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마케팅 부문의 AI: 완벽한 가이드

이 가이드는 시작하기 위한 선진사례를 포함하여 마케팅에서 AI를 사용하는 방법에 대해 알아야 할 모든 것을 다룹니다.

마케팅에서의 AI란?

마케팅에서의 AI는 수십 년 전부터 사용되어 왔지만, 2022년 11월 ChatGPT가 출시되면서 빠르게 진화하는 이 기술에 대한 대중의 인식이 급격히 높아졌습니다. ChatGPT는 생성형 AI가 어떻게 자연스러운 텍스트를 이해하고 생산할 수 있는지를 보여줌으로써 고객 참여, 콘텐츠 제작 등에 새로운 가능성을 열어주었습니다.

하지만 잠시 뒤로 물러서서 생각해 봅시다. 인공 지능이란 정확히 무엇일까요? 이렇게 생각해 보세요. 인공지능은 마케팅 데이터를 선별하고 패턴을 파악하여 차선책을 제안할 수 있는 매우 똑똑한 비서입니다. 인공 지능은 다음의 몇 가지 관련 기술을 결합하여 작동합니다.

머신 러닝(ML): 머신 러닝을 통해 컴퓨터는 명시적으로 프로그래밍하지 않아도 데이터로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 개선할 수 있습니다. 마케팅용 AI의 경우, ML은 고객 선호도를 예측하고, 광고 타겟팅을 개선하며, 캠페인 성과를 분석할 수 있습니다.

자연 언어 처리(NLP): NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 해석하고, 반응할 수 있게 해줍니다. 이 기술은 고급 가상 어시스턴트를 구동하여 고객과 자연스러운 대화를 나눌 수 있게 해줍니다.

대규모 언어 모델(LLM): 훈련된 데이터를 기반으로 사람과 유사한 응답을 생성할 수 있는 고급 AI 모델입니다. LLM은 마케팅용 AI에서 개인화된 콘텐츠를 만들고, 전자메일 초안을 작성하고, 블로그 게시물을 작성하는 데 사용할 수 있습니다.

마케팅에서 AI의 이점은 무엇인가요?

여러분은 스스로에게 "이론적으로는 모두 괜찮아 보이는데. 하지만 실제로는 어떤 모습일까?"라고 말할 수 있습니다. 다음은 마케팅에서 AI가 실제로 활용되는 몇 가지 예시입니다.

챗봇 및 가상 어시스턴트

AI 기반 챗봇 및 가상 어시스턴트는 웹사이트와 앱에서 점점 더 보편화되고 있습니다. 예를 들어, 세포라(Sephora)와 같은 기업은 AI 챗봇을 사용하여 고객의 선호도와 과거 구매 내역을 기반으로 개인화된 제품 추천을 제공합니다.

예측적 분석

예측 분석은 AI를 사용하여 과거 데이터를 살펴보고 미래의 결과를 예측합니다. 마케팅용 AI를 사용하면 구매 가능성이 높은 고객이나 이탈 리스크가 있는 고객을 식별하는 등 고객 행동을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 타겟(Target)과 같은 소매업체는 예측 분석을 사용하여 과거 쇼핑 습관을 기반으로 고객의 니즈를 예측하여 개인화된 제안을 고객에게 보냅니다.

역동적 가격 결정

AI 기반 동적 가격 책정을 통해 기업은 수요, 경쟁, 심지어 기상 조건과 같은 요인에 따라 실시간으로 가격을 조정할 수 있습니다. 항공사와 우버(Uber) 같은 차량 공유 회사는 종종 동적 가격 책정을 사용하여 수익을 극대화합니다. 예를 들어, 수요가 많은 시기에는 옵션의 희소성을 반영하여 가격을 인상하고, 수요가 적은 시기에는 더 많은 고객을 유치하기 위해 가격을 낮출 수 있습니다.

AI 생성 콘텐츠

콘텐츠 제작은 마케팅에서 생성형 AI가 중요한 역할을 하고 있는 또 다른 분야입니다. 예를 들어, The Washington Post는 올림픽과 같은 이벤트 기간 동안 짧은 뉴스 리포트와 업데이트를 생성하기 위해 Heliograf라는 AI 툴을 사용합니다.

소셜 미디어 청취 및 정서 분석

AI 마케팅 툴은 소셜 미디어 플랫폼을 모니터링하여 브랜드, 제품 또는 서비스에 대한 언급을 추적하고 이러한 언급 뒤에 숨겨진 정서를 분석할 수 있습니다. 정서 분석이라고 하는 이 프로세스를 통해 기업은 고객이 자사 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지 실시간으로 파악할 수 있습니다. 스타벅스(Starbucks)와 같은 브랜드는 AI 기반 소셜 리스닝 툴을 사용하여 고객 정서를 측정하고, 인기 있는 항목을 파악하며, 고객 피드백에 응답하기도 합니다.

프로그래매틱 광고

프로그래매틱 광고는 AI를 사용하여 실시간으로 광고 구매 및 게재를 자동화하고 특정 대상 그룹을 정밀하게 타겟팅합니다. 예를 들어, 아우디(Audi)와 같은 기업은 프로그래매틱 광고를 사용하여 고급 제품에 관심을 보인 사용자에게 고급 차량에 대한 광고를 타겟팅할 수 있습니다.

음성 검색 최적화

아마존(Amazon)의 Alexa 및 Google Home과 같은 음성 인식 장치의 등장으로 음성 검색 최적화가 점점 더 중요해지고 있습니다. 예를 들어, 도미노 피자(Domino’s Pizza)는 AI를 사용하여 고객이 스마트 스피커에서 음성 명령을 통해 피자를 주문할 수 있도록 지원합니다.

마케팅에서 AI의 도전과제는 무엇인가요?

마케팅에서 AI는 많은 이점을 제공하지만, 그에 따른 어려움도 있습니다. 올바른 방법을 찾기 위해서는 이러한 잠재적인 장애물을 인식하는 것이 중요합니다.

AI 편향성

AI 편향성은 AI 시스템을 훈련하는 데 사용되는 데이터가 기존의 편견을 반영하여 AI가 왜곡되거나 불공정한 결과를 도출하도록 유도할 때 발생합니다. 예를 들어, AI 기반 고객 세분화 툴은 의미 있는 행동 패턴이 아닌 피상적인 특성에 따라 사용자를 실수로 그룹화할 수 있습니다. 이렇게 지나치게 단순화하면 마케팅 캠페인의 효과가 떨어지고 특정 고객 그룹의 참여를 유도할 수 있는 기회를 놓칠 수 있습니다.

개인정보 보호

디지털 마케팅의 AI는 검색 기록, 구매 행동, 위치, 심지어 소셜 미디어 활동과 같은 고객의 개인 정보에 의존하는 경우가 많습니다. 이러한 유형의 데이터는 개인에 대해 많은 것을 알 수 있기 때문에 매우 중요하면서도 매우 민감합니다. 이러한 데이터를 잘못 취급하면 보안 침해로 인해 막대한 비용이 발생하고 고객 신뢰를 잃을 수 있습니다.

복잡성과 기술 격차

AI 시스템은 매우 복잡할 수 있으며, 설정 및 유지 관리에 전문 지식이 필요합니다. 많은 마케팅 팀은 필요한 전문 지식을 사내에 보유하고 있지 않을 수 있으므로 훈련에 투자하거나 새로운 인재를 고용해야 할 수도 있습니다. (이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 사용자 친화적인 AI 툴을 선택하는 것입니다.)

기존 시스템과의 통합

많은 조직이 최신 AI 기술과 원활하게 작동하도록 설계되지 않은 레거시 시스템을 보유하고 있습니다. 이로 인해 호환성 문제, 데이터 사일로, 비효율성이 발생할 수 있습니다.

투명성 및 설명 가능성

AI 알고리즘은 때때로 불투명할 수 있습니다. 즉, 명확한 설명 없이 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 투명성 부족은 특히 특정 의사결정(예: 특정 고객 세그먼트 타겟팅)이 이루어진 이유를 이해하는 것이 전략을 개선하고 신뢰를 유지하는 데 중요한 마케팅에서 문제가 될 수 있습니다.

마케팅에서 AI를 활용하는 방법 최고의 성과를 내기 위한 9가지 팁

다른 기술과 마찬가지로 마케팅에서의 AI는 검증된 원칙에 따라 적용할 때 가장 효과적인 경향이 있습니다. 다음 가이드라인을 통해 AI 마케팅 전략을 한 단계 더 발전시킬 수 있습니다.

명확한 목표로 시작: AI를 활용하기 전에 먼저 원하는 것이 무엇인지 파악해야 합니다. 고객 참여를 개선하고 싶으신가요? 매출 증대를 원하시나요? 고객 경험을 향상하고 싶으신가요? 명확하고 측정 가능한 목표는 AI 마케팅 전략을 수립하고 성과를 평가하는 데 도움이 됩니다. AI가 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 특정 영역을 타겟팅하여 작게 시작한 다음, 성과를 확인하면서 확장해 보세요.
양질의 데이터에 투자: AI 모델은 입력된 데이터를 통해 학습한다는 사실을 기억하세요. AI가 의미 있는 인사이트와 결과를 제공하려면 양질의 데이터에 투자하는 것이 중요합니다.
적합한 AI 마케팅 툴 선택: 엔터프라이즈 AI 환경은 방대하고 다양한 툴과 플랫폼이 시중에 나와 있습니다. 귀사의 목표에 부합하고 CRM 시스템과 함께 작동하는 AI가 내장된 올바른 마케팅 솔루션을 찾는 것이 중요합니다. 어떤 솔루션을 사용할지 선택할 때는 사용 편의성, 확장성, 지원 등의 요소를 고려해야 합니다. 선택 과정을 서두르지 말고 마케팅 솔루션을 철저히 조사하고 테스트하여 가장 적합한 솔루션을 찾으세요.
사람의 지속적인 참여: AI는 인간의 상호 작용을 대체하는 것이 아니라 강화해야 합니다. 예를 들어, AI는 메시지를 맞춤화하고, 고객의 요구를 예측하며, 챗봇을 통해 즉각적인 지원을 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 많은 고객은 여전히 고객 서비스에서 인간적인 요소를 중요하게 생각하므로 AI와 사람의 참여 사이에 적절한 균형을 유지해야 합니다.
모니터링 및 조정: 인공지능 마케팅은 한 번 도입하고 잊어버리는 솔루션이 아닙니다. 지속적인 개선이 장기적인 성공의 비결입니다. AI 이니셔티브의 성과를 면밀히 주시하여 목표를 달성하고 있는지 확인하세요. 고객과 이해관계자로부터 피드백을 수집하여 AI가 마케팅 활동에 미치는 영향을 파악한 다음, 지속적으로 개선할 수 있도록 조정하세요.협업을 활용하세요: 마케팅에서 AI를 활용하려면 IT.
협업 실현: 마케팅에서 AI를 활용하려면 IT, 데이터 과학 및 고객 서비스와 긴밀하게 협력해야 하는 경우가 많습니다. 팀 간의 정기적인 커뮤니케이션을 장려하여 목표를 조율하고 인사이트를 공유하며 함께 문제를 해결해 나가세요.
팀 교육 및 역량 강화: AI를 성공적으로 활용하려면 마케팅 팀이 이러한 기술을 효과적으로 사용하는 방법을 이해해야 합니다. 훈련과 교육에 투자하여 팀원들이 AI를 최대한 활용하는 데 필요한 기술을 습득할 수 있도록 하세요.
테스트 및 실험: AI의 강점 중 하나는 실험을 실행하고 실시간으로 개선할 수 있다는 점입니다. 전자메일 제목을 A/B 테스트하거나 다양한 고객 세그먼트를 대상으로 실험하는 등 다양한 AI 기반 전략과 전술을 지속적으로 테스트하여 이점을 활용하세요.
환경에 미치는 영향 고려: 에너지 효율성을 염두에 두고 설계된 마케팅용 AI 툴을 찾아보세요. 지속가능성을 AI 마케팅 전략의 일부로 삼으면 더 광범위한 환경 목표에 기여할 수 있습니다.

마케팅 분야에서의 AI 활용 사례

챗봇 및 가상 어시스턴트

예측적 분석

역동적 가격 결정

AI 생성 콘텐츠

소셜 미디어 청취 및 정서 분석

프로그래매틱 광고

음성 검색 최적화

AI와 마케팅의 미래

기술이 계속 발전함에 따라 AI는 디지털 마케팅의 거의 모든 측면에 더욱 깊숙이 침투하여 이전에는 상상할 수 없었던 규모의 새로운 전략을 제공할 것입니다. 이미 마케팅의 미래를 바꾸고 있는 다음의 몇 가지 새로운 동향을 살펴보세요.

초개인화

AI는 지극히 개인적인 수준에서 공감을 불러일으키는 맞춤형 광고를 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 마케팅 분야의 생성형 AI는 궁극적으로 매우 구체적인 행동 및 문맥 데이터를 기반으로 각 시청자에게 고유한 비디오 광고를 만들 수 있습니다.

AI로 강화된 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR)

AR과 VR은 이미 소비자가 제품과 상호작용하는 방식을 변화시키고 있지만, AI의 통합은 이러한 기술을 새로운 차원으로 끌어올릴 것입니다. AI는 AR 및 VR 경험을 더욱 인터랙티브하고 맥락에 맞게 개선하여 개선할 수 있습니다. 예를 들어, AI 기반 AR 앱을 통해 고객은 개인 취향과 공간 차원에 따라 조명, 색상, 배치를 조정하여 거실에서 가구가 어떻게 보일지 시각화할 수 있습니다.

감정 AI

감정 AI(Emotion AI, affective computing)는 인간의 감정을 인식, 해석, 대응할 수 있는 AI 시스템을 포함하는 새로운 분야입니다. 마케팅에서 감정 AI는 사용자의 감정 상태에 따라 메시지와 경험을 맞춤화하여 고객 상호작용을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 고객의 표정, 어조 또는 텍스트 입력을 분석하여 고객의 분위기를 판단하고 그에 따라 마케팅 콘텐츠를 조정할 수 있습니다.

블록체인과 AI의 통합

블록체인 기술과 AI의 결합은 마케팅의 미래에 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 블록체인은 안전하고 투명하며 탈중앙화된 방식으로 데이터를 저장하고 관리할 수 있는 방법을 제공하고, AI는 마케팅 목적으로 데이터를 분석하고 활용할 수 있습니다. 이는 더욱 신뢰할 수 있고 효율적인 에코시스템을 구축함으로써 디지털 마케팅에 혁신을 가져올 수 있습니다. 예를 들어, 블록체인을 사용하여 광고 노출의 진위 여부를 검증함으로써 마케팅 담당자가 진정한 참여에 대해서만 비용을 지불할 수 있도록 할 수 있습니다.

마케팅의 지속가능한 AI

마케팅의 미래는 AI 기술이 환경에 미치는 영향을 줄이는 데 초점을 맞출 것입니다. 여기에는 더욱 에너지 효율적인 AI 알고리즘 개발, 데이터 센터에 전력을 공급하기 위한 재생 가능한 에너지원 사용, 지속가능한 데이터 관리 관행에 대한 강조 등이 포함될 수 있습니다.

AI 기반 시장 조사

기존의 시장 조사 방법은 시간과 비용이 많이 들지만, AI는 더 빠르고 정확한 인사이트를 제공함으로써 이 분야에 혁명을 일으킬 것입니다. 앞으로 AI는 소셜 미디어, 포럼 및 기타 온라인 플랫폼에서 방대한 양의 비정형 데이터를 분석하여 실시간 시장 조사를 수행할 수 있게 될 것입니다. 이를 통해 기업은 시장 동향에 앞서 나가고, 소비자 정서를 이해하고, 새로운 기회를 더 빠르게 파악할 수 있게 될 것입니다.

자율 마케팅 시스템

마케팅용 AI 툴의 궁극적인 미래는 완전 자율 마케팅 시스템의 개발일 수 있습니다. 이러한 시스템은 사람의 개입을 최소화하면서 전체 마케팅 캠페인을 처음부터 끝까지 관리할 수 있게 될 것입니다. 목표를 설정하고, 전략을 개발하고, 콘텐츠를 제작하고, 광고를 배포하고, 실시간으로 성과를 최적화하는 동시에 변화하는 시장 상황에 학습하고 적응할 수 있습니다. 인적 감독은 항상 중요하지만, 이러한 자율 시스템은 마케팅에 필요한 수작업을 크게 줄여 팀이 더 높은 수준의 전략적 업무에 집중할 수 있도록 해줍니다.