디지털 마케팅에서 AI를 사용하는 방법

디지털 마케팅 분야는 끊임없이 진화하고 변화하고 있습니다. 우리는 몇 년 전에 사용된 기술이 이미 구식이 되었음을 알 수 있습니다. 작업을 보다 실용적이고 민첩하며 효율적으로 만들기 위해서는 새롭고 효과적인 도구와 리소스를 찾는 것이 중요합니다. 따라서 디지털 마케팅의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 디지털 마케팅을 혁신하고 개선할 최신 트렌드와 기술을 아는 것이 중요합니다. 오른쪽? 인공 지능은 최근 몇 년 동안 현재의 마케팅 패러다임에 혁명을 일으키고 있습니다. 그리고 많은 기업들이 인공 지능의 적용 덕분에 디지털 마케팅 캠페인을 혁신하고 있습니다. 그러나 디지털 마케팅에서 AI를 사용하여 비즈니스를 위한 적절한 캠페인을 만들려면 어떻게 해야 할까요?

이 기사에서 우리는 디지털 마케팅의 AI와 그 몇 가지 예에 대해 조금 더 깊이 집중하고자 합니다.

AI란?

모두가 알고 있듯이 AI는 컴퓨터 과학의 한 분야인 인공 지능의 약자입니다. 추론하고 결정을 내리고 문제를 해결하는 인간의 능력을 시뮬레이션하는 장치의 생성을 제안합니다. 그 기반은 데이터와 직접적인 관련이 있습니다. 즉, 화려한 빅 데이터로 작동합니다. 따라서 AI는 데이터를 수집하고 정보를 분석하며 컴퓨팅 관점에서 순수한 논리적 추론으로 최상의 솔루션을 정의합니다.

디지털 마케팅은 IA의 순간에 다가오고 있습니다. 이제 인공 지능 디지털 마케팅 캠페인을 자동화하고 확장하는 기술이 존재하며 개발이 가속화되고 있습니다.

디지털 마케팅의 AI – 예

몇 년 전만 해도 마케터들은 디지털 마케팅 계획에 인공 지능을 구현하는 것에 대해 확신하지 못했습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 마케터들 사이에서 상당한 신뢰를 얻었습니다.

AI는 순전히 논리적인 관점에서 문제를 다루기 때문에 결과에 관한 모호성을 줄입니다. 그리고 우리가 알고 있듯이 많은 회사들이 상당한 이익을 얻었습니다. 인공 지능이 제공하는 큰 이점 중 하나는 효율적이고 확장 가능한 작업 자동화입니다. 여기에서는 디지털 마케팅 분야에서 AI의 몇 가지 예를 제공합니다.

1. 상품/콘텐츠 추천

McKinsey Company의 연구에 따르면 소비자가 Amazon에서 구매하는 것의 35%와 Netflix에서 시청하는 것의 75%가 디지털 마케팅에서 AI의 이러한 전략을 통한 제품 추천에서 비롯됩니다. 콘텐츠 개인화는 사용자의 참여도를 높이는 데 적합합니다. 정확히는 개인화는 관련 고객에게 첫 번째 관련성 있고 개인화된 제품을 제공하는 것을 의미합니다. Amazon, Spotify 및 기타 많은 브랜드는 대화를 늘리기 위해 그렇게 합니다.

이것은 다른 주요 브랜드들이 AI 기반 개인화 추천 버전으로 동일한 방식을 따르도록 영감을 주었습니다. 결과적으로 대상 고객은 그들 앞에 있는 관련 제품만 보게 됩니다.

이것은 최고의 제품이나 추천 콘텐츠를 사용하기 위해 이미 밝은 방에 불을 켜는 것과 같습니다. AI 기반 제품 또는 콘텐츠 추천은 자신이 있는지조차 몰랐던 방의 조명을 켤 수 있습니다.

2. 디지털 마케팅의 AI – 이메일

이메일 마케팅은 인공 지능을 통합하는 이니셔티브 채택을 피할 수 없습니다. 이메일 마케팅의 AI는 자동화되고 개인화된 응답을 통해 사용자에게 더 가까이 다가갈 수 있도록 도와줍니다. 알다시피 인공 지능은 청중을 보다 정확하게 분류할 수 있습니다. 사실, 그것은 사용자를 위한 콘텐츠의 개인화 이전입니다.

AI는 서비스에서 고객의 기록, 활동 및 선호도를 분석하는 훨씬 더 복잡한 알고리즘을 사용합니다. 인공 지능은 데이터와 정보를 수집하여 개인화된 이메일을 만듭니다. 이메일 개인화가 최적이라면 사용자는 당신이 이메일을 알고 있다는 느낌을 받고 구매 욕구를 충족시킬 것입니다.

또한 인공 지능은 사용자에게 연락하기 가장 좋은 순간을 연구합니다. 이를 위해 AI는 사용자의 온라인 활동에 대한 정보를 수집합니다. 따라서 제안을 읽을 가능성이 상당히 높아집니다. 사용자마다 일정이 다르므로 가장 적합한 시간에 연락하는 것이 가장 좋습니다.

이메일 마케팅을 위한 디지털 마케팅에서 AI에 직면했을 때 다양한 도구를 구현할 수 있습니다. 예를 들어 Phrasee 를 사용하여 문제, 이메일 본문 또는 행동 유도 문구 를 생성하여 인간이 디자인한 것보다 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

3. 디지털 마케팅에서 AI로서의 챗봇

점점 더 많은 회사에서 웹사이트에 가상 비서가 있습니다. 기업의 경우 챗봇을 사용하면 고객이 사람의 개입 없이 제품이나 서비스에 대해 가장 자주 묻는 질문을 찾을 수 있습니다.

잠재 고객은 인공 지능을 사용하여 사용자 경험을 개선하는 가상 비서를 통해 가장 인간적인 대화를 나눌 수 있습니다. AI는 알고리즘을 배우고 업데이트하는 기계 학습을 가지고 있습니다. 결과적으로 지속적으로 개선될 것입니다. 따라서 챗봇이 더 많은 상호 작용을 할수록 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

많은 사람들이 자동화되고 경직된 답변을 제공하는 챗봇과의 대화를 즐기지 않습니다. 사용자가 복잡한 질문을 하면 로봇이 좋은 대답을 할 수 없습니다. 하지만 AI를 사용하면 모든 것이 더 간단해집니다. 챗봇은 학습 능력 덕분에 보다 정확한 답변을 학습합니다.

고객의 응답이 즉각적이므로 고객 서비스를 개선하는 데 도움이 되는 도구입니다. 연중무휴 24시간 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 그 결과 많은 양의 쿼리를 동시에 관리하고 높은 수준의 서비스 품질을 유지할 수 있습니다.

4. 디지털 마케팅의 AI – 비디오 마케팅

비디오는 귀중한 자산이라는 것을 거듭거듭 입증했습니다. Cisco는 2021년까지 인터넷 트래픽의 80%가 비디오가 될 것으로 예측합니다. 그리고 마케터의 52% 이상이 비디오가 다른 마케팅 전술보다 더 높은 ROI를 이끌어낼 수 있다고 생각합니다. 인공 지능은 마케터가 이점을 활용할 수 있는 비디오 마케팅으로 많은 일을 해왔습니다.

세계 최대 미디어 서비스 제공업체 중 하나인 Netflix도 AI를 사용하여 구독자에게 동영상 콘텐츠를 제안합니다. 이는 참여도와 비즈니스 전환율을 높이려는 모든 사람과 상당히 관련이 있습니다. 따라서 어떤 유형의 비디오를 만들지 생각해야 합니다. 흥미로운 이야기 또는 회사 연혁? 매력적인 동영상을 만드는 것은 매우 중요합니다.

비디오 마케팅을 위한 비디오 제작 – 쉬운 방법

디자인할 팀이 없으면 힘들고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 그러나 FlexClip 비디오 메이커와 같은 많은 비디오 도구를 사용하면 고통에서 벗어날 수 있습니다. AI로 구동되는 FlexClip을 사용하면 데이터베이스에서 스톡 비디오, 사진 및 좋아하는 음악을 검색할 수 있습니다. 또한 동영상 편집 및 디자인에 대한 지식이 거의 없어도 고품질 동영상을 만들 수 있습니다. 몇 분 만에 온라인 마케팅을 위한 비디오를 쉽고 강력할 뿐만 아니라 유연하게 만들 수 있습니다. 부동산, 마케팅 튜토리얼, 피트니스, 이벤트 기획, 여행 등을 위한 비디오를 만들고 싶다면 상관 없습니다. 비디오 도구는 적절한 테마와 효과로 비디오를 제작하는 데 도움이 될 것입니다. 3단계만 거치면 훌륭한 마케팅 동영상을 만들 수 있습니다.

고화질 동영상을 완성한 후에는 저장하여 YouTube에 업로드할 수 있습니다. 그건 그렇고 유튜브도 인공지능을 다방면으로 활용하고 있다. 예를 들어 YouTube는 올해 1분기에 830만 개의 불쾌감을 주는 동영상을 자동으로 삭제했습니다. YouTube의 투명성 보고서에 따르면 해당 동영상의 76%가 인공 지능 분류기에 의해 발견되었습니다.

디지털 마케팅에 AI를 사용해야 하는 이유

인공 지능을 통해 기계는 과거 경험에서 배우고 새로운 입력에 적응하며 인간과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 그것은 점점 더 대중화되고 있으며 우리의 비즈니스를 그 어느 때보 다 쉽게 향상시킬 것입니다.

디지털 마케팅의 AI – 보다 효율적인 작업

인공 지능은 반복 학습을 자동화하고 정확도를 높입니다. 더 정확하고 더 적은 오류를 위해 작동합니다. 또한 프로세스가 자동이므로 작업 효율성이 향상됩니다.

데이터에 대한 심층 분석

빅 데이터의 도움으로 인공 지능은 귀중한 통찰력을 위해 점점 더 깊이 분석합니다. 몇 년 전만 해도 5개의 은닉 레이어가 있는 사기 탐지 시스템을 구축하는 것은 거의 불가능했습니다. 그러나 놀라운 컴퓨터 성능과 빅 데이터로 바뀌었습니다. 딥 러닝을 훈련하기 위해 많은 데이터를 입력하면 데이터에서 직접 분석하여 정확한 결과를 제공합니다. 간단히 말해서 더 많은 데이터를 입력하면 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.

캠페인을 위한 더 스마트한 알고리즘

과거 데이터에서 왔기 때문에 점진적 학습 알고리즘을 통해 새로운 입력에 적응합니다. 당신은 음성 검색 도우미를 알고 있습니다. 이것은 스마트 측면의 예 중 하나입니다. 의료, 은행, 마케팅 및 기타 많은 산업 분야에서 이미 서비스에 사용하고 있습니다.

디지털 마케팅에서 AI를 사용하는 방법

새로운 기술이 매일 등장하고 더 쉽게 접근할 수 있게 됨에 따라 디지털 마케팅에서 AI를 사용하여 더 나은 솔루션을 만들고 지능적으로 수익을 늘릴 수 있습니다.

1. 마케팅 콘텐츠 제작

콘텐츠 마케팅의 인공 지능은 삶을 더 쉽게 만들고 더 생산적인 일을 남기기 위해 여기에 있습니다. 이 혁명을 시도하고 프로세스를 개선하십시오! 우리는 당신이 그것을 후회하지 않을 것이라고 확신합니다. 사실, 이것은 AI에게 정말 흥미로운 영역입니다.

기계는 정치적 의견 칼럼이나 감상적인 블로그 게시물을 작성할 수 없습니다. 그러나 AI 생성 콘텐츠가 도움이 되고 방문자를 사이트로 끌어들이는 데 도움이 될 수 있는 특정 영역이 있습니다. 특정 기능의 경우 AI 콘텐츠 작성 프로그램은 데이터 세트에서 요소를 선택하고 인간이 만든 것과 같은 기사를 구성할 수 있습니다. 'WordSmith'라는 쓰기 프로그램은 2016년에 15억 개의 콘텐츠를 만들었다고 합니다.

인공 지능 작가는 데이터 중심 콘텐츠를 만드는 데 유용합니다. 분기별 수익 보고서, 스포츠 게임 및 시장 데이터가 그 예입니다. 금융 서비스와 같은 관련 틈새 시장에서 운영하는 경우 AI 생성 콘텐츠는 마케팅 콘텐츠의 유용한 구성 요소가 될 수 있습니다.

모두가 알다시피, 독자와 진정한 대화를 추구하는 창의적으로 제작된 콘텐츠는 좋은 마케팅 콘텐츠에 필수적입니다. 즉, 머신 러닝을 사용하여 데이터를 분석하고, 새로운 아이디어를 만들고, 맞춤형 콘텐츠 전략을 구축할 수 있습니다. 따라서 보다 효율적이고 개인화되고 가치를 창출하는 콘텐츠를 만들 가능성이 더 높을 수 있습니다. 또한 검색 엔진에서 쉽게 찾을 수 있습니다.

2. 데이터 필터링 및 분석 사용

성향 모델링은 다양한 영역에 적용할 수 있습니다. 예를 들어 고객의 전환 가능성을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 즉, 고객이 언제 전환할 것인지 예측하는 데 적용할 수 있습니다. 또한 어떤 고객이 반복 구매를 할 가능성이 가장 높은지 또는 대부분의 방문자가 어떤 제품을 좋아할 것인지 명확하게 합니다.

기억해야 할 주요 사항은 성향 모델을 생성하기 위해 제공되는 데이터가 정확하기 때문에 성향 모델이 좋다는 것입니다. 따라서 데이터에 오류가 있거나 높은 수준의 무작위성이 있으면 정확한 예측을 할 수 없습니다.

DOMO 보고서 6판에 따르면 매일 2500조 바이트 이상의 데이터가 생성되며 앞으로 더 늘어날 것입니다. 따라서 이 데이터를 사용하고 분석하여 고객 경험을 향상하고 제품 또는 서비스를 개인화하고 특정 고객을 대상으로 하는 것은 의미가 있습니다.

그러나 인간의 소비자 패턴을 결정하기 위해 해당 데이터를 통합, 분석 및 마이닝하는 것은 시간이 많이 걸리고 어려운 일입니다. 걱정하지 마세요! 인공 지능 기술을 사용하면 복잡한 조직 작업을 빠르고 쉽게 처리할 수 있습니다. 인공 지능은 데이터를 마이닝하고 분석을 통해 비즈니스 통찰력을 얻습니다. 이것은 브랜드가 신제품을 개발하고 시간이 지남에 따라 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

3. 음성 검색 및 가상 비서 적용

음성 검색은 미래의 SEO 전략을 변경하여 브랜드가 따라가도록 할 것입니다. 음성 검색자는 구매 의도가 높은 유기적 결과를 얻게 됩니다. 가상 비서의 증가를 고려할 때 특히 그렇습니다.

가상 비서는 음성 검색의 대표적인 예 중 하나입니다. 음성 검색은 마케터가 콘텐츠를 사용자의 언어 표현에 더 가깝게 최적화해야 합니다. 따라서 이러한 방식으로 이러한 일반적인 롱테일 키워드는 더 많은 대화식 키워드로 대체됩니다. 사용자가 음성 검색을 사용하여 말하거나 행하는 것에 따라 다릅니다. 음성 검색이 일반적인 검색을 대체함에 따라 음성 검색의 이점을 알고 있는 브랜드는 유기적 트래픽을 상당히 높일 수 있습니다.

오늘날 인공 지능(AI)과 가상 비서는 이미 대화를 나눌 수 있습니다. 뿐만 아니라, 도움을 줄 수 있는 부분을 정확히 이해할 수 있어 각 상호 작용이 향상됩니다. AI를 통해 음성 검색 및 Google 알고리즘 RankBrain과 같은 인터넷 검색 및 검색 엔진 최적화(SEO)의 진화를 목격했습니다. 가상 비서 몇 가지를 살펴보겠습니다.

음성 어시스턴트 – 예

Apple의 가상 비서인 Siri는 2011년에 등장했습니다. 그 이후로 iPhone, iPad 및 기타 iOS 기기 사용자에게 없어서는 안될 필수 기능이었습니다. 2017년 HomePod가 출시되면서 Siri는 스마트 스피커에서도 보조자가 되었습니다.

또 다른 예는 알렉사입니다. Amazon Echo 장치에 주로 존재하는 것으로 알려진 Amazon의 가상 비서입니다. 인공 지능에 의해 구동되는 Alexa는 기계 학습을 사용하여 사용자에 대한 정보를 얻습니다. 또한 Alexa는 점점 개인화되는 것으로 알려져 있습니다.

한 가지 더 뛰어난 예는 Google 어시스턴트입니다. 이름에서 알 수 있듯이 Google의 개인 비서입니다. "Ok Google"이라는 유명한 문구로 활성화할 수 있습니다. 여러 Android 스마트폰 외에도 Google Pixel과 Google Home에 어시스턴트가 있습니다.

Siri, Alexa 및 Google Assistant 외에도 Cortana, Bixby 등과 같은 다른 가상 비서가 더 많습니다.

4. 판매 예측 참여

AI의 가장 큰 이점 중 하나는 고객 행동을 예측하고 판매를 예측하는 기능입니다. AI는 데이터 마이닝, 통계 및 판매 모델링을 결합하여 예측 분석을 사용하여 온라인 비즈니스의 판매를 예측합니다.

인공 지능과 기계 학습의 도움으로 까다로운 예측이 점점 더 정확해지고 디지털 전략의 특정 영역에 집중할 수 있습니다. 이러한 기술을 활용하는 도구 중 하나는 1200개 이상의 FMCG 소매업체 및 CPG 제조업체가 신뢰하는 Symphony RetailAI인 SR Demand ForecastingAI입니다. 이 솔루션은 미국과 유럽의 많은 회사에서 좋은 결과를 얻었습니다.

예를 들어, 미국에서 가장 큰 다국적 소매 회사 중 하나인 Walmart는 최근 운영에서 AI 매출 예측을 사용하여 10~15% 매출이 증가한 10억 달러를 관찰했습니다. 도쿄에 본사를 둔 일본 최고의 전자 상거래 및 온라인 소매 회사인 Rakuten도 AI 애플리케이션을 사용하여 고객 행동을 분석하고 예측합니다. Rakuten은 Rakuten Institute of Technology를 통해 2억 개의 제품을 분석하여 높은 수준의 정확한 매출 예측을 할 수 있었습니다.

판매 예측은 조직의 판매 계획 성공에 매우 중요합니다. 사업 이력(이전 기간의 매출), 산업 전반의 비교 및 ​​시장 동향에 대한 연구를 기반으로 수행됩니다. 이것은 훌륭한 비즈니스 결정으로 이어지며 장단기 성과를 예측합니다.

5. 콘텐츠 큐레이션 사용

AI 콘텐츠 큐레이션을 사용하면 관련성 있고 개인화된 콘텐츠를 통해 사이트 방문자의 참여를 유도할 수 있습니다. 특히 많은 웹사이트에서 "X를 구매하는 고객은 Y도 구매합니다" 섹션에서 이 기법을 사용합니다. 또한 블로그 콘텐츠에 구현하여 사이트 메시지를 보다 광범위하게 사용자 지정할 수도 있습니다.

또한 더 많은 사람들이 서비스를 사용할수록 더 많은 데이터를 기계 학습에 사용할 수 있는 구독 회사를 위한 훌륭한 기술입니다. 따라서 더 나은 콘텐츠는 서비스를 향상시킬 수 있습니다. 앞서 언급한 넷플릭스처럼 말이다. 그것은 당신이 좋아할 멋진 영화를 추천합니다.

인공 지능 큐레이터는 AI에 대해 더 많이 가르칠 수 있는 콘텐츠 모음입니다. 선택한 동영상, 기사, 페이지 및 보고서가 카테고리로 구분되어 가장 관심 있는 자료를 찾을 수 있습니다. 따라서 시작하고 더 깊이 탐구할 수 있는 데이터를 볼 수 있습니다. AI는 사용자가 좋아하는 콘텐츠를 고객의 검색 로그에 가져옴으로써 전환 가능성을 기하급수적으로 높입니다.

마케터는 자체 콘텐츠의 성공을 보장하기 위해 큐레이션 작업을 수행해야 합니다. 콘텐츠 큐레이션은 기사 또는 기타 콘텐츠를 제작하지 않고도 관심 있는 독자와 공유하는 방법입니다. 이것은 많은 정보 중에서 하나를 돋보이게 하는 무기가 될 수 있습니다. 마케터가 콘텐츠 큐레이션의 인공 지능이 고객을 위한 고도로 개인화된 경험을 만드는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 테스트하기에 더할 나위 없이 좋습니다.

6. 광고 최적화 참여

광고와 소비자 사이의 관계는 브랜드가 보다 관련성 있고 정확한 커뮤니케이션을 생성하여 소비자를 더 잘 이해할 수 있게 됨에 따라 점점 더 좁아지고 있습니다. 기술, 데이터 및 창의성을 결합한 인공 지능은 디지털 광고 개발의 원동력이 되고 있으며 모든 비즈니스 전략에서 가치 있는 도구가 되고 있습니다.

많은 디지털 마케터는 클릭당 비용(CPC)과 획득당 비용(CPA) 사이에서 광고 전략을 고수했습니다. 이러한 지표가 불편하기 때문입니다. 그러나 마케터는 인공 지능과 머신 러닝의 도움으로 이러한 메트릭을 쉽게 최적화할 수 있습니다. 그들은 대량의 데이터를 쉽게 분석하여 이전 행동에 대한 사용자의 행동을 인식하고 의식과 무의식 모두에 대한 편견을 완전히 제거한 클라이언트의 비전을 선호할 수 있습니다. 여기에는 홍보해야 하는 이미지 또는 제품, 특정 인구 통계에 대한 광고 문구 등이 포함됩니다.

이러한 전략은 Facebook과 같은 소셜 플랫폼에서 찾을 수 있습니다. 인공 지능 도구를 사용하면 마케터는 일반적으로 팔로잉, 좋아요, 조회수 등의 고객을 분석할 수 있습니다. 마케터는 인공 지능 도구를 사용하여 Facebook에서 캠페인을 설정하고 서비스 또는 제품에 대한 최고의 그룹 잠재고객을 최적화할 수 있습니다. 여기에서 Promo라는 비디오 제작 도구가 Facebook에 이와 같은 광고를 설정하는 것을 볼 수 있습니다.

결론

디지털 마케팅은 온라인에서 비즈니스를 운영하고 생존을 원하는 사람들에게 거의 필수 분야가 되었습니다. 여기에는 브랜딩, 참여, 트래픽 증가, 잠재 고객 유치, 방문자를 잠재 고객으로 전환, 판매 창출 등과 같은 다양한 목표를 지향할 수 있는 광범위한 활동 및 도구가 포함됩니다. 각 목표에 대해 다른 전략을 만들어야 합니다. 이를 위해 다양한 인공 지능 도구를 선택할 수 있습니다.

마케팅에서 점점 더 병합되는 인공 지능 도구 덕분에 지루하고 시간 소모적인 많은 작업을 매일 쉽게 처리할 수 있습니다. 인공 지능이 다양한 산업 및 부문에서 계속 성장함에 따라 마케터는 시간과 자원을 투자하여 모든 전략을 시도하고 마케팅 조직이 현재와 미래 모두에서 지속적인 성공을 거둘 수 있도록 해야 합니다. 이 기사가 디지털 마케팅의 AI에 대해 더 깊이 아는 데 도움이 되었으면 합니다. 아이디어가 있으면 댓글을 환영합니다.