개선

    AI 기반 세일즈 타깃팅은 예측 분석의 가장 인기있는 애플리케이션 중 하나입니다. 지금 구매하려는 고객을 자동으로 판단해 맞춤형 제안을 보내는데 사용됩니다.

    기술적 관점에서 그것은 타깃 고객들 중에서 기존의 일반적인 ‘구매 준비’ 그룹과 동일한 기능을 가진 고객을 찾고 있습니다.

    이 작업은 인간에게는 불가능하지만 AI 알고리즘에서는 가능합니다.

    정의된 고객 유형에 대해 다음과 같은 자동화된 대응 조치 리스트를 만들 수 있습니다.

    • 이탈 고객
    • 계절 구매자
    • 피드백을 제공한 고객
    • 홀세일 고객(Wholesale customer)

    AI 실험은 매출 증가, 거래에 이르기까지 걸리는 시간 최소화, 전체 세일즈 프로세스 자동화를 가능케 합니다.

    고객 오버플로우에 대처하는 AI 로봇

    성공적인 광고 캠페인 후에 엄청난 수의 리드를 트래킹하기 위해서는 봇이 필요합니다. AI 봇은 잠재 고객의 메시지에 적절하게 대응할 수 있을때 가장 유용합니다.

    가장 기분좋은(그리고 어쩌면 불쾌할 수도 있는) 것은 봇들이 리드를 가지고 말하는 방식을 완전히 통제하고 있다는 것입니다. 고객들에게 봇과 채팅을 하는 것은 회사의 대표와 채팅을 하는 것과 같아서 회사의 신뢰도에 상당히 위험하다는 것을 의미합니다.

    봇은 다음을 수행합니다.

    • 고객과 최초로 접촉
    • 간단한 스크립트를 기반으로 FAQ 답변
    • 담당자가 즉시 회신할 수 없는 경우 다시 연락할 회의 또는 날짜 예약
    • 아무리 간단한 AI 봇이라하더라도 답이 전혀 없는 것보다는 효과가 좋아 전환이 늘어납니다. 봇은 트리거 단어에 기반한 답변으로 이메일을 보내거나 웹사이트의 채팅 창이나 페이스북 메신저로 답장을 보낼 수 있습니다.

    e커머스에서 AI 시각 검색에서 이미지 인식 및 크리에이티브 애플리케이션

    시각 검색은 전용 고객 경험을 전달하고 수많은 실험을 가능하게 만들고 있습니다. 핀터레스트 렌즈를 시각 검색에 사용해 본적이 있다면, 알 것입니다. 여기에 숨겨진 기술이 바로 AI 입니다.

    Asos와 Target 같은 리테일러 업체들도 가상 탈의실에 AI 기술을 활용합니다. 찾고 있는 사진 및 상품 카테고리를 선택하면 알고리즘이 가장 적합한 매칭을 제공합니다.

     

    Image Source: Pinterest
    Image Source: Pinterest

    시각 검색이나 영상 인식, 증강현실 등으로 수천 건의 광고 캠페인을 만들 수 있습니다. 그리고 그렇게 하는 것은 브랜드를 돋보이는 하고 기억에 남을 것입니다.

    앞으로의 모습은?

    광고는 400% 이상의 ROAS를 결코 없을 수 없으며, 상품들은 상세한 설명, 사진, 영상 콘텐츠 없이는 스스로 팔리지 않을 것이며 고객 서비스는 불평을 처리할 필요 없이 환불만 하지 않을 것입니다. 비즈니스가 비용을 최적화하고 수익을 증대하는 데 도움이 될 수 있는 새로운 기술을 피할 수 있습니다.

    AI 기술을 몰입형 디지털 소비의 시대에 맞게 비즈니스를 적응시키세요.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

    *취업 준비생 및 사회 초년생 마케터를 위한 1:1 마케팅 실무 팁 & 직무 커리어 코칭을 진행하고 있습니다. 수강생 개인 니즈에 따라 맞춤형으로 진행되고 있으니 자세한 사항과 교육 신청은 여기에서 확인하세요.

     

  • 인공지능(AI) 기술이 마케팅 자동화에 끼치는 영향

    인공지능(AI) 기술이 마케팅 자동화에 끼치는 영향

    인공지능(AI) 기술이 마케팅 자동화에 끼치는 영향
    (참조 자료: How to use AI for marketing automation)

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    최근 화두가 되고 있는 마케팅 자동화는 최근에 갑자기 생겨난 용어는 아닙니다. 그 역사는 1992년부터 시작하여 먼 길을 돌아왔는데요, 그 동안 2억 2천 5백만 달러(한화로 약 2천 5백억)에서 16억 5천만 달러(한화로 약 1조 9천억) 상당의 시장으로까지 성장했습니다. 특히 마케팅 자동화 서비스 업체들은 소셜미디어 혁명과 함께 크게 도약했지요. 마케팅 담당자가 소셜미디어 캠페인에서 더 많은 것을 얻을 수 있도록 관련 툴과 소프트웨어가 개발되었습니다.

    최근 인공지능 기술의 발달은 이러한 마케팅 자동화 소프트웨어의 확산을 더욱 붐업시키는 결정적인 요인 중 하나입니다. 그동안 마케팅 자동화를 통해 반복적인 작업을 쉽고 효율적으로 수행할 수 있었지만, 인공지능 기술은 여기에서 더 나아가 마케팅 자동화 소프트웨어에 예측 분석(predictive analysi) 및 개인화 엔진(personalization engines)이라는 새로운 생명을 불어넣었습니다. 즉 마케팅 자동화 시스템이 더욱 인간스러워 진 것이죠.

    그러나 마케터들이 마케팅 전략과 플로우을 자동화할 때 인공지능 기술의 모든 잠재력을 활용하기는 어렵습니다. 아마도 관련 지식이 충분하지 않거나 일부 마케터들은 이를 무시하고 있기 때문이죠.

    ‘인공지능 기술을 활용한다고 해서 모든 문제가 해결되지는 않습니다’

    오늘은 마케팅 전략을 효율적으로 수행하기 위해 마케팅 자동화에 인공지능을 활용하는 방법에 대해 소개하고자 합니다.

     

    1. 콘텐츠 확장

    전 세계의 고객들과 대화를 나누는 콘텐츠 전략은 어떻게 수립하고 있나요? 모든 언어와 문화적 장벽을 없애고 동시에 동일한 메시지로 이해할 수 있는 콘텐츠를 어떻게 만들 수 있을까요?

    마케팅 자동화는 기본적인 콘텐츠를 제공해주었지만, 한 차원 더 높은 세대로 끌어올리기 위해서는 매우 고효율적인 인공지능 기술인, NLG (Natural Language Generation)를 사용해야 합니다.

    콘텐츠를 확장하는 마케팅 자동화 플로우

    콘텐츠를 확장하는 마케팅 자동화 플로우
    콘텐츠를 확장하는 마케팅 자동화 플로우
    • Quill은 Narrative Science 사에서 개발한 NLG로 기사를 작성하도록 프로그래밍되었습니다. 자동으로 데이터를 선택하고 기사 내용을 쓰기 시작하는데요, 각 국가별로 배포되는 기사는 해당 지역의 데이터를 기반으로 작성하기 때문에 쉽게 글로벌 콘텐츠를 확장할 수 있습니다.
    • Yseop는 온프레미스(On-premise), 클라우드, 그리고 PC에서 모두 실행할 수 있는 유일한 엔터프라이즈용 NLG  소프트웨어입니다. 다양한 언어로 분석을 할 수 있고 동일한 페이지도 여러가지의 네이티브 언어로 구성할 수 있게 콘텐츠 마케터를 지원합니다.
    • Arria NLG Platform은 IBM Watson 과 파트너십 관계를 맺고 있는 소프트웨어입니다. QLA  기능을 활용하여 NLG 소프트웨어가 금융권 회사들의 컴플라인언스(compliance) 인사이트를 데이터 기반의 레포트로 전환시킬 수 있게 합니다. 이를 통해 금융 회사들은 비즈니스 프로세스를 자동화하고 동시에 실시간 문서를 생성할 수 있습니다.
    • IBM Watson Text to Speech는 작성된 텍스트를 다양한 국가별 언어 버전의 자연스러운 음성 사운드로 변환시켜 줍니다. 의사 소통이 중간에 끊어지는 것을 막기 위해 구두점을 맞춤화하고 컨트롤할 만큼 무척 고도화되어 있습니다.
    • Amazon Polly는 Amazon과 동일한 딥 러닝 기술을 활용합니다. 텍스트를 다양한 언어로 된 사람의 음성으로 변환시킬 수 있을 뿐만 아니라 브랜드 아이덴티티에 가장 적합한 목소리를 선택할 수도 있습니다.

    2. 구매시간 단축

    마케팅 자동화는 영업 생산성을 무려 14.5%나 향상시켜 줍니다. 인공지능을 통해 고객이 실제로 누구인지 이해할 수 있기 때문입니다. 인공지능은 고객의 활동, 구매 습관, 행동 특성, 그리고 기타 다양한 기준들을 기반으로 고객을 분류합니다. 각 세그먼트들은 구매자 페르소나라 일컫는 고객들이 보이는 퍼스널리티 특성에 따라 라벨되어 집니다.

    이 페르소나는 고객 만족을 비즈니스 목표에 맞추는데 도움이 됩니다. 구매자 페르소나를 연구하면 구매주기를 방해하는 주요 질문 중 일부가 해결될 수도 있습니다.

    • 집중할 대상에 대한 실제 인사이트를 제공합니다. 모든 사람이 우리의 고객은 아닙니다. 누구에게 마케팅 자동화 노력을 기울여야 할지 확인하시기 바랍니다.
    • 타깃 세그먼트에게 적합한 제안(Offering)을 커스터마이징합니다. 고객을 프로파일링(Profiling)하면 그들이 원하는 내용과 원하지 않는 내용을 이해하는 데 도움이 됩니다.
    • 그들을 찾기 위한 정확한 플랫폼과 위치를 알 수 있습니다. 적절한 관심을 받을 수 있는 특정한 위치에서 대규모 마케팅 자동화 전략을 수행할 수 있습니다.

    보다 빠른 구매를 만드는 마케팅 자동화 플로우

    보다 빠른 구매를 만드는 마케팅 자동화 플로우
    보다 빠른 구매를 만드는 마케팅 자동화 플로우
    • Kissmetrics를 사용하면 모든 동작이나 속성을 기반으로 세그먼트를 만들 수 있습니다. 리타깃팅 및 캠페인 홍보를 위해 이메일 주소로 된 세그먼트를 만들고 추출할 수 있습니다.
    • Yandex은 고객 행동에 대한 인사이트를 얻기 위한 균형 잡힌 소프트웨어입니다. 기존 데이터를 제공하는 것에서부터 비주얼 분석에 이르기까지 신속한 구매를 위해 고객을 더 빨리 알 수 있습니다.
    • Popcorn Metrics는 웹사이트의 사용자 활동을 하드 데이터로 변환시킵니다. 매우 실용적인 인사이트를 바탕으로 사용자가 구매할 수 있도록 유도하는 캠페인을 만들 수 있습니다.
    • Piwik는  오픈 소스 분석 플랫폼입니다. 클라우드 호스팅 서비스는 안전하고 비용효율적일 뿐만 아니라 신뢰할 수 있는 분석 솔루션을 제공합니다. 동시에 데이터를 완벽하게 컨트롤 할 수 있습니다.
    • Google Analytics는 실시간 분석 기능을 제공하고 있는 가장 널리 쓰이는 플랫폼입니다. 이 툴의 가장 좋은 점은 바로 무료라는 점입니다. 또한 다른 Google 플랫폼에서 획득한 인사이트와 함께 보다 많은 데이터를 활용할 수 있습니다.

    3. 옴니 채널 경험을 넘어서라.

    “옴니 채널 경험’은 널리 사용되고 있는 용어이지만, 그 중요성은 최근 조금씩 줄어들고 있는 추세입니다. 꼭 브랜드가 다른 채널에 있으면 안 되는 것은 아닙니다. 여기서 이야기하고 싶은 점은 “왜 채널 없이는 경험이 될 수 없는가? “에 대한 것입니다.

    ‘인공지능을 활용한 마케팅 자동화를 통해 채널이 아닌 경험을 중심으로 고객 만족도를 높일 수 있습니다’

    사실 고객의 만족이나 감사는 그들의 요구에 얼마나 민감하게 반응하느냐에 달려 있지, 채널 자체는 중요하지 않습니다. 고객 경험이 중요 단계에 접어들면 사용자에게 다가가서 문제가 발생하기도 전에 사전에 이를 해결하는 것이 가능해집니다. 고객 만족측정하여 모든 노력이 긍정적인 고객 경험을 형성하는 데 기여하고 있는지 확인하십시오.

    옴니 채널 경험을 향상하기 위한 마케팅 자동화 플로우
    옴니 채널 경험을 향상하기 위한 마케팅 자동화 플로우
    • Pega Customer Decision Hub은 각 채널 내 고객 경험을 한 곳에서 측정합니다. 강력한 인공지능인 Brain이라는 한 곳에서 모든 채널의 모든 경험을 통합합니다. 마케팅 담당자는 채널과 관계없이 고객 행동을 추적할 수 있습니다. 한 위치에서 바로 고객 여정에 대한 세부 정보를 획득할 수 있습니다.
    • Cognigy은 풍부한 고객 경험을 창출하기 위해 교차 채널 음성 및 채팅 UI를 구축하는 데 도움을 줍니다. 또한  NLG  기술도 갖추고 있습니다. 이는 여러 채널을 통해 고객을 위한 대화 환경을 조성하는 데 큰 도움을 줍니다.
    • Active.ai는 은행 및 금융 기관을 위해 특별히 만들어진 마케팅 자동화 플랫폼입니다. 메시징, 음성, 그리고 IoT  디바이스와 같은 다양한 채널을 통해 고객 학습에 머신 러닝을 도입하였습니다.
    • Boomtrain은 채널을 통해 실시간으로 고객 경험을 모니터링하는데 사용됩니다. 이메일, 모바일 푸시 알림, 온 사이트 및 인 앱을 통해 마케팅 캠페인을 자동화할 수 있습니다. 또한 동작, 정서 및 기본 설정을 기반으로 고유한 사용자 그래프를 만들고 각 고객의 통합 보기를 분석할 수 있습니다.
    • Brightpearl은 위 소프트웨어와 달리 단일 시스템에 옴니 채널 리테일러(온라인 및 오프라인) 환경을 제공합니다. 고객 인사이트를 확보하고 재고 및 주문 관리를 도와 고객 만족도를 향상시킵니다.

    4. 풍부한 시각적 미학

    브랜드 홍보에 관한 한, ‘표지로 책을 판단하지 말라’는 말은 아무 의미가 없습니다. 보여지는 것이 바로 여러분들이 얻게 되는 것입니다. 시각적 미학은 바로 이 마케팅 게임의 이름입니다.

    일반적으로 마케팅 자동화는 대량 이메일 발송, 소셜 미디어를 통해 시각적 이미지를 보내는 데 사용됩니다. 그러나 이것들은 여러분의 이미지가 얼마나 성과를 거두고 있는지 알려주지 않습니다.

    ‘이것이 바로 인공지능이 등장하는 지점입니다. 더 많은 시각적 콘텐츠를 얻는데 도움이 되는 분석 기능을 제공합니다’

    사람들이 텍스트에서 벗어나 시각적으로 커뮤니케이션하고 있는 세상에서 이미지 인식 소프트웨어는 마케터들 사이에서 좋은 위치를 찾았습니다.

    예를 들어, 수많은 사진을 큐레이션하는 것은 지루하고 시간이 오래 걸리는 작업이였지만 고급 인공지능 기술을 활용하면 불과 몇 초만에 수 백 만장의 사진을 검토할 수 있습니다. 이를 통해 크게 노력을 들이지 않고도 브랜드의 시각적 스타일에 가장 잘 맞는 이미지를 찾을 수 있을 것입니다.

    시각적 마케팅을 위한 마케팅 자동화 플로우
    시각적 마케팅을 위한 마케팅 자동화 플로우
    • Planorama는 리테일 마케터가 매장 사진에서 유용한 인사이트를 얻을 수 있도록 도움을 주는 이미지 인식 솔루션입니다. 다른 형태의 이미지를 기반으로 문서를 자동화합니다. 이 보고서는 매장 레이아웃, 공간 계획 및 선반 배열 등을 계획하는 데 사용되며 기본적으로 매장의 시각적 미학을 향상시켜 줍니다.  
    • Clarifai는 마케팅 담당자가 이미지로 된 권장사항을 실시간으로 자동화하는 데 도움이 되는 강력한 이미지 및 영상 인식 소프트웨어입니다. 부적절한 콘텐츠를 식별하고 신고하여 온라인 커뮤니티를 관리하고 보호하시기 바랍니다.
    • IBM Watson Visual Recognition를 사용하면 즉시 이미지를 태그 걸 수 있습니다. 소셜미디어 영역에서는 노출을 증가시키는 데 도움이 됩니다. 또한 인플루언서 마케팅 활동을 자동화하는 데 도움이 되는데요, 인플루언서가 브랜드에 대해 언급하는 이미지나 영상을 업로드하는 순간 자동으로 해당 게시물에 태그를 겁니다.
    • Amazon Rekognition은 Amazon 웹 서비스의 시각적 인식 소프트웨어입니다. 고급 인공 지능 기술로 구현되며 얼굴 인식과 함께 물체나 장면에 대한 상세한 분석을 제공합니다. 뿐만 아니라 인구 통계학적 데이터를 수집하는 마케팅 옥외 광고판도 제작이 가능합니다.
    • Google Cloud Vision API는 이미지 콘텐츠를 이해하는 데 도움을 줍니다. 마케팅 담당자는 이를 활용하여 이미지의 정서 분석을 매핑하는 시나리오를 만들 수 있습니다. 이미지에 정보가 있으면 인공지능이 이미지 메타 태그를 자동으로 겁니다.

    5. 우수한 품질의 리드 발굴하기

    리드 생성은 일반적으로 인구학적 통계나 직무, 그리고 해당 업종 등의 고객 프로파일링을 기반으로 합니다. 그러나 인공지능은 가장 최고의 잠재 고객이 누구인지 알려주고 이들에게 마케팅 자동화 노력을  집중할 수 있도록 합니다.

    ‘현재 고객과 고객이 될 만한 이들을 비교함으로써, 인공지능은 자동으로 잠재 고객 리스트를 작성하게 되고 누가 가장 최고의 잠재 고객이 될지 알려줍니다’

    인공지능은 아웃바운드 마케터들에게 자동으로 니즈를 생성하여 지속적으로 전달합니다. 이러한 리드는 세일즈 파이프 라인에도 자동으로 공급될 수 있으며 팀은 각 잠재 고객에 대한 자세한 프로파일을 보유하게 됩니다.

    리드 생성 이외에도 인공지능은 리드 육성에도 도움을 줍니다. 실구매 고객으로 리드를 전환하기 위해 마케터들이 해야 할 모든 것들을 가장 최상의 방법으로 실행하는 것이죠. 아래는 인공지능을 사용하는 리드 육성 사례들입니다.

    • 세그먼트된 리스트를 이해합니다. 리드에 대한 세부적인 프로파일링 데이터를 제공받더라도 이를 잘 이해해야 합니다.
    • 원하는 것을 찾아라. 인공지능은 여러분이 원하는 데이터를 찾아주지만, 어떤 데이터를 찾을지는 마케터 본인이 결정해야 하는 부분입니다.
    • 구매에 대해 이야기하고 싶은 리드를 찾아라.  리드 중 거의 5~10%가 전환에 실패하는 주요한 이유는 그들이 진심으로 구매에 관심이 없기 때문입니다. 영업 담당자와 연결되는 것에 관심이 있는 리드는 전환 가능성도 높기 때문에 빨리 영업팀으로 넘겨야 합니다.

    리드 생성 및 리드 육성을 위한 마케팅 자동화 플로우

    리드 생성 및 리드 육성을 위한 마케팅 자동화 플로우
    리드 생성 및 리드 육성을 위한 마케팅 자동화 플로우
    • Growbots는 효율적인 인공지능으로 잠재 고객들을 자동화합니다. 마케터의 요구 사항에 따라 이 플랫폼은 15개의 다른 소스에서 30초 이내에 데이터 베이스를 검색하는데, 이는 잠재 고객 리스트가 순식간에 풍부해진다는 것을 의미합니다. 모든 잠재 고객에게 전자 메일을 예약하고 이메일 마케팅 성과를 자동으로 분석하기도 합니다.
    • Conversica는 구매 의도가 있는 잠재 고객이 누구인지 식별하는 데 도움을 줍니다. 영업팀은 자동화된 이메일 마케팅으로 전환 가능성을 높일 수가 있습니다.
    • Creative Guerilla는 잠재 고객들이 자동 응답 이메일을 받는 것을 싫어한다는 것을 잘 알고 있습니다. 사용자가 관심을 보이면 5분에서 24시간 이내에 이메일이 전송됩니다.
    • Fuse Machines는 리드 생성을 자동화할 뿐만 아니라 동시에 그 리드 퀄리티까지 측정합니다. 또한 그들이 세일즈 퍼널 단계 중 어디에 위치하고 있는지에 따라 관련 이메일 콘텐츠를 설계하기도 합니다.
    • Infusionsoft는 강력한 CRM 플랫폼을 제공함과 동시에 리드 관리에 도움을 줍니다. 각 리드가 어느 단계에 있는지에 대한 데이터를 제공하므로 사용자와 더욱 잘 커뮤니케이션할 수 있습니다. 세일즈 파이프 라인을 커스터마이징하고, 판매할 리드를 조직하고, 관련 후속 작업을 팔로업해줍니다.

    결론

    인공지능 기술 없이 마케팅 자동화를 하는 것은 마치 음악 없이 춤을 추는 것과 같습니다. 물론 작동은 되겠지만 우리에게 마법 같은 성과를 안겨주지는 못 할 것입니다. 우수한 인공지능 기술은 마케팅 담당자가 자동화 작업에서 더 많은 것을 얻도록 도와줄 수 있습니다.

    아래는 마케팅 담당자가 인공지능을 효과적으로 적용할 수 있는 다양한 영역을 이해하는데 도움이 됩니다.

    • 콘텐츠를 확장하기 위해 Natural Language Generation(자연어 생성, NLG)을 사용합니다.
    • 인공지능을 사용하면 실제 고객이 누구인지 알 수 있습니다.
    • 인공지능은 시각적 콘텐츠를 최대한 활용하는데 도움이 되는 분석 기능을 제공합니다.
    • 잠재 고객 리스트를 자동으로 구축하고 누가 가장 적합한 고객인지 확인해 줍니다.

     

    *마케팅 자료 및 기타 상담 문의: parkmg85@hanmail.net 

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