AI가 비즈니스를 위한 디지털 마케팅을 혁신하는 5가지 방법

디지털 마케터가 손에 쥐고 있는 기술은 캠페인 효율성, 보다 표적화된 마케팅 및 현명한 목표를 위한 촉매제입니다. 오늘날 기술은 기업, 가정 또는 제조 공장에서 일을 처리하는 데 기본이 되었습니다. 흥미롭게도 소비자 역시 기업과 브랜드가 이러한 기술을 활용하기를 기대합니다. 브랜드가 혁신적인 기술을 운영에 통합하면 마찬가지로 원활한 고객 상호 작용이 제공됩니다.

따라서 마케터는 비즈니스와 대상 고객에게 도움이 될 수 있는 기술 유형을 알아야 합니다. AI(인공 지능), VR(가상 현실) 및 온라인 도구와 같은 기술을 효과적으로 활용하면 마케팅 효율성을 높이고 고객이 브랜드와 상호 작용할 수 있습니다.

이 시점에서 우리는 인기 있는 기술인 AI가 전 세계적으로 기업의 디지털 마케팅을 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보고자 합니다.

AI 또는 인공 지능

AI는 기계와 컴퓨터에 인간처럼 행동할 수 있는 능력을 부여하는 기술입니다. 인간처럼 기능하거나 특정 측면에서 인간보다 나은 모든 것에는 AI가 있습니다. 오늘날 AI 배포는 작업을 단순화하고 원활한 경험을 제공하기 때문에 가정과 기업에서 널리 사용됩니다. 더욱이 AI 기능이 점차 향상됨에 따라 응용 프로그램이 증가한다는 의미입니다.

집 밖의 AI는 Alexa와 Siri 또는 가상 비서를 능가합니다. 비즈니스 맥락에서 AI는 복잡한 문제 해결, 작업 및 워크플로 자동화의 핵심입니다. 디지털 마케팅 분야에서 AI 기능은 이전에 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 것을 볼 수 있는 창입니다. AI는 의사 결정 프로세스를 향상시키는 지속적인 데이터 수집을 위한 길을 열어줍니다.

더욱이 AI는 디지털 마케터가 데이터 분석을 통해 능동적으로 대처할 수 있도록 도와줍니다. 이 외에도 AI가 전 세계적으로 비즈니스를 위한 디지털 마케팅을 변화시키는 더 많은 방법이 있습니다.

1. 기계 학습

기계 학습은 AI의 한 측면입니다. 컴퓨터가 과거 데이터나 행동 패턴을 활용해 학습할 수 있도록 하는 기술이다. 기계 학습(ML)은 데이터를 분석하고 결과를 예측합니다. 데이터가 얼마나 복잡한지에 관계없이 기계 학습을 통해 컴퓨터는 여러 명령 없이도 최적의 기능을 수행할 수 있습니다. AI가 인간처럼 작업을 수행하고 가장 복잡한 시나리오에서도 신뢰할 수 있음을 입증할 수 있도록 하는 것은 기계 학습의 측면입니다.

기계 학습은 디지털 마케터가 대량의 데이터에 대한 통찰력을 얻고 의사 결정 중에 이를 활용할 수 있도록 도와줍니다. 알고리즘은 고객이 다음 시즌 또는 향후 며칠 동안 취할 행동을 정확하게 나타낼 수 있습니다. 기계 학습 기능을 갖춘 AI는 적절하게 활용하면 인간이 만들 수 있는 편견과 오류를 제거합니다.

디지털 마케터가 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 빠른 데이터 해석을 제공할 수 있습니다. 기계 학습 기능은 모든 애플리케이션 영역에서 AI를 안정적으로 만드는 것입니다. 실제로 한 연구에 따르면 AI는 2030년까지 15조 달러 규모의 세계 경제에 힘을 실어줄 것입니다. 따라서 디지털 마케터는 반드시 기계 학습을 사용하여 AI의 관련성이 단계적으로 사라지지 않을 것이라는 확신을 가지고 패턴을 식별하고 분석할 수 있습니다.

2. 데이터 접근성

데이터는 비즈니스를 운영할 때 자산입니다. 사실, 해가 갈수록 많은 비즈니스 측면에서 데이터 가용성과 접근성이 얼마나 중요한지를 나타냅니다. 예를 들어 오늘날 모든 브랜드는 시장 침투 전략을 개발할 때 데이터에 의존해야 합니다. 또한 금융, IT, 블록체인 및 보안 분야의 비즈니스는 효과적으로 운영하기 위해 데이터가 필요합니다.

디지털 마케팅과 관련하여 데이터는 최적화된 캠페인을 실행하는 데 핵심이며 디지털 마케터가 귀중한 데이터에 액세스하도록 도울 수 있는 유일한 AI입니다. AI 기술은 방대한 양의 데이터를 최단 시간에 분석할 수 있습니다. 마케팅 담당자는 고객 인구 통계, 구매 습관 및 경쟁업체를 검토한 다음 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

그 외에도 데이터는 디지털 마케터가 경험을 개인화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 구매 범위, 쇼핑 습관, 이름, 위치 및 상호 작용을 개인화하는 데 활용하는 이메일 주소와 같은 고객에 대한 중요한 정보에 액세스할 수 있습니다.

또한 마케터는 데이터를 통해 의도한 결과를 가져올 전략을 개발하여 마케팅 결과를 개선할 수 있습니다. 또한 웹 사이트 분석, 소셜 미디어 분석 및 키워드 연구를 통한 데이터는 소셜 미디어 경로에 대한 홍보 노력을 향상시킬 수 있습니다. 또한 마케팅 담당자는 데이터를 사용하여 예측하고 향후 캠페인을 개선할 수 있습니다.

3. 챗봇

많은 고객이 챗봇이 무엇인지, 사용한 적이 있는지 궁금해할 수 있습니다. 그러나 그들이 그것을 사용했을 가능성이 더 큽니다. 고객은 전 세계적으로 무의식적으로 챗봇을 사용하며 이러한 소프트웨어 애플리케이션이 정보에 적시에 액세스하는 데 어떻게 도움이 되는지 강조합니다. 오늘날 고객은 챗봇과 온라인 서비스 포털을 통해 온라인 지원을 받을 수 있습니다. 고객 경험을 개선하는 것 외에도 AI 기반 챗봇은 마케팅 활동을 업그레이드하는 좋은 방법입니다.

최신 챗봇은 고객이 온라인에서 경험을 즐길 수 있도록 자연스러운 전환을 촉진합니다. 고객은 로봇과 상호 작용하는 것처럼 느끼지 않습니다. AI 기반 챗봇은 시간이 지남에 따라 대화를 개선합니다. 이전 고객 상호 작용 및 대화를 사용하여 의도한 답변을 제공하기 때문입니다.

최신 챗봇은 온라인 사용자와 더 잘 소통하도록 향상되고 있습니다. 여기에는 자연스러운 어조 사용, 사용자 질문 예측, 이전 전환을 기반으로 답변 제공이 포함됩니다. 또한 필요한 경우 온라인 사용자가 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

이러한 혁신적인 비즈니스 솔루션을 고려하면 마케터는 비즈니스가 모든 고객에게 더 매력적으로 보이도록 할 수 있습니다. 또한 AI 기반 챗봇은 마케팅 담당자가 대상 고객에 대한 중요한 정보에 액세스할 수 있도록 지원합니다.

4. 작업 자동화

비즈니스 운영의 자동화는 매우 중요합니다. 효율성과 생산성을 높이고 자원 낭비도 줄입니다. 디지털 마케팅에서 자동화는 반복적인 작업을 제거하고 가장 중요한 작업에 더 많은 시간을 할애하는 데 핵심입니다. 그 외에도 AI를 통해 디지털 마케터는 많은 작업을 자동화할 수 있습니다.

현재 ChatGPT 소프트웨어와 같은 많은 AI 도구와 AI 요소가 포함된 Grammarly와 같은 기타 도구가 있습니다. 이러한 도구는 디지털 마케터가 더 짧은 시간에 더 많은 일을 할 수 있도록 도와줍니다. 그것은 콘텐츠 생성 중입니다. 또한 AI는 디지털 마케터가 유료 캠페인을 효과적으로 운영하도록 도울 수 있습니다. 예를 들어 PPC(클릭당 지불).

마케팅 담당자는 고객의 관심을 끄는 매력적이고 고품질의 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 그 외에도 데이터를 활용하면 유입경로의 모든 단계에 대한 콘텐츠를 생성하는 콘텐츠 마케팅 유입경로를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 이러한 방식으로 마케팅 담당자는 더 많은 리드를 생성하고 더 많은 고객을 충성도 높은 구매자로 전환하고 유지할 수 있습니다.

또한 마케터는 캠페인을 예약하여 효율성을 높일 수 있습니다. 마케팅의 AI는 또한 마케팅이 개별 고객에게 맞춤화되는 초개인화를 보장합니다. 마케팅 담당자는 마케팅의 다양한 측면에서 AI를 활용할 수 있지만 최선의 결정을 내리기 위해 다양한 비즈니스 재무 비율을 분석해야 할 수 있습니다. 작게 시작한 다음 생성된 수익에 따라 AI 애플리케이션을 늘리는 것이 이상적입니다.

5. 오류 감소

AI는 적용되는 모든 영역에서 오류를 줄일 수 있습니다. 콘텐츠 생성, 데이터 분석, 의사 결정 및 예측 분석에 관계없이 AI는 예상되는 오류를 제거할 수 있습니다. AI가 시간이 지남에 따라 학습한다는 사실로 인해 AI로부터 양질의 통찰력을 얻을 가능성이 높아집니다. 이것은 거대한 데이터를 다룰 때 가장 특히 그렇습니다.

많은 양의 데이터를 계산할 때 인적 오류가 발생할 가능성이 더 높으며 이는 캠페인의 효과에 영향을 미칠 수 있습니다. 그러나 AI를 사용하면 이러한 오류가 제거되어 심각한 결과로부터 비즈니스를 보호합니다.

반면에 AI 사용은 마케터가 더 빠른 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 데이터에서 인사이트를 얻기 위해 외부 전문가를 고용할 필요가 없습니다. 마케팅 담당자가 AI 기반 도구를 사용하는 방법을 알고 있는 한 언제 어디서나 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 마케터가 해야 할 일은 올바른 AI 도구를 선택하고 데이터 보호를 보장하는 것입니다.

결론

AI의 사용은 산업 전반에서 점차 인기를 얻고 있습니다. AI는 때때로 인간의 능력을 능가하는 다양한 기능과 관련이 있기 때문입니다. 디지털 마케터라면 AI를 마케팅 활동에 통합할 수 있는 여러 가지 방법이 있다는 사실이 동기 부여가 됩니다. 콘텐츠 생성, 데이터 수집 및 캠페인 일정에서 개인화에 이르기까지 모든 것이 AI를 적용할 수 있는 분야입니다.

이를 사용하면 마케팅 캠페인을 강화할 수 있는 관련 정보를 수집하는 데 도움이 될 수 있습니다. 데이터에 대한 디지털 마케팅 캠페인을 실행하면 효과가 향상됩니다. 또한 적절한 리소스 활용에 도움이 될 수 있습니다. 또한 AI는 고객 행동을 분석하는 데 도움이 될 수 있으며 이는 더 나은 결정을 위한 토대를 마련할 수 있습니다. 이를 통해 AI는 비즈니스가 앞으로 나아갈 수 있도록 다양한 방식으로 디지털 마케팅을 혁신하고 있습니다.