AI 마케팅 – 머신 러닝을 사용하여 비즈니스에 혜택을 주는 방법

인공 지능(AI) 하면 아마도 사람처럼 보이는 로봇을 생각할 것입니다.

약간의 두려움과 약간의 설렘이 뒤섞인 것일 수도 있습니다.

무엇을 생각하든 마케팅과 짝을 이루지 않을 가능성이 큽니다.

출처: 지피

문제는 당신이 할 수 있다는 것입니다. 그리고 왜 그래야 하는지 알려줄 것입니다.

AI는 고객 경험을 개선하고 데이터를 보다 효율적으로 처리할 수 있습니다. 게다가, 보너스로, 그냥 멋있게 들립니다 .

Quuu에서는 가장 현대적인 기계 학습 기술을 채택하여 나중에 소개할 무언가를 만들었습니다.

마케터 여러분, 콘텐츠 마케팅을 절반의 노력으로 더 정확하게 하려면 계속 읽으십시오.

마케팅을 위한 인공지능(AI)이란?

인공 지능 기술은 자동화된 결정을 내리는 데 사용됩니다. 빨리 결정해야 할 때 주로 사용합니다.

마케팅 자동화 측면에서 이는 데이터 및 잠재고객 동향을 기반으로 합니다.

AI 마케팅 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 데이터 분석
• 자연어 처리(NLP)
• 콘텐츠 마케팅
• 개인화된 응답
• 고객 세분화
• CRM(고객 관계 관리)의 리드 스코어링

출처: 매체

마케팅 AI는 독립 실행형 도구일 수도 있고 더 큰 플랫폼의 일부일 수도 있습니다.

Amazon의 Alexa와 같은 인공 지능 비서는 이미 고객의 집에 살고 있습니다!

새로운 사람을 고용하지 않고 마케팅 팀의 규모와 역량을 높이는 방법입니다.

머신 러닝과 같은 기술을 사용하면 사용자의 다음 움직임을 더 쉽게 추측할 수 있습니다. 이를 잘 이해하면 고객 여정을 전체적으로 개선할 수 있습니다.

AI는 디지털 마케팅의 미래입니다. 그리고 미래가 여기에 있습니다.

마케팅 작업 자동화 대 기계 학습

간단히 말해서 지능에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

1. 작업 자동화
2. 머신 러닝

그렇다면 어떻게 다른가요?

다음은 HBR의 정보를 사용한 비교입니다.

더 깊이 들어가고 싶다면 실제로 지능의 4단계가 있습니다. 단순한 대량 처리에서 지능형 자가 학습 시스템에 이르기까지.

다음은 설명하는 빠른 다이어그램입니다.

출처: 네오헬덴

기계 학습은 기술이 경험을 기반으로 새로운 기술을 배우는 것입니다. 인간이 배우는 방식과 비슷합니다.

딥 러닝은 인공 '뇌'가 많은 양의 데이터와 알고리즘을 사용하여 인간의 신경망을 모방할 때 발생합니다. 작업을 계속해서 반복하고 응답을 조정하여 결과를 개선합니다.

포브스에 따르면,

“신경망에는 학습을 가능하게 하는 다양한 (딥) 레이어가 있기 때문에 '딥 러닝'이라고 합니다. "생각"이 필요한 모든 문제는 딥 러닝이 해결하는 방법을 배울 수 있는 문제입니다."

못생겼다.

그러나 그 수준에 도달하기 전에는 그저 평범한 기계 학습일 뿐입니다.

그렇다면 비즈니스에서 머신러닝 마케팅을 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?

마케팅을 위한 머신 러닝 사용의 이점

AI 마케팅에 대한 많은 주장이 있습니다.

사업에 대한 헛된 꿈처럼 보일 수 있지만 생각보다 달성 가능합니다.

물론 다양한 수준의 인공 지능이 있습니다. 일부는 다른 것보다 훨씬 더 복잡할 것입니다. 그러나 우리는 그것에 대해 조금 후에 알게 될 것입니다.

다음은 마케팅에 머신 러닝을 사용할 때 얻을 수 있는 가장 인기 있는 3가지 이점입니다.

1. 고객 여정 개인화
2. 정보에 입각한 광고 결정 내리기
3. 콘텐츠 제작 시간과 비용 절약

청중을 위한 보다 개인화된 경험

마케팅을 위한 머신 러닝의 가장 큰 이점 중 하나는 고객을 위해 개인화할 수 있다는 것입니다.

사람들은 컵에 자신의 이름(또는 누군가의 이름)이 표시되기 때문에 스타벅스를 좋아합니다. (스코틀랜드 억양으로 말하는 "Claudia"는 다양한 결과를 낳을 수 있습니다.)

출처: 뉴요커

'예측 분석'은 모든 고객 데이터를 가져와 사용자가 선호하는 사항에 따라 더 나은 결정을 내립니다.

과거 시청을 기반으로 Netflix 추천 프로그램에 대해 생각해 보세요. 또는 Amazon이 이미 구매한 제품을 기반으로 마음에 드는 제품을 추천할 때. 이것은 실행 중인 AI 머신 러닝입니다.

비즈니스를 위한 트위터는 다음과 같이 말했습니다.

“마케터로서 매우 강력한 특정 제품이나 서비스로 사용자를 안내할 수 있는 일련의 데이터 포인트를 개발할 수 있다면. 사용자의 문제를 쉽게 해결할 수 있도록 하십시오.”

무대 뒤에서도 일어날 수 있습니다. 온보딩 직후 고객에게 다방면에 걸친 개인화된 경험을 제공하는 것처럼 보이는 머신 러닝.

이는 더 관련성 높은 광고를 제공하는 데에도 적용됩니다. 계절, 위치, 날씨에 따라 달라지는 광고.

AI 마케팅의 개인화는 고객 요구를 충족(때로는 초과)합니다.

그러나 더 행복한 고객 = 더 나은 고객 관계. 충성도가 높은 고객 = 더 높은 전환율.

더 나은 광고 의사 결정

예, 광고가 짜증날 수 있습니다. 그러나 사이트를 사용하기 위해 개인적으로 비용을 지불하지 않는 한 광고를 통해 계속 자금을 조달할 수 있습니다.

그렇다면 (소비자로서) 전혀 관심을 끌지 않는 광고를 보시겠습니까? 아니면 실제로 사고 싶은 물건이 있습니까?

McKinsey Global Institute에 따르면 AI와 머신 러닝은 향후 3년 동안 1조 4000억 ~ 2조 6000억 달러를 창출할 것으로 예상됩니다. 마케팅 및 판매 문제를 해결함으로써 이 모든 것이 가능합니다.

수많은 데이터를 살펴보고 광고를 타겟팅하는 방법을 결정하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 다행히 AI에게는 그렇습니다.

기계 학습 알고리즘은 특정 주제에 대한 모든 정보를 즉시 고려합니다. 그런 다음 이를 사용하여 최상의 결정을 내립니다.

시간이 지남에 따라 더 많은 정보를 수집함에 따라 이러한 정보는 점점 더 정확해집니다.

귀하의 제품에 대해 실제로 비용을 지불할 가능성이 있는 사람들이 귀하의 광고를 볼 수 있는 최고의 기회를 제공하고자 합니다.

인공 지능이 이를 가능하게 합니다.

시간 절약형 콘텐츠 제작

이상적인 세계에서는 광범위한 마케팅 팀이 있습니다. 사이트 및 소셜 미디어 계정에 콘텐츠를 정기적으로 만들고 게시합니다.

많은 사람들에게 이것은 슬프게도 (아직) 재정적으로 실행 가능하지 않습니다. 여기에 인공 지능이 등장합니다.

Google의 상위 10개 결과에 순위를 매기는 것이 대부분의 마케터의 목표입니다.

Google의 알고리즘은 처음부터 사람들이 검색할 때 실제로 보고 싶어 하는 내용을 파악하기 위해 노력해 왔습니다. 점점 더 많은 사람들이 사용할수록 분석되고 예측하는 능력이 향상됩니다.

출처: CrewMachine

AI를 직접 사용하는 것보다 가장 많이 사용되는 AI 도구의 '두뇌'를 활용하는 더 좋은 방법은 무엇입니까?

워싱턴포스트(The Washington Post)는 2016년부터 '헬리오그라프(Heliograf)'라는 AI 콘텐츠 제작 봇을 사용하고 있다는 사실, 알고 계셨나요?

검색 엔진 최적화(SEO)에서 교정 및 카피라이팅 자체에 이르기까지 기술이 도움이 될 수 있습니다.

나만의 도구를 만들 생각이 아니라면 최소한 AI 마케팅의 힘을 콘텐츠 마케팅에 활용하세요.

머신 러닝을 사용하는 마케팅용 AI 도구의 예

때때로 가장 좋은 학습 방법은 사례를 통해 배우는 것입니다.

나만의 AI 도구를 만들고 싶으신가요? 아니면 마케팅 팀에 이미 존재하는 것을 구현하는 것에 대해 생각하고 있습니까?

Semrush에 따르면 대부분의 마케터는 아직 데이터를 사용하여 비즈니스 목표를 달성하는 데 자신이 없습니다. 그러나 세계 AI 시장은 2027년까지 2,670억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

우리 모두가 참여하고 싶어하는 것 같습니다.

어느 쪽이든, 우리는 그 동안 당신을 도울 수 있는 몇 가지 도구를 찾았습니다.

Quuu가 콘텐츠 마케팅을 다룰 때 우리는 그 측면을 고수했습니다. 또한, 챗봇이 적절하게 투입되었습니다.

머신 러닝을 사용하는 AI 마케팅 도구의 4가지 예는 다음과 같습니다.

1. 자비스(카피라이팅)
2. 드리프트(챗봇)
3. 로빈(콘텐츠 큐레이션)
4. 문법(교정)

가격은 다양하지만 합리적인 가격은 비즈니스마다 다릅니다.

자비스

우리는 모두 작가의 장애를 겪었습니다. 그럴 때 어떻게 합니까?

멍하니 화면만 바라보고 있다면 자비스를 만나보세요. 당신의 새로운 AI 카피라이팅 어시스턴트.

판매하는 제품, 만들고 싶은 콘텐츠 유형에 대해 Jarvis에게 알리고 놀랄 준비를 하십시오.

Jarvis는 인터넷의 약 10%를 읽었으므로 귀하의 틈새 시장에 대해 모두 알고 있습니다. 전자 상거래에서 블로그에 이르기까지 모든 마케팅 활동이 포함됩니다.

브랜드 보이스에 가장 가까운 톤을 선택할 수도 있습니다.

​​

감성적이고 설득력 있는 크리에이티브 카피입니다. 이 모든 것을 훈련시킨 전문 마케터들에게 감사드립니다.

Jarvis는 다음과 같은 고품질 AI 마케팅 콘텐츠를 작성합니다.

• 원래의
• 표절 없음
• SEO에 최적화
• 그리고 판매 촉진

그것은 꽤 야생입니다.

사실이라고 하기에는 너무 좋은 소리인가요? 한번 해보세요.

드리프트 챗봇

많은 기업이 여전히 온라인 사용자를 위한 문의 양식에 의존하고 있습니다.

예, 리드를 포착하는 좋은 방법입니다. 그러나 그들은 매우 비인간적일 수 있습니다. 응답을 위한 잠재적으로 긴 대기 시간은 말할 것도 없습니다.

챗봇은 시간을 절약하고 인바운드 트래픽을 늘리며 고객 여정을 단순화하는 데 사용됩니다. 기본적으로 24시간 고객 서비스 팀이 있음을 의미합니다.

그들은 또한 AI 마케팅의 가장 잘 알려진 사례 중 하나입니다.

리뷰에 따르면 Drift는 비즈니스에서 최고를 자랑합니다.

"그들은 채팅 도구를 단순히 "추가"하려는 경쟁업체나 다른 기술 회사보다 훨씬 앞서 있으며 최고입니다."

챗봇은 사이트 방문자에게 몇 초 만에 필요한 실시간 답변을 제공합니다. 그들의 가장 높은 의도의 순간에.

머신 러닝은 봇이 모든 대화에서 더 똑똑해지고 정확해진다는 것을 의미합니다. 끊임없는 진화입니다.

챗봇이 마케팅 캠페인을 향상시킬 수 있습니까? 왜 알아내지 못합니까?

로빈(쿠우)

처음에 말씀드린 것처럼 최근 AI 마케팅팀에 합류했습니다.

Quuu는 특히 소셜 미디어를 위한 콘텐츠 큐레이션 플랫폼입니다.

네, 콘텐츠 제작은 매우 중요합니다. 그러나 귀하의 계정이 웹상의 가치 있는 콘텐츠에 대한 전문가 리소스가 되기를 원한다면 큐레이트해야 합니다.

하지만 우리는 그것을 이해합니다. 시간이 많이 소요되며 이미 부족합니다.

입력: AI 마케팅 자동화.

우리의 영리한 팀은 새로운 기술을 사용하여 Robin이라는 콘텐츠 큐레이션 전문가를 만들었습니다.

우리는 6년 동안 직접 검토한 데이터를 가지고 있었습니다. Robin은 데이터 과학 및 기계 학습을 사용하여 관련성이 높은 고품질 콘텐츠만 틈새 시장에 필터링합니다.

여기에는 블로그 게시물, 비디오, 팟캐스트 등이 포함됩니다. 매일 최대 6개의 제안이 대시보드로 전송됩니다.

우리는 스케줄러를 사용하여 콘텐츠가 원하는 장소와 시간에 제공되도록 합니다. 우리는 Goose의 Maverick이 될 수 있으며 자동 조종 장치로 수행할 수 있습니다. 또는 완전히 제어할 수 있습니다.

어느 쪽이든, Robin은 여러분에게 멋진 콘텐츠의 세계를 보낼 준비가 되어 있습니다.

주제에 새로운? 콘텐츠 큐레이션에 대한 이 초보자 가이드를 확인하세요.

문법적으로

콘텐츠 작가라면 Grammarly에 대해 들어본 적이 있을 것입니다.

글쓰기의 모든 실수를 교정하고 강조 표시하는 클라우드 기반 AI 비서입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 철자
• 문법
• 구두
• 명쾌함
• 얼마나 매력적인지
• 배송 실수

머신 러닝과 딥 러닝 및 자연어 처리와 같은 AI 기능을 혼합합니다. 글쓰기를 향상시키기 위한 모든 것.

출처: TechCrunch

사용자는 부정확할 수 있는 특정 제안을 클릭하여 '무시'할 수도 있습니다. 많은 사람들이 같은 일을 할 때 AI 뒤에 있는 사람들이 알고리즘을 조정하여 미래에 더 정확할 것입니다.

AI는 그런 면에서 어린아이와 같습니다. 주변 사람들에게 가르쳐야 하고 항상 배울 것입니다.

사람이 수동으로 콘텐츠를 탐색하는 대신 Grammarly가 몇 초 만에 처리합니다. 모바일 앱도 있어요!

3단계 AI 마케팅 전략

이전에 작업 자동화와 기계 학습에 대해 이야기한 것을 기억하십니까?

글쎄, 그것들조차도 "덜"과 "고급"으로 세분화됩니다.

다음 표를 예로 들어 보겠습니다.

출처: HBR

Facebook 메신저와 같은 기본 봇은 독립 실행형 작업 자동화 앱의 예입니다. 그들은 규모의 "덜 발전된" 끝에 있습니다.

전자 상거래 제품 추천과 같은 것은 통합된 기계 학습 앱입니다. 그들은 "더 고급"입니다.

비즈니스에 AI 경험이 거의(또는 전혀) 없는 경우 전문가들은 "간단한 규칙 기반 애플리케이션을 구축하거나 구매하는 것"이 ​​시작하는 좋은 방법이라고 말합니다.

그렇다면 AI 마케팅 도구를 구축하거나 구매하기 위한 3단계 전략은 다음과 같습니다.

1. 간단한 규칙 기반 애플리케이션으로 시작
2. 작업 자동화에서 머신 러닝으로 이동
3. 완전 자동화된 의사 결정으로의 진행

간단한 규칙 기반 애플리케이션으로 시작

첫 번째 규칙: 걷기 전에 뛰지 마십시오.

경험이 없으면 통합 머신 러닝 앱에 뛰어들 수 없습니다. 고객이 아닌 것부터 시작하고 싶습니다.

아마도 데이터 분석을 다루는 무언가일 것입니다. 또는 소비자와 대화하는 고객 서비스 에이전트를 돕는 것.

규칙에 기반하고 단순해야 합니다.

출처: COSO IT

AI의 기본 사항과 비즈니스에서 AI를 가장 잘 활용하는 방법을 파악하십시오.

작업 자동화에서 머신 러닝으로 이동

기계 학습 앱을 만드는 데 필요한 데이터가 이미 있을 수 있습니다. 그렇지 않으면 기본 규칙 기반 규칙으로 시작하여 필요한 메트릭을 얻을 수 있습니다.

마케팅 분석은 해당 분야에서 가장 널리 사용되는 AI 용도 중 하나입니다.

기본 기술을 익히고 나면 작업 자동화에서 기계 학습으로 이동할 때입니다.

영국 소매업체 ASOS가 이에 대한 좋은 예입니다.

ASOS는 기계 학습을 사용하여 고객 경험을 개선하는 방법을 알고 있습니다.

• 초기 '종자 제품'에서 일치하는 제안으로 의상을 만들 수 있습니다.
• 입어보지 않고도 몸에 맞는 운동을 할 수 있도록 도와주는 '핏 어시스턴트'가 있다.
• 그들은 심지어 '스타일 매치'라는 시각적 검색창을 가지고 있습니다. 사용자는 참조 사진을 업로드하고 사이트에서 가장 가까운 제품을 찾을 수 있습니다.

출처: 추천

인상적이기는 하지만 처음부터 이러한 모든 기능을 갖고 있지는 않았습니다. 그리고 그들이 한 모든 것은 그렇게 발전되지 않았습니다.

그들의 앱을 주로 개인화한 것은 AI 마케팅의 느린 과정이었습니다. 그러나 그들은 이제 세계에서 가장 인기 있는 패션 소매업체 중 하나가 되었습니다.

당신도 당신의 분야에 있을 수 있습니다.

완전 자동화된 의사 결정으로의 진행

결국, 당신은 인간을 루프에서 완전히 벗어나고 싶을 것입니다. 어쨌든 어떤 결정을 위해.

"프로그래매틱 광고 구매(디지털 광고가 사용자에게 거의 즉각적으로 제공되는)에 필요한 것과 같은 반복적이고 빠른 결정에서는 이 접근 방식이 필수적입니다."

선택을 해야 하는 것이 고객인 경우 AI는 개인화된 권장 사항을 제안할 수 있습니다.

하지만 여전히 가장 중요한 결정을 인간이 책임져야 합니다. 잘못된 것으로 판명되면 중대한 결과를 초래할 수 있는 모든 것. (“내가 아니라 인공지능이었어!”)

지루한 일을 기술에 넘기는 것은 의사 결정을 간소화하는 한 가지 방법입니다.

알았습니다. AI 마케팅을 최대한 활용하려면 기업이 더 많은 자동화로 전환해야 합니다.

결론

AI는 언젠가는 마케팅을 완전히 바꿔놓을 것입니다. 그러나 우리는 아직 거기에서 한참 멀었습니다.

지금 마케팅 활동에 추가하면 함께 성장할 수 있습니다.

머신 러닝(및 딥러닝)은 비즈니스에 진정으로 도움이 되는 최종 목표입니다. 그때까지 규칙 기반 작업 자동화에 대해 알아보세요.

더 쉽고 일상적인 결정을 AI에 넘기십시오. 많은 시간과 돈을 절약할 수 있습니다.

그것만큼 간단합니다.

이미 비즈니스에서 AI 마케팅을 사용하고 있습니까? 앞으로 계획이 있으신가요? 알고 싶습니다.