디지털 마케팅 캠페인에서 기계 학습을 사용하는 독창적인 방법
게시 됨: 2022-08-30AI 기술과 관련하여 머신 러닝은 기업이 투자하는 가장 인기 있는 기술입니다. 2019년에만 머신 러닝을 개발하고 개선하는 데 400억 달러 이상이 지출되었습니다.
출처: 스태티스타
이것은 한 가지 분명한 사실입니다. 기계 학습은 이를 잘 활용하는 회사에 엄청난 이점을 가져다 줄 수 있는 잠재력이 있는 귀중한 도구입니다. 실제로 그 다음으로 인기 있는 투자처는 1/6 정도의 자금을 지원받았습니다.
기계 학습은 디지털 마케팅 분야에서, 특히 디지털 마케팅 캠페인을 만드는 맥락에서 사용될 때 특히 유용합니다.
그렇다면 디지털 마케팅에서 머신 러닝을 사용하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 그리고 한발 물러서서 머신 러닝 이란 무엇입니까? 아래에서 이러한 질문에 대해 알아보겠습니다.
머신 러닝이란 무엇입니까?
머신 러닝은 AI 프로그래밍의 한 유형입니다. 기계 학습 기반으로 작동하도록 구축된 AI는 이동하면서 데이터를 수집합니다. 그런 다음 이 데이터는 해당 AI가 출력을 개선하는 데 도움이 됩니다.
AI는 지속적으로 데이터를 수집하기 때문에 사용할수록 성능이 향상됩니다. 이것이 우리가 그들을 '학습'하는 기계라고 부르는 이유입니다. 인간과 마찬가지로 경험이 많을수록 작업을 완료하는 데 더 능숙해집니다.
디지털 마케팅 및 머신 러닝
디지털 마케팅에서 머신 러닝이 중요한 이유는 두 가지입니다.
첫째, 디지털 마케팅 캠페인은 데이터를 사용하여 대상 고객을 분석하고 이해하는 데 성공합니다. 머신 러닝을 사용하여 이러한 분석을 수행함으로써 귀사가 청중을 대상으로 광고를 맞춤화하는 방법을 정확히 알도록 할 수 있습니다.
둘째, 데이터 기반 캠페인은 변화에 빠르게 적응하고 발전할 수 있어야 합니다. 기계 학습 기반 AI는 인간 팀이 소요하는 시간보다 훨씬 짧은 시간에 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있으므로 디지털 마케팅의 기계 학습은 성공적인 캠페인에 절대적으로 중요합니다.
그렇다면 디지털 마케팅의 기계 학습이 환상적인 도구가 될 가능성이 있다는 것은 분명합니다. 남은 문제는 그것을 최대한 활용하는 방법입니다.
다음은 디지털 마케팅에서 기계 학습을 사용하는 가장 독창적이고 유용한 방법 중 일부입니다.
1. 마케팅 개인화
마케팅의 개인화에는 많은 이점이 있습니다. 2019년 설문조사에 따르면 마케터는 캠페인에서 개인화 요소를 높임으로써 회사의 다양한 다른 측면도 개선할 수 있음을 발견했습니다.
출처: 스마트 인사이트
따라서 모든 디지털 마케팅 캠페인이 누구에게 어필하고 싶은지 정확히 알아야 한다는 것은 분명합니다. 의도한 청중의 대략적인 연령, 성별, 위치 및 요구 사항을 아는 것이 유용합니다. 하지만 개인화를 한 단계 더 발전시킬 수 있다면 어떨까요?
여기에서 디지털 마케팅에서 머신 러닝을 사용할 수 있는 기회가 생깁니다. 대부분의 디지털 마케팅 캠페인의 핵심 부분이기 때문에 회사는 이미 고객에 대한 데이터를 수집하고 있을 것입니다. 머신 러닝 AI가 이를 처리하도록 하면 마케팅 전략이 지속적으로 발전하고 고객 데이터를 기반으로 광고를 정확하게 개인화하는 데 더 능숙해질 수 있습니다.
예를 들어, 무료 이메일 마케팅 제공업체와 함께 기계 학습을 사용하여 고객(및 리드)이 개인화된 이메일을 지속적으로 받을 수 있도록 할 수 있습니다. 기계 학습 AI는 개인화 측면을 처리하고 이메일 마케팅 공급자는 이메일 배포를 처리합니다.
이 예에서 기계 학습 AI는 회사에 상당한 비용을 절약할 수 있습니다. 직원들에게 많은 양의 데이터를 수동으로 정렬하기 위해 비용을 지불할 필요도 없고 모든 이메일을 개인화하고 발송할 수 있는 팀에 투자할 필요도 없습니다.
2. 분석 개선
강력한 디지털 마케팅 캠페인을 갖는 것은 도전 과제의 일부일 뿐입니다. 그 다음, 그리고 종종 간과되는 것은 캠페인을 연마하고 개선하기 위한 지속적인 노력입니다. 이것은 디지털 마케팅에서 머신 러닝의 또 다른 주요 용도입니다.
회사의 분석을 개선하기 위해 기계 학습을 구현할 수 있는 방법에 대한 실용적인 예를 보려면 기계 학습 AI가 판매 통화 보고가 분석되는 방식에 어떤 영향을 미칠지 고려하십시오.
처리하는 모든 판매 통화 보고서와 함께 판매에 대해 더 많이 학습하는 AI는 유용한 분석을 생성할 수 있는 AI입니다. 어떤 제품이 가장 많이 팔리고 어떤 마케팅 전략이 이를 가능하게 하는지 사이의 관계를 정확하게 파악할 수 있기 때문입니다.
3. 트렌드를 파악하라
머신 러닝 AI는 생성되는 데이터를 분석하여 시시각각 추세의 변화를 따라갈 수 있으므로 새롭고 변화하는 추세를 파악하는 데 이상적인 도구입니다.
무엇보다도 이것은 스타트업에 대한 인식을 강화하는 좋은 방법입니다. 잠재 고객에게 비즈니스가 트렌드의 급격한 변화를 따라갈 수 있음을 보여줄 수 있다면 그들은 당신을 수완이 있고 적응력이 있으며 유능한 사람으로 인식할 것입니다.
회사가 인식되는 방식은 항상 마케팅 전략에 영향을 미쳐야 합니다. 고객의 요구를 이해하는 기업으로 보십니까, 아니면 현재 관련 주제와 무관한 기업으로 보십니까?
기계 학습의 도움으로 전자 범주에 속할 수 있습니다. 이는 디지털 마케팅 전략에서 기계 학습을 사용하려는 또 다른 이유입니다.
[사례 연구] 온페이지 SEO로 새로운 시장 성장 주도
사례 연구 읽기4. 고객과 연결하여 매출 증대
고객은 브랜드에 대한 신뢰를 구축하기 위해 귀하와 연결될 수 있음을 알아야 합니다. 신뢰를 바탕으로 일회성 고객을 브랜드 충성도가 높고 판매를 늘리고 제품을 마케팅할 수 있는 열광자로 만들 수 있습니다. 그러나 그들은 당신과 쉽게 의사 소통할 수 있다는 것을 알게 된 후에야 당신을 신뢰하게 될 것입니다.
작년에 기업과 고객 간의 커뮤니케이션 중 20% 이상이 챗봇을 통해 이루어졌습니다. 이는 2019년에 비해 약 2배 많은 챗봇 기반 대화입니다.
출처: 스타트업 분재
이것은 챗봇이 매년 더 인기를 얻고 있음을 보여줍니다. 이러한 봇은 기계 학습에 의존하여 고객에게 제공하는 서비스를 지속적으로 개선합니다. 게다가 가장 인기 있는 두 가지 커뮤니케이션 형태(이메일 및 전화 통화)는 모두 반자동화될 수 있습니다.
다시 말해, 머신 러닝 AI는 비즈니스가 고객과의 대부분의 커뮤니케이션을 개선하는 데 도움이 될 수 있으며, 이를 통해 고객이 충성도를 개발하고 마케팅에 더 많은 관심을 기울이는 데 필요한 브랜드에 대한 신뢰를 구축할 수 있습니다.
이 기술을 사용하여 마케팅 전략에도 영향을 줄 수 있는 통화 및 피드백을 녹음할 수 있습니다. 기계 학습 AI가 전화 대화를 녹음하는 방법을 배운 후에는 특별히 지시하지 않는 한 자동으로 녹음합니다. 이는 향후 마케팅 활동에 유용한 정보를 많이 수집할 수 있음을 의미합니다.
5. 동료와 의사 소통
고객과의 커뮤니케이션을 강화하는 것이 중요합니다. 그러나 비즈니스 커뮤니케이션이 신속하지 않으면 성공적인 디지털 마케팅 캠페인을 실행할 수 없습니다. 바로 여기에서 머신 러닝이 등장합니다.
예를 들어 기계 학습 AI를 사용하여 회의 중에 메모를 할 수 있으므로 명확한 의사 소통이 훨씬 쉬워집니다. 다시 참고할 수 있는 읽기 쉬운 메모가 있으면 디지털 마케팅 전략을 만드는 것이 더 간단해집니다.
이와 관련하여 기계 학습을 사용할 수 있는 방법의 또 다른 예는 팀이 예비 마케팅 계획을 작성하는 데 도움이 되는 지정된 AI를 갖는 것입니다. AI가 더 많은 계획을 세울수록 각 연속 계획이 더 좋아질 것입니다.
또한 팀은 AI가 분석한 고객 데이터뿐만 아니라 회사의 요구 사항을 기반으로 특별히 작성된 기본 계획에 대해 작업하게 됩니다.
6. SEO를 통해 온라인 도달 범위 높이기
모든 마케팅 캠페인에는 잠재고객이 필요합니다. 잠재 고객이 많을수록 마케팅 캠페인에서 더 많은 잠재 고객이 생성됩니다. 이것이 디지털 마케팅과 관련하여 온라인 도달 범위(및 이에 따른 청중)를 늘리는 것이 중요한 이유입니다.
웹사이트로 트래픽을 유도하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 SEO 성능을 개선하는 것입니다.
SEO(검색 엔진 최적화)는 사람들이 귀하의 웹사이트와 관련된 키워드를 검색할 때 가능한 한 높은 순위를 지정하는 것입니다. 예를 들어, 기업이 SEO 기반 마케팅에 중점을 둔 경우 목표는 사람들이 '엔터프라이즈 검색 마케팅'을 검색할 때 최고의 결과를 얻는 것입니다.
아마도 SEO 성능을 높이는 가장 효과적인 방법은 기계 학습 AI를 사용하는 것입니다. 이는 이러한 AI가 지속적으로 SEO 점수를 높이는 데 도움이 될 수 있기 때문입니다. 이는 경쟁업체가 영원히 귀하에게 우위를 점하려고 노력할 것이기 때문에 중요합니다.
데이터베이스에 추가된 모든 웹페이지에서 학습하는 기계 학습 AI를 사용하면 SEO가 항상 경쟁을 따라잡을 수 있습니다.
디지털 마케팅에서 머신러닝을 사용해야 하는 이유
기계 학습을 창의적으로 사용하는 이 6가지 방법은 빙산의 일각입니다. 특히 디지털 마케팅과 관련하여 작업하면서 자체적으로 개선되는 AI를 위한 수백 가지의 유용한 애플리케이션이 있습니다.
머신 러닝 AI는 SEO 성능을 개선하고 분석을 강화하는 동시에 고객 및 비즈니스의 다른 직원과 연결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
필요한 만큼 다양한 기계 학습 AI를 사용할 수 있습니다. 즉, 익숙하지 않은 리소스에 투자할 필요 없이 많은 기반을 다룰 수 있습니다. 가장 좋은 부분? 머신 러닝 AI를 오래 사용할수록 더 좋아질 것입니다.