기계 학습 및 마케팅 자동화 – ML이 비즈니스를 혁신할 것입니까?

마케팅 자동화는 부인할 수 없는 시간 절약 수단입니다.

어쨌든 자동화할 수 있다면 왜 수동으로 합니까?

그러나 내가 곧 자동화할 필요가 없을 수도 있다고 말하면... 당신의 컴퓨터가 알아서 해줄 것이기 때문입니다.

물론 마케팅 업무를 전혀 하지 않아도 된다는 말은 아닙니다. 그러나 인공 지능 및 기계 학습과 같은 것들이 점점 더 발전함에 따라 직장 생활을 덜 지루하게 만드는 컴퓨터의 기능도 발전하고 있습니다.

진실은 머신 러닝과 마케팅 자동화의 결합이 바로 다음 마케팅 혁명이 될 수 있다는 것입니다.

그러나 세부 사항으로 넘어가기 전에 AI와 머신 러닝이 실제로 무엇인지 살펴보겠습니다.

AI와 머신 러닝이란 무엇인가 — 빠른 개요

살면서 SF 영화를 한 편이라도 본 적이 있다면 인공 지능(AI)이라는 용어에 익숙할 것입니다.

기술적인 측면에서 그것은 지능적인 기계와 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학입니다. 그리고 지능형 기계는 대부분의 사람들이 AI에 대해 생각할 때 상상하는 바로 그 것입니다.

이는 할리우드 블록버스터에서 AI가 묘사되는 방식과 관련이 있습니다.

그러나 인공 지능 기계에 대한 대부분의 은색 화면 묘사는 낙관적이지 않은 것부터 완전한 디스토피아적인 것까지 다양하지만 실제로 AI는 훨씬 더 긍정적인 면을 가지고 있습니다.

AI의 본질적인 이점은? 반복적인 작업을 처리하는 데 도움이 됩니다. 또한 사람의 실수를 줄이고 더 나은(그리고 더 빠른) 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

그러나 AI는 올바른 결정을 내리는 방법을 어떻게 알 수 있습니까?

바로 여기에서 머신 러닝이 등장합니다.

기계 학습은 기계 학습을 돕는 알고리즘을 구축하는 데 중점을 둔 AI의 한 분야입니다.

간단히 말해서, 컴퓨터가 데이터를 사용하여 정확도를 개선하고 인간이 배우는 방식을 모방하도록 돕는 것을 목표로 합니다.

머신 러닝(ML)의 장점은 컴퓨터가 능동적으로 프로그래밍하지 않고도 학습할 수 있다는 점입니다. 즉, 과거 데이터를 사용하여 프로세스를 개선하고, 새로운(더 나은) 데이터를 수집하고, 프로세스를 더욱 개선하고, 더 많은 데이터를 수집할 수 있습니다.

Bill Gates가 머신 러닝을 가장 중요한 혁신 중 하나로 꼽은 데는 이유가 있습니다.

"기계가 학습할 수 있도록 인공 지능의 혁신을 만들어낸다면 마이크로소프트 10달러의 가치가 있습니다."

AI가 이미 마케팅을 포함한 수많은 산업에 혁명을 일으키고 있다는 것도 놀라운 일이 아닙니다.

그렇다면 머신 러닝은 마케팅 자동화에 어떤 이점이 있습니까?

바로 뛰어들자!

머신 러닝과 마케팅 자동화가 함께 작동하는 방식

마케팅 자동화는 그 자체로 강력한 도구입니다.

올바른 전략, 행동 이메일, 리드 스코어링 또는 사용자 세분화를 통해 막대한 비용 절감, 매출 증대, 고객 유지 개선에 도움이 될 수 있습니다.

팀은 자동화된 워크플로 및 규칙 덕분에 가장 복잡한 작업도 자동화하고 다른 비즈니스 활동에 절약된 시간을 보낼 수 있습니다.

기존 마케팅 자동화를 사용하면 모든 설정, 분석 및 수정을 책임지는 사람이 귀하입니다.

바로 여기에서 머신 러닝이 등장합니다.

머신 러닝 알고리즘은 마케팅 자동화에서 수집한 데이터를 사용하여 프로세스를 더욱 최적화합니다.

다음은 일부 기계 학습 알고리즘이 도움이 될 수 있는 몇 가지 예입니다.

예측 리드 스코어링 활용

리드 스코어링은 리드 중 어느 것이 고객으로 전환될 가능성이 가장 높은지 결정하기 위해 리드를 "순위화"하는 프로세스입니다.

수행하는 작업에 대한 점수를 할당하여 "차가운"과 "따뜻한"을 구분할 수 있습니다. 그렇게 하면 해당 리드가 전환할 가능성이 얼마나 되는지 확인하고 가치를 평가할 수 있습니다.

그러면 리드를 더 잘 분류하고 해당 리드가 속한 구매자 여정의 단계에 적합한 다양한 이메일 캠페인을 보낼 수 있습니다.

문제는 기존 리드 스코어링의 경우 전체 스코어링 프레임워크를 직접 개발할 책임이 있다는 것입니다. 결과적으로 잘못된 점수로 인해 일부 리드를 놓칠 위험이 있습니다.

또한 전체 프로세스는 시간이 많이 소요될 수 있으며 설정하고 잊어버릴 일이 아닙니다. 리드 점수를 계산하려면 다음을 수행해야 합니다.

1. 구매자 페르소나 개발
2. 리드 세분화
3. 리드의 온라인 행동 조사
4. 리드의 작업 순위 지정 및 우선 순위 지정
5. 점수 값 설정
6. 워크플로에서 올바른 조건 설정
7. 주기적으로 평가 및 조정

예측 리드 스코어링을 사용하면 알고리즘을 사용하여 과거 데이터를 기반으로 리드를 스코어링하고 검증할 수 있습니다. 여전히 리드 스코어링 시스템을 위한 프레임워크를 구축해야 하지만 시스템을 직접 조정할 필요는 없습니다.

대신 자동화는 예측 모델링을 사용하여 과거 리드를 분석하고 패턴을 찾습니다. 그런 다음 해당 데이터를 사용하여 미래의 행동을 시도하고 예측합니다. 그런 다음 이상적인 고객 프로필을 생성하여 리드를 보다 정확하게 평가하는 데 도움이 됩니다.

예측 리드 스코어링의 장점은 가장 중요한 역할을 수행한다는 것입니다.

마케팅 자동화의 머신 러닝은 또한 놓쳤을 가능성이 가장 높은 패턴을 식별하는 데 도움이 되므로 리드를 훨씬 더 정확하게 점수를 매기고 자격을 부여하는 데 도움이 됩니다.

더 나은 고객 통찰력 확보

훌륭한 마케팅 자동화 결과를 달성하기 위한 핵심 중 하나는 청중을 이해하는 것입니다. 그러나 대부분의 기업은 잠재 고객을 두 그룹 이하로 나누는 전형적인 실수를 범합니다.

• 고객
• 비고객

일부는 한 걸음 더 나아가 "따뜻한" 리드와 "차가운" 리드의 차이점을 이해합니다. 그러나 그때에도 청중은 다음과 같이 보입니다.

• 고객
• 잠재 고객
• 참여하지 않은 청중

위의 내용은 적절한 첫 번째 단계입니다. 결국, 청중을 세분화하는 것은 참여를 개선하고 마케팅 ROI를 치솟는 데 핵심입니다.

하지만 아직 충분하지 않습니다.

물론 올바른 세그먼트를 만드는 것은 어렵습니다.

머신 러닝과 마케팅 자동화의 조합이 도움이 될 수 있는 곳입니다.

알고리즘을 사용하여 청중의 행동을 분석함으로써 ML은 인간의 눈으로 놓치기 쉬운 것들을 볼 수 있습니다.

결과적으로 불필요한 추측을 제거하여 보다 정확한 세그먼트를 구축하는 데 도움이 됩니다. 더 나은 세분화는 더 나은 마케팅 결과와 동일합니다. 이는 목록이 커질수록 더욱 중요해집니다.

결국, 당신이 원하는 마지막 것은 수천 명의 사람들에게 표적이 없는 방송을 보내는 것입니다:

개인화 게임 향상

개인화는 높은 고객 참여와 충성도의 핵심입니다.

그러나 잘못된 개인화 노력은 개인화를 전혀 하지 않는 것보다 훨씬 더 해를 끼칠 수 있습니다. 실제로 소비자의 63%는 개인화 전략이 좋지 않은 브랜드에서 구매를 중단합니다.

개인화를 올바른 방법으로 수행하는 열쇠는 무엇입니까?

고객이 누구인지 뿐만 아니라 고객이 어떻게 행동하는지 이해합니다.

그렇다면 머신 러닝은 개인화를 보다 효율적으로 수행하는 데 어떻게 도움이 될까요?

순차 예측 을 만나보세요.

전통적으로 대부분의 마케팅 자동화 개인화는 사용자의 인구 통계 또는 쇼핑 데이터를 기반으로 합니다.

구매 가능성이 있는 구매자를 찾기 위해 마케팅 담당자는 연령, 성별, 교육 또는 구매 내역을 확인하고 과거 고객과의 공통 특성을 찾습니다. 그런 다음 해당 데이터를 사용하여 사람들이 구매할 가능성이 있다고 생각되는 제품을 추천합니다.

이 접근 방식의 문제는 모든 공통 특성이 미래 구매를 예측하는 데 똑같이 효과적이지 않다는 것입니다.

결국, 우리는 모두 독특한 인간입니다.

그래서 같은 배경을 가지고 있어도 다르게 행동할 수 있습니다. 그리고 순차 예측이 초점을 맞추는 것은 리드의 행동입니다.

요컨대, 순차 예측 기능이 있는 마케팅 자동화 도구는 잠재고객이 제품을 구매하도록 유도하는 일련의 행동을 살펴봅니다.

샘플 시퀀스는 다음과 같을 수 있습니다.

1. 웹사이트 방문
2. 광고 제품을보고 홈페이지를 아래로 스크롤
3. 제품 X 카테고리로 이동
4. 최신 추가 사항 찾아보기
5. 좋아하는 선택 항목이 있는 세 개의 탭 열기
6. 하나하나 꼼꼼히 살펴보세요
7. 하나의 제품을 선택하십시오
8. 제품 카테고리로 다시 스크롤
9. 가격별로 카테고리 정렬
10. 선택한 제품을 유사한 제품과 비교
11. 승자 선택
12. 구매를하다

물론 이것은 샘플 시퀀스일 뿐입니다. 웹사이트 방문자가 수천 명이라면 분석해야 할 시퀀스가 ​​수천 개 있습니다.

이것은 수동으로 수행하는 것이 불가능합니다.

기계 학습은 이러한 시퀀스를 분석하고 구매로 이어지는 패턴을 파악하려고 시도할 수 있습니다. 그런 다음 동일한 순서를 따를 가능성이 가장 높은 구독자를 찾아 잠재적인 고객을 효과적으로 보여줍니다.

더 나은 제품 추천으로 매출 증대

개인화를 계속하면서 머신 러닝이 특히 효과적인 영역 중 하나는 제품 추천입니다.

또한 전자 상거래에 종사하는 경우 개인화 노력에 집중해야 하는 1순위인 경우가 많습니다. 왜요?

아마존과 같은 거인을 생각해 보십시오. 그들의 추천 시스템은 가장 진보되고 효과적인 시스템 중 하나로 널리 알려져 있습니다.

McKinsey & Company의 조사에 따르면 Amazon 매출의 최대 35%가 추천에 기인할 수 있습니다. 수십억 사업에서 3분의 1이 넘는 매출입니다!

Accenture의 또 다른 보고서에 따르면 91%의 소비자가 관련 권장 사항을 인식하고 기억하고 제공하는 브랜드로 쇼핑할 가능성이 더 높습니다.

구매자에게 관심 있는 다른 제품을 구매할 수 있는 기회를 제공하는 것은 전환율을 높이는 확실한 방법입니다.

물론 제품 추천을 시작하기 위해 최신 기계 학습 알고리즘이 필요하지는 않습니다. 그러나 권장 사항이 정확할수록 판매 가능성이 높아집니다.

즉, 머신 러닝은 제품 추천을 자동화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 추천을 더 효과적으로 만들어 전환율을 높일 수 있습니다.

그리고 곧 Netflix의 예에서 볼 수 있듯이 소매 회사만이 자동화된 ML 기반 추천의 이점을 누릴 수 있는 것은 아닙니다.

동적 웹사이트 및 판매 유입경로 만들기

대부분의 마케팅 자동화 도구를 사용하면 웹사이트에서 잠재고객의 행동을 추적할 수 있습니다.

일부 도구를 사용하면 구독자의 행동이나 리드 점수에 따라 특정 웹사이트 요소를 변경하는 규칙을 만들 수 있습니다.

규칙을 만들고 웹 사이트를 편집하는 모든 작업을 수행해야 합니다. 또한 이러한 방식으로 자동화할 수 있는 변경 사항은 일반적으로 상대적으로 미미합니다.

하지만 기계 학습 및 마케팅 자동화를 사용하여 사용자가 보는 웹사이트의 전체 콘텐츠를 실시간으로 개인화할 수 있다면 어떨까요?

머지 않아 머신 러닝을 통해 특정 방문자를 위한 동적 사이트 페이지를 만들 수 있습니다.

다양한 콘텐츠, 메시지, 목소리 톤, 심지어 색상까지 모두 고려하여 가능한 최고의 사용자 경험을 제공하도록 조정하십시오. 물론 전환율을 높이려면.

예를 들어, SaaS 회사는 사용자 세분화 또는 행동을 기반으로 각 판매 유입경로 단계를 조정할 수 있습니다.

이 솔루션의 아름다움?

웹사이트를 방문하는 사람이 많을수록 기계 학습 알고리즘에 더 많은 데이터가 제공됩니다.

이는 결과적으로 이러한 알고리즘이 훨씬 더 나은 콘텐츠를 생성할 수 있도록 하여 웹사이트를 방문자 전환에 더욱 효과적으로 만들 수 있습니다.

더 빠른 A/B 테스트(그리고 더 나은 결과 얻기)

경쟁자는 절대 잠들지 않습니다.

비즈니스를 성장시키려면 마케팅을 계속 개선해야 합니다.

눈에 띄고 청중의 관심을 끌고 더 많은 고객을 고객으로 전환할 수 있는 방법을 찾아야 합니다.

그렇게 하는 열쇠는?

A/B는 마케팅 캠페인을 테스트합니다.

A/B 테스트는 마케팅 활동을 최적화하는 가장 인기 있는 방법입니다. 가장 간단한 것이기도 합니다. 두 개의 다른 광고 소재를 가져와서 서로 테스트하여 주어진 기간 동안의 결과를 비교하기만 하면 됩니다.

물론, 한 변형이 승자라면 다른 변형은 패자여야 합니다. 또는 적어도 우승한 것보다 실적이 좋지 않습니다.

결과적으로 전체 결과는 동일한 시간 동안 실행한다고 가정할 때 테스트의 모든 변형에 대한 평균 결과와 같습니다. 그리고 일반적인 A/B 테스트에는 수천 번의 노출이 필요하다는 점을 고려하면 실적이 저조한 변형에 대한 손실이 빠르게 누적됩니다.

A/B 테스트에서 이 문제를 후회라고 합니다.

그러나 이것이 바로 머신 러닝 기반의 MAB(다중 무장 밴딧) 알고리즘 이 도움이 될 수 있는 부분입니다.

MAB는 무엇입니까?

슬롯 머신에서 지불금을 최대화하기 위해 라스베가스의 카지노에 걸어가는 것을 상상해 보십시오.

두 가지 방법이 있습니다.

먼저 카지노의 모든 슬롯 머신을 테스트하고 데이터를 수집하여 지불금을 최대화하는 슬롯 머신을 찾을 수 있습니다. 이렇게 하면 장기적으로 가장 정확한 데이터를 얻을 수 있지만 비용도 가장 많이 듭니다. 이것이 표준 A/B 테스트가 작동하는 방식입니다.

대안은 처음부터 잠재력을 보이기 시작하는 몇 개의 슬롯 머신에 집중하는 것입니다. 그런 다음 상금을 평가하고 ROI가 가장 좋은 곳에서 투자를 극대화하십시오. 이것은 MAB(Multi-armed bandit) 테스트 중에 발생합니다.

일반적인 A/B 테스트와 달리 MAB의 머신 러닝은 자체적으로 실패한 테스트를 찾아 평가할 수 있습니다. 또한 귀하 또는 귀하의 팀 구성원이 할 수 있는 것보다 훨씬 빠르게 수행합니다.

그런 다음 해당 테스트가 받는 트래픽 양을 줄이기 시작하여 후회(및 손실)를 최소화합니다.

이것은 차례로 테스트에서 더 높은 평균 지불금으로 이어집니다. 또한 단기간에 승자를 더 빨리 찾을 수 있습니다.

유일한 단점은 MAB 테스트가 장기적으로 더 나은 지불금을 제공할 수 있는 기회를 놓칠 수 있다는 것입니다.

그러나 기계 학습 알고리즘이 더 똑똑해지면 테스트 결과를 더 잘 예측할 수 있습니다.

일부 기관에서는 머신 러닝 기반 MAB 테스트를 통해 전환율이 30% 이상 증가했다고 보고합니다.

제품에 대한 보다 효과적인 가격 설정

마지막으로 머신 러닝은 비즈니스에서 보다 유연한 가격 책정 전략을 만들고 구현하는 데 도움이 될 수 있습니다.

동적 가격 책정을 구현하면 시장 수요, 공급 변경 또는 단순히 판매 목표에 더 잘 대응할 수 있습니다.

또한 가격은 고객의 3분의 2에 대한 고객 의사 결정 프로세스에서 여전히 지배적인 요소이기 때문에 가격을 동적으로 설정하면 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

당연히 모든 유형의 비즈니스가 동적 가격 책정의 혜택을 받는 것은 아닙니다. 첫째, 기계 학습과 동적 가격 책정을 활용하려면 기준점과 풍부한 데이터가 필요합니다.

또한 변동하는 가격을 기꺼이 지불할 고객 기반이 있어야 합니다.

제품 또는 서비스의 가격이 정적인 경우 동적으로 변경하면 고객이 꺼질 수 있습니다. 그들은 속았다고 느낄 것입니다. 이는 차례로 브랜드를 손상시키고 고객이 귀하를 덜 신뢰하게 만들 수 있습니다.

물론 동적 가격 책정은 새로운 개념이 아닙니다. 주로 여행(호텔, 항공권) 및 광고(구글 또는 페이스북 광고) 산업에서 이미 얼마 동안 사용되었습니다.

그러나 전자 상거래 경쟁이 증가함에 따라 적어도 일부 산업에서는 가격 관리를 자동화하는 방법을 찾는 것이 전체 마케팅 전략의 핵심 요소가 될 것입니다.

콘텐츠 생성 자동화 시간 절약

2021년에는 OpenAI와 같은 API를 기반으로 하는 AI 기반 콘텐츠 제작 도구가 등장했습니다. OpenAI는 널리 사용되는 GPT-3 기술을 사용하며 자연어 또는 코드를 이해하거나 생성하는 작업이나 프로세스에 적용할 수 있습니다.

GPT-3 자체는 Generative Pre-trained Transformer 3(GPT-3)의 약자이며 기계 학습을 사용하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 자동 회귀 언어 모델입니다. ML 덕분에 전 세계 웹을 검색하고 텍스트 및 기타 콘텐츠를 추출하며 자연어를 스스로 쓰고 말하는 방법을 배웁니다.

Encharge와 같은 마케팅 자동화 플랫폼은 GPT-3 기술을 구현하여 마케터가 AI를 사용하여 영향력 있는 제목과 이메일 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있도록 합니다. 무료 AI 제목 줄 생성기는 주제와 어조에 따라 수십 개의 고유 제목 줄을 흘릴 수 있습니다.

사례 연구: 실제 머신 러닝 및 마케팅 자동화

이제 마케팅 자동화와 머신 러닝을 결합하여 큰 이점을 얻은 두 대기업에 대해 간략히 살펴보겠습니다.

리프트

차량 공유 앱의 팀은 사용자 확보 캠페인의 비용 및 볼륨 효율성을 개선하는 것을 목표로 마케팅 자동화 플랫폼을 구축했습니다.

그들의 아이디어는 자동화 및 기계 학습을 사용하여 일상적인 의사 결정을 자동화하고 효율적으로 확장하며 데이터 기반 학습 시스템을 구축하는 것이었습니다.

그렇게 하면 팀원들이 평범한 작업을 버리고 영향력이 큰 실험과 혁신에 집중할 수 있습니다.

그들이 구축한 플랫폼에는 많은 움직이는 부품이 있었지만 가장 중요한 부품은 다음과 같습니다.

평생 가치(LTV) 예측자

이 구성 요소는 기계 학습을 사용하여 다양한 수집 채널의 효율성을 측정했습니다.

LTV를 예측하고 해당 데이터를 사용하여 해당 채널에 할당해야 하는 올바른 예산을 결정했습니다.

흥미롭게도 새 채널의 LTV를 결정하기 전에 기계 학습 알고리즘을 통해 과거 데이터에서 LTV를 예측할 수 있었습니다.

예산 할당자

두 번째 구성 요소는 LTV 예측과 함께 마케팅 성과 데이터 수집을 담당했습니다.

그런 다음 Thompson Sampling을 사용하여 각 채널에 대한 최적의 비용을 결정했습니다. 데이터가 준비되면 각 캠페인의 할당을 해당 채널 입찰자에게 보냈습니다.

물론 플랫폼에는 그보다 몇 가지 더 많은 부분이 있었습니다. Lyft 마케팅 자동화의 장기적인 성공은 여전히 ​​사람의 피드백에 달려 있습니다.

그러나 팀이 인정하는 것처럼 입찰가를 업데이트하거나 수동으로 예산을 할당할 필요 없이 마케팅 담당자는 새로운 광고 형식, 메시지를 작성하거나 장기 목표를 위한 가설을 세우는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있었습니다.

그리고 이것들은 현재로서는 마케팅 자동화나 기계 학습이 우리를 위해 할 수 없는 모든 것입니다.

넷플릭스

마케팅 자동화 전략의 가치는 얼마입니까?

그리고 머신 러닝을 통합하면 얼마나 많은 이점을 얻을 수 있다고 생각하십니까?

결과적으로 Netflix는 기계 학습 마케팅 자동화 엔진이 이를 절약할 것으로 추정합니다...

10억 달러. 미친년마다!

그리고 가장 좋은 점은 마케팅 자동화 전략의 한 요소인 Netflix Recommendation Engine이 모든 비용을 절약할 수 있다는 것입니다.

무엇이 그렇게 강력합니까?

Netflix에서 스트리밍되는 콘텐츠의 80%가 추천 시스템에 따라 선택되는 것으로 밝혀졌습니다.

그들의 추천 시스템이 그렇게 효과적인 이유는 무엇입니까?

기술적인 세부 사항으로 당신을 지루하게 만들고 싶지는 않지만 시스템의 주요 아이디어는 청중이 보고 싶어할 만한 가장 적합한 타이틀을 청중에게 제공하는 것입니다.

좋은 생각 같군요, 그렇죠?

생각해보면 모든 추천 시스템이 해야 하는 일입니다!

그렇다면 10억 달러의 구성 요소는 어디에 있습니까?

Netflix의 경우 모든 것이 예술 작품으로 귀결됩니다. 알다시피, 회사는 사용자가 보고 싶어할 만한 최고의 제목을 생각해 내는 데 그치지 않습니다. 그들의 알고리즘은 쇼 히스토리를 분석하고 쇼에서 사용자가 관심을 가질 만한 최고의 사진을 찾아냅니다.

Good Will Hunting과 같은 영화를 생각해 보십시오. 클래식하죠? 예를 들어, 사용자가 로맨틱 영화를 보는 경우 Matt Damon과 Minnie Driver가 포함된 추천 이미지가 표시됩니다.

반면 코미디 팬이라면 로빈 윌리엄스를 보게 될 것입니다.

특정 배우의 팬도 마찬가지입니다. 펄프 픽션을 보자. Uma Thurman의 팬들은 영화의 주요 여성 스타를 중심으로 한 펄프 픽션 삽화를 보게 될 것입니다.

동시에 알고리즘이 사용자가 John Travolta의 팬임을 알게 되면 대신 그를 등장시키는 아트워크를 보게 됩니다.

흥미롭게도, 회사는 A/B 테스트에서 후회를 피하기 위해 테스트가 실행되는 동안 알고리즘이 최적의 아트워크를 알아내는 데 작동하는 MAB 접근 방식을 사용하는 것을 인정합니다.

결국 1억 8천만 명 이상의 사용자에 대해 유사한 테스트를 실행해야 합니다. 그리고 모두 다른 선호도를 가지고 있다는 점을 고려하면 수백만 가지의 다양한 테스트를 실행해야 합니다!

물론 모든 것이 자동화되어 있다고 말할 수도 있습니다. 그래도 누군가는 알고리즘을 개발하고 계속 연마해야 합니다. 이것은 우리 기사의 다음 요점으로 우리를 데려갑니다.

마케팅 자동화의 자동화는 어느 정도입니까?

마케팅 자동화가 팀의 작업에서 많은 부분을 차지하지만(그리고 엄청난 이점을 제공함), 들리는 것만큼 손이 많이 가는 것은 아닙니다. 세 가지 주요 문제는 다음과 같습니다.

1. 여전히 모든 것을 설정해야 합니다.
2. 귀하(또는 귀하의 팀의 누군가)는 최상의 결과를 위해 설정을 검토하고 조정할 책임이 있습니다.
3. 마케팅 자동화에서 기계 학습 알고리즘을 사용하더라도 학습 프로세스를 감독해야 합니다.

첫 번째 문제는 실제로 마케팅 자동화가 귀하 또는 귀하의 팀의 누군가가 지시한 내용만 자동화할 수 있음을 의미합니다.

이것은 효율성이 설정만큼만 좋다는 것을 의미합니다. 올바른 마케팅 자동화 전략을 수립하지 못하면 최고의 도구도 비즈니스를 발전시키는 데 도움이 되지 않습니다.

그런 다음 설정이 매우 간단하지 않으면 처음에 모든 것이 제대로 작동하지 않을 것입니다. 그리고 그렇게 하는 경우에도 거의 항상 개선의 여지가 있습니다.

예를 들어 이메일 마케팅 자동화에 대해 생각해 보십시오. 작동하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 이메일 수신 동의
• 리드 자석
• 이메일 시퀀스
• 자동화 워크플로

위의 작업만으로도 많은 작업이 수행됩니다.

또한 자동화할수록 더 많은 테스트를 수행할 수 있습니다. 이는 워크로드에 더 많은 작업을 추가합니다.

위의 예에서 여러 변형을 사용하여 각 요소를 여러 번 테스트할 수 있습니다. 다양한 옵트인, CTA, 버튼, 리드 마그넷, 이메일… 그리고 모든 항목을 테스트할 때 모든 테스트 데이터를 검토해야 합니다. 광고 소재를 변경하거나 워크플로를 수정하거나 리드 점수 벤치마크를 조정합니다. 그러나 그것이 우리가 #3에 도달하는 곳입니다.

올바른 알고리즘을 사용하면 자동화가 과거 데이터에서 학습할 수 있습니다. 우리는 이미 예측 알고리즘 또는 자체 조정 MAB 테스트에 대해 언급했으며, 이는 #2에서 수행해야 하는 일부 작업을 자동화할 수 있습니다.

물론 광고 소재를 변경할 수는 없습니다. 그러나 앞서 언급했듯이 특정 마케팅 자동화 솔루션은 워크플로를 자체 조정할 수 있습니다. 단순한 자동화의 경우 머신 러닝은 이미 거의 모든 것을 자동화할 수 있습니다!

그 대표적인 예가 챗봇입니다. 초기 설정을 생성해야 하지만 일부 챗봇은 이미 과거 인간과의 대화를 기반으로 전체 시퀀스를 학습하고 구축할 수 있습니다. 이를 통해 청중에게 제공하는 경험을 자체 조정하고 개선할 수 있습니다. 생각해 보면 이 (비교적 새로운) 도구 시장이 2025년까지 13억 달러에 이를 것으로 추정되는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

물론 머신 러닝 알고리즘도 감독이 필요합니다. 특히 단순하고 예측 가능한 1-1 대화를 넘어서는 경우에는 더욱 그렇습니다.

예를 들어 Lyft와 Netflix는 모두 AI 기반 마케팅 자동화로 큰 성공을 거두었지만 어느 자동화도 완전히 자동화되지 않았습니다.

Lyft의 경우 플랫폼 구축 및 관리 외에도 설정에는 여전히 사람의 피드백이 필요했습니다. 그것이 없으면 회사는 소위 쓰레기 입력, 쓰레기 배출 문제를 위험에 빠뜨렸습니다. 모델 교육에 사용된 데이터의 품질이 좋지 않은 경우 자동화에서 제공하는 결과가 비즈니스에 도움이 되지 않을 것입니다.

이는 컴퓨터가 이전보다 더 많은 마케팅을 자동화할 수 있다고 해도 마케팅 자동화를 손쉬운 작업으로 취급할 수 없다는 것을 의미합니다. 적어도 놀라운 마케팅 결과를 얻으려면 그렇지 않습니다.

그러나 기계 학습 및 마케팅 자동화에 대해 한 가지 확신하는 것이 있다면 여기에 투입한 작업이 10배 이상의 성과를 낼 수 있다는 것입니다. 그리고 곧 보게 되겠지만 점점 더 많은 기업들이 결혼이 얼마나 강력한지 알고 있습니다.

머신 러닝은 마케팅 자동화의 미래입니까?

머신 러닝이 할 수 있는 모든 것을 생각해보면 위의 질문에 대한 합리적인 대답은 단호하게 "그렇다!"라는 것이 분명해 보입니다.

그러나 나는 동의하지 않을 수 없다. 하지만 머신 러닝이 마케팅 자동화의 미래가 아니라고 믿기 때문은 아닙니다.

오히려 ML은 이미 마케팅 자동화의 떼려야 뗄 수 없는 부분이라고 생각합니다. '군비경쟁'은 이미 시작됐다.

기업은 수집한 데이터의 가치를 알고 있으며 알고리즘을 사용하여 마케팅 자동화 소프트웨어가 해당 데이터에서 학습하도록 할 수 있음을 알고 있습니다.

Martech.org의 설문 조사에 따르면 마케팅 자동화 및 이메일 배포 도구는 2020년 기업에서 대체한 마케팅 도구 목록을 주도했습니다.

주된 이유? 절반 이상의 기업이 더 나은 기능을 주요 이유로 선택하고 다른 공급자를 찾기로 결정했습니다. 이는 불과 2년 전보다 19% 포인트 높은 것입니다!

시장은 기회를 보고 신속하게 대응합니다. MarTech 5000 보고서에 따르면 데이터는 25.5%라는 놀라운 속도로 가장 빠르게 성장하는 SaaS 솔루션 범주입니다.

물론 마케팅 자동화의 머신 러닝은 아직 초기 단계입니다. 몇 년 후 풍경이 어떤 모습일지 완전히 예측하기는 어렵습니다. 그리고 모든 기술과 마찬가지로 사용자가 알아야 할 특정 위험과 제한 사항이 있습니다.

마케팅 자동화 데이터 학습 위험 및 과제

머신 러닝은 데이터에 관한 것입니다. 수집하는 데이터가 많을수록 ML 기반 마케팅 자동화의 효율성이 높아집니다.

결과적으로 많은 위험이 어떤 면에서는 수집한 데이터와 관련이 있습니다. 가장 일반적인 것은 다음과 같습니다.

• 품질이 낮은 데이터를 수집합니다. 우리는 이미 이 주제를 다루었습니다. 수집한 데이터가 청중을 잘 나타내지 못한다면 실제로 기계 학습 알고리즘을 훈련하는 데 사용할 수 없습니다.
• 규정 변경. 귀하가 활동하는 시장에 따라 데이터로 할 수 있는 것과 할 수 없는 것이 서로 다른 법률이 적용됩니다. 허용되는 항목(및 허용되지 않는 항목)을 이해해야 합니다.
• 규정을 준수하지 않는 제3자 제공업체에 데이터 처리를 위임합니다. 데이터는 귀하와 귀하와 데이터를 공유하는 사람들(귀하의 청중) 모두에게 매우 중요합니다. 고객 데이터를 처리하기 위한 도구를 선택할 때는 항상 데이터 개인정보 보호 및 처리 규정을 준수하는 고품질 마케팅 자동화 제공업체를 선택하십시오.

다른 위험은 기계 학습 및 기계 자동화를 비즈니스에 통합하는 것에 대한 생각과 관련이 있습니다.

• 전략 부족. 조직에서 기계 학습 및 자동화를 활용하려는 이유(및 방법)를 모른다면 성공할 가능성이 낮습니다.
• 기계 학습이 모든 작업을 수행할 것으로 기대합니다. 앞서 논의한 바와 같이 머신 러닝은 당신을 위해 가장 많은 일을 할 수 있습니다. 그러나 여전히 알고리즘을 감독할 사람이 필요합니다.
• 알고리즘을 오류가 없는 것으로 취급합니다. 자가 학습 알고리즘은 훌륭한 것입니다. 그들은 당신의 시간을 절약하고 당신이 한 번도 발견하지 못한 통찰력을 제공합니다. 그러나 이것이 그들이 실패하거나 잘못된 결과를 제공할 수 없다는 것을 의미하지는 않습니다.

마지막이지만 경우에 따라 가장 심각한 위험은 청중을 단순한 데이터 조각으로 취급하는 함정에 빠지는 것입니다.

물론, 당신은 마케팅 활동에 대한 높은 ROI를 달성하기를 원합니다. 그러나 청중을 비인간화하지 마십시오.

모든 데이터 조각 뒤에는 사람이 있다는 것을 항상 기억하십시오. 마케팅 전략을 실행할 때 집중하고 싶은 사람은 바로 그 사람입니다.

따라서 기계 학습 및 마케팅 자동화 듀오가 귀하의 비즈니스에 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보는 것을 진심으로 권장하지만 청중이 마땅히 받아야 할 존경심을 잊지 마십시오.

청중의 개인 정보 보호와 관련하여 머신 러닝의 데이터 필요성 사이에서 균형을 잡을 수 있다면 환상적인 비즈니스 결과를 달성하는 것입니다.

결론. 행동할 시간은 지금이다

"주류의 존재"에도 불구하고 인공 지능과 기계 학습을 둘러싼 많은 신화가 있습니다.

일부는 AI와 마케팅 자동화가 인간을 대체할 것이라고 믿습니다. 다른 사람들은 기술이 곧 우리 모두를 죽일 것이라고 두려워합니다.

연구하는 과학자들이 주의를 기울이지 않는다면 그것은 사실일 수 있습니다. 그러나 현재로서는 AI와 머신 러닝이 죽이고 있는 것은 적응하지 못하는 기업뿐입니다.

그러나 AI와 기계 학습 자체에 의해 사라지지 않습니다. 그보다는 고급 마케팅 자동화 솔루션을 비즈니스에 구현하는 사람들이 사용합니다. 여기에는 기계 학습 기반 마케팅 자동화가 포함됩니다.

물론 최고의 마케팅 자동화라고 해도 일상 업무에서 우리를 완전히 대체하는 것은 아닙니다. 그러나 머신 러닝이 데이터를 처리하고 데이터에서 통찰력을 얻는 방식을 크게 개선할 수 있다는 점에는 의심의 여지가 없습니다.

모든 기본 사항이 제자리에 있는 한 말입니다.

첫 번째 단계?

마케팅 자동화 및 Encharge와 같은 도구가 비즈니스에 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오. 귀하의 요구 사항에 맞는 전략을 선택하도록 도와드리겠습니다.전문가와 빠른 통화를 예약하고 귀하의 비즈니스에 대해 이야기해 봅시다.