AI 및 여정 오케스트레이션을 사용하여 마케팅 자동화 강화

마케팅 자동화는 마케팅 기술 스택의 기본 구성 요소입니다. 그러나 고객은 채널에 관계없이 브랜드에 대한 원활한 경험을 기대하기 때문에 혼자 사용하는 것만으로는 앞서 나가기에 충분하지 않습니다.

추가 솔루션, 특히 인공 지능 및 여정 오케스트레이션을 사용하여 기존 마케팅 자동화 접근 방식을 다음 단계로 끌어올리는 방법이 있습니다.

레거시 마케팅 자동화의 과제

마케팅 담당자는 과거에 마케팅 자동화를 통해 놀라운 결과를 달성했습니다. 그러나 고객의 변화하는 기대와 행동으로 인해 기존 접근 방식이 한계에 도달했습니다. 마케팅 자동화에만 의존하는 브랜드는 여러 채널에서 활성 고객과 소통하기가 어렵습니다.

대부분의 MAP(마케팅 자동화 플랫폼)에서 개인화는 간단한 규칙 기반 지침("if this, then that")으로 제한됩니다. 예를 들어 고객이 장바구니를 버린 경우 미리 알림 이메일을 보냅니다. 또는 고객이 이메일 목록에 가입한 경우 환영 메시지를 보내십시오.

이 접근 방식은 고객이 속할 수 있는 세그먼트, 구매 성향, 과거 개인 행동 또는 기타 요인을 기반으로 하는 복잡한 변형을 허용하지 않습니다. 일부 MAP은 기술적으로 이를 달성할 수 있지만 모든 규칙 세트를 구축하면 지속적인 관리가 거의 불가능하고 계단식 종속성에 기반한 오류가 발생할 수 있습니다.

고객이 보다 역동적인 경험을 요구함에 따라 마케팅 자동화 접근 방식을 강화해야 합니다. 여기에서 고객 여정 오케스트레이션과 인공 지능(AI)이 필요합니다.

여정 오케스트레이션이 마케팅 자동화를 강화하는 방법

전통적인 마케팅 자동화는 이메일과 같은 단일 응답 채널을 처리할 때 시기적절하고 관련성 있는 커뮤니케이션을 제공하는 데 여전히 잘 작동할 수 있습니다. 그러나 고객은 단일 채널에 의존하여 상호 작용하지 않습니다. 대신 그들은 채널을 전환하고 있으며 브랜드가 따라잡기를 기대합니다.

또한 대부분의 마케팅 자동화 워크플로는 일반적으로 단순하며 특히 여러 채널에서 복잡한 분기를 거의 통합하지 않습니다.

바로 여기에서 고객 여정 조정(CJO)이 문제를 해결할 수 있습니다. CJO는 다채널 통신을 위해 만들어졌습니다. 따라서 이메일, SMS 메시지, 모바일 앱 푸시 알림, 웹사이트 랜딩 페이지 및 소셜 광고는 고도로 타겟팅될 수 있습니다.

분기를 통해 동일한 여정에 등록된 경우에도 일련의 작업으로 인해 한 고객과 다른 고객 간에 엄청난 차이가 발생할 수 있습니다.

이러한 방식으로 CJO는 고객이 원할 때, 어디서, 원하는 방식으로 콘텐츠, 제안 및 경험을 받는 것에 대한 고객의 증가하는 기대에 부응하여 마케팅 자동화를 강화합니다.

자세히 알아보기: 고객 여정 오케스트레이션이란 무엇이며 어떻게 작동합니까?

AI가 마케팅 자동화에 미치는 영향

대부분의 마케팅 자동화는 더 단순한 규칙 기반 접근 방식에 의존하기 때문에 AI는 고객 여정 조율과 함께 또는 별도로 이러한 결정을 강화하는 데 중요한 역할을 합니다.

다음은 AI가 현재의 마케팅 자동화 방법을 넘어 마케팅 노력을 기울일 수 있는 몇 가지 방법입니다.

동적 세분화

방대한 양의 정형 및 비정형 데이터에서 패턴을 찾는 것은 사람에게 번거로운 작업입니다. 반면에 AI는 이것을 잘 할 수 있습니다. AI 기반 머신 러닝 알고리즘은 잠재고객에 대한 인사이트를 수집하여 이전에는 정적인 잠재고객 세그먼트를 보다 동적인 세그먼트로 전환하는 데 도움이 됩니다.

이러한 동적 세그먼트는 구매 패턴 또는 행동을 기반으로 고객을 그룹화하여 개인화된 콘텐츠, 제안 및 경험을 통해 적절한 채널에서 적시에 적절한 사람에게 도달할 수 있습니다. 그것은 마케팅 금입니다.

성향 계산 및 예측 분석

AI 기능을 추가하면 MAP가 매우 간단한 if/then 논리를 사용하여 메시지를 보내고 조치를 취하는 경우 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 성향 점수 및 예측 분석을 사용하여 차선책 또는 제안을 개인에게 전달할 수 있습니다.

개인화된 콘텐츠 생성

생성 AI 도구의 약속은 텍스트와 이미지를 포함한 콘텐츠를 대규모 청중 세그먼트의 모든 사람이 동일한 것을 받는 것이 아니라 개인을 위해 일대일로 조정할 수 있다는 것입니다.

이 영역에서 극복해야 할 장애물이 있지만 진정으로 개인화된 콘텐츠와 이미지는 더 큰 관련성, 충성도 및 평생 가치로 이어질 수 있습니다.

자세히 알아보기: 지금 AI가 마케팅에 도움이 되는 방법

성공하기 위해 바꿔야 할 것

고객 여정 조율 및 AI로 마케팅 자동화를 성공적으로 강화하려면 마케터는 이 세 가지 중요한 점을 기억해야 합니다.

맞춤형 여정

접근 방식이 고객 중심인지 확인하십시오. 개인이 원하는 경험과 많은 고객을 동일한 버킷에 묶는 획일적인 접근 방식을 고려하십시오.

세분화된 접근 방식이 동일한 채널에서 모든 사람에게 동일한 메시지를 보내는 것보다 낫지만 여전히 증가하는 소비자 기대치를 충족할 만큼 시기, 채널, 콘텐츠 및 제안을 개별화하지 못합니다.

통합

더 나은 통합은 여정 오케스트레이션 및 AI를 사용하여 마케팅 자동화를 강화할 때 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

플랫폼 통합

진정한 다중 채널 고객 여정 오케스트레이션 접근 방식을 활용하려면 통합되지 않았을 가능성이 가장 높은 방식으로 여러 플랫폼을 통합해야 합니다. 다행스럽게도 이것은 CJO 도구의 핵심 기능이기 때문에 대부분의 경우에 간단할 수 있습니다. 그러나 모든 통합과 마찬가지로 항상 예상치 못한 장애가 발생할 수 있습니다.

시작하는 일반적인 방법은 한 번에 하나의 시스템과 플랫폼을 통합하는 옴니채널 설정을 구축하는 반복적인 접근 방식을 사용하는 것입니다. 이를 통해 첫 번째 통합을 더 쉽고 빠르게 구현할 수 있으므로 팀이 시간이 지남에 따라 더 효율적이고 효과적인 결과를 생성하는 방법을 더 빨리 배울 수 있습니다.

데이터 통합

플랫폼 통합을 위해서는 데이터 소스를 더욱 통합해야 합니다. 다음 사항을 확인해야 합니다.

• 선택한 플랫폼에서 적합한 고객에게 다가갑니다.
• 여러 내부 시스템 및 플랫폼에서 관련 구매 및 행동 데이터를 통해 정보를 얻습니다.
• 도움이 될 수 있는 다른 인구통계학적 또는 심리학적 정보로 증강됩니다.

잘 아시는 바와 같이 이러한 모든 데이터 소스를 통합하는 것은 가장 정교한 조직에서도 어려울 수 있습니다.

팀 통합

플랫폼과 데이터가 격리될 수 있는 것처럼 마케팅 팀도 마찬가지로 연결이 끊길 수 있습니다. 이메일 마케팅 팀은 조직 전체에서 모바일 앱 팀 및 SMS 팀 등과 협력해야 합니다.

CJO를 잘 수행하고 AI를 최대한 활용한다는 것은 팀이 초기 캠페인 및 콘텐츠 생성부터 공동 노력의 측정 및 최적화에 이르기까지 협력한다는 것을 의미합니다.

옴니채널 접근

마지막으로 반응형 마케팅 중심이 아닌 옴니채널 및 고객 중심으로 고객 경험 접근 방식을 발전시켜야 할 때입니다. 고객 여정 오케스트레이션은 다중 채널로 구축되었으며 AI 애플리케이션은 정형 및 비정형 데이터 소스를 처리하는 데 번창합니다.

마케팅 자동화를 개선한다는 것은 맞춤형 고객 경험을 제공하는 보다 효과적인 방법을 찾을 때 이러한 접근 방식을 염두에 두는 것을 의미합니다.

결론

고객 여정 조정 및 인공 지능 기반 접근 방식을 사용하여 현재의 마케팅 자동화 노력을 강화하면 고객과 브랜드에 가치 있는 경험을 제공하는 능력에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

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