AI가 마케팅 자동화 플랫폼에 빠르게 주입되는 모습 살펴보기

이것은 AI가 마케팅 자동화 플랫폼에 주입되는 4부작 시리즈 중 1부입니다.

제너레이티브 AI의 급속한 채택으로 마테크 전문가의 흥미가 11로 높아졌습니다. 데이터 관리, 캠페인/리드 관리 및 워크플로우/통합과 같은 마케팅 자동화 플랫폼의 핵심 사용에 대한 AI 지원 개선 사항이 Salesforce, HubSpot 및 기타 시장 리더에 의해 소개되고 있습니다. 마케팅 담당자가 매일 처리하는 작업의 혼합을 변경하고 계획된 고객 경험 및 만족도 개선에 영향을 미칩니다.

이 인용문은 AI의 영향 규모를 요약합니다.

“차세대 마케팅 담당자는 현대 소비자가 기대하는 개인화 및 경험을 제공하기 위해 마케팅이 더 스마트해져야 한다는 것을 알고 있습니다. 마케팅 담당자 + 기계가 되어야 합니다.”

– Paul Roetzer 및 Mike Kaput, 마케팅 인공 지능

이 진술은 마케팅 자동화 플랫폼(MAP)을 마테크를 위한 원래의 자연어 처리로 주류 채택하는 데 적용될 수 있습니다. 그들은 10년 전에 오늘날 AI에서 볼 수 있는 것과 유사한 변곡점을 경험했습니다. 마케팅 자동화의 광범위한 채택은 2022년에 10,000개 이상으로 증가하여 2011년에 비해 6,000% 증가한 마테크 애플리케이션의 기하급수적인 성장을 위한 발판을 마련했습니다.

중요한 이유. MAP에 AI를 주입하여 새로운 기능이 나타나 대부분의 조직의 마테크 스택 기반인 CRM과 통합된 핵심 MAP의 영향력을 더욱 확장할 것입니다. 따라서 마테크 리더는 새로운 AI 기능을 통합하도록 수정할 수 있는 사용 사례를 발견하는 데 투자해야 합니다. AI 기반의 검증된 모범 사례는 2023년 이후에도 가치를 창출할 것입니다.

세 가지 핵심 마케팅 자동화 용도에 AI를 적용하는 방법은 다음과 같습니다. 이 세 가지 각각은 내년에 더 심층적인 후속 작업의 초점이 될 것입니다.

우리의 데이터가 회사별 AI 모델을 교육하는 데 사용될 때 데이터 품질은 훨씬 더 중요할 것입니다.  

고객 및 잠재 고객에 대한 기본 데이터는 마케팅을 개인화하기 위한 테이블 지분입니다. 캡처된 데이터의 양과 다양성이 증가함에 따라 고객 참여를 설명하기 위해 드롭다운, 양식 필드 등에서 더 많은 자연어 표준 값을 조정하기 위한 노력이 다시 집중되어야 합니다. AI는 마케팅 담당자가 데이터를 보다 효과적으로 이해, 처리 및 분석할 수 있도록 합니다.

캠페인 및 리드 관리. AI는 기존 워크플로우 내에서 새로운 캠페인 접근 방식을 가능하게 합니다. Generative AI는 콘텐츠 AI 통합 프롬프트 중에서 선택하거나 AI 비서에게 비즈니스 프로세스를 "코드화"하도록 요청하여 이러한 접근 방식을 강화합니다.

워크플로 및 통합. 더 광범위한 작업 및 오케스트레이션에 대해 이전에 가정한 범위 제한이 테스트됩니다. 생성 AI가 코더가 코드를 수정하는 데 도움이 될 수 있다면 개방형 API를 기본 통합 이상으로 확장하는 데 도움이 되는 것은 시간 문제입니다.

기본 플랫폼 통합은 CRM과 마케팅 자동화 플랫폼 간의 필드 매핑 및 워크플로를 위한 원래의 자연어였습니다. IT 팀에 맞춤형 API 구축을 요청하는 대신 자연 언어 소프트웨어 인터페이스를 사용하여 설정할 수 있습니다.

전반적인 AI 추세가 전례 없는 속도로 움직이고 있지만 이러한 핵심 MAP 프로세스에 재투자하면 조직이 이러한 새로운 AI 주입 기능에 빠르게 적응할 수 있도록 준비할 수 있습니다.

데이터 품질에 대한 AI 주입에 대한 이 시리즈의 2부를 다시 확인하십시오.

더 기다릴 수 없습니까? 다음 주 MarTech 컨퍼런스에서 제가 발표한 "New School, Old School: Navigating the Current Marketing Automation Landscape"를 확인하십시오.

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