AI는 마케터를 대체할 수 없지만 할 수 있습니다.

지난 11월 ChatGPT가 출시된 후 저는 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML)에 대한 읽기를 일시적으로 중단했습니다. 내 글쓰기 경력의 임박한 죽음에 직면하기 전에 적어도 며칠 동안 행복한 무지가 필요했습니다.

그러나 나는 그것을 피할 수 없었다. 일주일 만에 플랫폼은 백만 명의 사용자를 모았고 마케팅 및 엔지니어링 팀을 패닉에 빠뜨렸습니다. 전문가들은 무료 ML 도구가 수많은 프로그래밍 언어와 소름 끼치는 대화 콘텐츠로 유용한 코드를 내뱉는 것을 매혹과 두려움으로 지켜봤습니다. 1월 말까지 ChatGPT의 사용자 수는 1억 명을 넘어섰습니다.

수십 년의 공상 과학 영화가 우리에게 경고한 순간이었습니까?

파국화를 멈추고 더 깊이 파고들기 시작했을 때, 이것이 의심할 여지 없이 AI/ML 개발의 전환점이었지만 내 직업은 여전히 ​​안전하다는 것을 깨달았습니다. 사실, 우리가 그 힘을 올바르게 활용한다면 이 새로운 세대의 기술은 마케팅을 더 쉽게 만들고 모든 규모의 조직에 막대한 수익을 가져다 줄 준비가 되어 있습니다.

다음은 현재 마케팅에서 기계 학습을, 마케팅에서 AI를 수용하는 것이 회사가 미래에 잘 번창하는 데 어떻게 도움이 되는지(그리고 인간 마케터가 여전히 필요한 이유)입니다.

AI/ML이 인간 마케터를 대체하지 않는 이유(아직)

AI/ML 기술은 놀랍습니다. 얼굴 인식 소프트웨어, 디지털 음성 비서, 내비게이션 앱 및 일상 경험에 뿌리를 둔 기타 기술과 같은 기능을 강화하여 우리가 생활하고 일하는 방식을 완전히 바꿔 놓았습니다.

마케팅에서 AI/ML은 대규모 데이터 세트를 구문 분석하여 프로그래밍 방식의 광고 및 대규모 개인화를 가능하게 하고 콘텐츠를 보다 효율적이고 효과적으로 제작할 수 있도록 지원합니다. 그러나 지난 10년 동안 많은 발전을 이루었지만 여전히 완벽함과는 거리가 멉니다.

첫째, ML로 생성된 콘텐츠가 종종 문제가 된다는 문제가 있습니다. 예를 들어 ChatGPT 사용자는 코드베이스에 횡설수설을 삽입하고, 답변을 조작하고, 사람의 작업을 표절하고, 사실적이거나 오래된 오류로 가득 찬 기사를 작성하는 도구를 적발했습니다. 또한 때때로 인종 차별, 성 차별, X 등급 또는 완전히 기괴한 콘텐츠를 제공합니다. 요컨대, 인간 팩트 체커, 브랜드 작가, 편집자 및 주제 전문가를 거치지 않고 AI/ML 생성 콘텐츠를 게시하면 회사가 뜨거운 물에 빠질 수 있습니다.

제너레이티브 AI/ML 플랫폼 Jasper의 엔터프라이즈 마케팅 책임자인 Samyutha Reddy는 "AI에는 사람들이 작업하는 모델에 편향이 깊숙이 박혀 있습니다. 출력을 위한 것이므로 프로세스에서 사람을 완전히 제거하는 것은 정말 어려울 것입니다."

또한 수십 년간의 신경 과학 연구에 따르면 감정은 B2B 구매 결정을 포함하여 대부분의 의사 결정 프로세스를 안내합니다. 우리는 연결되어 있다고 느끼는 브랜드와 우리가 좋아하고 신뢰하는 사람들로부터 구매하는 경향이 있습니다. 그리고 AI/ML은 인간의 표현과 공감을 모방할 수 있지만 실제 경험을 진정으로 연결할 수는 없습니다. 인간은 신뢰를 얻고 관계를 강화하며 사람들이 구매하도록 강요하는 깊은 감정적 반응을 일으킵니다.

AI/ML이 마케팅 결과를 강화하는 방법

우리 대부분은 인공 지능에 대해 최소한 조금은 불안합니다. 퓨 리서치(Pew Research)에 따르면 미국인의 15%만이 AI 사용 증가에 대해 걱정하기보다 흥분하고 있습니다. 그러나 가설에 집중하고 두려움 때문에 AI/ML을 거부하기는 쉽지만, 이 기술을 자신에게 유리하게 사용하는 방법을 배우는 것이 훨씬 더 현명합니다. 결국 아무 소용이 없으며 이 강력한 기술을 채택하는 것을 거부하면 경쟁에서 뒤쳐질 수 있습니다.

다음은 마케터와 비즈니스 리더가 마케팅에서 ML 및 AI를 사용하여 작업을 더 쉽게 만들고 수익 창출 잠재력을 높일 수 있는 세 가지 방법입니다.

데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환

기업은 지난 수십 년 동안 엄청난 양의 데이터를 축적했습니다. 오늘날 대부분의 조직은 적어도 AI/ML의 도움 없이는 분석, 이해 또는 적용할 수 있는 것보다 더 많은 데이터를 보유하고 있습니다.

AI 브랜드 전략 플랫폼 블루오션(BlueOcean)의 CEO 그랜트 맥두걸(Grant McDougall)은 “이것이 바로 인공 지능이 극복하기 위해 구축된 도전 유형입니다. "지능형 알고리즘은 더 많은 데이터를 수집할수록 더 똑똑해지며, 이는 많은 양의 데이터를 유용한 통찰력으로 추출하여 사용자에게 제공하는 가치를 높입니다."

AI/ML은 방대한 양의 원시 데이터를 몇 초 만에 처리하여 해당 정보를 실행 가능한 통찰력, 고객 프로필 및 예측 분석으로 빠르게 변환할 수 있습니다.

개인화된 경험 만들기

구매자는 맞춤형 경험을 기대합니다. 그러나 올바른 기술 없이는 진정한 개인화를 대규모로 배포하는 것이 거의 불가능합니다. 오늘날 마케팅의 ML 및 AI 덕분에 개인화 토큰 및 스마트 콘텐츠를 통해 웹 사이트, 광고 문구 및 채팅 전반에 걸쳐 편리하고 의미 있는 고객 경험을 쉽게 제공할 수 있습니다.

과거에는 Amazon, YouTube, Netflix 또는 Spotify와 같은 거대한 브랜드만이 추천 엔진의 힘을 활용할 수 있었습니다. 그러나 AI/ML 도구의 접근성이 높아지고 마케터가 이러한 솔루션을 사용하는 방법을 더 잘 이해함에 따라 모든 규모의 브랜드에서 고급 개인화(또는 초개인화)가 가능해질 것입니다.

예를 들어, HubSpot과 같은 마케팅 자동화 플랫폼은 AI/ML을 활용하여 개인화된 이메일 워크플로를 강화하고 리드 점수를 개선하며 마케팅 팀이 자체 맞춤형 ML 프레임워크를 개발할 수 있도록 합니다.

창의적이고 전략적인 사고를 위한 인간의 자유

AI/ML이 도울 수 있는 가장 좋은 방법 중 하나는 지루하고 일상적인 작업을 대신하여 인간이 우리가 가장 잘하는 작업에 집중할 수 있도록 하는 것입니다. 예를 들어 AI/ML 도구는 귀하를 대신하여 회의를 예약하고, 실시간으로 리드를 평가하고, 연구를 수행 및 컴파일하고, 개요를 작성하거나 더 나은 전환을 위해 콘텐츠 자산을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그리고 인재 부족과 비즈니스 비용 상승의 시기에 팀의 시간을 최대한 활용하기 위해 이러한 작업을 오프로드하는 것은 엄청난 경쟁 우위가 될 수 있습니다.

AI/ML 기술이 더욱 강력해짐에 따라 이러한 도구와 솔루션을 현명하게 사용하는 것이 중요합니다. AI/ML이 마케팅 팀을 대체할 가능성은 거의 없지만(적어도 조만간은 아님), 관련된 모든 사람이 작업을 더 쉽고 보람있게 만드는 동시에 성공에 대한 골칫거리와 장벽을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그리고 오늘날 마케팅에서 ML 및 AI의 잠재력을 활용하는 방법을 배우면 경쟁에서 우위를 점할 수 있습니다.