B2B디지털 마케팅에 AI활용
B2B 디지털 마케팅 분야에서 인공지능(AI)의 활용은 다양한 방식으로 이루어지고 있으며, 기업들이 마케팅 전략을 보다 효율적이고 효과적으로 수행할 수 있도록 지원하는 방향으로 빠르게 진화하고 있습니다. AI기술은 데이터 분석, 고객행동 예측, 개인화된 마케팅, 고객 서비스 등 여러 측면에서 혁신을 가져오고 있습니다. 다음은 AI를 활용하는 몇 가지 방법과 사례입니다.
< 직접 그린 삽화 >① 고객행동 예측 및 세분화
AI는 대규모 데이터를 분석하여 고객행동, 선호도 및 구매패턴을 예측할 수 있습니다. 이 정보를 바탕으로 기업은 타겟고객을 보다 정교하게 세분화하고, 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 예를 들어 Salesforce의 Einstein Analytics는 고객 데이터를 분석하여 가장 가능성이 높은 다음 구매를 예측하고, 이에 따라 마케팅 메시지를 조정합니다. AI는 마케팅 캠페인의 성과를 예측하고, 실시간으로 최적화하는 데도 사용됩니다. HubSpot의 마케팅 자동화 플랫폼은 사용자의 상호작용을 분석하여 가장 효과적인 마케팅 채널과 콘텐츠 유형을 식별하고, 이를 기반으로 마케팅 활동을 자동으로 조정합니다. 이를 통해 마케팅 전략을 지속적으로 개선하고, 투자대비 최대의 수익을 달성할 수 있게 만들어주죠.
② ABM(Account-Based Marketing) 최적화
Demandbase는 인공지능(AI) 기술을 활용하여 ABM(Account-Based Marketing) 전략을 극대화하는 플랫폼을 제공합니다. ABM은 고객사의 특정계정 (중요 인물)에 초점을 맞추어 개별화된 마케팅 전략을 수립하고 실행하는 접근법입니다. Demandbase의 플랫폼은 기업이 타겟으로 하는 계정의 온라인 활동과 행동 패턴을 실시간으로 분석해서, 이를 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 개인화된 마케팅 메시지와 캠페인을 자동으로 생성하고 실행합니다. 이 과정에서 인공지능은 데이터 분석, 패턴인식, 예측 모델링 등의 기술을 사용하여 각 타겟 계정의 관심사와 필요를 정확하게 파악하고, 이에 가장 적합한 커뮤니케이션 전략을 제시합니다. 이러한 접근 방식은 전통적인 일대다(One-to-Many) 마케팅 전략보다 훨씬 개인화되고 맞춤화된 경험을 제공함으로써, 타겟 고객과의 관계를 강화하고 전환율을 높이는 데 크게 기여하고 있습니다.
③ 개인화된 콘텐츠 제공
AI는 개인의 행동과 선호에 기반한 맞춤형 콘텐츠를 생성하고 제공하는 데도 사용되고 있습니다. 이는 이메일 마케팅, 웹사이트, 소셜 미디어 캠페인 등 다양한 채널에서 구현될 수 있습니다. 넷플릭스와 유튜브는 각각 고유한 알고리즘을 활용하여 사용자의 개인적인 행동 및 선호를 분석하고, 이를 바탕으로 맞춤형 추천 컨텐츠를 제공합니다. 이 과정에서 두 플랫폼은 사용자가 시청한 컨텐츠의 종류, 시청시간, 검색기록, 그리고 사용자가 좋아요 또는 싫어요를 표시한 내용 등 다양한 데이터를 수집합니다. 이 데이터를 분석하여, 사용자의 취향과 관심사에 가장 잘 맞는 콘텐츠를 예측하고 추천하죠. Persado는 AI기반의 언어생성 플랫폼을 통해, 이메일 마케팅 캠페인의 메시지를 개인화하고 최적화합니다. 이 플랫폼은 수천가지의 메시지 변형을 테스트하여 가장 높은 전환율을 보이는 문구와 CTA(Call-To-Action)를 도출합니다. MarketMuse는 AI기반 콘텐츠 최적화 플랫폼으로, 기업이 자신의 웹사이트 콘텐츠의 주제와 권위성을 분석하고 개선할 수 있도록 돕습니다. 이 플랫폼은 관련 키워드와 주제를 제안하여 콘텐츠의 SEO성능을 향상시키고, 타겟고객에게 보다 관련성 높고 유익한 정보를 제공합니다. 챗GPT, 뤼튼 같은 AI를 활용하면 블로그 글, 소셜 미디어 포스트, 광고카피 등 다양한 형태의 콘텐츠들도 자동으로 생성할 수 있습니다. 이 기술들을 활용함으로써, 기업은 대량의 맞춤형 콘텐츠를 신속하게 생산하고, 콘텐츠 마케팅 전략을 보다 효율적으로 운영할 수 있게 됩니다.
④ 고객여정 분석 및 최적화
Adobe Experience Cloud는 인공지능(AI)과 머신러닝 기술을 활용하여 고객의 온라인 행동 데이터를 심층적으로 분석하고, 이를 통해 고객여정 전반에 걸쳐 발생할 수 있는 잠재적 문제점을 식별하는 솔루션을 제공합니다. 이 플랫폼은 고객의 디지털 풋프린트와 상호작용을 분석해서, 고객의 요구와 선호도를 정확하게 파악합니다. 이러한 데이터 기반의 인사이트를 바탕으로 Adobe Experience Cloud는 각 고객에게 맞춤화된 커뮤니케이션과 경험을 제공하도록 설계된 개인화된 마케팅 전략을 개발합니다. 개인화는 최근 디지털 마케팅에서 매우 중요한 요소로, 고객 각자의 특성과 행동에 맞는 맞춤형 콘텐츠와 제안을 통해 고객 참여를 증대시키고 전환율을 높이는 데 결정적인 역할을 합니다. Adobe Experience Cloud는 이를 위해 고객여정의 각 단계를 면밀히 분석하고, 고객이 다음 단계로 나아가는 데 장애가 될 수 있는 문제점을 식별하며, 이를 해결하기 위한 전략까지 수립합니다. 이 과정에서 AI와 머신러닝 알고리즘은 고객의 행동패턴, 선호도 및 과거의 구매이력등을 분석하여, 각 고객에게 가장 적합한 메시지, 제품추천, 그리고 콘텐츠를 제공하게 됩니다.
⑤ 자연어 처리를 통한 고객의견 분석
자연어 처리(NLP : Natural Language Processing) 기술의 활용은 기업이 대규모의 텍스트 데이터를 분석하고 이해하는 데 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 고객 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 포럼 토론 등의 텍스트 데이터 속에서 고객의 의견, 선호도, 그리고 제품이나 브랜드에 대한 감정,경향을 파악하는 것은 현대 비즈니스에서 중요한 요소가 되었습니다. NLP기술을 통해, 기업은 이러한 정보를 효과적으로 추출하고 분석하여, 고객의 목소리를 더 잘 이해하고 반영할 수 있습니다. 이러한 분석을 통해, 기업은 고객 서비스를 개선하고, 고객경험을 최적화하는 데 필요한 전략적 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 피드백을 바탕으로 서비스 절차를 간소화하거나, 고객지원 시스템을 개선할 수도 있습니다. 또한, 고객의 선호도와 트렌드를 반영하여 새로운 제품을 개발하거나 기존 제품을 개선함으로써, 시장에서의 경쟁력을 강화할 수 있습니다. NLP 기술의 활용은 또한 마케팅 전략의 개선에도 기여할 수 있습니다. 고객의 대화와 텍스트 데이터 분석을 통해 타겟 마케팅 캠페인을 보다 정교하게 설계하고, 고객에게 더욱 맞춤화된 콘텐츠와 메시지를 제공할 수 있습니다.
⑥ AI기반 소셜 미디어 분석
Brandwatch는 인공지능(AI)을 활용하여 소셜 미디어 상의 대화와 트렌드를 실시간으로 모니터링하는 플랫폼입니다. 이러한 분석을 통해 기업은 시장내에서 자사의 위치를 정확하게 파악하고, 타겟고객이 무엇에 관심을 가지고 있는지, 어떤 요구를 하고 있는지에 대해 이해할 수 있습니다. 이는 기업이 마케팅 전략을 보다 효과적으로 계획하고 실행할 수 있게 하며, 제품개발이나 서비스 제공과정에서 고객의 니즈를 충족시키는 데 필요한 통찰력을 제공합니다. Brandwatch의 AI분석 기능은 대규모의 데이터를 처리하고, 그 안에서 유의미한 패턴과 인사이트를 식별할 수 있게 해주는데 이것은 단순히 키워드를 추적하는 것을 넘어서, 감정 분석, 트렌드 예측, 그리고 관련 주제의 논의를 식별하는 등의 복잡한 작업까지 포함합니다. 이를 통해 기업은 자신들의 제품이나 서비스에 대한 고객의 반응을 실시간으로 파악할 수 있으며, 시장 내에서의 변화하는 동향과 소비자의 기대를 신속하게 감지할 수 있게 됩니다. 또한, 위기관리에 있어서도 매우 중요한 역할을 하는데요. 소셜 미디어 상에서 브랜드에 대한 부정적인 여론이나 잠재적인 위험 요소가 나타날 경우, 이를 신속하게 식별하여 기업이 적절하게 대응할 수 있도록 만들어줍니다.
⑦ AI기반 광고 타겟팅
인공지능(AI)은 디지털 광고 캠페인의 타겟팅과 효율성을 극대화하는 데도 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 구글 애드워즈의 스마트 비딩과 같은 A기반 도구를 예로 들면, 이러한 기술은 실시간 자동입찰 과정에서 다양한 신호와 데이터를 분석하여 각 광고의 타겟팅을 최적화합니다. 이 과정은 광고주가 자신의 광고가 표시될 최적의 시간, 위치, 대상 사용자를 정확하게 결정할 수 있도록 지원함으로써, 광고예산의 효율성을 대폭 향상시키는 것을 목표로 합니다. 스마트 비딩 기술은 사용자의 검색 패턴, 웹사이트 방문 이력, 구매 활동 등 다양한 유형의 데이터를 실시간으로 분석합니다. 또한, 기기 유형, 시간대, 위치 정보와 같은 맥락적 신호도 고려하여 광고가 가능한 가장 관련성 높고 효과적인 대상에게 도달하도록 합니다. 이러한 광범위한 데이터 분석을 통해, AI는 각 사용자의 행동과 선호도를 예측하고, 이를 바탕으로 광고를 개인화하며, 광고주가 설정한 목표(예: 클릭률 증가, 전환율 향상 등)에 맞춰 입찰 가격을 자동으로 조정합니다. 스마트 비딩의 AI 알고리즘은 광고주에게 광고 캠페인의 자동 최적화 기능을 제공합니다. 이는 광고주가 수동으로 각 광고의 입찰 가격을 조정하고 타겟팅 설정을 변경하는 번거로움을 줄여주며, 광고 캠페인의 관리 효율성을 크게 향상시킵니다. 결과적으로, 광고주는 더 적은 시간과 노력으로 더 높은 광고 ROI를 달성할 수 있으며, 광고예산을 보다 효과적으로 사용할 수 있도록 만들어줍니다.
⑧ 챗봇과 가상 고객 지원
AI기반 챗봇의 도입은 고객 서비스 영역에서 혁명적인 변화를 가지고 오고 있습니다. 이러한 챗봇은 고객 문의에 실시간으로 대응하며, 연중무휴로 고객 지원을 제공하는 능력을 갖추고 있어, 고객 만족도를 크게 높이는 동시에 인적 자원에 대한 의존도를 획기적으로 줄입니다. 고객관리와 백오피스 운영을 대행하고 있는 인도의 많은 기업들과 임직원들은 악영향을 받을 수밖에 없을 것 입니다. IBM의 Watson Assistant와 Zendesk의 AI기반 고객지원 솔루션 같은 도구들은 이러한 변화를 주도하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. IBM의 Watson Assistant는 고객 서비스와 관련된 자주 묻는 질문(FAQ)을 처리하는 데 탁월한 능력을 보여줍니다. 이는 고객이 자주 묻는 간단한 질문에 대해 신속하고 정확한 답변을 제공함으로써, 고객의 문의를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 또한, Watson Assistant는 더 복잡한 문의를 적절하게 식별하고 필터링하여, 필요한 경우 인간 상담원에게 전달함으로써 고객 서비스 효율을 최적화합니다. Zendesk의 AI 기반 고객 지원 솔루션은 고객 문의를 자동으로 분류하고, 가장 적합한 답변이나 지원 팀으로 라우팅하는 기능을 제공합니다. 이는 고객 문의에 대한 응대시간을 대폭 단축하며, 고객 만족도를 향상시키는 중요한 요소입니다. AI의 이러한 능력은 고객지원 팀의 업무 부담을 줄이고, 더 중요한 고객 문의에 집중할 수 있도록 돕습니다. 결과적으로, AI 기반 챗봇은 고객 만족도를 높이고, 브랜드 충성도를 강화하는 데 중요한 역할을 하며, 기업이 고객 서비스 운영의 효율성을 극대화할 수 있도록 지원합니다.
⑨ 영업 및 리드 스코어링
Leadfeeder는 웹사이트 방문자의 행동을 추적하고 분석하여, 가장 유망한 리드를 식별하는 데 중점을 둔 AI 도구입니다. 이 도구는 방문자가 소속된 기업 정보, 그들이 방문한 페이지, 그리고 그들이 사이트에 체류한 시간 등을 포함한 다양한 데이터 포인트를 분석합니다. 이를 통해, 영업팀은 어떤 리드를 우선적으로 접근해야 하는지에 대한 명확한 가이드라인을 얻을 수 있으며, 리드들에 대한 스코어링과 우선순위 설정을 보다 정교하게 수행할 수 있습니다. AI기반의 예측 모델링을 활용하는 Leadfeeder는 과거의 구매 데이터, 리드의 온라인 행동패턴, 데모 요청 같은 다양한 정보를 종합적으로 분석함으로써, 구매전환 가능성이 높은 리드를 식별합니다. 이 과정에서, 기업은 각 리드의 구매 가능성을 평가하고 우선순위를 매기는 데 필요한 중요한 인사이트를 얻을 수 있으며, 이를 바탕으로 마케팅 및 영업자원을 보다 효과적으로 배분할 수 있게 됩니다. 이러한 접근 방식은 기업이 자원을 최적화하고, 마케팅 및 영업 활동의 ROI를 극대화할 수 있도록 돕습니다. 또한, 리드의 온라인 행동과 관심사를 깊이 이해함으로써, 기업은 맞춤화된 커뮤니케이션 전략을 개발하고 실행할 수 있으며, 이는 리드와의 관계구축 및 전환율 증대에 기여합니다.
⑩ AI 기반의 동적 가격 책정
AI 알고리즘을 활용한 가격전략 수립은 현대의 B2B 산업에서 경쟁력을 유지하고 수익성을 극대화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 접근방식은 시장수요, 경쟁사의 가격설정, 재고수준과 같은 다양한 변수를 실시간으로 분석하고, 이를 통해 최적의 가격전략을 도출합니다. 특히 B2B 산업에서는 복잡한 계약조건과 대량 구매가 일반적이기 때문에, 가격결정 과정은 매우 중요하며, 이 과정에서 AI의 역할은 더욱 강조됩니다. AI 기반 가격전략은 기업이 시장동향을 더 빠르게 파악하고, 경쟁사 대비 가격 경쟁력을 유지하면서도 수익마진을 최적화할 수 있게 합니다. Amazon, Uber, Airbnb같은 기업들이 자사의 비즈니스에서 이미 활용하고 있습니다. 이는 고급 데이터 분석 및 예측 모델을 통해 이루어지며, 해당모델은 과거 판매 데이터, 시장 변화, 고객행동 분석 등의 정보를 통합하여, 가격 결정에 필요한 심층적인 인사이트를 제공합니다. 또한, AI 알고리즘은 재고 수준을 고려하여 가격을 동적으로 조정함으로써, 재고관리의 효율성을 높이고 과잉재고로 인한 손실을 최소화합니다. 이는 특히 재고 소진률을 최적화하고, 제품의 라이크사이클에 따른 가격 조정을 통해, 수익성을 극대화하는 데 유용합니다. AI기반 가격전략의 적용은 B2B 기업이 고객의 가격 민감도를 더 정확하게 이해하고, 이에 따라 맞춤형 가격제안을 할 수 있게 합니다. 이는 대량구매 또는 장기계약 등 특정 거래 조건에 대해 보다 유연한 가격 조정을 가능하게 하며, 고객 만족도를 높이는 동시에 장기적인 고객 관계를 구축하는 데 기여합니다.
AI 기술의 발전은 B2B 디지털 마케팅 전략에 맞춤화와 효율성을 가져왔습니다. 기업들은 AI를 활용하여 대량의 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 보다 정밀한 타겟팅과 개인화된 마케팅 경험을 제공할 수 있습니다. 또한, AI는 고객서비스 개선, 리드생성 및 관리, 마케팅 자동화 등 기업의 다양한 요구를 충족시키는 데 사용되고 있습니다. AI를 통한 마케팅 최적화는 또한 시험 및 오류를 통한 학습 과정을 포함합니다. 기계학습 알고리즘은 지속적으로 데이터를 수집하고 분석하여, 캠페인의 성과를 개선하기 위한 인사이트를 도출합니다. 이 과정에서 마케팅 전략은 점점 더 정교해지며, 시간이 지남에 따라 더 나은 결과를 달성할 수 있습니다. 결론적으로, B2B 디지털 마케팅에서 AI의 활용은 단순히 기술적인 진보를 넘어서, 마케팅 효율성과 효과성을 극대화하고, 고객경험을 개선하여 장기적인 비즈니스 성장을 지원하는 전략적 도구로 빠르게 자리잡아 가고 있습니다.
To be continued
