AI-최초 마케팅 팀: 실행이 사라질 때 마케터에게 남는 것

몇 주 전, 나는 웹이나를 주최했습니다. 그것은 더 진단적이기보다는 비전적인 것이었습니다. 세 명의 실무자들이 나와 함께했습니다 – 맥스 에피파노프 (TripleTen), 맷 셔넌 (Croud), 이반 자메신 (AJTBD) – 각자 규모에서 운영되고 이미 생산에서 AI-네이티브 워크플로를 실행하고 있었습니다.

그것은 현재 모델의 사후 검토로 나타났습니다 – AI가 조용히 대체하는 모델입니다. 높은 성과를 내는 성과 마케팅 팀이 오늘날 내부에서 무엇이 일어나는지 자세히 살펴보면, 그들은 중복성으로 인해 사라지고 있습니다. 조직 차트는 아직 AI 에이전트가 이미 하고 있는 것을 따라잡지 못했습니다.

우리는 지난 10년 동안 잘못된 문제를 해결해 왔습니다

過去 10年間、我們一直專注於優化績效指標，特別是改善儀表板，加速歸因，並改進目標。然而，AI的真正好處在於減少決策時間和加速迭代。過去，市場營銷人員會花費數小時盯著儀表板，只為了做出一個決定——是否增加預算。另一方面，AI可以讓您每天做出數百個這樣的決定，並立即驗證什麼是有效的。

우리는 또한 자동화된 시스템을 제어하는 것에 너무 집중했습니다. 그리고 그것은 이러한 시스템의 효과성을 실제로 줄이는 것으로 밝혀졌습니다. 이것은 명백하지 않습니다. 사람들이 직관적으로 더 많은 제어가 더好的 결과를 가져올 것이라고 믿기 때문입니다. 실제로, 개입은 종종 학습 시스템의 작동을 방해합니다. 여기서 유용한 평행선은 항공입니다. 자동 조종 시스템은 공중 추락의 수를 줄였지만, 조종사들이 언제 개입하지 않아야 하는지 이해한 이후에만 가능했습니다. 마케팅도 같은 단계에 들어섰습니다.

그리고 특히 흥미로운 것은 역할의 변화가渐進的な 전환으로 발생하지 않는다는 것입니다.

실제 팀 내에서는それは突然的に 발생하는 경향이 있습니다. AI를 생산성 도구로 구현하는 회사에서는 점진적인 이익을 보지만, AI 시스템을 중심으로 구조를 재구성하는 팀은 본질적으로 다른 리그에서 운영됩니다.

에이전트가 실행될 때 무엇이 변경되나요?

오늘날의 운영 현실은 AI 에이전트가 다중 채널에서 성과 마케팅을 관리한다는 것입니다. 에이전트는 전체 펀넬에 걸쳐 데이터에 연결되어 있으며 미리 정의된 의사 결정 논리에 따라 작동합니다. 에이전트는 최소한의 인간 개입으로 목표를 달성하기 위해 계획하고 행동할 수 있습니다.

오늘날, 마케터는 개발자 없이 7일 만에 완전한 리드 생성 펀넬을 구축할 수 있습니다. 70% 이상의 마케팅 팀이 생성된 AI를 사용하여 헤드카운트를 늘리지 않고 더 많은 콘텐츠를 생산합니다. 출시 속도와 반복이 기하급수적으로 증가합니다.

여기서 핵심은 에이전트가 단순히 보조하는 것이 아니라 실제로 작업을 수행한다는 것입니다. 그리고 일단 실행이 연속적이고 자동화되면 전통적인 의미에서 마케팅을 위한 공간이 더 이상 남아 있지 않습니다.

메타, 구글, 유튜브, 틱톡을 거쳐 일일 캠페인 분석은 3-4시간에서 10-15분으로 줄어듭니다. 어떤 크리에이티브를 죽이고, 어떤 것을 유지하고, 어떤 것을 역사적 데이터를 사용하여 확장할 것인지 – 이러한 모든 규칙은 팀의 의사 결정 논리에 따라 연속적으로 실행됩니다. 모든 작업에는 이유가 있으므로 팀은 검증, 조정 및 신뢰할 수 있습니다. 자동 모드에서 에이전트는 광고 계정에서 직접 변경을 실행합니다. 반자동 모드에서는 인간이 확인합니다. 이미 월 50만 달러 이상의 유료 광고 비용을 지불하는 팀이 이렇게 운영하고 있습니다.

인간 계층에서 무엇이 남아 있나요?

그러면 인간은 무엇을 해야 합니까? 작업 실행이 자동화되고, 최적화가 연속적으로 발생하며, 의사 결정 논리가 공식화될 수 있다면, 가장 명확한 남은 인간의 장점은 결정을 내릴 수 있는 능력이 됩니다. 데이터가 불완전하고, 맥락이 모호하며, 결과가 예측할 수 없는 경우. AI는 여전히 좋은 아이디어와 중간 정도의 아이디어를 구별하거나 독립적으로 장기 전략을 결정할 수 없습니다.

성과 마케팅을 네 가지 계층으로 나눌 수 있습니다.

• 실행은 완전히 자동화됩니다.
• 최적화는 대부분 자동화되지만 일부 제한이 있습니다.
• 의사 결정은 부분적으로 인간입니다.
• 전략은 현재까지 완전히 인간입니다.

인간의 역할을 다시 생각하는 하나의 유용한 방법은 세 가지 아키타입을 통해입니다. 의사, 조종사, 교사. 각 경우에 인간은 자동으로 실행되는 프로세스를 정의하거나 수정합니다. 의사는何か가 잘못될 때 진단을 내립니다. 조종사는 과도한 조정을 하지 않고 시스템을 제어합니다. 교사는 시스템이 작동하는 입력, 제약 조건 및 구조를 정의합니다.

팀에서 시스템으로

AI 기능만으로 해결할 수 없는 하나의 주요 병목 현상이 있습니다. AI 시스템의 효과는 작동하는 컨텍스트에 달려 있지만, 대부분의 현대 회사에서 조직적 컨텍스트는 단편화되어 있습니다. 모든 지식은 산재한 채팅방, 문서 및 대시보드에 저장됩니다. 팀은 서로 분리되어 작동하므로 컨텍스트는 끊임없이 손실되고 처음부터 다시 구축해야 합니다.

조직 구조에서 이것은重大な 문제입니다. 에이전트 기반 AI는 컨베이어 벨트로 시각화될 수 있습니다. 데이터가 레이블이 지정되지 않거나 접근할 수 없거나 명확하게 정의되지 않은 경우 기계가 걸립니다. AI에서 실제 가치를 얻는 회사들은 데이터와 의사 결정 시스템을 통합했습니다.

이 새로운 현실에서 작동하는 성과 마케팅 팀에서는 더 이상 많은 운영자가 없고 시스템 디자이너가 더 많으며, 피드백 루프가 더緊密하며, 인간의 지연 없이 연속적으로 실행됩니다. 팀은 자율 시스템을 관리하는 관리 계층이 됩니다.

수년 동안 성과 마케팅은 복잡성을 관리하는 것으로 축소되었습니다. 채널, 데이터 포인트 및 변수의 수가不断하게 증가했습니다. AI는 이러한 복잡성을 줄이지 않지만, 흡수합니다. 게임의 규칙이 변경되었습니다. 승자는 자율 시스템을 구축하는 사람이 될 것입니다.