AI를 사용하여 더 나은 참여도를 구축하는 방법

소개

AI는 더 이상 기술 분야의 혁신을 주도하는 도구가 아니라 마케팅과 고객 참여의 강력한 원동력이 되고 있습니다. 기업은 AI를 사용하여 보다 개인화되고 관련성이 높으며 매력적인 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 콘텐츠를 제작할 때 예측 분석 또는 자연어 처리 알고리즘을 사용하고 고객의 구매 결정을 안내하는 챗봇과 함께 인공 지능 시스템을 사용하면 참여에 개인화 및 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.

또한 시간이 지남에 따라 이전 상호 작용을 학습함으로써 이러한 도구는 맞춤형 솔루션을 빠르고 정확하게 제공하는 데 점점 더 효율적이 되어 궁극적으로 조직과 고객 간의 관계를 더욱 공고히 구축하는 데 도움이 됩니다.

1. 마케팅 캠페인의 초개인화

초개인화는 인공지능과 실시간 데이터를 사용하여 각 사용자에게 보다 관련성 높은 콘텐츠, 제품 및 서비스 정보를 제공하는 마케팅 기법입니다.

AI 기반의 초개인화는 개별 고객의 공감을 불러일으키고 참여율을 크게 높일 수 있는 고도로 맞춤화된 마케팅 캠페인을 만드는 데 도움이 됩니다. 마케터와 비즈니스 소유자는 머신 러닝 및 데이터 분석과 같은 핵심 기술을 이해하는 것이 중요합니다.

이메일, 소셜 미디어, 모바일 앱 등 여러 접점에서 브랜드와 고객의 상호 작용 및 경험의 현재 상태를 평가하는 것부터 시작하세요. 개선이 필요한 영역을 파악하면 해당 채널 내에서 AI 기반 솔루션을 구현하기 위한 명확한 방향을 설정하는 데 도움이 됩니다. 다음으로 전환율 및 사용자 참여 지표와 같은 핵심 성과 지표(KPI)와 관련된 구체적인 목표를 정의합니다. 이러한 KPI는 정량화 가능한 데이터 포인트를 통해 측정할 수 있어야 개인화 전략의 성공 여부를 시간이 지남에 따라 추적할 수 있습니다.

공통 관심사나 행동에 따라 오디언스를 세분화하세요. 세분화를 통해 마케팅 팀은 일반적인 매스 마케팅 전략이 아닌 육성 관계 접근 방식 내에서 특정 고객 그룹과 공감할 수 있는 고도로 개인화된 캠페인을 만들 수 있습니다. 또한 콘텐츠 최적화를 위해 개인화된 캠페인 제작 프로세스의 다양한 단계에서 A/B 테스트를 구현하는 것도 고려해 보세요.

광범위한 이메일 발송 또는 기타 디지털 채널 이니셔티브를 시작하기 전에 유사한 세그먼트를 대상으로 다양한 메시징 전략 또는 크리에이티브 실행을 테스트하세요. 이를 통해 고객 참여도를 높여 전환율을 높이고 궁극적으로 비즈니스 매출 성장 기회를 촉진할 수 있습니다.

AI를 사용하여 마케팅 캠페인을 초개인화하는 것은 미래의 방식입니다. 강력한 알고리즘을 사용하면 고객을 개별 수준에서 더 잘 이해하고 참여를 유도할 수 있습니다. 이를 통해 기존의 광고 방식에서 벗어나 참여를 유도할 수 있는 관련성 높은 메시지로 특정 오디언스를 타겟팅하는 창의적인 방법을 사용할 수 있습니다.

2. 콘텐츠 마케팅 노력 개선

콘텐츠 마케팅에서 창의성은 여전히 중요하지만, AI는 SEO를 개선하고 더 관련성 높은 고성능 콘텐츠를 제작하는 데 도움을 줄 수 있습니다. AI는 인터넷에서 방대한 양의 데이터를 스캔하여 관련 키워드, 주제 및 대화를 식별할 수 있습니다. 그런 다음 잠재고객이 관심을 가질 만한 주제에 대해 SEO 친화적인 마케팅 콘텐츠를 제작하고 검색 엔진에서 더 높은 순위를 차지할 수 있습니다.

우선 자연어 처리(NLP) 알고리즘을 활용하여 소셜 미디어 게시물이나 고객 피드백 양식과 같은 다양한 소스의 대량의 텍스트 데이터를 분석하세요. 이를 통해 잠재 고객의 선호도에 대한 귀중한 인사이트를 파악하고 그에 따라 메시지를 맞춤화할 수 있습니다.

(이미지: 응답하라 대중)

서로 다른 플랫폼에 있는 개별 사용자에 대한 콘텐츠 추천의 관련성을 더욱 향상시키기 위해 과거 사용자 상호 작용에 의존하는 협업 필터링 기술을 배포할 수 있습니다. 이러한 방법을 사용하면 사용자의 과거 행동과 유사한 관심사를 보이는 사용자를 결합하여 고도로 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다. 또한 토픽 모델링 접근 방식을 구현하면 기사나 게시물 내의 비정형 정보를 쉽게 분류할 수 있으므로 마케터는 타겟 시장 세그먼트와 관련된 트렌드 토픽에 신속하게 관심을 집중할 수 있습니다.

AI 기반 감성 분석 프로세스를 활용하면 더 이상 확대되기 전에 즉각적인 대응이 필요한 부정적인 댓글을 식별하여 여러 채널에서 브랜드 평판을 모니터링하는 데에도 유용할 것입니다.

마지막으로, 잠재 고객 육성 이니셔티브의 일환으로 NLP 기술로 구동되는 대화 기능을 갖춘 지능형 챗봇을 통합하는 것을 고려해 보세요. 이 기술은 각 상호 작용 중에 중요한 세부 정보를 캡처하고 사람의 개입을 최소화하면서 시간이 지남에 따라 브랜드와 잠재 고객 간에 의미 있는 관계를 형성할 수 있습니다.

3. 이메일 캠페인의 효율성 향상

(출처: 캠페인 모니터)

인공 지능의 힘을 활용하여 캠페인 성과를 분석하고 최적화함으로써 이메일 마케팅 활동을 한층 더 향상시킬 수 있습니다. AI 기반 분석을 통해 구독자가 콘텐츠와 상호 작용하는 방식에 대한 귀중한 인사이트를 확보하고, 개선이 필요한 부분을 파악하고, 향후 참여 패턴을 예측할 수 있습니다. 예측 모델링이나 클러스터링 알고리즘과 같은 고급 데이터 분석 도구를 사용하여 오픈율, 클릭률, 전환율 및 기타 주요 지표를 심층적으로 분석하면 실시간으로 투자 수익을 극대화하면서 새로운 성장의 기회를 포착할 수 있습니다.

기존 이메일 서비스 제공업체와 함께 AI 기반 분석 플랫폼을 통합하는 것부터 시작하세요. 머신 러닝 기능을 핵심으로 하는 이러한 소프트웨어는 과거 캠페인 결과를 다양한 각도에서 검토하여 사람의 직관으로는 간과할 수 있는 구독자 행동 간의 숨겨진 연관성을 발견하고, 궁극적으로 추측이 아닌 입증된 트렌드를 기반으로 최적화 프로세스를 안내합니다. 여러 버전의 CTA 생성. AI의 또 다른 환상적인 활용 사례는 타겟 오디언스와 효과적으로 공감하도록 특별히 설계된 매력적인 카피라이팅을 통해 전환율을 높일 수 있는 확실한 방법인 캠페인 내에서 CTA를 A/B 테스트하는 것입니다.

AI를 사용하여 캠페인을 자동화하고 문의에 응답할 수도 있습니다. 예를 들어, 이메일 캠페인에 통합된 AI 기반 챗봇은 사람의 개입 없이도 고객 문의에 즉시 응답하거나 우려 사항을 해결할 수 있습니다. 이러한 가상 어시스턴트는 업무 시간 외에도 신속한 대응을 보장하는 동시에 응답 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 또한 머신 러닝 알고리즘을 도입하면 마케팅 활동 내에서 A/B 테스트의 전반적인 효과를 향상시킬 수 있습니다.

4. 예측 분석을 통한 캠페인 성과 향상

예측 분석은 데이터 기반 기술을 활용하여 모든 규모의 비즈니스가 잠재 고객 또는 고객의 행동에 대한 인사이트를 생성할 수 있도록 지원합니다. 마케터는 예측 분석을 통해 소비자 구매 패턴에 대한 귀중한 정보를 발견할 수 있으며, 이를 통해 보다 성공적인 전략을 수립하고 이전보다 더 정밀하게 메시지를 타겟팅할 수 있습니다.

클릭률, 전환율, 고객 참여 수준, 전환당 비용 수치와 같은 과거 지표를 종합적으로 검토하는 것부터 시작하세요. 머신러닝 알고리즘이나 기타 AI 기반 솔루션과 같은 고급 도구를 도입하여 대규모 데이터 세트의 여러 차원에 걸친 추세를 빠르게 파악합니다. 다음은 피드백 설문조사, 소셜 미디어 플랫폼 또는 최근 마케팅 이니셔티브에 참여한 고객과의 직접 인터뷰를 통해 정성적인 정보를 수집하는 것입니다. 무엇이 효과가 있었나요? 어떤 점이 공감을 얻지 못했나요?

이러한 정량적 인사이트와 더 많은 일화적 증거를 결합하면 개선이 필요한 잠재적 영역에 대한 개요를 파악할 수 있습니다. 캠페인 성과를 더욱 향상시키려면 이러한 인사이트를 마케팅 전략의 모든 단계에 통합하세요. 먼저 고객의 과거 행동과 선호도를 기반으로 주요 고객 세그먼트를 식별하세요. 이를 통해 고객의 공감을 불러일으키는 메시지를 맞춤화할 수 있으며, 궁극적으로 참여도와 전환율을 높일 수 있습니다.

식별된 오디언스 세그먼트의 소비 패턴에 따라 다양한 디바이스와 채널에 맞게 콘텐츠 전송을 최적화하는 것을 고려하세요. 캠페인 도중에 조정할 때는 실시간 데이터 피드에 주의를 기울이세요. 트렌드가 변화하거나 새로운 소비자 니즈가 예기치 않게 발생할 경우, AI 기반 도구와 함께 머신 러닝 알고리즘을 활용하여 시장에서 새로운 기회를 빠르게 파악하여 추진력을 잃지 않고 적절히 적응할 수 있습니다.

또한, 크로스 채널 어트리뷰션 추적은 시간이 지남에 따라 캠페인을 개선하는 데 필수적인 요소라는 점을 간과해서는 안 됩니다. 특정 전략이 성공적으로 전환을 유도했는지 여부를 결정하기 전에 고객이 여러 터치포인트(예: Facebook/인스타그램 광고와 같은 소셜 미디어 플랫폼!)에서 어떻게 상호 작용하는지 추적하세요. 마지막으로, 실험을 필수적인 도구로 간주하세요!

예측 분석은 메시지 콘텐츠와 타이밍을 최적화하여 캠페인의 ROI를 극대화하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 특정 채널에 타겟팅된 메시지를 적절한 타이밍에 전송하여 효과를 극대화할 수 있습니다.

5. AI로 올바른 마케팅 믹스 확보

마케팅이 추측 게임이었던 시대는 지났습니다. 마케팅 믹스 분석을 사용하면 각 브랜드, 제품, 채널, 고객 세그먼트에 적합한 예산을 신속하게 파악하고 할당할 수 있습니다.

마케팅 믹스 분석은 데이터를 사용하여 다양한 마케팅 채널이 함께 작동하여 원하는 효과를 창출하는 방법을 이해합니다. 이를 통해 기업은 각 브랜드, 제품, 채널 및 잠재 고객 세그먼트에 적절한 예산을 할당하여 ROI를 극대화할 수 있습니다.

마케팅 믹스에서 AI를 성공적으로 구현하려면 다양한 활용 사례와 잠재적 이점을 철저히 이해해야 합니다. AI 기반 인사이트를 통합하면 여러 채널에서 캠페인을 최적화하는 동시에 고객 참여를 극대화하고 전반적인 성과를 개선할 수 있습니다. 여기에는 챗봇, 인바운드 통화 분석, 캠페인 자동화 도구, 개인화된 오퍼 또는 추천, 프로그래매틱 광고 구매 전략 등이 포함될 수 있습니다. 이는 수많은 가능성 중 몇 가지 예에 불과합니다.

마케팅 믹스에서 성공적인 결과를 얻기 위해 인공지능을 최적화하려면 인공지능이 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 영역을 파악하세요. 상당한 시간과 노력이 필요하지만 자동화할 수 있는 작업에 집중하여 팀이 전략적 활동에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하세요. 예를 들어, AI 기반 콘텐츠 생성 도구를 배포하면 사람의 창의력을 발휘할 수 있는 여지를 남겨두면서 매력적인 카피를 더 빠르게 제작할 수 있습니다.

다음으로, 이러한 첨단 기술의 알고리즘을 개선하여 브랜드의 니즈와 목표에 맞게 맞춤화할 수 있도록 투자하세요. 머신 러닝 모델을 적절하게 학습하면 전환 퍼널 내의 다양한 접점에서 개인화 또는 관련성을 저하시키지 않으면서도 고객 행동 패턴에 기반한 정확한 타겟팅을 보장할 수 있습니다. 영업, 고객 서비스, 제품 개발팀 등 다른 부서와 협업하여 유용한 데이터 소스를 통합하여 고객의 선호도와 구매 행동에 대한 전체적인 관점을 확보할 수 있습니다.

최적화 시 또 다른 중요한 측면은 조직의 목표 및 이니셔티브와 밀접하게 연계된 미리 정해진 핵심 성과 지표(KPI)에 대해 분석 지표를 사용하여 개선 사항을 지속적으로 모니터링하고 평가하는 것입니다. 이전 캠페인에서 얻은 학습을 통합하고 앞으로의 효율성과 효과를 극대화하는 데 필요한 조정을 수행합니다.

사람과 기계 간에 원활하고 능률적인 커뮤니케이션이 이루어지도록 하세요. 이를 통해 예상치 못한 시장 상황과 트렌드 변화에 대한 적응력을 높일 수 있습니다.

마지막으로, 전 세계 여러 산업과 지역에 걸쳐 역량과 볼륨 성장을 지원할 수 있도록 확장 가능한 인프라를 도입해야 합니다. 이렇게 함으로써 우리는 미래의 성공을 포용할 수 있을 것이며, 그 중 상당 부분은 최고급 솔루션을 활용하고 우리의 야망을 실현하는 능력에 달려 있습니다.