Adobe Experience Cloud Team의 기사 번역 및 리뷰
원문 보기 : https://business.adobe.com/blog/basics/ai-marketing
대부분의 사람들은 인공지능(AI)에 대해 들어본 적이 있을 것이며, 앞으로의 산업에 AI가 얼마나 중요한 역할을 할 수 있는지 알고 있을 것입니다. AI는 현재 많은 기업의 시스템과 프로세스를 혁신하고 있지만, 마케팅에는 어떻게 도움이 될까요?
마케팅은 AI의 잠재력이 큰 분야임에도 불구하고 아직 이해와 연구가 덜 이루어진 분야입니다. 개인화된 마케팅 경험은 최대 80%의 매출 증가를 이끌어냅니다. 최신 마케팅 운영은 이제 잠재 고객이 구매하기 전에 여러 채널과 접점에서 이루어지고 있습니다. 이제 AI는 효과적인 마케팅 운영의 핵심 요소입니다.
AI 마케팅은 마케팅 팀이 실시간으로 데이터를 이해하여 마케팅 운영의 효율성과 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다. 이 가이드에서는 AI 마케팅이 비즈니스에 어떤 도움을 줄 수 있는지, 장단점은 무엇인지, 성공적인 AI 마케팅 캠페인의 사례에 대해 설명합니다.
해당 기사 내에서 확인할 수 있는 것들 :
인공지능 마케팅이란 무엇인가요?
인공지능 마케팅은 어떻게 작동하나요?
AI 마케팅의 장단점
인공지능 마케팅을 시작하는 방법
인공지능 마케팅의 7가지 예
인공지능 마케팅의 다음 단계는 무엇인가요?
자주 묻는 질문
인공지능 마케팅이란 무엇인가요?
인공지능 마케팅 도구는 데이터에 기반한 핵심적인 마케팅 의사결정을 보다 쉽게 내릴 수 있도록 도와줍니다. 인공지능은 데이터를 수집하고 빠르게 분석함으로써 사람이 훨씬 더 많은 시간과 노력을 들여야 하는 여러 가지 전술적 선택을 신속하게 내릴 수 있습니다.
인공지능 마케팅 소프트웨어는 다음과 같은 작업을 처리할 수 있습니다:
데이터 분석
경제 및 소비자 트렌드 분석
미디어 구매
콘텐츠 제작
콘텐츠 개인화.
인공 지능 마케팅은 온라인 및 오프라인 소스의 고객 데이터와 머신 러닝과 같은 개념을 결합하여 사용자가 웹사이트나 앱에서 어떤 행동을 할지 예측합니다. 그런 다음 기업은 적시에 적절한 채널에서 개인화된 콘텐츠로 특정 사용자를 타겟팅할 수 있습니다.
마케팅 캠페인에서 AI의 역할이 커지고 있는 것은 AI의 엄청난 성장을 반영합니다. IDC에 따르면 2023년에는 AI 시스템에 대한 지출이 979억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. IDC는 소매 및 은행 산업이 이러한 성장을 주도할 것으로 예상하지만, 다른 많은 분야로도 확대될 것으로 전망합니다.
AI 마케팅의 확장은 두 자릿수의 성과 개선 가능성을 제공합니다: 마케터의 41%는 AI가 이메일 캠페인에서 더 높은 수익을 창출하고 클릭률을 13% 향상시킨다고 답했습니다.
ROI 증가.
AI는 귀중한 인사이트를 추출하고 더 빠르게 행동에 옮길 수 있도록 지원하여 투자 수익을 높일 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, AI 도구는 인기 해시태그와 관련된 새로운 소셜 미디어 마케팅 기회를 실시간으로 알려줄 수 있습니다. 빠르게 대응하면 더 적은 리소스를 투자하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
보다 정확한 측정.
AI는 마케터가 현재 어떤 캠페인과 마케팅 전략이 가장 효과적인지 파악하여 다른 캠페인이나 채널에서 해당 전략을 즉시 복제할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 이메일 캠페인에서 사용하는 마케팅 후크가 많은 양의 리드를 생성한다는 사실을 AI 도구를 통해 발견할 수 있습니다. 이 후크를 소셜 미디어 캠페인으로 확장해야 한다는 것을 알게 될 것입니다.
더 나은 고객 경험.
오라클 보고서에 따르면 마케팅 리더의 34%는 AI가 초개인화된 콘텐츠를 구현하기 때문에 고객 경험을 가장 크게 개선할 수 있다고 생각합니다. 마케터가 콘텐츠를 개인화하면 고객 만족도가 36% 증가합니다.
더 빠르고 효과적인 비즈니스 의사 결정.
AI의 도움으로 마케터는 캠페인이 '종료'될 때까지 기다렸다가 의사 결정을 내리거나 분기별 검토에 의존하여 마케팅 전략의 다음 단계를 수립할 필요가 없습니다. 실시간 분석을 통해 지금 바로 올바른 결정을 내릴 수 있습니다. 요컨대, 인공지능을 통해 마케터는 정보에 입각한 비용 효율적인 의사결정을 더 빠르게 내릴 수 있습니다.
데이터 문제.
산업이나 도메인에 관계없이 AI 도구를 구동하는 데이터와 관련된 문제를 파악하는 것이 중요합니다. 예를 들어, AI 도구가 마케팅 캠페인에 대한 의미 있는 인사이트를 생성하기에 충분한 데이터가 없을 수 있습니다. 또는 데이터가 불완전하거나 일관성이 없을 수 있습니다. 예를 들어, 일부 잠재 고객에 대한 데이터는 풍부하지만 다른 잠재 고객에 대한 데이터는 미미할 수 있습니다. 마찬가지로 데이터에 중복된 항목이나 누락된 정보가 있을 수도 있습니다. 이 경우 AI 도구가 잘못된 데이터를 분석합니다.
개인정보 보호 문제.
마케팅을 안내하기 위해 데이터 수집 및 분석에 크게 의존하는 경우, 개인과 관련된 데이터의 저장, 처리 및 관리 방식에 관한 특정 규칙을 부과하는 GDPR과 같은 법률을 준수해야 합니다. 경우에 따라서는 이러한 법률을 준수하기 위한 노력이 AI 도구를 사용하는 데 방해가 될 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 클라우드에 저장하지 않기 위해 데이터를 로컬에 저장해야 하는데, GDPR에서 요구하는 개인 정보 보호를 유지하기가 더 어려울 수 있다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 클라우드 기반 AI 도구가 해당 데이터를 수집하는 것도 더 어려워집니다.
예산 또는 동의 부족.
인공 지능 마케팅 솔루션에는 구입, 배포 및 유지 관리 비용이 많이 드는 특수 소프트웨어(경우에 따라 하드웨어)가 필요합니다. 이는 마케팅 예산이 적은 기업에게는 상당한 장애물이 될 수 있습니다. 또한 인공지능 마케팅 솔루션의 승인 및 관리를 담당하는 이해관계자의 동의를 얻는 데 어려움을 겪을 수도 있습니다.
인재 부족.
기업은 AI 마케팅 결과를 올바르게 배포, 관리 및 해석하기 위해 숙련되고 훈련된 직원이 필요합니다. 이를 위해서는 데이터 과학에 대한 배경 지식을 갖춘 인력이 필요하며, 마케팅 팀 전체가 시간을 들여 도구를 효과적으로 사용하는 방법을 배워야 합니다.
AI 기반 솔루션의 가치를 이해하는 일반적인 마케팅 조직이라면 이러한 모든 과제를 해결할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 AI 마케팅 도구를 배포할 때 직면할 수 있는 장애물과 장기적인 관리와 관련된 과제를 인식하는 것이 중요합니다.
1. 목표와 KPI를 설정합니다.
먼저, 인공지능 마케팅을 통해 얻고자 하는 것이 무엇인지 파악하세요. AI 기반 전략의 효과를 평가하기 위해 측정할 지표와 KPI를 정의합니다. 예를 들어, 다음 분기 동안 전환율을 일정 비율로 높이거나 같은 기간 동안 마케팅 비용을 일정 금액 절감한다는 목표를 설정할 수 있습니다.
2. 데이터 개인정보 보호 표준을 설정합니다.
처음부터 AI 운영을 위한 데이터 개인정보 보호 전략을 수립하세요. 이를 위한 가장 좋은 방법은 AI 솔루션 자체에 데이터 개인정보 보호 규칙을 프로그래밍하는 것입니다. 예를 들어, AI 도구가 수신한 개인 데이터를 익명화하고, 규제 프레임워크에서 요구하는 액세스 제어, 암호화 및 기타 개인 정보 보호를 구현하는 방식으로 데이터가 기본적으로 저장되도록 할 수 있습니다.
3. 데이터 소스 구축.
인공 지능 도구는 정확하고 의미 있는 인사이트를 제공하기 위해 엄청난 양의 데이터를 필요로 합니다. 이러한 데이터는 CRM 시스템, 자동화된 마케팅 도구, 이메일 전송 플랫폼, 자동화된 워크플로 시스템, 웹사이트 로그, 소셜 미디어 채널에서 생성된 메트릭 등 다양한 소스에서 가져올 수 있습니다. 잠재 고객의 지리적 위치와 다양한 구매자 페르소나가 구매 패턴과 어떻게 연관되어 있는지에 대한 데이터를 수집할 수도 있습니다.
데이터를 어디서 얻을지 결정하는 것 외에도 데이터 품질 위험을 해결해야 합니다. 데이터 소스가 오류 없는 데이터를 일관되게 제공할 수 있는지 확인합니다. 또한 영업팀과 같은 조직 내 다른 데이터 관리 팀과 협력하여 데이터 생성 및 저장 방식을 규율하는 데이터 품질 표준을 수립하세요.
4. 직원 채용 및 교육.
AI 시스템을 최대한 활용하는 방법을 배우는 데 시간과 노력을 투자해야 합니다. 필요한 인재를 사내에서 확보할 수 없다면 외부 인재를 고용하여 업무를 수행할 준비를 하세요. 필요한 팀을 유지하는 방법을 계획하고 한 명의 직원만 AI 툴을 사용하는 데 필수적인 지식을 가지고 있는 상황을 피하세요.
5. AI 플랫폼을 선택합니다.
마케팅 운영을 강화할 AI 도구를 선택하는 것은 마케팅에서 AI를 시작하는 데 있어 가장 어렵지만 중요한 단계 중 하나입니다. 도구를 평가할 때는 주요 마케팅 목표와 해당 도구가 이러한 목표를 달성하는 데 탁월한지 여부를 고려해야 합니다.
일반적인 AI 마케팅 목표는 다음과 같습니다:
영 속도 향상
마케팅 운영 비용 절감
전환율 향상
잠재 고객 자격 향상
또한 AI 툴을 통해 해결하고자 하는 목표가 무엇인지 고려하세요. 마케팅 이니셔티브의 성과에 대한 가시성을 높이고 싶으신가요, 아니면 마케팅 팀에서 영업 팀으로 리드를 넘기는 과정을 간소화하는 것이 목표인가요?
세 번째로 평가해야 할 기능은 AI 도구의 개방성입니다. 도구가 분석적 의사 결정을 내리는 방식에 대한 가시성을 제공하는 오픈 소스 알고리즘을 갖춘 시스템을 원하나요? 아니면 결과에만 관심이 있나요?
AI 도구를 디지털 마케팅 캠페인에 통합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 다음은 7가지 일반적인 예시입니다:
1. 개인화된 사용자 경험.
마케터는 인공지능을 통해 각 웹사이트 방문자에게 표시되는 콘텐츠를 맞춤화할 수 있습니다. 일반적인 예로는 사용자의 검색 기록을 기반으로 한 제품 추천이 있습니다. 고급 애플리케이션에서는 방문자가 가장 관련성이 높은 콘텐츠를 찾아볼 수 있도록 AI를 사용하여 웹사이트의 탐색을 구성할 수 있습니다.
2. 콘텐츠 제작.
인공지능 도구는 회사에서 신제품을 발표할 때 소셜 미디어에 자동으로 게시하는 등 다양한 유형의 콘텐츠 생성을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
또한 인공지능 도구는 잠재 고객이 보내는 쿼리 내용을 기반으로 잠재 고객 이메일이나 소셜 미디어 메시지에 대한 응답을 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 미국 마케팅 협회는 인공지능을 이메일 뉴스레터와 통합하여 테스트했습니다. 그들은 rasa.io와 협력하여 회원 데이터를 기반으로 수천 개의 제목을 개인화했습니다. 그 결과 구독률이 42% 증가했으며, 이는 자랑할 만한 큰 성과입니다.
3. 챗봇.
AI를 사용하여 사용자와 실시간 대화를 수행하는 챗봇은 고객 경험을 개인화하고 고객이 고객 지원팀에 전화하지 않고도 일반적인 질문에 대한 빠른 답변을 얻을 수 있는 훌륭한 방법입니다. 챗봇은 개인화된 추천을 제공하거나 제품과 관련된 일반적인 판매 이의 제기에 응답함으로써 고객의 구매 결정을 안내하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
Sephora는 이미 2017년부터 AI 챗봇을 통해 이러한 기능을 활용하고 있습니다. 화장품 선택의 폭이 넓어 원하는 제품을 찾기가 어려울 수 있습니다. Sephora의 챗봇은 사용자가 원하는 제품을 찾을 수 있도록 간단한 퀴즈로 시작했습니다. 사용자들의 참여가 매우 높아 다른 메신저 플랫폼에도 도입했습니다.
4. 이메일 콘텐츠 큐레이션.
이메일 캠페인용 콘텐츠를 제작하는 데는 많은 시간이 소요될 수 있으며, 특히 각기 다른 구매자 페르소나에 맞춘 여러 버전의 이메일이 있는 경우 더욱 그렇습니다. AI는 이메일 텍스트를 자동으로 생성하고 마케팅 이메일에 사용할 이미지와 레이아웃을 제안함으로써 이 프로세스를 지원할 수 있습니다. 또한 AI 도구는 과거 마케팅 이메일의 결과를 분석하여 다양한 타겟 고객에게 가장 효과적인 언어, 이미지, 디자인을 평가할 수 있습니다.
금융 서비스 브랜드인 Genworth는 기존의 '일괄 발송 방식'보다 더 개인화된 방식으로 고객과 소통하기 위해 Marketo Engage를 사용했으며, 98%의 이메일 전달률을 달성했습니다. eBay는 2016년부터 이메일 마케팅 문구를 작성하는 데 Phrasee를 사용해오고 있습니다. 이 정도 규모의 브랜드에서 특정 구독자를 대상으로 수백만 개의 개인화된 이메일을 생성하는 경우, AI 도구를 사용하여 프로세스를 자동화한 결과 클릭률이 16%, 평균 클릭률이 31% 향상되었습니다.
5. 동적 가격 책정.
AI는 제품이나 서비스 가격을 결정할 때 추측을 배제할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 가격을 조정할 수 있습니다. 경쟁 데이터와 제품에 대한 고객의 관심도를 기반으로 AI 툴을 사용하면 경쟁사보다 높은 가격을 책정하지 않고 고객 수요에 맞춰 가격을 효과적으로 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 수요가 감소하면 가격을 낮춰 더 많은 비즈니스를 장려할 수 있습니다.
6. 예측 분석.
AI는 대량의 데이터를 평가하여 미리 파악할 수 없는 트렌드를 인식하는 데 탁월합니다. AI 도구는 고객의 우선순위가 어떻게 변화할지 추측하는 대신 예측 분석을 기반으로 자동화된 체계적인 인사이트를 제공합니다.
7. 고객 인사이트.
고객이 원하는 것을 파악하는 것은 어려울 수 있습니다. 많은 마케터들이 인사이트를 얻기 위해 설문조사나 구매 트렌드에 대한 수동적인 사후 평가에 의존합니다. 인공지능은 다양한 데이터 소스를 분석하여 고객 행동을 이해함으로써 체계적인 접근 방식을 취합니다. 또한 마케터가 즉각적으로 대응할 수 있도록 실시간으로 분석합니다.
마케터들은 밀레니얼 세대 고객의 90%에게 보다 긍정적인 경험을 제공하는 챗봇과 같은 고급 AI 솔루션의 사용이 증가할 것으로 예상해야 합니다. 또한 마케터들이 마케팅 콘텐츠에 가장 적합한 키워드를 식별하고 다양한 유형의 구매자를 위해 콘텐츠를 맞춤화하기 위해 AI 툴을 활용하면서 AI 기반 콘텐츠 마케팅도 증가하고 있습니다.
AI는 구매자 행동과 마케팅 성과를 더욱 명확하게 파악함으로써 마케터가 실시간으로 더 많은 정보에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 궁극적으로 더 적은 비용으로 더 나은 마케팅 결과를 얻을 수 있습니다.
Marketo Engage는 AI 마케팅 전략에서 가장 중요한 격차를 메우는 데 도움을 줄 수 있습니다. 여러 마케팅 채널에서 데이터를 수집하고 마케터가 다양한 타겟 고객에 맞게 운영을 조정할 수 있도록 지원함으로써, 어떤 접근 방식을 취하든, 어떤 AI 도구를 선택하든, AI를 마케팅에 효과적으로 통합하는 데 필요한 정보를 확보할 수 있도록 해줍니다.
AI 마케팅에 대해 자주 묻는 질문.
마케팅에서 AI는 어떻게 사용되나요?
AI 도구는 고객 경험을 간소화하고 마케팅 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 챗봇 대화와 같은 마케팅의 특정 요소를 자동화하거나 고객 데이터 또는 경제 동향을 분석하여 의사결정에 정보를 제공할 수 있습니다. 인공지능은 일반적으로 기존 마케팅 활동을 대체하는 것이 아니라 강화하는 역할을 합니다.
인공지능은 마케팅의 미래인가?
인공지능은 많은 마케팅 업무를 더 쉽게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 개인화된 콘텐츠, 고객 여정, 간단한 콘텐츠 제작, 잠재고객 세분화 등은 모두 AI 도구를 통해 완료할 수 있습니다. 하지만 마케팅의 대부분은 AI 도구로는 달성할 수 없는 오디언스와 인간적인 관계를 형성하는 데 의존합니다.
AI가 마케팅 업무에 영향을 미칠까요?
AI 도구는 마케팅 기술 스택에 큰 도움이 되지만, 사람의 일자리를 빼앗아 갈까 걱정할 필요는 없습니다. AI에는 감성 지능이나 진정한 자연어 처리 기능이 없으므로 궁극적으로 인력을 대체할 수는 없습니다. AI는 회사를 변화시키는 데 도움이 될 수 있으며, 일부 업무는 자동화될 수 있지만 결과와 지표를 확인해야 하는 사람은 항상 존재할 것입니다.
AI마케팅이 무엇인지, 또 그것이 어떤 장단점을 갖고 있고 어떻게 활용될지에 대해서 자세히 알 수 있었다. 내용의 결론에서 감성이나 자연어 처리 등 때문에 AI가 우리를 대체할 수 없을 것이니 걱정을 하지 말라는 결론으로 달래준다는 느낌이 들었다. 달래주는 느낌이라고 느껴지는 것은 아무래도 광고 회사에서 기획 업무를 담당하고 있는 제게는 충분히 위협이 되기 때문일 것이다. 데이터를 통한 개인화된 메시지, 맞춤화된 콘텐츠 제작, 예산의 효율성 증대와 그에 따른 적확한 의사결정 등 본문에서 다루는 활용이나 장점 등은 분명 광고 기획자인 저와 디지털 캠페인을 담당하는 내가 소속된 사업부에서 항상 화두에 오르는 내용이기 때문이다. 단점은 시스템이나 데이터, 인프라나 정책적인 부분이 클 뿐이라는 생각과 함께 장점의 비중이 매우 큰 AI를 활용하는 마케팅은 리딩 내용에 따르면 사용하지 않을 이유가 없는 것 같다.
챗봇이나 개인화, 맞춤화 등 많은 영역에서 활용 및 개발하고 있는 상황으로 흘러가는 상황에서 얼마나 정확도가 높은 AI 툴을 활용할 수 있는 권한을 갖고 지식을 갖느냐가 미래의 개인 역량이 될 것 같다는 판단이 들며, 또 보유하거나 확보할 수 있는 데이터의 양과 질에 따라서 AI의 정확도가 올라가고 고도화될 것이라는 확신이 들었으며, 풍부한 DB를 모아 왔거나 확보 가능한 기업을 주목해야겠다는 생각이 든다.