AI 마케팅 – 다음 캠페인의 성공을 예측할 수 있습니까?

소비자들은 그 어느 때보다 더 활동적입니다. 우리의 삶이 점점 더 디지털화됨에 따라 한때 수동적인 소비자는 이제 그들이 원할 때 원하는 것을 주문할 수 있는 자유를 갖게 되었습니다. 팬데믹(세계적 대유행)으로 인해 소셜 플랫폼과 전자 상거래 사이에서 끊임없이 변화하는 트렌드가 부상하면서 벤더 경쟁이 그 어느 때보다 치열했습니다.

이 새로운 전자 상거래 환경에서 살아남으려면 소비자 트렌드보다 앞서 나가는 것이 중요합니다. 마케터는 소비자 트렌드가 나타나기 전에 현명하게 대처하고 적응할 준비가 되어 있어야 합니다.

기술의 폭발적인 성장의 일부인 인공 지능으로 들어가십시오. AI 기반 마케팅은 미래에 소비자 기반 성공의 새로운 열쇠가 될 수 있습니다. 이 스마트 기술을 사용하여 소비자 동향 및 행동을 예측하면 경쟁자보다 앞서고 판매 리드와 전자 상거래 회사 간의 관계를 개선할 수 있습니다.

이미 기업 세계의 37%가 AI를 비즈니스 전략에 통합했으며 마케팅 산업도 크게 뒤처지지 않습니다. 현재 80%의 신기술 이 AI 기반을 갖추고 있으므로 이러한 추세에 뛰어들지 않을 이유가 없습니다.

예측 분석에서 캠페인 계획 지원에 이르기까지 AI가 새롭게 디지털화된 마케팅의 미래를 위한 빙산의 일각이 될 수 있는 이유를 알아보려면 계속 읽으십시오.

AI 마케팅이란?

AI 마케팅은 "AI와 머신 러닝을 활용하여 다양한 데이터 세트, 알고리즘 및 모델을 통해 생성된 통찰력을 결합하여 미래 행동을 예측하는 것"으로 정의할 수 있습니다.

계획, 타겟팅 또는 개인화에 사용되든 인공 지능은 마케팅 전략을 크게 변화시킬 수 있습니다.

위에서 볼 수 있듯이 인공 지능은 소비자 통찰력 및 행동 추적에서 결제 및 이메일 개인화에 이르기까지 마케팅 캠페인의 모든 영역을 변환하여 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

이러한 형태의 가상 지원은 특히 더 많은 기업이 팬데믹 이후 온라인으로 이동함에 따라 경쟁에서 앞서고 싶다면 매우 중요합니다.

현재로서는 현실보다 공상과학 소설처럼 느껴질 수 있지만 전문가들은 AI 마케팅이 전자 상거래 산업의 미래가 될 것이며 인공 지능 소프트웨어에 대한 전 세계 지출이 2022년 초까지 3,400억 달러를 초과할 것으로 예상합니다.

새로운 형태의 예측 분석이 고객 기반 노력을 지속적으로 개선함에 따라 현명한 비즈니스 리더가 이 디지털 현상에 손을 넣기를 원하는 것이 놀랍지 않습니다.

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더 자세한 예측 분석 모델

핵심 내용을 알아보려는 분들을 위해 예측 AI의 기능을 더 자세히 살펴보겠습니다.

AI 기반 분석 소프트웨어는 머신 러닝 을 사용하여 과거 캠페인 데이터를 요약하고 사용자 행동 동향 및 거래 데이터와 결합하여 전략 내에서 향후 캠페인 계획 및 개인화를 지원하는 예측 모델을 생성할 수 있습니다.

현재 빅 데이터를 예측 결과로 변환할 수 있는 세 가지 AI 생성 모델이 있습니다.

추천 모델

이 모델은 향후 판매 기회가 있을 수 있는 곳을 추천하기 위해 과거 데이터를 분석하는 것에 관한 것입니다.

과거 구매 내역에서 통찰력을 얻는 이 예측 분석 형태는 마케터가 소비자 구매 행동을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 마케팅 팀이 초기 판매 리드에서 결제에 이르기까지 유입경로 전반에 걸쳐 사용자 경험을 개선할 수 있는 방법을 제안할 수 있습니다.

클러스터 모델

클러스터 모델은 잠재 고객 세분화를 분석하고 과거 구매, 브랜드 참여 및 인구 통계를 둘러싼 일반 데이터를 기반으로 그들의 행동을 예측할 수 있습니다.

이 모델은 고객 동향, 패턴 및 행동에 대한 더 깊은 통찰력을 얻는 데 적합합니다. 사실, 인구 통계가 점프하기 전에 다음 움직임을 예측할 수 있을 정도로 똑똑합니다.

성향 모델

이 모델은 특히 고객 행동과 소비자 행동의 가능성을 분석합니다.

이탈 가능성이나 제안에 대한 전환 행동을 예측하는 이 모델은 UX 디자인, 고객 여정 또는 투자 수익을 개선하려는 경우 사용할 수 있는 훌륭한 도구입니다.

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마케팅 캠페인 내에서 인공 지능을 사용할 때의 이점

인공 지능을 사용하는 것이 경쟁 우위를 제공할 가능성이 있다는 것은 놀라운 일이 아니지만 성공적인 캠페인을 위해 인공 지능이 왜 그렇게 중요한지 자세히 살펴보겠습니다.

Aberdeen Strategy and Research의 최근 연구에 따르면 예측 분석을 사용하여 고객 요구 사항을 식별하는 비즈니스 리더 는 유기적 수익이 21% 증가 할 가능성이 높습니다.

이 마케팅 현상의 많은 이점을 알아보십시오.

고객 인사이트

마케팅 캠페인을 만들 때 고객 행동을 이해하는 것은 성공을 보고 싶다면 매우 중요합니다.

Google Analytics 및 Finteza 와 같은 분석 플랫폼을 사용하는 것은 마케팅 전략에 영향을 줄 수 있는 행동 예측을 지원하는 데 필수적입니다. 인공 지능을 첫 번째 계획 단계에 통합하면 중요한 인구 통계 정보를 기반으로 청중을 분류할 수 있습니다.

이렇게 하면 예측 결과에 따라 고객 경험을 변경할 수 있으므로 궁극적으로 캠페인의 성공이 향상됩니다. 따라서 틈새 청중 사이의 전환율이 증가하고 결과적으로 캠페인 ROI가 증가합니다.

영업 리드 우선 순위 지정

서비스를 제공할 인구 통계가 많을 수 있지만 현명한 마케터는 판매 리드의 우선 순위를 지정하면 궁극적으로 더 많은 성공을 얻을 수 있다는 것을 알고 있습니다.

예측 분석을 통해 마케터는 리드의 우선 순위를 지정하고 자격을 부여하여 판매로 전환할 가능성이 있는 고객 그룹을 선택할 수 있습니다.

이 AI 생성 지원을 사용하여 비즈니스 리더는 이러한 고객에게 더 높은 수준의 관심을 기울일 수 있으므로 가능성이 없는 리드에 대한 리타게팅 지출을 줄일 수 있습니다.

개인화 경험

개인화는 성공적인 마케팅 캠페인의 중요한 부분이기도 합니다. 고객 경험을 개인화하면 브랜드 충성도, 고객 유지 및 청중 사이의 일반적인 신뢰가 향상됩니다.

오늘날의 소비자는 경청하는 것을 좋아하며 인공 지능이 승리의 열쇠일 수 있습니다. 이메일 마케팅 개인화부터 대화형 경험 도입에 이르기까지 AI는 각 고객의 요구에 맞는 다양한 경험을 생성할 수 있습니다.

팬데믹 이후의 대규모 온라인 인구통계학적 상황에서 경쟁자들보다 앞서고 싶다면 이는 매우 중요합니다.

더 많은 것을 원하게 만드는 AI 마케팅의 예

마케팅 세계에서 인공 지능의 잠재력에 대해 여전히 확신이 서지 않는다면 다음은 우리에게 미래의 맛을 줄 수 있는 우리가 가장 좋아하는 산업 사례입니다.

스타벅스: 맞춤형 추천

AI 개인화의 이점을 시연한 1위는 스타벅스입니다. 2016년에 성공적인 모바일 앱을 만든 후, 그들은 앱의 고객 데이터와 예측 분석 전략을 사용하여 개인화 기능을 확장할 수 있었습니다.

영리한 AI 기반 기술은 모든 고객의 취향과 선호도를 타겟팅하는 예측 소프트웨어를 사용하여 고객 구매 데이터를 저장하고 개인화된 마케팅 메시지로 변환합니다.

이러한 형태의 개인화는 판매 전환율을 향상시켰을 뿐만 아니라 고객 서비스를 최우선 순위로 하여 다양한 디지털 인구 통계에서 브랜드 충성도를 높였습니다.

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체이스: AI 기반 카피라이팅

전체 인구통계를 대상으로 하는 성공적인 크리에이티브 카피는 기존 방식으로 달성하기 어렵습니다. 독자를 알고 그들의 필요를 염두에 두고 글을 쓸 수 있어야 합니다. 카피라이팅 기술을 향상시키기 위한 조치를 취하는 것은 SEO를 다듬고 가장 중요한 것은 고객 경험을 향상시키는 좋은 방법입니다.

문제는 AI가 어떻게 카피라이팅을 한 단계 더 발전시킬 수 있느냐는 것입니다.

Chase Bank는 고객 경험을 개선하고 인간화하는 데 중점을 둔 가장 최근의 AI 생성 캠페인으로 이 질문에 답했습니다.

인공 지능 제공업체인 Persado 와 협력한 후 Chase는 현재 대상을 인간화하기 위해 각 소비자에 맞게 사본을 개인화하는 작업을 하고 있습니다.

카피라이팅 전략에 머신 러닝을 도입한 최초의 대기업일 수도 있지만 마지막은 아닐 것입니다.

기업 세계에서 인공 기술의 미래를 전문으로 하는 마케팅 임원인 Rebecca Barnatt-Smith가 이 게시물을 작성했습니다. LinkedIn 또는 Twitter에서 Rebecca와 연결하십시오.