마케팅 자동화: AI를 통한 프로세스 간소화

소개

특히 관리자가 여러 위치와 캠페인을 관리하는 대규모 조직에서는 디지털 마케팅이 어려울 수 있습니다. 마케팅 자동화는 마케팅 프로세스를 간소화하고, 수익을 증대하며, 마케팅 활동의 생산성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

AI 자동화는 사람이 설정한 기본 워크플로에 따라 작업을 완료하도록 설계된 과거의 워크플로에서 업그레이드된 것입니다. AI 자동화에서는 사람이 규칙을 설정하지만, 인공지능 기술은 데이터를 기반으로 학습하고 스스로 경로를 결정하여 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있습니다.

이 글에서는 마케팅 자동화의 최신 트렌드, 마케팅에서 AI 자동화의 장점, 그리고 이 기술이 어떻게 구현되는지에 대해 다룹니다. 그럼 지금부터 자세히 살펴보겠습니다.

마케팅 자동화의 기본 AI 기술

인공지능 자동화 기술은 다양한 마케팅 프로세스를 간소화하여 업무 환경의 본질을 변화시킬 수 있습니다. 인공지능 모델은 사람보다 더 많은 데이터를 소비하고 이해하며, 직원의 업무를 보완하고, 심지어 사람이 너무 어렵다고 생각하는 마케팅 작업을 완료할 수 있습니다.

최근 연구에 따르면 인공지능 자동화로 인해 3억 개의 일자리가 영향을 받을 것이라고 합니다. 90년대와 2000년대 초반의 개인용 컴퓨터 혁명처럼 직원들은 일자리를 잃지 않기 위해 인공지능과 함께 일할 수 있는 새로운 기술을 배워야 할 것입니다.

영업 및 마케팅 부서는 AI 자동화를 통해 반복적인 작업을 처리함으로써 직원들이 더 복잡한 문제를 해결할 수 있는 상당한 이점을 누릴 수 있습니다. 또한 이러한 기술은 비용과 시간 효율성이 향상되어 더 적은 비용으로 더 많은 잠재 고객을 창출할 수 있습니다.

대규모 언어 모델이 대세지만, 머신 러닝 및 기타 일반 자연어 처리 애플리케이션과 같은 여러 다른 AI 자동화 기술도 마케팅 캠페인의 ROI를 높여줍니다.

머신 러닝

머신러닝은 컴퓨터가 데이터를 분석하여 학습하고 개선하는 AI 기술입니다. 머신 러닝 기술을 통해 컴퓨터는 인사이트를 얻고, 마케팅 트렌드를 파악하고, 시장을 예측하여 더 나은 마케팅 결정을 내릴 수 있습니다.

머신러닝을 통해 검색 기록, 소셜 미디어 활동, 구매 패턴에서 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 인사이트를 바탕으로 인공지능 모델은 마케팅 캠페인을 위한 타겟팅 광고와 이메일을 생성할 수 있습니다.

마케터는 마케팅 자동화 및 머신러닝을 고객 세분화, 콘텐츠 최적화, 챗봇, 소셜 미디어 마케팅 및 CRM에 사용할 수 있습니다. 예를 들어, Amazon이나 Netflix와 같은 기업은 머신 러닝을 사용하여 고객의 취향에 따라 고객의 관심을 끌 만한 제품이나 영화를 추천합니다.

머신 러닝 기술의 몇 가지 예로는 회귀와 분류가 있습니다.

자연어 처리

자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 사람처럼 텍스트를 해독하고 이해할 수 있도록 하는 AI 기술입니다.

OpenAI의 ChatGPT 및 GPT 모델 이전에는 대부분의 마케팅 전문가들이 기본적인 NLP 기술을 사용하여 고객 성향을 분석하고 그에 맞게 대화를 조정하여 고객 경험을 개선하는 AI 챗봇을 만들었습니다.

또한 NLP 도구를 사용하여 고객 행동을 분석하여 고객 유치 및 유지 수준을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, AI 챗봇은 데이터를 수집하고 고객의 개성에 따라 상품과 서비스를 추천하여 고객 경험을 개선할 수 있습니다.

대규모 언어 모델

대규모 언어 모델이라는 개념은 오래 전부터 사용되어 왔지만, 최근 이 분야의 발전, 특히 OpenAI와 Anthropic의 발전으로 인해 대규모 언어 모델의 인기는 새로운 차원으로 올라갔습니다.

대규모 언어 모델은 데이터를 분석하고 딥 러닝을 사용하여 새로운 콘텐츠를 이해하고 예측하며 생산합니다. 대규모 언어 모델은 방대한 양의 텍스트 데이터로 학습됩니다. 예를 들어, OpenAI는 GPT-3을 학습하는 데 350GB 이상의 컴퓨터 메모리가 필요했습니다.

LLM은 단어의 순서와 사용 빈도를 연구하여 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 마케팅 전문가는 이 기술을 요약, 보고서 자동화, 오류 제거에 사용할 수 있습니다.

일부 생성된 텍스트는 편집을 통해서만 사람처럼 들릴 수 있지만, 이러한 모델은 지속적으로 개선되어 더 나은 콘텐츠를 생산하고 있습니다.

마케팅에서 AI 자동화의 이점

현대의 인공 지능은 컴퓨터가 작업을 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 학습하고 행동할 수 있게 해줍니다. 인간으로부터 독립적으로 의사 결정을 내릴 수 있는 이 기술의 능력은 매우 유망하며, AI 마케팅 도구는 그 어느 때보다 널리 보급되고 있습니다.

마케팅 자동화와 콘텐츠 제작에 인공 지능을 사용하면 얻을 수 있는 이점은 분명합니다. 하지만 인공지능은 모든 마케팅 팀에 여러 가지 다른 이점을 제공할 수 있으므로 곧 이러한 애플리케이션을 더 많이 보게 될 것입니다.

향상된 타겟팅 및 개인화

마케터는 AI 자동화를 통해 고객의 니즈와 관련된 데이터를 분석하여 고객 여정의 모든 단계에서 보다 타겟팅된 마케팅 캠페인을 생성할 수 있습니다.

예를 들어, AI 도구는 고객의 위치, 성별, 과거 구매 및 검색 기록을 기반으로 다음 구매 결정을 내릴 수 있습니다.

차세대 마케터들은 일반화된 커뮤니케이션을 거치지 않고 개인화된 이메일과 소셜 미디어 캠페인을 통해 소비자와 쇼핑객을 직접 타겟팅할 것입니다.

데이터 분석 및 의사 결정 개선

AI는 대량의 데이터를 빠르게 처리하여 더 나은 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 마케팅 담당자는 마케팅 전략의 효율성을 판단하고 관련 데이터를 기반으로 필요한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

2020년 기준 64.2제타바이트가 넘는 데이터가 인터넷에 존재하며 2025년까지 거의 3배로 증가할 것으로 예상되는 가운데, 인간 분석가들은 잠재 고객에 대한 필수 지표를 놓칠 수 있습니다. AI 마케팅 자동화는 이러한 격차를 해소하여 마케터가 보다 정확하고 신속하게 전략을 변경할 수 있도록 도와줍니다.

AI를 통한 시간 및 비용 절감

AI는 데이터를 분석하고 처리하는 데 사람이 걸리는 시간의 극히 일부만 소요됩니다. 따라서 이러한 도구는 반복적인 작업을 대신 수행하여 직원의 시간을 절약할 수 있습니다.

마케팅 리더는 AI 도구가 제공하는 데이터를 기반으로 시간 낭비 없이 최적의 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 결과적으로 마케팅 캠페인의 효율성이 향상되어 전체 비용을 절감할 수 있습니다.

또한 향후 몇 년 안에 대규모 언어 모델은 고객의 질문에 응답하는 것과 같은 간단한 작업을 처리하여 직원들이 더 복잡한 문제를 해결하고 처리할 수 있도록 지원할 것입니다.

실제로 구현되는 AI 자동화: 마케팅 프로세스의 혁신

AI의 잠재력은 시간이 지날수록 더욱 분명해지고 있지만, 현재 Amazon, Adidas, Apple과 같은 여러 기업에서 이미 마케팅 활동을 최적화하는 데 이 기술을 사용하고 있습니다.

검색 엔진 최적화

검색 엔진 최적화 도구는 데이터 분석을 자동화하여 키워드를 인식하고 트렌드를 파악하여 더 성공적인 콘텐츠를 위한 기반을 제공합니다.

예를 들어, Apple이나 Adidas와 같은 기업에서는 종합적인 키워드 분석을 위해 Ranktracker를 사용합니다. 웹사이트의 Google 순위를 분석하는 도구는 많지만, Ranktracker는 위치, 언어, 심지어 다른 검색 엔진에 따라 SERP 결과를 분석할 수 있어 한 단계 더 높은 수준의 분석이 가능합니다.

또한 Ranktracker의 백링크 검사기와 같은 SEO 도구는 경쟁업체를 분석하여 사이트 순위를 높이는 데 도움이 되는 가치 있는 백링크를 확보할 수 있도록 안내합니다.

(Ranktracker.com의 백링크 검사기)

검색 엔진도 AI를 활용합니다. Google의 BERT는 검색 결과를 학습하고 개선하는 AI 언어 모델입니다. 스니펫을 분석하여 관련 검색어에 따라 웹사이트의 순위를 더 잘 매깁니다.

AI와 고객 세분화

AI는 이메일 마케팅 자동화를 지원하여 특정 잠재 고객을 타겟팅하는 마케팅 캠페인을 생성하여 리드와 수익을 극대화할 수 있습니다. 머신러닝과 딥러닝은 고객 정보를 분석하여 고객을 그룹으로 분류하고 적절한 리드 육성을 촉진할 수 있습니다.

기존의 세분화 기술은 연령, 성별, 위치, 회사 제품 또는 서비스에 대한 경험 등을 기준으로 고객을 분류할 수 있습니다.

하지만 AI 기반 세분화는 감정, 구매 전 소요 시간, 사람이 놓칠 수 있는 다양한 정성적 특성을 실시간으로 분석할 수 있습니다.

아마존은 이 기술을 사용하는선구자로 간주되며, 사용자에게 최상의 사용자 경험을 제공하기 위해 알고리즘을 지속적으로 개선하고 있습니다. 예를 들어, ML 알고리즘을 통해 플랫폼은 스타일 스냅을 사용하여 개별 의상을 추천할 수 있습니다.

고객 지원을 위한 AI 기반 챗봇

AI 기반 챗봇은 머신러닝, 자연어 처리, 그리고 이제 대규모 언어 모델을 사용하여 의도를 파악합니다. 그 결과 고객의 의도를 파악하여 문의에 대해 빠르고 개인화된 답변을 제공할 수 있습니다.

챗봇은 소비자에게 이점을 제공할 뿐만 아니라 기업의 효율성을 높일 수 있습니다. Siri, Google 어시스턴트, Alexa는 모두 대화형 AI 도구의 예입니다.

(아마존 알렉사)

예를 들어 MailerLite는 Intercom의 GPT-4 챗봇인 Fin을 사용하여 고객을 지원합니다.

소셜 미디어 관리

마케팅 전문가는 감정 분석에 AI 자동화를 사용할 수도 있습니다. 현재 고객과 타겟 고객이 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지 분석하는 브랜드 모니터링이 좋은 예입니다.

여러 도구를 통해 브랜드에 대한 온라인 언급을 분석하여 마케터가 문제가 있는 영역에 집중하고 해결책을 제안할 수 있습니다. Audiense는 이러한 도구 중 하나로, 주로 트위터와 같은 플랫폼에서 브랜드 언급을 모니터링하여 소셜 미디어 분석에 사용됩니다.

마케팅 전략에 AI 자동화 구현하기

AI의 잠재력을 실현하는 마케팅 전략을 설계하는 것은 여러 단계에 걸친 과정입니다. 마케팅 전략에 AI 자동화를 구현하기 위해 수행해야 할 작업은 다음과 같습니다.

구현할 영역 식별

현재 마케팅 전략과 의사 결정에 대한 완전한 분석은 잠재적인 성장 기회를 파악하는 데 도움이 됩니다. 문제를 해결하고 효율성을 높이기 전에 어떤 영역과 주제가 자동화에 적합한지 확인할 수 있습니다.

사용 사례에 적합한 도구 선택

현재 SEO, 콘텐츠 제작, 이메일 마케팅, 고객 세분화, 고객 문의에 대한 응답을 처리할 수 있는 여러 도구가 있습니다.

검색 엔진 결과를 개선하고 싶다면 순위 추적기는 더 많은 트래픽을 확보하고 검색 엔진에서 더 높은 순위를 차지할 수 있도록 도와주는 최고의 도구입니다.

마케팅 결정에 사용하기 전에 다양한 도구의 잠재력을 파악하고 장단점을 이해하기 위해 철저한 조사를 수행하세요. 도구의 특징, 확장성, 호환성, 기능 및 비용을 고려하세요.

AI 통합을 위한 팀 교육 및 관리

AI 자동화의 장점에도 불구하고 몇 가지 과제가 있습니다. 대부분의 직원은 여전히 개념에 익숙해지고 사용되는 도구의 잠재력을 인식해야 합니다.

이러한 도구를 사용하도록 팀을 교육하는 데 시간과 노력을 들이면 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

팀의 요구 사항과 기술을 평가한 다음 적합한 도구 또는 플랫폼을 선택하세요. AI 기술 및 자동화에 대한 경험이 더 필요하다면 교육 및 전환 과정을 안내해 줄 자동화 전문가를 고용하는 것도 고려해 보세요.

결론

오늘날 마케팅 프로세스를 자동화할 수 있는 AI와 그 잠재력은 매우 유망합니다.

마케팅 자동화 소프트웨어는 머신 러닝 및 기타 AI 기술을 활용하여 의사 결정을 용이하게 하고, 마케팅 캠페인의 효율성을 높이며, ROI를 향상시킵니다.

몇 가지 작업과 지침을 통해 조직에서 AI 자동화를 구현하여 이 놀랍고 떠오르는 산업의 물결을 타고 효과적인 마케팅 전략에 바로 적용할 수 있습니다.

효과적인 마케팅 자동화 계획은 검색 엔진 최적화에서 시작됩니다.

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