마케팅에 영향을 미치는 4가지 AI 범주: 개인화된 고객 여정

4부로 구성된 이 시리즈에서는 인공 지능(AI)의 4가지 범주, 인공 지능이 마케터와 고객에게 의미 있는 영향을 미칠 수 있는 방법 및 잠재적으로 피해야 할 사항에 대해 살펴봅니다. 1부(제너레이티브 AI)는 여기, 2부(예측 분석)는 여기 있습니다.

AI는 소비자가 점점 더 기대하는 개인화된 고객 경험을 제공하는 데 있어 브랜드를 지원할 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 많은 브랜드가 개인화된 고객 여정으로 자체 여정을 시작했지만 소수만이 종단간, 옴니채널, 조정 및 개인화된 고객 여정인 성배에 도달했습니다.

이 시리즈의 세 번째 기사에서는 개인화된 고객 여정, 인공 지능이 어떻게 통합되고 이를 가능하게 하는 플랫폼과 도구에 대해 살펴보겠습니다.

개인화된 고객 여정은 단순한 마케팅 자동화 그 이상입니다.

개인화된 고객 여정에 대해 이야기할 때 우리는 단순한 마케팅 자동화를 넘어 개인의 행동과 특정 제품 및 서비스에 참여/구매하는 경향을 기반으로 개인에게 "최선의 조치"를 제공하도록 고객 경험을 맞춤화하는 것을 의미합니다. AI와 기계 학습을 활용하는 이러한 플랫폼과 방법은 고객을 행동의 중심에 둡니다.

다음 유형의 플랫폼은 종종 개인화된 고객 여정을 가능하게 합니다.

• 고객 여정 오케스트레이션 (CJO) 플랫폼을 사용하면 고객 중심 접근 방식으로 여러 채널에서 고객 여정을 매핑, 자동화 및 측정할 수 있으므로 고객 행동이 제공된 여정을 이끌 수 있습니다.
• RTIM(실시간 상호 작용 관리) 플랫폼은 CJO와 유사한 특성을 공유하지만 일반적으로 현재 특정 사항을 전달해야 하는 비즈니스 요구에 더 많이 좌우됩니다.
• 차선책 또는 제안 플랫폼은 AI 기반 성향 모델을 활용하여 고객의 선호도 및 기타 기준(최근 구매 및 기타 행동 포함)을 기반으로 고객에게 행동, 제품 또는 서비스 또는 제안을 추천합니다.
• 개인화된 이미지와 비디오는 몰입형 경험을 만듭니다. 생성적 AI 애플리케이션을 고객 여정의 개인화와 결합함으로써 브랜드는 진정으로 매력적인 구매 경험을 만들 수 있습니다. 여러 플랫폼이 이 접근 방식을 채택하고 있으며 더 많은 플랫폼이 반드시 따를 것입니다.

그러나 이러한 플랫폼은 진공 상태에서 거의 작동하지 않습니다. 위에서 언급한 것 외에도 고객 데이터(종종 고객 데이터 플랫폼(CDP), CRM 및 구매 내역 활용)와 조정 및 자동화가 가능한 통합 채널이 필요합니다.

즉, "두뇌"가 CJO 또는 실시간 의사 결정 또는 차선책 플랫폼인 생태계와 고객 데이터를 고객이 사용할 가능성이 있는 커뮤니케이션 채널에 연결하는 전체 도구 모음이 있어야 합니다. 이것은 여러 채널(예: 이메일, 웹 사이트, 모바일 앱, SMS, 소셜 미디어 등)이 될 수 있으며 진정으로 옴니채널에 도달하려면 브랜드가 모든 채널에서 고객과 상호 작용해야 합니다.

오늘 주목해야 할 이유

브랜드가 개인화된 고객 여정 영역에 특별한 관심을 기울여야 하는 몇 가지 이유가 있습니다. 다음은 주의해야 할 몇 가지 사항과 왜 그렇게 많은지입니다.

개인화에 대한 기대와 평가

이제 소비자는 개인화된 콘텐츠와 경험을 기대하며 반복적인 비즈니스를 제공하는 브랜드에 보상을 제공합니다.

소비자는 채널 전환

고객은 구매 프로세스 전, 도중 및 후에 여러 장치를 사용하고 있으며 이러한 행동에 맞춰진 브랜드는 원하는 것을 원하는 시간에 원하는 방식으로 제공함으로써 충성도 높은 고객을 확보합니다.

플랫폼은 황금 시간대에 준비되어 있습니다.

많은 브랜드가 이 기사의 앞부분에서 언급한 도구 중 일부를 이제 막 사용하기 시작했지만 플랫폼 자체는 대부분의 경우 성숙했으며 기업에서 사용할 준비가 되어 있습니다.

개인화된 고객 여정을 만드는 데 집중해야 하는 몇 가지 이유가 있습니다. AI 기반 도구의 정교함과 채널 전반에 걸친 통합 능력이 향상됨에 따라 이 영역은 앞으로 몇 달 동안 크게 성장할 것입니다.

단기적 잠재력

전체 구매(및 구매 후) 경험에 걸친 옴니채널, 개인화된 고객 여정은 단기적으로 많은 브랜드에서 도달할 수 없지만 일부 AI 기반 도구를 활용하여 상당한 진전을 이룰 수 없다는 의미는 아닙니다. (일부 비 AI 기반 제품도 포함).

브랜드가 첫 단계 또는 다음 단계를 수행할 수 있는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다. 개인화된 여정은 더 많은 채널에 도달하고 고객이 되는 전체 경험에 더 포괄적일수록 더 효과적이라는 점을 기억하십시오.

개인화된 고객 여정을 향한 몇 가지 초기 단계를 수행하기 위해 브랜드는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 오케스트레이션을 구현하기 전에 조치를 취하십시오. 브랜드가 CJO 또는 차선책에 대한 준비가 되지 않은 경우 행동 또는 관심사를 기반으로 보다 자동화된 드립 캠페인을 생성하여 시작하십시오.
• 더 많은 양의 개인화를 통합하십시오. 교차 채널 조정 없이도 좋은 첫 단계로 표준 커뮤니케이션(청구서, 업데이트 등)에 표시되는 개인화된 메시징 정보를 늘릴 수 있습니다.
• 자동화된 고객 대화를 확장합니다. 또한 챗봇/대화형 AI를 활용하여 고객 상호 작용 속도를 높이고 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다.
• 하나 또는 두 개의 채널에서 제한된 방식으로 CJO를 구현합니다. 완전한 옴니채널 경험에 대한 준비가 되지 않았을 수 있지만 고객 여정 오케스트레이션은 고객 경험의 작은 부분에서도 여전히 매우 유용할 수 있습니다.

이러한 방식으로 개인화된 여정 생성에 접근할 때 고객 경험을 개선하기 위해 AI를 채택하는 것은 프로그램이 확장됨에 따라 신속하게 학습하고 이러한 학습을 ​​더 광범위하게 적용할 수 있는 의미 있고 점진적인 방식으로 수행될 수 있습니다.

주의 사항

AI의 이 영역이 흥미로울 수 있지만 개인화된 고객 여정을 구축하기 위해 급히 주의해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.

사일로에 대해 일찍 생각하기 시작하십시오.

이들은 옴니채널 경험이나 데이터 사일로, 플랫폼 사일로 또는 위의 모든 것을 지원하기 위해 협력해야 하는 팀일 수 있습니다. 옴니채널 경험을 제공하려면 많은 조정이 필요하므로 처음부터 이 문제를 해결해야 합니다.

작게 시작하고 반복

이것은 흥미로운 영역이지만 연결할 데이터, 팀 및 플랫폼이 많고 시간이 지남에 따라 테스트 및 개선 없이 너무 많은 작업을 시도하기 쉽습니다. 몇 개의 채널이나 전체 고객 여정의 작은 부분만 살펴보더라도 초기 테스트에서 배우려고 시도하지 않고 너무 광범위하게 시작하지 마십시오. AI 및 기계 학습 모델을 개인화에 통합할 때도 중요합니다. 이러한 모델도 최상의 접근 방식을 학습하는 데 시간이 걸리기 때문입니다.

여행을 과도하게 처방하지 마십시오

고객이 통제권을 유지하고 여정을 "거부"하고 다른 여정으로 들어갈 수 있는지 확인하십시오. 이는 그들이 원하는 것을 지시하는 브랜드, 가장 적합 해 보이는 것을 추천하는 AI, 원하는 것을 선택하는 고객 사이의 균형을 이루는 행위입니다.

일반적인 함정을 피하도록 주의를 기울이면 귀하와 귀하의 고객이 맞춤형 여정을 시작할 때 더 큰 성공을 거둘 수 있습니다.

AI 기반 개인화로 가치 창출

개인화된 고객 여정은 현재와 미래의 많은 잠재력을 보유하고 있으며 인공 지능 활용을 고려할 수 있는 강력한 영역입니다. 완전한 개인화된 고객 여정을 함께 연결하려면 팀, 데이터 및 플랫폼 간에 많은 조정이 필요할 수 있지만 고객을 위한 결과는 매우 가치가 있을 수 있습니다.

이 시리즈의 다음이자 마지막 기사에서는 AI가 마케팅 팀과 업무에 영향을 미칠 수 있는 네 번째 영역인 워크플로 및 작업 자동화에 대해 살펴보겠습니다.

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