AI가 마케팅을 개선하지 않는 이유: 데이터의 중요성

인공 지능은 마케팅에서 실험 단계에서 운영 단계로 이동했습니다. 오늘날 AI는 콘텐츠를 작성하고, 제품을 추천하고, 플랫폼과 채널에서 개인화된 경험을 제공하며, 고객 생애 주기 전반에서 워크플ロー 자동화를 수행합니다. 그러나 이러한 급격한 통합에도 불구하고, 결과는 종종 기대에 못 미칩니다.

최근 산업 보고서에 따르면, 73%의 기업이 AI 기술을 채택했지만, 52%만이 기대했던 결과를 달성했습니다. 이는 배치와 성능 사이에 근본적인 불일치가 있음을 나타냅니다. 문제는 모델 설계나 컴퓨팅 파워가 아니라 데이터 품질입니다.

조직이 AI에 분산된, null, 구식 또는 “나쁨” 데이터를 공급할 때, 출력은 이러한 불완전성을 반영합니다. 결함이 있는 데이터는 정확도를 낮추고, 편향을 도입하며, 고객의 신뢰를 저해합니다. AI를 사용하여 효율성을 개선하고 개인화된 경험을 제공하는 마케팅 팀에게 이는 중요한 실패 지점입니다.

인프라가 지능을 결정한다

AI는 예제를 통해 학습하는 시스템이며, 그 효과는 받는 데이터의 구조와 신뢰성에 직접적으로 연결됩니다. 회사의 시스템이 “Chris Smith”, “Christopher Smith”, “C. Smith”를 세 개의 별개 개인으로 해석한다면, 모델은 일관된 통찰력을 생성할 수 없습니다. 그것은 컨텍스트가 없는 예측과 분석을 생성할 것입니다. 이것은 비즈니스와 소비자 데이터, 온라인과 오프라인 행동을 결합하여 개인에 대한 360도 시각을 얻는 것을 통해 형성됩니다.

이 문제는 생각보다 더 흔합니다. Forrester에 따르면, 거의 3분의 1의 글로벌 마케팅 리더가 데이터 실로를 주요 장애물로 지적합니다. 데이터가 이메일 마케팅 플랫폼, CRM 도구, 전자상거래 엔진 등과 같은 분리된 시스템에 존재할 때, 터치포인트를 통해 행동을 연결하는 것은 거의 불가능합니다. 이것은 не только AI 시스템을 혼란스럽게 하지만, 또한 비즈니스에서 고객 가치, 충성도 또는 의도에 대한 기본적인 질문에 답변하는 것을 방해합니다.

간단히 말해, 일관된 참여를 달성하기 전에 데이터의 연속성이 필요합니다.

준비는 전략적 결정이다

AI 투자의 속도는 종종 조직의 기술적 성숙도 또는 직원 능력보다 앞섭니다. 마케팅 팀은 생성 도구를 통합하고, 실시간 개인화를 배포하며, 전통적인 세분화를 줄이는 압력을 받고 있습니다. 그러나 이러한 기능은 전략, 인프라, 인간의 감독을 제공할 수 있는 지식이 풍부한 팀이 필요로 합니다.

IBM에 따르면, 68%의 CEO가 기업 전반의 데이터 아키텍처를 중요하게 생각합니다. 또 다른 72%는 독점적인 데이터가 생성 AI에서 가치를 창출하는 데 중추적인 역할을 할 것이라고 생각합니다. 이러한 리더들은 의미 있는 AI 결과를 얻기 위해 실험과 운영 규율이 모두 필요하다는 것을 이해합니다.

회사가 분산된 시스템에 고급 AI 모델을 적용하려고 할 때, 비효율성이 발생합니다. AI는 받는 정보가 부정확한 경우, 방향을 조정할 수 없습니다. 따라서 원하는 방향으로 이동할 수 있지만, 원하는 명확성으로 이동하지 않을 수 있습니다.

또한 현재로서는 AI가 마케터의 모든 요구를 충족하는 완전한 솔루션이 아닙니다. 따라서 하나의 AI 모델을 하나의 작업에, 두 번째 모델을 다른 작업에 사용하여, 전체 AI 생태계에 대한 일관된 통찰력을 얻기 위해 패치워크를 조립해야 하는 또 다른 도전을 만듭니다.

구조가 없는 볼륨은 소음을 생성한다

많은 마케팅 팀은 데이터 수집에 초점을 맞추고, 더 많은 1차 파티 신호, 더 많은 참여 지표, 더 많은 거래 세부 정보를 캡처하기 위해 파이프라인을 확장합니다. 그러나 오케스트레이션이 없으면, 더 많은 데이터는 단지 문제를 복잡하게 만듭니다.

실제 가치는 데이터가 조직화되고, 컨텍스트화되고, 실시간으로 연결될 때 발생합니다. 이는 제로 파티 선호도, 1차 파티 행동, 2차 파티 파트너십, 3차 파티 강화 등이 포함됩니다. 각 데이터는 고객 이해에 중요한 역할을 합니다. 가장 중요한 것은, 이러한 모든 데이터가 مشترک 식별자를 생성하기 위해 함께 결합되어야 합니다.

구글과 Econsultancy의 연구에 따르면, 92%의 리더 마케터가 성장에 필요한 1차 파티 데이터를 생각합니다. 그러나 고급 데이터는 고객 여정의 더 넓은 관점에서 해석할 수 없으면 가치를 잃습니다. 또 다른 연구에 따르면, 72%의 소비자가 브랜드가 전체 정체성을 이해할 때 더 많이 참여할 가능성이 있습니다. 이것은 시간, 채널, 형식에 걸쳐 기록을 조정할 수 있는 시스템이 필요합니다.

정체성이 가능하게 한다

AI는 인식하지 못하는 것을 개인화할 수 없습니다. 정체성 해결은 현대 마케팅의 가장 기술적이고 가장 간과되는 측면 중 하나입니다. 지속적인 고객 정체성은 모델이 행동을 개인과 연결할 수 있게 합니다. 이것은 선호도, 이상을 감지하고, 필요를 예측하는 데 필요한 연속성을 생성합니다.

효과적인 정체성 프레임워크는 깨끗한 데이터와 일관된 논리에 의존합니다. 이는 단순히 인수만으로 달성할 수 없습니다. 매칭 알고리즘, 데이터 거버넌스, 실시간 행동 조정을 필요로 합니다. 올바르게 구현되면, AI에 고객 기대와 일치하는 결과를 생성하는 데 필요한 명확성을 제공합니다.

일관된 정체성이 없으면 개인화가 중단됩니다. AI는 관련 없는 메시지, 중복된 터치포인트, 비효율적인 입찰로 기본적으로 돌아갑니다. 이것들은 표면적인 불편함만이 아닙니다. 신뢰를 침식하고, ROI를 줄이고, 진행을 방해합니다.

데이터 위생은 마케팅의 필수이다

과거에는 마케팅 팀이 크리에이티브와 전략에 집중하면서 백엔드 시스템을 관리하기 위해 IT에 의존할 수 있었습니다. 그러나 AI를 사용하여 성공하려면, 마케터와 데이터 과학자는 데이터가 어떻게 이동하고, 어디에서 중단되고, 어떻게 일관성을 해결하는지 이해해야 합니다.

이는 데이터의 유효성, 중복 제거, 메타데이터 정렬, 품질을 강제하는 거버넌스 프로토콜을 포함합니다. 또한 명확한 분류법을 설정하고, 버전 제어를 관리하며, 새로운 신호와 플랫폼이出现할 때 적응할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 의미합니다.

이 작업은 운영적으로 보일 수 있지만, 점점 더 전략적으로 중요해지고 있습니다. AI 출력이 사실에 기반하고 소음에 기반하지 않는다는 것을 보장합니다. 팀이 테스트하고, 학습하고, 확신을 가지고 반복할 수 있도록 합니다. 가장 중요한 것은, 고객 경험을 일관적이고 관련性 있고 존중하는 경험으로 만듭니다.

마케팅의 미래는 데이터 리더십에 달려 있다

AI 투자가 향후 2년 내에 두 배로 증가할 것으로 예상됨에 따라, 마케팅 조직은 구조화된, 거버넌스된, 접근 가능한 데이터 환경을 구축하기 위해 신속히 움직여야 합니다. 경쟁 우위는 모델의 복잡성만으로는 달성되지 않습니다. 고객 상호작용의 모든 지점에서 통찰력을 신속하게 제공하는 능력에서 나옵니다.

Data Axle에서私は 대부분의 고객과 이야기할 때, 중앙 데이터 레이크와 모든 데이터에 걸쳐 공통 정체성을 구축하는 데 중점을 두고 있습니다. 이것은 AI가 통찰력을 제공하는 것뿐만 아니라, 행동을 취할 수 있도록 합니다.

AI의 야망과 성능 사이의 간격은 넓어지고 있지만, 브랜드가 이 간격을 메우기 위해 취할 수 있는 단계가 있습니다. 먼저, 지능형 마케팅의 실제 엔진은 깨끗하고, 연결된, 준수하는 데이터라는 것을 이해하는 팀에서 시작합니다. 이것은 밤새 일어나는 일이 아닙니다. 그러나 AI 도구와 최선의 관행, 데이터의 힘에 대한 이해를 구축하기 위해 직원들을 업스킬링하는 데 투자하면, 성공적인 AI 구현을 위한 강력한 기초를 마련할 수 있습니다.