AI 기반 미디어 구매 : 자동화가 전자 상거래 마케팅을 변화시키는 방법

여러 플랫폼에서 전자 상거래 캠페인을 실행하는 것은 복잡합니다. 성능을 지속적으로 모니터링하고 입찰을 조정하며 실제로 판매를 유도하는 광고를 이해하려고합니다. 압도적으로 느낄 수있는 끝없는주기입니다.

그러나 AI가 무거운 리프팅을 처리 할 수 ​​있다면 어떨까요? 기술이 캠페인을 분석하고 실시간으로 최적화하기 위해 결정을 내릴 수 있다면 어떨까요?

이것이 바로 AI 기반 미디어 구매 자동화가 오늘날 전자 상거래 마케팅 담당자에게 제공하는 것입니다. 자동 입찰에서 청중 타겟팅 및 예산 할당에 이르기까지 인공 지능은 온라인 상점이 제품을 광고하는 방법을 변화시킵니다.

이 기사에서는 AI Automation이 전자 상거래 비즈니스를위한 미디어 구매 환경을 변경하는 방법과 이러한 도구를 활용하여 마케팅 성능을 향상시키는 방법을 살펴 보겠습니다.

AI 기반 미디어 구매 란 무엇입니까?

AI 기반 미디어 구매는 인공 지능 기술을 사용하여 디지털 채널에서 광고 공간을 구매하는 프로세스를 자동화하고 최적화하는 것입니다.

수동 결정 및 기본 규칙에 크게 의존하는 전통적인 미디어 구매와 달리 AI 시스템은 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 식별하며 실시간 조정하여 성능을 극대화 할 수 있습니다.

전자 상거래 마케팅 담당자의 경우 이는 기술이 다음과 같은 작업을 처리 할 수 ​​있음을 의미합니다.

• 변환 가능성에 따라 최적 입찰 금액 설정
• 대상 최고의 청중 세그먼트를 결정합니다
• 여러 플랫폼 및 캠페인에서 예산을 할당합니다
• 가장 효과적인 광고 크리에이티브를 선택합니다
• 성능에 따라 실시간으로 전략 조정

매뉴얼에서 자동화 된 미디어 구매로의 진화는 극적이었습니다. 한때 사람들의 팀이 며칠 또는 몇 주를 분석하고 조정하는 데 몇 초 만에 자동으로 발생할 수 있습니다.

이러한 변화는 대규모 제품 카탈로그, 여러 캠페인 및 빠르게 변화하는 시장 상황을 관리 해야하는 전자 상거래 비즈니스에 특히 가치가 있습니다.

전자 상거래 미디어 구매에서 AI의 현재 상태

전자 상거래 광고에서 AI의 채택은 계속 가속화되고 있습니다. 최근 설문 조사에 따르면 전자 상거래 마케팅 담당자의 60% 이상이 광고 전략에 일부 형태의 AI 또는 자동화를 사용합니다.

우주에서 가장 성숙한 AI 기술은 다음과 같습니다.

• 전환 확률에 따라 입찰을 조정하는 자동 입찰 시스템
• 캠페인 성능을 예측하는 예측 분석
• 고객 피드백 및 리뷰를 분석하기위한 자연어 처리
• 제품 분류 및 창의적 최적화를위한 컴퓨터 비전

redtrack.io 변환 추적기는이 혁명의 최전선에 있으며 AI를 사용하여 마케팅 채널에서보다 정확하게 전환 및 수익을 창출합니다.

이 플랫폼은 전자 상거래 마케팅 담당자가 전환 전에 마지막 클릭을 추적하는 것이 아니라 어떤 터치 포인트가 구매에 영향을 미치는지 이해하도록 도와줍니다.

이 기술은 특히 고객 여행이 점점 복잡 해지는 세상에서 특히 가치가 있습니다. 쇼핑객은 Instagram에서 제품을 발견하고 Google에서 조사하고 Facebook에서 리 타겟팅 광고를 받고 다른 장치에서 이메일을 클릭 한 후 전환 할 수 있습니다.

AI 기여 모델은 이러한 점들을 연결하여 각 마케팅 채널의 실제 영향을 보여줄 수 있습니다.

전자 상거래를위한 AI 기반 미디어 구매의 주요 이점

미디어 구매 프로세스에서 AI를 구현하면 전자 상거래 비즈니스에 몇 가지 중요한 이점이 있습니다.

1. 향상된 타겟팅 정밀도

AI 알고리즘은 고 부가가치 전망을 식별하기 위해 입상 수준으로 고객 행동을 분석합니다. 이러한 시스템은 과거 구매에서 탐색 동작에 이르기까지 수천 개의 데이터 포인트를 처리 할 수 ​​있습니다. 이 정밀도는 무관심한 청중에게 낭비되는 광고 지출을 줄입니다.

2. 동적 예산 할당

AI는 예산을 최고 수준의 채널, 캠페인 또는 제품으로 자동 전환 할 수 있습니다. Instagram 광고가 오늘 Google 캠페인보다 높은 ROA를 주도하는 경우 AI는 실시간으로 자금을 재 할당하여 결과를 극대화 할 수 있습니다.

3. 실시간 최적화

수동 최적화는 매일 또는 매주 발생할 수 있습니다. AI 최적화는 지속적으로 발생합니다. 시스템은 몇 분 안에 성능 변경을 감지하고 입찰, 타겟팅 및 창의적인 요소를 즉시 조정할 수 있습니다.

4. 예측 분석 및 예측

고급 AI 시스템은 데이터에 반응하는 것이 아니라 미래의 성능을 예측합니다. 이 예측 능력은 전자 상거래 마케팅 담당자가 재고, 예산 할당 및 홍보 전략을보다 효과적으로 계획하는 데 도움이됩니다.

5. 개선 된 ROA

더 나은 타겟팅, 최적화 된 입찰 및 동적 예산 할당의 조합은 일반적으로 ROA가 크게 개선됩니다. 많은 전자 상거래 브랜드는 AI 중심 미디어 구매를 구현 한 후 20-30% 더 높은 수익률을보고합니다.

AI 자동화 기능은 미디어 구매를 혁신합니다

AI가 전자 상거래 마케팅 담당자를위한 미디어 구매 프로세스를 자동화하고 향상시키는 특정 방법을 살펴 보겠습니다.

자동 입찰 전략

AI 기반 입찰은 간단한 규칙을 훨씬 뛰어 넘습니다. 이 시스템은 과거 성능 데이터, 경쟁 환경 및 사용자 행동을 분석하여 각 경매에 대한 최적의 입찰을 설정합니다. 다음과 같은 요소에 따라 입찰을 조정할 수 있습니다.

• 사용자 인구 통계 및 행동 패턴
• 요일
• 장치 유형 및 위치
• 브랜드와의 이전 상호 작용
• 유사한 사용자를 기반으로 한 전환 가능성

AI 중심의 청중 세분화

올바른 고객을 찾는 것은 전자 상거래 성공에 중요합니다. AI Audience 세분화 도구는 수동으로 발견하지 못할 수있는 귀중한 고객 세그먼트를 식별합니다.

이러한 시스템은 최고의 고객을 기반으로 한 외관과 유사한 청중을 만들고, 어떤 사용자가 높은 가치를 구매할 가능성이 가장 높은지 예측할 수 있으며, 경쟁 업체의 제품에서 전환 할 준비가 된 사용자를 식별 할 수 있습니다.

역동적 인 창의적 최적화

AI는 누가 귀하의 광고를 보는 사람을 결정하는 것이 아니라 그들이 보는 것을 결정할 수 있습니다. 동적 크리에이티브 최적화 도구 자동 :

• 여러 창의적 변형을 테스트하십시오
• 사용자 데이터를 기반으로 광고 컨텐츠를 개인화하십시오
• 사용자 의도에 맞게 메시징을 조정하십시오
• 카탈로그에서 가장 관련성이 높은 제품을 표시하십시오

교차 채널 캠페인 관리

Google, Facebook, Instagram, Tiktok 및 기타 플랫폼의 캠페인 관리는 어려운 일입니다. AI 자동화 도구는 채널에서 통합 관리를 제공합니다.

Redtrack의 AI 어시스턴트는이 분야에서 탁월하여 여러 플랫폼에서 데이터를 분석하여 기회를 식별하고 실행 가능한 통찰력을 생성합니다. 데이터를 보여주기보다는 일어나는 일을 해석하고 성능을 향상시키기 위해 특정 조치를 권장합니다.

전자 상거래 전략에서 AI 미디어 구매를 구현합니다

AI를 미디어 구매에 통합 할 준비가 되셨습니까? 구현에 접근하는 방법은 다음과 같습니다.

자동화 준비 상태를 평가하십시오

다이빙하기 전에 현재 설정을 평가하십시오.

• AI가 배울 수있는 충분한 역사적 데이터가 있습니까?
• 전환 추적 및 속성 시스템이 정확합니까?
• 성공을 측정 할 명확한 KPI가 있습니까?
• 팀에 AI 시스템을 감독하는 기술이 있습니까?

매뉴얼에서 자동 미디어 구매로의 전환 단계

1. 테스트하고 배우는 단일 채널 또는 캠페인으로 시작하십시오.
2. 개선을 측정하기 위해 기준 지표를 설정하십시오
3. 특정 목표에 적합한 AI 도구를 선택하십시오
4. AI 시스템에 대한 명확한 매개 변수 및 규칙을 설정하십시오
5. 더 많은 채널과 캠페인에서 자동화를 점차 확장합니다

데이터 통합 ​​및 품질 고려 사항

AI는 작동하는 데이터만큼 우수합니다. 우선 순위 :

• 모든 플랫폼에서 정확한 변환 추적
• 복제 된 고객 데이터
• 문제를 해결하기위한 정기적 인 데이터 감사
• 광고, 분석 및 전자 상거래 플랫폼 간의 통합

AI 기반 마케팅 팀에 필요한 기술

팀은 수동 운영자에서 전략적 감독관으로 진화해야합니다. 중요한 기술은 다음과 같습니다.

• 데이터 해석 및 분석
• 전략적 캠페인 계획
• AI 기능 및 제한에 대한 이해
• 비즈니스 목표를 AI 매개 변수로 변환하는 기능

일반적인 도전과 극복하는 방법

AI 미디어 구매를 구현해도 장애물이 없습니다. 일반적인 과제와 솔루션은 다음과 같습니다.

데이터 품질 및 통합 문제

데이터가 좋지 않으면 AI 결정이 좋지 않습니다. 이것에 의해 전투 :

• 데이터 정확도를 향상시키기 위해 서버 측 추적을 구현합니다
• 고객 데이터에 대한 단일 진실 소스를 만듭니다
• 전환 추적을 정기적으로 검증합니다
• 불완전한 데이터로 작동 할 수있는 도구를 사용합니다

인간의 감독과의 자동화 균형

AI는 인간의 판단을 완전히 대체해서는 안됩니다. 균형 유지 :

• AI 의사 결정에 대한 명확한 경계를 설정합니다
• AI 권장 사항을 정기적으로 검토합니다
• 런 어웨이 지출을 방지하기 위해 Guardrails를 개발합니다
• 창의적이고 전략적 결정을 담당하는 인간을 유지합니다

프라이버시 문제 및 규제 준수

개인 정보 보호 규정이 발전함에 따라 규정 준수가 더욱 복잡해집니다. 앞서 다음 :

• 첫 번째 파티 데이터 수집 우선 순위
• 동의 관리 도구 구현
• 개인 정보 보호 친화적 인 타겟팅을 제공하는 플랫폼으로 작업합니다
• 규제 변경에 대한 업데이트를 유지합니다

추적 및 속성 복잡성

멀티 터치 속성은 특히 장치 전체에서 어려운 일입니다. 이것에 의해 주소 :

• 모든 터치 포인트를 고려하는 고급 귀속 모델을 사용합니다
• 가능한 경우 교차 사전 추적을 구현합니다
• 다른 속성 창을 테스트합니다
• 그 완벽한 속성을 받아들이는 것은 불가능할 수 있습니다

AI 기반 미디어 구매의 미래 트렌드

AI 미디어 구매 환경은 계속 빠르게 발전하고 있습니다. 다음은 다음과 같은 주요 트렌드입니다.

고급 예측 기능

차세대 AI는 최적화를 넘어서 정확한 예측으로 이동합니다.

• 첫 구매 전 고객 수명 가치
• 각 고객에게 도달하기위한 최적의 타이밍
• 고객이 자신을 알기 전에 원하는 제품
• 특정 비즈니스 결과를 달성하는 데 필요한 정확한 예산

다 채널 최적화

향후 시스템은 채널 내에서뿐만 아니라 전체 마케팅 생태계에서 최적화하여 채널 별 메트릭보다는 전반적인 비즈니스 결과를 극대화하는 진정한 통합 전략을 만듭니다.

음성 및 시각적 검색 통합

AI 미디어 구매는 음성 조수와 이미지 검색을 통해 쇼핑을하면서 특수한 타겟팅 및 입찰 전략을 통해 이러한 새로운 발견 방법에 적응할 것입니다.

규모에 따른 개인화

AI의 궁극적 인 약속은 진정한 일대일 마케팅입니다. 각 잠재 고객이 적절한 시간에 올바른 메시지를 올바른 가격으로 올바른 제품을 정확하게 보여줍니다.

덜 수동 노력으로 더 나은 결과를 제공합니다

AI 기반 미디어 구매는 전자 상거래 마케팅 담당자에게 큰 도약을 나타냅니다. 복잡한 작업을 자동화하고 방대한 양의 데이터를 분석하고 실시간 최적화를함으로써 이러한 시스템은 수동 노력으로 더 나은 결과를 제공합니다.

AI를 구현하려면 도구, 데이터 인프라 및 기술 개발에 대한 투자가 필요하지만 잠재적 수익은 고려할 가치가 있습니다. 미디어 구매를 위해 AI를 성공적으로 활용하는 비즈니스는 일반적으로 AD 지출 (ROAS),보다 효율적인 운영 및 향상된 고객 경험을 경험합니다.

AI를 미디어 구매 전략에 통합하는 것을 고려할 때 소규모로 시작하고 데이터 품질에 집중하며 자동화와 인간 감독 간의 올바른 균형을 유지하십시오. RedTrack.io와 같은 솔루션을 고려하여 데이터 분석을 기반으로 작업을 수행하는 AI 에이전트와 데이터 통찰력을 증폭시킵니다.