마케팅에서 AI의 장단점

최근 마케팅의 가장 큰 화두는 AI입니다. 인공 지능은 가장 기본적인 의미에서 컴퓨터나 기타 장치에 프로그래밍 없이 학습할 수 있는 기능을 제공할 수 있습니다. 컴퓨터가 스스로 학습하고 결정을 내릴 수 있도록 하는 기술이지만 아직까지는 마케팅에 널리 사용되지는 않습니다.

우리는 일상 생활에서 AI의 몇 가지 기본적인 예를 보았습니다. 예를 들어 전화로 질문하면 검색 기록이나 이전에 말한 단어를 기반으로 답변을 제공합니다. 기업이 마케팅 전략에 대한 보다 현명한 결정을 내리는 데 도움이 되도록 보다 발전된 형태의 AI를 점점 더 많이 사용하고 있습니다.

관련 자료: B2B 마케팅의 AI: 인간 지능이 Martech 인텔리전스를 만나는 곳 – Zen Media

실제로 McKinsey는 AI가 경제 분야 전반에 걸쳐 전 세계적으로 비즈니스 문제에 적용되고 있지만 AI의 영향은 마케팅과 영업에서 가장 많이 느껴질 것이라고 예측합니다. 마케팅에서 AI는 여러 용도로 사용되지만 이 기술을 효과적으로 사용하기 전에 극복해야 할 몇 가지 심각한 문제도 있습니다. 모든 인공 지능이 평등하게 만들어지는 것은 아닙니다. 사실, 그것의 대부분은 독립적 지능에 가깝지도 않습니다. 그러나 AI를 올바르게 사용하면 디지털 캠페인, 고객 서비스 개선, 수익 증대를 위한 귀중한 도구가 될 수 있습니다.

그럼 바로 들어가 보겠습니다. Zen Media의 마케팅 AI 장단점은 다음과 같습니다.

마케팅에서 AI의 장점

비용 및 시간 절약

AI는 반복적인 작업을 잘 자동화하므로 힘든 관리 작업에 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 당신이 이미 주중 매일 밤늦게까지 일하면서 매연에 시달리고 있는 마케팅 관리자라면 AI가 당신을 위해 많은 힘든 일을 해줌으로써 당신의 워크플로를 능률화하는 데 도움이 될 수 있다는 사실을 알게 되어 기쁠 것입니다.

마케터가 항상 "켜져" 있어야 하는 세상에서 AI는 지루한 작업을 자동화하는 데 사용될 수 있으며, 다른 중요한 일(이해관계자와의 상호작용… 그리고 잠자는 것과 같은)에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. Servion Global Solutions는 2025년까지 고객 상호작용의 95% 이상이 사람 없이 관리될 것으로 예상합니다.

어시스턴트(알고리즘 및 AI라고도 함)가 회의 일정 잡기 또는 발송된 이메일에 대한 추적 코드 정리와 같은 기본적인 비즈니스 기능을 처리하도록 함으로써 마케터는 창의적인 사고를 위한 일정에 더 많은 여유를 갖게 됩니다.

명확한 데이터 인사이트

오늘날 기업이 데이터에 중독되어 있다는 것은 비밀이 아닙니다. 하지만 많은 사람들은 실행되기를 기다리는 것만으로도 아직 활용되지 않은 잠재력이 얼마나 많은지 깨닫지 못합니다. AI 도구는 구매 습관을 기반으로 한 고객 세분화부터 앱/웹사이트 내 사용자 상호 작용을 기반으로 이메일 개인화에 이르기까지 모든 것을 지원하므로 기업은 이제 기존 데이터 세트에서 파생된 통찰력을 그 어느 때보다 쉽게 ​​활용할 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 방대한 양의 데이터를 분석하여 학습하는 신경망과 같은 기계 학습 알고리즘 덕분에 이 모든 정보를 마케팅 활동에 사용하여 고객과 잠재 고객에게 더 잘 도달하고 서비스를 제공할 수 있습니다. 가정이나 추측 대신 실제 고객 행동을 기반으로 하는 B2B 이메일 마케팅 캠페인이 얼마나 더 효과적일지 상상해 보십시오.

수동으로 데이터를 샅샅이 뒤지지 않고 명확한 통찰력을 확보하면 마케터가 새로운 트렌드와 향후 패턴을 식별하는 데 도움이 되어 보다 창의적인 추구에 집중할 수 있습니다. (여기 패턴이 보이시나요?)

초개인화

AI는 마케터에게 구매자가 실제로 원하는 것에 대한 정확한 데이터를 제공하여 마케팅을 개선할 수 있도록 하여 보다 구체적으로 청중을 충족시킵니다. AI 기반 자동화를 통해 마케터는 지리적 위치, 과거 구매 및 검색 기록과 같은 다양한 요소를 기반으로 각 고객에 대한 마케팅 전술을 초개인화할 수 있습니다. AI를 사용하면 사람들이 회사에 대해 실시간으로 말하는 내용을 기반으로 마케팅과 제품 개발을 모두 개인화할 수 있으므로 고객이 필요할 때 항상 관련 콘텐츠를 준비할 수 있습니다.

결과적으로 마케터는 더 이상 여러 채널에서 일반적인 메시징에 의존할 필요가 없습니다. 대신 실시간으로 정확한 순간에 관련성이 높은 메시지를 전달할 수 있습니다(즉, 개별 고객이 가장 수용적인 시간). 이를 자동으로 수행할 수 있다는 것은 기업이 그 어느 때보다 빠르게 대응할 수 있다는 것을 의미하므로 시간과 비용을 모두 절약할 수 있습니다!

간소화된 마케팅 노력

AI는 특정 대상 및 세그먼트에 가장 적합한 전략에 대한 통찰력을 제공하여 조직 내 팀 간의 노력을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. Cision Impact 및 Onclusive와 같은 일부 PR 기술 도구는 예를 들어 잠재 구매자가 귀하에 대한 기사를 읽은 다음 조치(예: 백서 다운로드, 연락처 정보 분기 또는 구매). 이 기술은 초기 단계에 있지만 보다 정확한 ROI를 예측하고 계산하는 미래에 큰 의미를 가질 수 있습니다.

소셜 미디어 게시물에 대한 고급 감정 분석을 수행하고 오디오 및 텍스트 파일을 여러 언어로 번역하기 위해 개발된 도구와 같은 다른 도구를 사용하면 콘텐츠 생성 시간을 단축하고 브랜드 범위를 넓힐 수 있습니다.

마케팅에서 AI의 단점

필요한 인간 개입

우리가 이미 논의한 바와 같이 AI는 아직 스스로 진화하지 않았습니다. 구현하기 전에 작동 방식을 이해하는 프로그래머가 필요합니다. 즉, 이러한 종류의 기술을 전문으로 하는 새로운 직원이나 컨설턴트를 고용하거나 기존 직원을 교육하여 팀에 대한 가치를 높이는 완전히 새로운 기술을 배워야 할 수도 있습니다.

쓰기와 같은 인간 고유의 작업을 수행하도록 설계된 AI는 여전히 인간의 개입이 절실히 필요합니다. 자연어 처리(NLP)를 통해 AI는 거의 모든 것에 대해 쓸 수 있습니다. 그리고 이러한 도구는 간단한 제품 중심 블로그의 대략적인 초안을 얻는 데 도움이 될 수 있지만 사람의 능력에는 미치지 못합니다. 주제의 뉘앙스가 많을수록 고품질 글쓰기, 명확한 메시지 전달 및 쉬운 가독성을 보장하기 위해 인간의 감성이 더 많이 필요합니다.

C-3P(N)O: 인간은 로봇과 채팅하는 것을 좋아하지 않습니다.

챗봇은 가능한 한 인간과 유사하도록 설계되었지만 여전히 인간에 의해 프로그래밍되어 있으며 대화에서 당신을 여기까지만 데려갈 수 있습니다. 즉, 보다 개인화된 경험을 찾는 고객은 지원이나 정보를 요청하는 우회적인 방법에 직면할 때 좌절감을 느낄 것입니다. 특히 원하는 것이 특정 질문에 대한 답변인 경우 프로그래밍된 응답이 없는 경우입니다. . (우리는 모두 거기에 있었고 세 가지 메뉴를 클릭하여 로봇과 대화하고 방 건너편에 전화를 던지고 싶었습니다.)

또한 AI를 통해 마케터는 비즈니스 프로세스를 확장하고 솔루션을 개발하기가 더 쉬워졌지만 새로운 아이디어를 바탕으로 실행에 옮기는 데 있어 인간의 창의성과 독창성을 대체할 수는 없다는 점에 주목하는 것도 중요합니다.

클론의 공격

AI는 마케팅 캠페인에 대한 결정을 내릴 때 정량적 지표 및 분석에 지나치게 의존할 수 있습니다. 알고리즘은 클릭 및 전환과 같은 측정 가능한 결과에 매우 적합하기 때문에 마케터는 캠페인을 계획할 때 고객 만족도나 브랜드 충성도와 같은 질적 요소를 고려하는 데 시간을 들이지 않고 이러한 측정항목을 강조하는 경우가 많습니다. 이것들은 전략을 계획할 때 고려해야 할 필수적인 측면이지만 궁극적으로 얼마나 효과적일지에 대한 모든 것을 알려주지는 않습니다. 그리고 이러한 수치에만 주의를 기울인다면 창의성이나 직관을 위한 여지가 남아 있지 않습니다.

이러한 종류의 터널 비전은 잠재적으로 회사를 전반적으로 이익이 되지 않을 수 있는 비생산적인 경로로 이끌 수 있습니다. 예를 들어 실제로 제품이나 서비스를 판매하는 데 얼마나 효과적인지 고려하지 않고 광고 캠페인에 비용을 지출하는 것입니다. ). 창의성, 참신함, 전략적 위험 감수와 같은 질적 변수를 희생시키면서 분석, 정량적 메트릭스 및 탁월한 기술적 실행에 대한 과도한 의존은 시장 차별화가 결여된 공식 브랜드 아이덴티티 및 캠페인("클론")을 초래합니다.

결함이 있는 알고리즘

예, 알고리즘에도 결함이 있습니다. 모든 기술과 마찬가지로 AI는 악의적인 행위자에 의해 해를 입히기 위해 악용될 수 있습니다. 2016년에 마이크로소프트는 트위터 사용자들이 인종차별적이고 성차별적인 발언을 하도록 가르친 후 Tay 챗봇을 폐쇄해야 했습니다. 회사는 향후 프로젝트에 더 신중할 것이지만 충분히 주의하지 않으면 이와 같은 일이 다시 발생할 가능성이 항상 있습니다.

일부 사람들이 생각하는 것과는 달리 AI는 아직 인간 지능만큼 뛰어나지 않습니다. (우리는 아직 RUR 시간에 도달하지 못했습니다.) 우리가 아직 갈 길이 멀다는 한 가지 예로서: 단 하나의 인공 신경망만이 Turing 테스트(1950년 Alan Turing이 설계한 테스트)를 통과할 수 있었습니다. 현재 최고 점수는 오늘날 사용되는 딥 러닝 알고리즘이 아닌 NLP 기술을 사용하여 2014년 Eugene Goostman이 작성한 33%(합격 30%)입니다.

마지막 단어

마케팅에서 AI의 장점과 단점을 살펴보았습니다. 전반적으로 마케팅에 AI를 사용하면 몇 가지 중요한 장점이 있지만 만병 통치약은 아닙니다. 그것을 사용하지 않는(또는 효과적으로 사용하지 않는) 경쟁자보다 우위를 점할 수 있는 무기고의 또 다른 도구로 고려하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 우리는 Grammarly를 사랑하기 때문에 AI가 우리의 글쓰기를 향상시킬 수 있다는 데 동의했습니다. 그러나 우리는 그것이 실수를 할 수 있다는 것을 알고 있으므로 결국 우리의 지식과 판단에 의존합니다.

여기서 핵심 테이크아웃? AI 지원 마케팅의 미래는 밝으며 현재는 이미 꽤 좋습니다! 마케팅 및 B2B PR에서 AI를 활용하고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 모르십니까? 손을 내밀어. 우리는 이 용감하고 새로운 가상 세계로의 안내자가 되고 싶습니다.