머신 러닝이 마케팅을 개선할 수 있는 12가지 방법

머신 러닝은 마케터가 데이터에서 통찰력을 추출하고 마케팅 캠페인을 개선하기 위한 실행 가능한 전술을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 마케팅 담당자 가 가장 많이 묻는 두 가지 마케팅 질문 은 "품질 리드를 어디에서 찾을 수 있습니까?"입니다. 및 "캠페인을 어떻게 개선할 수 있습니까?"

AI 기반 마케팅은 행동, 구매 패턴 등 고객에 대한 특정 정보를 기반으로 하기 때문에 마케터가 더 나은 전환율과 매출을 달성하도록 돕습니다.

다양한 알고리즘으로 구동되는 모델은 마케팅의 다양한 측면에 도움이 됩니다. 고객 지원을 개선하고 , 개인화된 콘텐츠를 만들고, 응답을 트리거하고, 훌륭한 사용자 경험을 만드는 데 도움이 됩니다.

머신 러닝이 마케팅을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 여러 가지 방법 중 일부는 다음과 같습니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

머신 러닝은 패턴 인식을 핵심으로 하는 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 이것은 컴퓨터가 데이터를 분석 및 해석 하고 명시적인 프로그래밍 없이 정확한 예측을 제공할 수 있는 능력을 제공합니다.

알고리즘을 훈련하는 데 사용되는 데이터 포인트가 많을수록 더 좋습니다. 이렇게 하면 더 깊은 통찰력을 얻고 점점 더 미묘한 패턴을 발견할 수 있기 때문입니다.

QuanticMind 설문조사 에 따르면 업계 전문가의 거의 100%가 디지털 마케팅의 미래가 머신 러닝 기술과 AI 기반 마케팅 자동화의 영향을 받을 것이라고 믿습니다.

그들 중 많은 사람들은 고객 경험을 향상시키는 것이 머신 러닝이 가장 유익한 영역이 될 것이라고 믿습니다.

1. 챗봇을 통합하여 고객 서비스 개선

현대 웹사이트에서 흔히 볼 수 있는 챗봇은 방문자가 사이트에 도착한 직후 화면 하단 모서리에 나타나 도움을 제공합니다. 챗봇을 사용하면 브랜드가 고객에게 24시간 지원을 제공할 수 있습니다.

이 챗봇은 간단한 고객 질문에 답하고 도움이 되지 않는 경우 적절한 사람에게 추천할 수 있습니다. 방문자와의 상호 작용을 통해 계속 학습하고 데이터를 수집 및 해석하여 보다 정확한 답변을 제공합니다.

Google Assistant용으로 제작된 eBay 챗봇은 고객이 음성 검색을 사용하여 선호하는 제품에 대한 최상의 거래를 찾을 수 있도록 도와주는 전자 상거래 챗봇입니다.

Designer Shoe Warehouse( DSW )는 Facebook Messenger 봇을 쇼핑 도우미로 사용합니다. 고객이 신발을 구매한 후 DSW를 통해 쉽게 패키지를 추적하고 개인화된 배송 정보를 받을 수 있습니다.

봇은 할인이나 쿠폰에 대한 정보를 공유하고 신제품 출시를 알리는 것과 같은 다른 많은 목적으로도 사용될 수 있습니다.

2. 콘텐츠 최적화

콘텐츠 최적화는 자연 검색에서 가시성을 높이는 데 도움이 되는 SEO의 가장 중요한 측면 중 하나입니다. 많은 클릭을 받는 콘텐츠는 검색 엔진에서 더 나은 위치에 기여하고 웹사이트로 더 많은 트래픽을 유도하는 데 도움이 됩니다.

머신 러닝은 이메일 제목, 기사 헤드라인, 이미지 등 어떤 콘텐츠가 가장 실적이 좋은지 밝히는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 1인 이미지가 그룹 이미지보다 더 잘 작동하고 해당 결과의 우선 순위를 지정할 수 있습니다.

관심사, 과거 구매 및 온라인 행동에 대한 방대한 고객 데이터에서 추출한 통찰력은 마케터가 작성하는 이메일에서 제공하는 제품에 이르기까지 여정의 모든 접점에서 독자를 가장 많이 참여시키는 콘텐츠 유형 을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

에세이 작성 서비스 UK 의 전문가에 따르면 , 과거에는 마케터가 잠재고객을 제대로 알지 못한 채 광고 캠페인을 시작했고 공감하지 않는 광고나 판촉 활동에 돈을 낭비했습니다.

머신 러닝은 이러한 낭비를 제거하는 데 도움이 됩니다. 추측을 없애고 마케팅 담당자가 최고의 참여 기회를 제공하는 콘텐츠 유형으로 올바른 청중에게 다가갈 수 있습니다.

3. 신제품 및 서비스 개발

기계 학습 알고리즘은 소비자 요구에 따라 신제품과 서비스를 보다 정확하게 맞춤화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 잠재 고객을 대상으로 전 세계적으로 설문 조사를 수행하고 데이터를 분석하여 제품을 제공하는 것이 가능해집니다.

이를 통해 기업은 새로운 고객 그룹을 수용하기 위해 개발할 수 있는 새로운 기회와 신제품을 식별 할 수 있습니다.

동일한 솔루션은 회사가 다른 시장에 다른 제품 또는 동일한 제품 버전을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 설문 조사에 따르면 미국의 운전자는 4륜 구동을 선호하는 반면 유럽의 운전자는 하이브리드 차량에 대한 수요가 있음을 나타낼 수 있습니다.

이러한 유형의 정보 를 통해 자동차 제조업체는 미국 및 유럽 시장에 적합한 차량을 설계할 수 있습니다.

4. 트렌드 파악

기계 학습은 구조화되지 않은 데이터를 마이닝하고 공개 영역에서 고객이 말하는 내용에 대한 통찰력을 제공 합니다. 소셜 잡담을 해독하여 고객 선호도와 직접 관련된 새로운 제품 또는 콘텐츠 아이디어를 고무할 수 있습니다.

이에 대한 예는 Ben & Jerry's가 사람들이 공개 도메인에서 아침 식사로 아이스크림에 대해 이야기하고 있다는 사실을 발견하고 다양한 아침 식사 맛 아이스크림을 출시하기로 결정했을 때입니다.

5. 제품 추천 개인화

머신 러닝이 고객의 쇼핑 경험을 개선할 수 있는 방법은 여러 가지가 있습니다. 구매자의 여정을 안내하고 맞춤형 제품 추천을 할 수 있습니다.

Amazon은 개인화된 제품 추천을 통해 연간 수익의 상당 부분을 창출합니다.

또한 Netflix는 알고리즘을 사용하여 고객 에게 개인화된 영화 추천 을 제공함으로써 수익을 늘립니다. 머신 러닝은 시청자가 이전에 보거나 평가하거나 무시한 내용을 기반으로 시청자가 즐길 가능성이 가장 큰 콘텐츠를 제안하는 데 도움이 됩니다.

기계 학습이 제품 추천을 가속화하고 최적화하는 데 도움이 될 때 상향 판매 및 교차 판매는 참여도를 훨씬 높일 수 있습니다.

마케터는 과거 고객 행동을 분석하고 수요를 예측함으로써 전환 가능성이 더 높은 타겟 제안을 할 수 있습니다.

6. 리드 생성 및 점수 향상

리드는 비즈니스의 생명선이며 머신 러닝은 더 높은 자격을 갖춘 리드를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI를 사용하는 봇은 담당자와 소비자 간의 사이트에서 발생하는 대화를 통해 학습할 수 있습니다.

이 정보를 통해 질문에 답하고, 좋은 리드를 만드는 요인에 대해 더 많이 이해하고, 대규모 방문에서 리드를 생성할 수 있습니다.

리드가 구매할 확률을 알면 많은 리드를 처리해야 하는 마케터에게 도움이 될 수 있습니다. 머신 러닝은 데이터를 사용하여 리드 점수를 매겨 효율성을 높이고 시간을 절약할 수 있습니다.

그러한 리드를 전환하려는 노력에 에너지를 집중하는 것이 훨씬 쉬워집니다. 가장 많이 구매하는 고객의 프로필을 볼 때 마케터는 마케팅하는 동안 염두에 둘 수 있는 공통 특성을 식별할 수 있습니다.

7. 광고 최적화

전통적으로 광고는 어떤 광고 채널을 선택할지, 얼마만큼의 광고 공간을 구매할 것인지, 언제 광고를 게재할 것인지, 캠페인을 얼마나 오래 지속할 것인지 결정해야 했습니다.

광고는 기업의 주요 비용이며 기계 학습을 사용 하면 실적을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

마케터가 내려야 했던 이전의 결정은 이제 머신 러닝을 통해 알려집니다. 예를 들어 Facebook Lookalike Audience 를 사용하면 마케팅 담당자가 기존 고객과 유사한 속성을 가진 잠재 고객을 찾고 타겟팅하는 데 도움이 됩니다.

스마트 자동 입찰은 머신 러닝을 사용하여 PPC 캠페인을 보다 효과적으로 만드는 전략입니다. 머신 러닝과 문맥 신호를 결합하여 입찰가를 최적화합니다. 수십억 개의 데이터 포인트는 잠재 고객이 전환할 가능성을 추정하는 데 사용됩니다.

8. 마케팅 자동화

자동화는 마케팅을 다음 단계로 끌어 올립니다. 머신 러닝은 수치를 분석하고 과거 결과로부터 학습 하며 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

고객 세분화, 추천, 콘텐츠 개인화 및 고객 서비스와 같은 마케팅의 모든 측면에 도움이 됩니다.

이는 마케터의 의사 결정을 단순화하는 데 도움이 되며 계속 학습하면서 계속 개선됩니다. 마케팅 자동화를 사용하여 사용자 경험을 관리하는 브랜드는 훨씬 더 높은 적격 리드 비율을 달성하고 수익 증가를 경험합니다.

머신 러닝 기반 이메일 마케팅은 마케터가 고객을 세분화하고 이메일 캠페인을 고도로 개인화하는 데 도움이 됩니다. 고객 참여를 촉진하도록 설계된 개인화된 이메일 제목과 메시지를 작성할 수 있습니다.

그들은 이전 응답을 사용하여 메시지를 보내는 최적의 시간과 방법을 결정할 수 있습니다. 이메일 마케팅에 분할 테스트를 구축하면 ROI를 계속 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

9. 가격 최적화

동적 가격 책정은 이미 오래전부터 사용되어 왔으며 접대 및 여행 산업에서 자주 사용됩니다. 이러한 산업은 시장 상황과 고객 요구에 따라 유연한 가격 책정을 제공합니다.

점점 더 많은 소매 기업이 필요한 데이터와 이를 분석하는 기계 학습 덕분에 유연한 가격 책정 방식을 채택하고 있습니다.

가격 탄력성은 판매 기간, 고객 세그먼트, 제품 포지셔닝 등과 같은 요소를 고려하여 각 제품에 대해 결정됩니다. 기계 학습 알고리즘은 할인 제안에 응답할 가능성이 높은 고객을 식별하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

10. 고객 이탈 예측

고객 이탈을 예측할 수 있으므로 기업은 고객이 떠나기 전에 고객에게 연락할 수 있습니다. 패턴을 발견 하고 이탈 가능성이 없는 고객을 식별하기 위해 이탈을 하거나 하지 않은 고객의 예를 사용하여 머신 러닝 모델을 훈련하는 것이 가능합니다.

디지털로 성장한 회사인 Urban Airship은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 모바일 고객의 행동을 분석하여 앱 게시자가 충성도가 높은 사용자를 식별하고 이탈 가능성이 가장 높은 사용자를 예측할 수 있도록 지원합니다.

그런 다음 마케터는 고객 참여를 심화하거나 특정 고객 세그먼트를 유지하는 데 더 많은 투자를 하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

11. 올바른 인플루언서 타겟팅

오늘날 점점 더 많은 브랜드가 인플루언서를 사용하고 있습니다. 그들은 맹목적으로 사용하는 것보다 더 잘 알고 있으며 브랜드 가치와 일치하는 것을 원합니다. 이를 통해 더 많은 청중에게 다가가 참여하고 브랜드 신뢰도를 높일 수 있습니다.

기계 학습 도구는 다양한 지표에 대한 소셜 미디어 게시물을 검색하고 청중과 가장 잘 연결할 수 있는 인플루언서를 추천하는 데 도움이 될 수 있습니다.

머신 러닝은 인플루언서를 사용할 때 가장 큰 문제 중 하나인 가짜 팔로어가 있는 인플루언서와 성능을 부풀리는 인플루언서와 싸우는 데 도움이 됩니다.

NLP(자연어 처리) 기계 학습 기반 도구는 인플루언서가 게시한 비디오 콘텐츠를 이해하고 브랜드가 올바른 브랜드 지지자를 선택하는 데 도움이 됩니다. 또한 인플루언서가 브랜드 메시지를 전달하는 방식을 이해하는 데 도움이 됩니다.

Mazda는 IBM Watson을 사용하여 텍사스 오스틴에서 열린 축제에서 새로운 차량 중 하나를 출시할 인플루언서를 선택했습니다. 그들은 차량을 타고 시내를 한 바퀴 돌고 해시 태그 #MazdaSXSW 를 사용하여 경험에 대해 게시했습니다 .

12. 소셜 미디어 관리

머신 러닝은 마케팅 담당자가 데이터의 힘을 사용하여 소셜 미디어 존재를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 브랜드 평판을 관리하기 위해 즉시 응답이 필요한 리뷰나 불만 사항을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

머신 러닝으로 구동되는 소셜 리스닝 도구는 모든 소셜 미디어 플랫폼에서 해시태그, 키워드 및 브랜드 언급을 추적할 수 있습니다.

이 데이터를 분석하여 얻은 통찰력은 브랜드가 잠재고객을 심층적으로 참여시키는 각 플랫폼에 적합한 유형의 콘텐츠를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

머신 러닝은 마케터의 역할을 대체하지 않습니다

훌륭한 마케터는 여전히 그 어느 때보다 중요하며 머신 러닝이 그들의 역할을 대체하지는 않습니다. 기계 학습이 마케팅 활동을 인간화하는 데 도움이 된다는 것은 아이러니합니다. = 가치 없는 콘텐츠에 시간을 낭비하거나 관련성을 무시할 필요가 없습니다.

그들은 여정의 모든 접점에서 효과적으로 고객에게 다가갈 수 있습니다.

어떤 고객이 가장 충성도가 높은지 예측하고 그들에게 집중하는 데 시간을 할애할 수 있습니다. 그들은 또한 너무 늦기 전에 어떤 고객이 이탈할 것인지 예측 하고 개입할 수 있습니다. 그들은 어떤 콘텐츠가 가장 효과적인지 이해하고 최고의 결과를 가져옵니다.

일반 청중에게 다가가 최고를 기대하는 것은 과거의 일입니다. 그들은 이제 어두운 곳에서 촬영하지 않기 때문에 캠페인을 효과적으로 계획하고 최상의 결과를 얻을 수 있도록 고객 데이터에서 충분한 통찰력을 얻었습니다.

마지막 한마디

마케팅의 머신 러닝은 이를 활용하는 새로운 기술의 물결이 마케터의 손에 힘을 실어줌에 따라 게임 체인저가 되고 있습니다. 이를 통해 소비자를 더 잘 이해하고 고객 경험을 향상시킬 수 있는 새로운 시대를 열 수 있습니다.

향후 몇 년 동안 머신 러닝이 브랜드가 고객과 상호 작용하는 방식을 어떻게 바꾸고 고객을 유치, 판매 및 서비스하는 데 있어 보다 진정한 경험을 제공하는지 더욱 분명해질 것입니다.

이는 비즈니스 수익에 큰 영향을 미칠 가능성이 높습니다.

저자 약력

Charlie Svensson은 영국 의 선도적인 대학 에세이 작성 서비스 에서 수석 학술 작가로 일하고 있습니다 . 그는 논문, 에세이, 실험실 보고서 및 교과 과정을 작성하는 데 풍부한 경험을 가지고 있습니다. 그는 현재 미국과 영국에서 공부하는 비영어권 학생들이 더 쉽게 학습할 수 있도록 온라인 과정을 개발하고 있습니다.