마케팅에 영향을 미치는 4가지 AI 범주: 예측 분석

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)가 여기 있습니다.

이 두 번째 기사에서는 사용자 행동(집계 및 고객당 기준)과 같은 데이터를 사용하는 도구인 예측 분석에 대해 살펴보고 마케터에게 미래 행동 및 기타 추세를 예측할 수 있는 기타 요소를 제공합니다.

예측 분석이란 무엇입니까?

예측 분석은 회사가 고객의 행동과 행동, 그리고 고객이 사용할 수 있는 기타 트렌드와 정보에 대해 보유한 풍부한 데이터를 기반으로 합니다. 따라서 통계 모델링, 기계 학습 및 기타 형태의 분석 도구와 결합된 과거 데이터를 사용하여 미래 결과를 예측하는 것이 AI입니다.

요즘 ChatGPT와 같은 생성 AI 도구가 언론의 주목을 받고 있지만 기업의 95%가 현재 일부 유형의 예측 분석을 마케팅에 통합하고 있습니다.

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고객은 마케팅 안팎에서 수년 동안 이러한 유형의 모델링 효과를 경험했습니다. 예를 들어, 신용 카드나 대출을 신청하는 사람은 누구나 신용 기록을 분석하고 위험과 회사가 가치 있는 것으로 간주하는 신용 ​​수준에 대해 평가했습니다.

마케팅을 위한 예측 분석은 거의 동일하게 작동하며 다음과 같은 다양한 응용 프로그램이 있습니다.

• 복잡하거나 숨겨진 관계를 사용하여 기계 학습을 통해 고객을 세분화합니다.
• 리드의 우선 순위를 정하면 가장 유망한 잠재 고객을 결정할 수 있습니다.
• 이탈 또는 위험 고객 계산.
• 현재 또는 잠재 고객의 성향 결정.
• 원하는 결과를 얻기 위한 최적의 광고 지출을 계산합니다.

마찬가지로 예측 분석을 통해 어떤 고객이 이탈하거나 다른 곳을 찾을 가능성이 있는지 확인할 수 있습니다. 이 정보는 해당 개인이 이미 고객인 경우 머물도록 유도하는 데 사용할 수 있습니다. 아직 고객이 아닌 경우 동일한 정보를 통해 전환을 위해 많은 광고 비용을 투자할 가치가 있는지 여부를 결정할 수 있습니다.

자세히 알아보기: 인공 지능: 초보자 가이드

예측 분석은 정통한 마케팅 담당자가 더 나은 결정을 내리고 최고의 잠재 고객을 대상으로 하며 마케팅 및 광고 비용을 보다 효율적으로 사용하는 데 사용하는 강력한 도구입니다.

지금 주목해야 하는 이유  

마케팅 접근 방식에서 AI의 추가 채택을 고려할 때 예측 분석에 특별한 주의를 기울여야 하는 몇 가지 이유가 있습니다. 이 중 몇 가지를 살펴보겠습니다.

새로운 기회 찾기

예측 분석은 많은 양의 데이터 또는 특히 복잡한 데이터 세트를 기반으로 고객 동향을 파악하는 데 유용합니다. 이를 사용하여 고객 세트가 무엇을 할 가능성이 있는지 추정하고 예측할 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다.

• 새롭고 가치 있는 고객 세그먼트를 찾습니다.
• 고객이 구매할 가능성이 가장 높은 시기를 결정합니다.
• 실질적인 수익으로 전환될 수 있는 다른 기회를 발견합니다.

리소스를 보다 효율적으로 사용하기

또한 예측 분석은 마케터가 노력을 집중해야 할 부분과 비용의 우선 순위를 정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 한 가지 예: 타이밍, 배치, 대상 세분화 등을 살펴봄으로써 광고 지출 최적화.

바람직하지 않은 결과 방지  

새로운 기회를 찾고 마케팅 활동을 보다 효율적으로 수행하는 것 외에도 예측 분석은 주요 부정적인 순간이나 상호 작용을 피하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 AI 방법을 사용하여 이탈을 줄이거나 위험에 처한 고객 관계를 구제하고 이러한 결과를 방지하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

예측 분석과 생성 AI의 파트너십

마케팅 담당자가 다양한 유형의 인공 지능을 사용할 수 있지만 여러 접근 방식을 단일 전략으로 결합할 수 없다고 말하는 사람은 없습니다. 예를 들어 예측 분석과 제너레이티브 AI를 결합하면 시기적절한 마케팅 기회를 식별하고 순간에 맞는 콘텐츠를 만들 수 있습니다.

예측 도구로 식별된 새로운 대상 세그먼트에 새로운 캠페인 접근 방식이 필요한 경우 생성 AI 도구를 사용하여 해당 세그먼트에 대한 콘텐츠를 개인화할 수 있습니다. 이를 통해 시간과 비용을 절약하고 빠르고 쉽게 기회를 활용할 수 있습니다.

지속적인 학습의 이점

물론 더 많은 데이터 소스에서 도출하고 시간이 지남에 따라 학습함에 따라 예측이 향상될 것입니다. 결국, 그것이 기계 학습의 요점입니다. 시간이 지남에 따라 지속적으로 학습하고 향상된다는 것입니다!

주의 사항

예측 분석은 AI의 흥미로운 영역이지만 여전히 전략적 역할에는 사람이 필요합니다. 사람들은 AI 예측의 큐레이터이자 해석자가 되어야 합니다. 인공지능은 정보만 제공할 수 있습니다. 사람들이 언제, 어디서, 어떻게, 사용할지 여부를 결정해야 합니다. 그러므로 결정을 내리는 이유를 입증할 수 있도록 주의하십시오.

또한 편향이 시스템에 어떻게 스며들 수 있는지 주의하십시오. 편견은 미묘하게 시작하여 시간이 지남에 따라 문제가 커질 수 있으므로 예측이 어떻게 이루어지고 있는지 볼 수 있는 것이 중요합니다.

결론

보시다시피 예측 분석은 여러 영역에서 성숙할 수 있을 만큼 오랫동안 존재해 온 AI 영역입니다. 인간의 전략적 감독을 대신할 수는 없지만 비교적 넓은 의미에서 사용하기에 유형 안전이라고 할 수 있는 충분한 응용 프로그램이 이미 사용되고 있습니다.

이것은 또한 편향을 도입하기 쉬운 영역이므로 AI 모델이 예측 및 결정을 내리는 방식을 투명하게 할 수 있는 방법을 찾아야 합니다.

이 시리즈의 다음 기사에서는 인공 지능이 마케터의 업무와 그들이 도달하는 고객에게 영향을 미치는 또 다른 영역인 개인화된 고객 여정과 차선책에 대해 살펴보겠습니다.

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