인공 지능으로 마케팅 혁신

John Jantsch(00:00): 덕트 테이프 마케팅 팟캐스트의 이 에피소드는 Doone Roisin이 주최하고 HubSpot 팟캐스트 네트워크가 제공하는 여성 스타트업 클럽에서 제공합니다. 새로운 팟캐스트를 찾고 계시다면, 여성 스타트업 클럽이 세계에서 가장 성공적인 여성 창업자, 기업가, 여성 사업가들의 팁, 전술 및 전략을 공유하여 여러분이 행동을 취하고 경력에서 원하는 것을 얻을 수 있도록 영감을 줍니다. 내가 가장 좋아하는 에피소드 중 첫 번째 고용인이 되어야 합니다. 자금 조달 계획은 무엇인가요? Dr. Lisa Cravin이 구두 스포트라이트 구축에 대한 최고의 조언을 공유합니다. 팟캐스트를 듣는 곳이면 어디에서나 여성 창업 동아리에 귀를 기울이십시오.

John Jantsch(00:47): 안녕하세요. 덕트 테이프 마케팅 팟캐스트의 다른 에피소드에 오신 것을 환영합니다. 저는 John Jan과 오늘의 내 손님인 Paul Roetzer입니다. 그는 마케팅 AI 연구소의 설립자이자 CEO이며 PR 2020 HubSpot의 첫 번째 파트너이자 HubSpot 대행사의 설립자이며 이 쇼의 후원자입니다. 많은 분들이 아시다시피 그는 마케팅 성과 청사진의 저자이자 마케팅 대행사 청사진이자 마케팅 AI 컨퍼런스 메이컨의 창시자이기도 합니다. 우리는 AI에 대해 이야기할 것이지만 그는 또한 마케팅, 인공 지능, 비즈니스의 미래를 위한 AI 마케팅의 공동 저자인 새 책을 출간했습니다. 그래서 폴, 다시 오신 것을 환영합니다.

Paul Roetzer(01:27): 존, 다시 뭉쳐서 너무 좋아요. 만나서 반가워요.

John Jantsch (01:30): 그래서 우리는 쇼를 시작하기 전에 웃고 있었습니다. 우리는 AI에 대해 이야기해 왔고 지금은 아마도 5~7년 정도 됐을 것입니다. 하지만 여전히 많은 것이 있다고 생각합니다. 그게 뭐죠, 저게 헐리우드인가요? 그게 공상과학 소설인가요? 누군가가 당신에게 AI가 무엇인지 물었을 때 당신은 어떻습니까? 간단한 답이 있습니까?

Paul Roetzer(01:44): 제가 항상 주는 정의는 기계를 스마트하게 만드는 과학이며 실제로 SaaS에서 나온 것입니다. 구글 딥마인드의 공동 설립자이자 CEO는 누구인가. 그리고 정의의 단순함에 대해 제가 좋아하는 것은 마케팅 담당자로서, 소비자로서 우리가 iPhone과 같은 전화기를 사용하는 하드웨어로 우리가 매일 사용하는 소프트웨어입니다. 그것들을 하는 방법. 따라서 기계는 AI가 있는 소프트웨어 및 하드웨어이며, 그 기계는 인간의 능력으로 언어를 이해하고, 언어를 생성하고, 컴퓨터 비전으로 볼 수 있습니다. 이것이 바로 그들이 하고 있는 일이며 데이터에서 배우고 스스로 더 똑똑해질 수 있습니다. 그래서 우리는 몇 가지 사용 사례, 몇 가지 예에 대해 이야기할 것이라고 확신합니다. 네, 하지만 핵심은 단순한 소프트웨어가 아니라 인간의 규칙 기반 AI를 통해 벤더가 학습 및 진화하는 소프트웨어를 구축할 수 있고 예측 및 권장 사항을 제시하여 마케팅 담당자의 역량을 강화할 수 있다는 것입니다.

John Jantsch(02:44): 디스토피아적 관점으로 시작하겠습니다. 확실히, 어,의, 당신도 알다시피, 당신이 항상 듣게 될 것입니다. 맞죠. 그게 인계되고 있고, 아무 생각도 없고 감정도 없고, 콘텐츠 마케터는, 알다시피, 그래요. 나는 단지 몇 개의 키워드를 넣고 붐, 나는 훌륭한 콘텐츠를 가지고 있습니다. 더 이상 사람을 고용할 필요가 없습니다. 어, 그 관점이 현실과 어디에서 교차합니까?

Paul Roetzer(03:08): AI는 그렇게 똑똑하지 않습니다. 그래서 저는 핵심이 분명히 이 자연적인 것이 있다고 생각합니다. 여러분은 그것이 추상적이라고 생각하고 그것은 단지 공상과학적인 것입니다. 실제로 사용하고 있지 않습니다. 두 번째는 압도적이고 고도로 기술적으로 보일 수 있다는 것입니다. 현실은 오늘날 AI가 그렇게 발전하지 않았다는 것입니다. 무슨 일이 일어나는가는 매우 높은 수준에서 이러한 매우 구체적인 작업을 수행하려고 한다는 것입니다. 그리고 일반적으로 마케팅 담당자인 우리에게 반복적이고 데이터 중심적인 일, 어쨌든 여러 번 하고 싶지 않은 일에 적용됩니다. 응. 그래서 여러분은 일상 생활에서 이러한 것들을 반복적으로 봅니다. 거기에 대해 정의된 프로세스가 있습니다. 그것은 AI가 적용되는 많은 경우에 당신이 하는 일을 보강하고 있습니다. 지능적으로 자동화하는 것은 당신의 일을 빼앗아가지 않습니다. 그것은 작가로서 당신을 대체하지 않습니다. 조수라고 생각하는 것이 가장 쉽습니다. 그리고 그것은 우리가 이 다양한 수준의 지능적 자동화와 같은 책에서 다루고 있으며, 우리는 0에서 완전히 자율적으로 가지 않을 것입니다. 우리는 기계에서 약간의 지원을 얻으려고 노력하고 있습니다.

John Jantsch(04:05): 네. 그리고 어떤 사람들은 실제로 창의적인 작업을 할 수 있는 자유를 줄 수 있다고 생각합니다. 그리고 제 생각에 아마 25년 전 로봇이 등장했을 때의 논쟁은, 오, 이 사람들의 직업은 빼앗겼습니다. 하지만 300만 번이나 그 볼트를 박고 싶습니까? , 앞으로 2주 동안 정말 만족스러운 직업인가요? 오른쪽. 반복되는 내용을 제거한다는 말씀이 많습니다. 그리고 만약 당신이 직업을 갖고 있다고 생각한다면 그것이 반복에 기반을 두고 있다면, 내 말은, 당신은 아마도, 당신은 아마도 대체되는 것을 바라보고 있을 것입니다. 그렇지 않습니까?

Paul Roetzer(04:36): 네. 내 말은, 내가 설명하는 방식은 귀하의 직업이 기본적으로 일주일에 40시간만 하는 랜딩 페이지를 AB 테스트하는 것이라면 그렇습니다. 그러면 귀하를 대신할 것입니다. 그것은 인간이 할 필요가 없을 것입니다. 데이터를 보고 미디어 구매를 위한 잠재고객 타겟팅을 파악하려는 경우 AI가 정말 좋습니다. 패턴을 찾고 행동과 결과를 예측할 수 있는 것과 같이 정말 좋습니다. 그래서 그냥 작업입니다. 하지만 당신의 존재 전체가 반복적인 일을 하고 있다면, 예, 전략, 창의성, 공감과 같은 인간 고유의 특성이 필요한 다른 영역을 찾기 시작하는 것이 좋습니다. 관계 구축과 같은 것은 기계가 하지 않는 일입니다. 정말 그런 것들. 응.

John Jantsch(05:17): 그렇다면 마케터에게 이것이 업무에 미치는 영향에 대해 구체적으로 어떻게 이야기하고 있습니까? 우리, 당신은 거의 거기에 약간 손을 댔습니다. 응. 하지만 실제로 어떻게 되는지, 어, 마케팅에 어떤 영향을 미칠까요?

Paul Roetzer(05:31): 직업이요? 따라서 높은 수준에서 이 지능형 자동화에 대해 이야기합니다. 우리는 3~5년 안에 마케터가 하는 일의 최소 80%가 어느 정도 지능적으로 자동화될 것이라고 가정하고 있습니다. 당신의 소비생활. 그래서 하루 종일 AI에 대해 생각하지 않지만 Netflix를 사용하고 프로그램과 영화를 추천할 때마다 Spotify는 음악을 배우고 프로그램을 예측하고 Google 지도에서 사용자를 B로 라우팅합니다. 가장 빠른 방법으로. Google이나 Siri와 같은 가상 비서와 대화할 때마다 그 모든 것이 AI입니다. 그래서 당신의 삶은 더 편리하고 AI에 의해 개인화됩니다. 광고, 이메일, 커뮤니케이션, SEO 등 비즈니스에서 무슨 일이 일어날지 AI가 소프트웨어에 주입되어 더 똑똑해질 것입니다. 그리고 많은 경우에, 당신은 그것을 눈치채지도 못하고 신경조차 쓰지 않을 것입니다. 응. 그러나 우리는 아직 거기에 있지 않습니다. 그래서 우리가 마케터들에게 말하는 것은 당신이 지금 거기에 도달할 수 있다는 것입니다. 당신이 하는 일을 할 수 있는 더 똑똑한 도구를 찾을 수 있습니다. AI를 구매하는 것이 아닙니다. 더 스마트한 기술을 구매하는 것입니다. 당신은 이미 이 기술을 구입하여 업무를 더 잘하고 더 잘할 수 있는 도구를 찾습니다.

John Jantsch(06:43): 네. 그리고 제 생각에는, 글쎄요, 제가 조금 백업해 드리겠습니다. 제가 질문하려고 했던 요점 중 하나는 AI가 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 오래 우리와 함께 해 왔다고 생각하고 일상 생활에서 우리는 알지 못합니다. 나, 나는 내 마지막 책을, 어, 구글, 어, 문서 어딘가에 2, 3년 전쯤에 썼습니다. 알다시피 그들은 AI를 Google 문서에 실제로 추가하기 시작했습니다. 오, 나는 그것을 말하지 않을 것입니다. 하지만 꽤 좋습니다. 제 말은, 실제로 그렇게 될 것입니다. 순전히 저와 일대일로 배우는 것인지 아니면 그냥 "오, 사람들은 일반적으로 그런 식으로 시작하는 이 단어로 문장을 끝맺는다"라고 말하는 것인지 모르겠습니다. 따라서 실제로 일상적인 사용에 대해 조금 이야기하기 시작했습니다. 그러나 사람들이 AI를 경험하고 있고 아마도 알지 못하는 일상적인 사용의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

Paul Roetzer(07:35): 네. 그래서 우리는 높은 수준에서 범주적으로 이야기합니다. 그리고 제 생각에 이 책의 2장은 언어, 비전, 예측으로 나뉩니다. 그리고 이것은 AI의 다른 응용 프로그램과 같은 상위 범주처럼 이야기합니다. 특히 언어는 모든 마케터에게 관심의 대상이 되겠죠? 그리고 그것은 주로 언어의 이해와 생성에 관한 것입니다. 그래서 Grammarly는 많은 사람들이 매일 사용하는 도구에 내장된 AI의 좋은 예입니다. 음, 줌은 또 다른 것인데, 마치 오디오를 기록하기 위해 outer.ai를 사용하는 것과 같죠? 따라서 Speech to Text, Text, Text to Speech는 비디오든 오디오든 서면이든 관계없이 모든 언어의 또 다른 하나의 세대입니다. copy.ai 및 Jasper 및 hyper write와 같은 모든 트위터와 같이. 이 모든 이름을 듣거나 광고를 보았을 것입니다. 그들이 하는 일은 G PT three라는 도구나 GPT three라는 밑줄 플랫폼을 사용하는 것입니다.

Paul Roetzer(08:27): 그리고 그것이 사용하는 언어 생성기입니다. 이 모든 다른 분야에서 언어를 생성하기 위해 대규모 언어 모델이라고 하는 것입니다. 그래서 여러분은 들어가서 샘플 웹사이트를 제공하고 "알겠습니다. 광고 카피를 작성하거나 이를 기반으로 소셜 미디어 공유를 작성해 주세요."라고 말할 수 있습니다. 그리고 지금 하고 있습니다. 당신은 그것을 잡고 게시를 누르지 않을 것입니다. 그러나 소셜 미디어 전문가, 광고 담당자 또는 블로그 게시물 작성자는 이를 거의 초안으로 사용하고 개선한 다음 게시할 것입니다. 그래서 다시 생각합니다. 글을 쓰는 곳이면 어디에서나 볼 수 있고 계속해서 삶의 일부가 될 것입니다. 그리고 다시, 당신은 다시, 당신의 커뮤니케이션, SEO 여부에 상관없이 규율에 따라 훈련을 받고 반복적인 프로세스, 예측이 이루어지거나 언어가 읽히거나 생성되는 방법을 찾습니다.

John Jantsch(09:13): 전자 상거래 브랜드, 자동화된 마케팅 플랫폼이 있다는 것을 알고 계셨습니까? 이는 100% 귀하의 온라인 비즈니스를 위해 설계되었습니다. 드립이라고 합니다. 그리고 모든 데이터 통찰력, 세분화, 정통한, 이메일 및 SMS 마케팅 도구가 있습니다. 인간적인 수준에서 고객과 연결하고 많은 매출을 올리고 Gusto와 함께 성장해야 합니다. 14일 동안 드립을 사용해 보세요. 신용카드가 필요하지 않으며 이메일을 수입으로 전환하세요. 그리고 SMS는 채널 CHS로 14일 동안 무료로 드립을 시도합니다. go.drip.com/ducttapemarketingpod로 이동하십시오. go.drip.com/ducttape marketingpod입니다.

John Jantsch(09:57): 누군가 당신에게 와서 이렇게 말했습니다. 예, 우리는 에이전시 디지털 에이전시이고 AI에 대해 알고 있지만 고객에게 AI를 제공하기 위해 적극적으로 또는 의도적으로 노력하지 않았습니다. . 여기가 시작점이라고 할 수 있습니다. 다음은 모든 디지털 에이전시가 AI를 제공하거나 적어도 AI를 사용하여 약간의 이점을 제공할 수 있다는 점에서 조사해야 하는 5가지 사항입니다.

Paul Roetzer(10:18): 네. 그래서 우리가 가르치는 두 가지 방법이 있습니다. 파일럿이라고 합니다. AI는 이것에 전념하는 챕터도 있다는 것입니다. 내가 사람들에게 말하는 것은 스프레드시트를 작성하고 모든 활동의 목록을 작성하고 개별적으로 또는 매주 팀으로 수행하는 작업을 작성하는 것입니다. 사용하는 소프트웨어와 해당 소프트웨어의 월 비용. 따라서 기본적으로 각 활동에 대한 비용 구조를 얻은 다음 간단한 평가를 적용하고 이 작업을 지능적으로 자동화하는 것이 얼마나 가치가 있는지 말합니다. 당신이 콘텐츠 전략가이고 한 달에 10시간을 편집 달력에서 무엇을 쓸지 고민하고, 과거 게시물을 보고, 어떤 작업을 예측하고, 무엇을 다시 게시해야 하고, 무엇을 새로 만들어야 하는지를 예측하는 데 보낸다고 가정해 보겠습니다.

Paul Roetzer(10:58): 그렇다면 AI가 내가 이 일을 하는 데 도움을 줄 수 있고 이에 소요되는 시간의 80%를 줄이고 예측을 더 잘할 수 있다면 어떻게 될지 모릅니다. 콘텐츠 전략가인 저에게는 큰 도움이 될 것입니다. 자, 콘텐츠 전략을 위한 AI, Google로 이동하여 이를 수행하는 세 가지 도구를 찾아 해당 도구를 시연하십시오. 그래서 저는 항상 사람들에게 이미 시간을 보내고 있는 곳에서 시작하라고 말합니다. 그곳에서 여러분을 위해 창출할 수 있는 가치에 대한 비즈니스 사례를 만들 수 있습니다. 그리고 당신은 그것이 작동하는지 여부를 정말 빨리 알게 될 것입니다. 결국 AI는 당신의 일을 더 잘하게 만들고 일을 하는 데 드는 비용을 줄이도록 설계되었습니다. 그리고 성능 향상에 있어 그렇게 하지 않는다면 그것은 시간 낭비입니다.

John Jantsch(11:38): 네. 많은 사람들이 이것을 보고 '오, 우리는 새로운 것을 할 수 있고 어쩌면 효율성을 얻을 수 있습니다. 예. 제 말은, 제 말은, 제 말은, 모든 사람들이 더 효율적으로 얻음으로써 결국 엄청난 양의 이익을 창출할 수 있다는 것입니다. 따라서 이러한 도구를 효율성 도구로만 본다면 훌륭한 시작이 될 것입니다.

Paul Roetzer(11:58): 그렇지요 ? 응. 그리고 저는 15명의 새로운 직원 수를 5명으로 줄이려고 노력하는 직업과 회사를 가진 친구가 있다는 것을 알고 있습니다. 응. 그리고 그들은 기본적으로 그냥 보고 있지 않습니다. 그들의 직업은 사람을 해고하는 것이 아닙니다. 그러나 우리가 확장함에 따라 어떻게 더 고용하지 않고 일을 할 수 있습니까? 그래서 그들은 비효율성과 업무 생산성을 살펴보고 인간의 개입이나 최소한의 인간 개입 없이 AI가 최소한 어느 정도 할 수 있는 일을 찾고 있습니다.

John Jantsch(12:25): 이 일을 정말 잘하고 있다고 생각하는 회사는 누구입니까? 내 말은 그것은 아마도 유행보다 앞서 있고, 그리고 그것은 그들 자신의 운영이나 마케팅에 있을 수 있다는 것을 의미합니다.

Paul Roetzer(12:33): 네. 대부분의 대기업은 이에 대해 별로 이야기하지 않습니다. 그러나 소매 전자 상거래 또는 대형 전자 상거래를 볼 때 상위 10개 전자 상거래 회사, 상위 10개 소매업체, 음, CPG 금융 서비스로 이동하십시오. 그것들은 건강 관리입니다. 당신이 찾는 것은 많은 데이터와 개인화를 필요로 하는 회사와 산업입니다. 그리고 그들이 회사의 다른 영역에 걸친 마케팅, 영업 및 서비스 분야가 아니라면 이 일을 5년에서 10년 동안 해왔을 가능성이 아주 높습니다. 하지만 내 말은, Mike와 마찬가지로 내 공동 저자는 지난주 LinkedIn에 AI로 멋진 일을 하고 있는 소매업체 15개 정도를 올렸습니다. 그리고 그것은 명백한 것들이었다. Walmart Starbucks McDonald's는 AI 회사를 사는 것처럼 AI com을 사고, 구매했으며, 날씨 데이터와 그날 주문한 것과 같은 행동 데이터를 기반으로 드라이브 스루 화면을 사용자 정의하기 위해 하나를 샀습니다. 따라서 실제로 보고 있는 것을 조정합니다. 그래서 제 말은, 소매업은 정말 거대했고, 예, 엄청나게 많았습니다.

John Jantsch (13:29): 그래서 그 호박 향신료가 그날 나타나는 것입니다. 뭐?

Paul Roetzer(13:32): 네. 잘 한여름이라면. 예. 그렇지 않으면 겨울에만 나타나기 때문입니다. 하지만 예,

John Jantsch(13:38): 그렇습니다 . 따라서 이를 다시 기업이 아닌 응. 우리 청취자 중 많은 부분이 걸림돌이 된 수준 회사. 이 일을 하면서 힘든 점은 무엇이었습니까?

Paul Roetzer(13:53): 그래서 우리는 업계 현황 조사에서 채택에 장애물이 무엇인가와 같은 드리프트와 함께 그 질문을 했습니다. 70%의 사람들이 가장 멀리 떨어져 있는 1위는 교육과 훈련의 부족이라고 말했습니다. 그들은 정보를 얻기 위해 어디로 가야 할지 몰랐습니다. 그런 다음 40 백분위수에서 인식 부족, 팀 부족과 같은 문제가 발생했습니다. 그렇죠? 재능, 전략 부족, 비전 부족처럼. 내 기본 가정은 대다수의 마케터가 여전히 그것이 무엇인지 모른다는 것입니다. 그래서 그들은 당신에게 그것을 설명할 수 없습니다. 그들은, 만약 당신이 30명 규모의 에이전시에 있고 당신이 이것을 듣고 당신은, 이것은 일종의 멋진 일이라고 가정해 봅시다. 그리고 당신은 CEO 사무실로 걸어가서 "우리가 더 많은 AI를 시작해야 한다고 생각합니다."라고 말할 것입니다. 그리고 CEO는 말하길, 왜 당신이 말하는지 모르겠습니다. 우리가 정말 멋있는 것 같군요. 처럼

John Jantsch(14:32): 다른 사람들도 마찬가지입니다.

Paul Roetzer(14:33): 네. 그들이 정말로 말한다면, 그것에 대한 비즈니스 사례는 무엇입니까? 대부분의 마케터는 기본 정의를 제공할 수 없고 주요 사용 사례를 알지 못하는 것과 같습니다. 그래서 제 생각에는 업계 전반에 걸친 이해 부족이 원인이라고 생각합니다. 채택률을 낮추고 있습니다.

John Jantsch (14:47): 알다시피, 나는 필터 중 하나를 좋아했습니다. 많은 새로운 소셜 미디어 플랫폼이 등장하고 고객들이 우리가 그렇게 해야 할까요? 2007년 즈음에 트위터에 올라오면 알 수 있습니다. 음, 그리고 저는 항상 필터를 사용했습니다. 어, 이것이 기존 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 도움이 될까요? 알다시피, 만약 당신이 그것을 증명한다면, 우리는 그것에 대해 미쳐버릴 것입니다. 하지만 AI를 바라보는 좋은 출발점이라고 생각합니다. 그렇지 않아?

Paul Roetzer(15:15): 네, 의심의 여지가 없습니다. 저, 저는 사실 책에 없는 것을 최근에 출판했는데, 어, 조금 후에 저에게 떠올랐습니다. 에이전시를 16년 동안 팔았습니다. 오른쪽. 그래서 저, 저는 에이전시 세계에 살고 있으며 많은 회사와 협력하고 있습니다. 따라서 SMB는 Fortune 500대 기업에까지 이르게 됩니다. 음, 머지 않은 미래에 세 가지 유형의 조직이 있다고 생각합니다. AI 네이티브가 있습니다. 따라서 그들은 AI 없이는 존재하지 않습니다. 그들은 산업에 속해 있으며 해당 산업을 수행하고 해당 산업에서 제품과 서비스를 수행하는 더 현명한 방법을 찾습니다. 그리고 그들은 첫날부터 AI 회사로 구축하고 AI가 등장합니다. 미래를 내다보고 말하는 오늘날 존재하는 회사는 제품과 서비스, 마케팅 판매를 수행하는 더 똑똑한 방법이 있지만 쓸모없는 것이 있습니다.

Paul Roetzer(15:58): 그리고 그 사이에 아무 것도 없다고 생각합니다. 따라서 AI는 모든 비즈니스의 운영에 매우 중요할 것입니다. 마케팅 영업과 고객 서비스가 서로 얽혀 있어 적응하고 발전할 방법을 찾지 못하면 다른 사람이 더 스마트한 비즈니스 버전을 구축하게 됩니다. 그것은 AI가 없는 것보다 훨씬 더 효율적입니다. 그리고 시간이 지남에 따라 저는 지금으로부터 3년 후라고 말하는 것이 아닙니다. 우리는 모두 끝났습니다. 당신이 진화하지 않는다면 앞으로 10년 동안, 당신이 하는 일에서 더 효율적이 되고 더 나은 결과를 제공할 방법을 찾지 못한다면 당신은 점점 더 관련성이 떨어지게 될 것입니다.

John Jantsch(16:34): 네. 그리고 그 중 일부는 매우 소비자 중심적이기도 합니다. 사람들이 항상 지적하는 것 중 하나는 소비자가 예에 익숙해졌기 때문에 Amazon이 판도를 바꿨다는 것입니다. 그들이 그곳에서 경험하게 된 방식과 다른 모든 사람들은 자신의 게임을 향상시키거나 뒤처져 버려야 했습니다. 소비자 행동의 변화를 어떻게 보고 계십니까? 왜냐하면 그들이 그것을 알든 모르든, 그들은 이런 식으로 서비스를 받고 있습니다.

Paul Roetzer(16:57): 네. 제 생각에는 소비자 제품의 소비자로서 제게 핵심이 있다고 생각하지만 B2B 세계에서도 편리함과 개인화를 기대하게 됩니다. 예를 들어 제가 새로운 소셜 미디어 관리 소프트웨어를 구입하고 있고 5인 회사의 기업가이거나 20인 에이전트가 무엇이든 간에 좋은 기회가 있다고 가정해 보겠습니다. 목요일 오전 10시에 그렇게 하지 않습니다. 아이들이 자고 난 후 금요일 오후 10시에 하는 것이 훨씬 더 좋습니다. 그리고 마침내 나는 그 일을 볼 시간이 있습니다. 그것은 내 비즈니스에 중요하지 않지만 미래에는 중요합니다. 따라서 제가 소셜 미디어 관리 소프트웨어 웹사이트에 있고 월요일과 금요일 9시에서 5시 사이에 전화를 걸고 실제로 내가 찾고 있는 것을 얻거나 이해하는 데 도움이 되는 지능형 채팅이 없는 경우와 같습니다. 아마존에 있든 소셜 미디어 관리 소프트웨어 사이트에 있든 간에 이전에 사이트에 있었던 적이 있고 쇼핑 경험에서 개인화와 편리함을 원하는 것처럼 내 행동과 의도를 예측할 수 있습니다. 그래서 소비자로서 우리는 편리함과 개인화를 기대하게 되며 미래에 AI 없이는 대규모 개인화를 할 수 없다고 생각합니다. 소프트웨어 CEO들이 개인화에 대해 마치 AI처럼 또는 AI 없이도 일어날 수 있는 것처럼 말하는 것을 들은 것처럼. 그럴 수 없어, 우리는 수천 명의 사람들에게 적용되는 인본주의적 글쓰기 규칙만큼 좋지 않습니다.

John Jantsch(18:17): 맞습니다. 맞아, 맞아, 맞아. 오른쪽. 이제 AI와 데이터 간의 관계에 대해 이야기해 보겠습니다. AI 없이 사람들이 개인화하기 시작하는 많은 부분에서 AI와 데이터 간의 관계에 대해 이야기해 보겠습니다. 고객 X가 이 제품을 구매했고 제가 쿠키를 만들 수 있습니다. 그러면 더 관련성 있고 개인적인 경험을 제공하거나 관련 이메일 뉴스레터를 제공할 수 있습니다. 그러나 AI는 어디에서 볼 수 있습니까? 알고 적용해야 합니다. 우리가 이러한 JavaScript를 사용할 수 있고 우리 자신의 데이터를 사용할 수 있다면 AI는 그 시나리오에서 어디에서 작동합니까?

Paul Roetzer(18:55): 네. 따라서 데이터는 AI의 기반입니다. 거의 모든 경우 AI가 행동과 결과에 대한 예측을 하고 있기 때문에 예측 능력을 제공합니다. 그것이 바로 머신러닝입니다. 따라서 주변에 던져진 기계 학습은 AI와 동의어와 같다고 들었습니다. 때로는 AI의 하위 집합이지만 머신 러닝은 예측 및 작업을 개선하기 위해 데이터에서 머신 러닝을 수행하는 것입니다. 데이터가 하는 일은 고객 유지, 고객 성장, 이탈률, 리드 스코어링에 대한 예측 모델을 실제로 구축하여 새로운 고객이 될 가능성이 있는 사람을 예측하는 기능을 제공하는 것입니다. 누가 이메일을 열까? 누가 클릭하겠습니까? 그것은 모든 예측입니다. 그리고 데이터는 그 기초에 있습니다. 이제 중소기업이 될 수 있습니다. 수십만 개의 레코드가 필요하지 않습니다. 왜냐하면 익명화된 데이터의 이점을 활용할 수 있기 때문입니다. 따라서 HubSpot 고객이라면 돈보다 150,000명의 고객이 있습니다. 그들은 목표로 삼은 모든 데이터를 익명화할 수 있습니다. 좋아요, 이것은 집단의 덩어리입니다. 그것은 이 특정 산업 또는 이 특정 규모의 회사에 있습니다. 그리고 그들은 당신의 예측 능력을 향상시키기 위해 해당 데이터를 익명화할 수 있습니다. 나는 그들이 그렇게 하고 있다고 말하는 것이 아니지만 그것이 일어나고 있는 것입니다. MailChimp가 좋은 예입니다. 수억 개의 레코드. 그들은 익명의 모든 데이터를 사용하여 언제 이메일을 보내야 하는지, 누구에게 제목을 보낼지 예측할 수 있습니다. 그런 것을 사용해야 합니다.

John Jantsch(20:07): 네. 그럼, 미래의 직업에 대해 조금 이야기하면서 마치도록 하겠습니다. 만약 당신이 마케팅에 있는 대학생 그룹에게 이야기하고 있고 아마도 질문을 받는다면 어, 당신은 무엇입니까? 내가 그들과 이야기할 때 나는 당신이 배운 모든 것을 잊어버리십시오. 이것이 실제로 집중해야 하는 것입니다. 당신이 무엇인지, 어, 이제 막 마케팅에 뛰어든 사람들이 어디에 관심을 기울여야 하는지 알려줄 수 있습니까?

Paul Roetzer (20:31): 첫째 , 당신이 말했듯이 우리가 있는 나머지 부분이 가까운 미래에 진화할 것이기 때문에 지금이 직업에 뛰어들기에는 놀라운 시기라고 생각합니다. 응. 따라서 아이디어는 디지털 혁신을 주도하고 조직을 발전시키고 더 스마트한 마케팅을 수행하여 시간과 비용을 절약하고 더 나은 결과를 산출합니다. 많은 경영진이 이 내용을 이해하지 못하고 이해하지 못하고 배우기가 정말 어려울 것이라고 생각하기 때문에 약간 겁을 먹기도 합니다. 그래서 그들은 그것을 배우는 것을 피하고 계속 미루고 있습니다. 응. 그래서 저는 주도적으로 가서 배우는 사람들이 여러분처럼 AI와 머신 러닝을 팔려고 하지 않고 인턴으로 CMO 사무실에 들어가서 이렇게 말하면, 우리는 약간의 기계 학습을 합니다.

Paul Roetzer(21:17): 한 달에 100시간의 생산성을 줄이고 사무실을 나갈 수도 있습니다. 나처럼 . 하지만 여러분이 들어가서 "이봐, 들어봐, 나는 우리의 이메일 마케팅 활동을 분석했고 우리는 지난 달에 이 다섯 가지를 하는 데 100시간을 보냈습니다. 시간을 50% 단축하고 실제로 지금보다 2배 더 많은 품질의 작업을 생산할 수 있는 방법이 있다고 생각합니다. 오, 그것에 대해 얘기해 주세요. 저게 뭐에요? 괜찮아. 제가 테스트한 두 가지 도구가 있습니다. AI라고 말할 필요도 없습니다. 응. 응. 하지만 더 똑똑한 도구를 찾아 작업을 수행하고 효율성을 높일 수 있는 기회를 식별하면 수행할 수 있는 작업이 무엇인지 이해하게 됩니다.

John Jantsch(21:51): 좋습니다. 나는 거짓말했다. 난 아직 끝나지 않을거야. 어딘지 말해줘 말해줘, 어디에서 말해줘, 무슨 말을 할 필요가 있니? 글쎄, 여기에 AI 도구를 찾기 위해 내가 가장 좋아하는 장소가 있거나 여기에 내가 좋아하는 몇 가지 AI 도구가 있습니다. 당신은 그것에 대답하고 싶습니다.

Paul Roetzer(22:03): 그래서 책에서 중간에 AI 챕터를 시범 운영하는 10개의 챕터가 있고 커뮤니케이션용 AI를 광고하는 AI입니다. 각 챕터는 동일한 패턴을 따릅니다. 해당 카테고리의 마케팅 기회를 설명합니다. 기술로 이동한 다음 샘플 사용 사례로 이동하거나 그 반대의 경우 사용 사례 및 기술로 이동합니다. 따라서 마케팅 AI 연구소 블로그의 좋은 출발점인 책에 약 70개의 다양한 공급업체가 소개되어 있습니다. 우리는 정기적으로 다양한 범주와 다양한 분야에 걸쳐 공급업체 목록을 게시했습니다. 지난주에 AI co나 카피라이팅을 위해 36가지 도구를 만든 것처럼 말이죠. 예, 우리는 뉴스레터를 팔로우하거나 책 한 권을 가져갑니다.

John Jantsch (22:39): 그리고 재미있는 점은 책의 사본이 모든 사람과 마찬가지로 다르다는 것입니다. 오른쪽.

Paul Roetzer(22:44): 굉장할 겁니다.

존 얀츠(22:46):

Paul Roetzer(22:47): 책을 만들기 위해 AI로 많은 작업을 시도했지만 모든 사람을 위한 개인화된 사본입니다. 출판사가 저를 가만두지 않았을 것 같아요.

John Jantsch(22:56): 그렇습니다 . 아니, 아니, 힘든 일이야. 그래서, 어, 아마도 미래에 와야 할 산업에 대해 말하자면, 죄송합니다. 죄송합니다. 나는 당신의 게시자를 선택하지 않습니다.

Paul Roetzer(23:04): 하지만 제 출판사는 매우 개방적입니다. 나는 그들이 생각하는 것을 실제로 사랑합니다. 우리는 잠재적으로 합성 음성으로 멋진 일을 하고 있습니다. 우리는 실제로

John Jantsch(23:11): 몇 가지 일을 하십시오. 오 멋지다. 대박. 우리는 사람들에게 말할 것입니다. 당신은 몇 가지를 언급했지만, 당신과 연결될 수 있는 사람들을 초대하고 싶다면 분명히 책은 어디에서나 볼 수 있을 것입니다.

Paul Roetzer(23:20): 네. 그래서 마케팅, 나는 Institute.com. 거기에서 책 사이트로 이동할 수 있습니다. 몇 가지 무료 다운로드가 있을 것입니다. 실제로 AI 통합 문서를 쌓아서 무엇부터 시작해야 하는지 알아내는 방법에 대해 이야기한 것입니다. 그것은 책의 일부로 무료 다운로드가 될 것입니다. 그래서 당신은 거기에 가서 실제로 그 스프레드시트를 얻을 수 있습니다. 그리고 AI 벤더에게 물어볼 샘플 질문이 30개 정도 있는 가이드가 있습니다. 그래서 당신이 그들을 평가하는 데 도움이 되도록 그것은 일종의 멋진 가이드입니다. 따라서 둘 다 거기에서 사용할 수 있습니다. 예, Marketing Institute.com이 최고이며 저는 LinkedIn과 Twitter를 정말 잘합니다. 저에게 개인적으로 연락하고 싶으시다면, 저는 두 플랫폼 모두에 대해 정말 반응이 좋습니다. 저는 Instagram TikTok이나 Facebook 사용자가 아닙니다. 그리고 내가 다른 것을 놓치고 있다면, 나는 그 중 하나를 너무 많이하지 않습니다.

존 얀츠(23:56): 집중해야 합니다. 오른쪽. 대박. 폴, 그것은 당신을 따라 잡았습니다. 덕트 테이프 마케팅 팟캐스트에 들러 주셔서 감사합니다. 바라건대 당신을 볼 수 있기를 바랍니다. 어, 곧 이런 날 중 하나입니다.

Paul Roetzer(24:05): 길 위에서. 정말 고마워요, 존.

John Jantsch (24:06): 이봐, 그리고 마지막으로 한 가지 더, 당신이 가기 전에 내가 전술보다 마케팅 전략 전략에 대해 어떻게 말하는지 알아? 글쎄, 때로는 마케팅 전략을 수립하는 것과 관련하여 수행해야 할 작업이 무엇인지 이해하기 어려울 수 있습니다. So we create a free tool for you. It's called the marketing strategy assessment. You can find it @ marketingassessment.co not.com.co check out our free marketing assessment and learn where you are with your strategy today. That's just marketingassessment.co I'd love to chat with you about the results that you get.