생성적 AI는 하이퍼 개인화된 경험과 높아진 수요로 소비자를 이기는 브랜드를 구할 수 있다

오늘날의 주요 기업은 극단적인 정밀도로 마케팅, 계획, 및 예측을 해야 한다. 생성적 AI는 도움이 될 수 있다.

오늘날의 소비자 경관에서 일어나는 주요 변화 – 더 많은 구매 채널, 새로운 습관, 그리고 재산 분배의 변화 – 는 소비자와 접촉하는 브랜드가 마케팅 및 제품 전략을 변경하는 것을 고려해야 한다. 데이터, 기계 학습, 및 AI를 활용하여 이러한 조직은 각 개별 고객을 더 잘 알 수 있는 기회가 있다. 델로이트의 개인화된 CX에 대한 연구에 따르면, 69%의 소비자는 개인화된 경험을 제공하는 브랜드에서 구매할 가능성이 더 높다고 말했다. 최근 몇 가지 예를 생각해 보자. 브랜드가 데이터를 사용하여 수요를 창출하고 소비자에게 원하는 것을 제공하는 방법. 작년, 우리는 발렌타인 데이 컵이 소비자 사이에서 열기를 일으키고 제품이 빠르게 매진되고 소셜 미디어에서 열기를 일으키는 것을 보았다. 이제 전문가들은 이것이 단순한 사건이 아니라 브랜드가 제품과 수익을 확대하는 미래의 한 예라고 예측한다.

여러 가지 측면에서 이것은 브랜드 충성도가 어떻게 진화했는지를 보여준다. 인플레이션과 경제적 혼란으로 인해 단순히 인기 있는 제품을 갖는 것은 더 이상 충분하지 않다. 소비자는 더 까다로워지고 자신이 브랜드에서 보지 못하거나 중요하게 여겨지지 않는 경우에는 심지어 주요 브랜드도 포기할 의향이 있다. 브랜드가 소비자 지출을 얻고 유지하려면 경험을 중심에 두어야 한다.

그러나 기억에 남는 상호작용은 누가 경험하는지에 따라 다를 수 있다. 여기서 생성적 AI(GenAI)가 들어온다. 새로운 GenAI 기술은 브랜드가 대상 고객이 연결되기 위해 필요한 것을 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 특정 대상 그룹이 있는 곳, 그들이 그 필요를 충족시키기 위해 선택하는 곳, 및 그들이 얼마나 자주 하는지에 대한 정보를 제공할 수 있다. 이 정보는 브랜드가 대상 고객에게 어떻게 위치하는지 결정할 수 있다. 또한 브랜드가 GenAI 도구를 사용하여 대상 고객의需求을 충족시키고 지속적인 충성도를 구축하는 데 필요한 전체적인 접근 방식을 어떻게 만들 수 있는지에 대한 몇 가지 방법이 있다. 두 가지 가장 중요한 요인은 타겟팅/마케팅 및 수요 계획이다.

마스터 마케터가 되다

GenAI를 효과적으로 사용하려면 마케터는 광범위한 캠페인으로부터 개별 고객에게 개인화된 마이크로 터치포인트로의 전환을 이해해야 한다. 이 전환을 주도하고 궁극적으로 개인화를 증가시키는 주요 요인은 다음과 같다.

• 여성은 2019년 49%에서 2040년까지 65%로 남성보다 더 많은 재산을 통제할 것으로 예상된다.¹
• 미국 인구는 18세 미만의 사람보다 65세 이상의 사람이 더 많을 것이며, 역사상 가장 다양한 세대가 성인으로 성장하고 있다.³

델로이트의 ConvergeCONSUMER 팀이 연구한 “대량에서 미クロ로” 접근 방식은 반응적인 의사 결정에서 지속적이고 예측 가능한 모델로 이동하여 브랜드의 마케팅 및 타겟팅 전략을 미래로 가져올 수 있다.

그러면 마이크로 터치포인트는 무엇을 구성하는가? 소비자에게 도달하는 전략에는 소셜 미디어, 스트리밍 서비스, 인플루언서, 블로그 등과 같은 하이퍼 개인화된 마케팅 전략이 포함될 수 있다. 가장 혁신적인 소매업체는 소셜 미디어 인상에 대한 확률 모델을 적용하여 가장 바람직한 고객이 끌리는 채널을 선택하는 것을 탐색하고 있다. 그러나 그 터치포인트 뒤에 있는 데이터가 훨씬 더 중요하다. 브랜드가 특정 대상 고객을 타겟팅해야 하는 이유를 보여주는 정보는 역사적으로 어려웠다. 그러나 이제 GenAI는 그와 같은 세세한 데이터를 얻는 것을 훨씬 더 쉽게 만들었다.

GenAI를 사용하여 소비자에 대한 데이터를 분석하면 브랜드는 플랫폼 전반에 걸쳐 매우 니치한 대상 고객을 타겟팅할 수 있다. 예를 들어, AI는 브랜드에 인디애나폴리스의 아만다가 3월 15일 금요일 아침에 브랜드 이름의 요가 세트 3개를 온라인으로 구매할 가능성이 높다고 알릴 수 있다. 그러면 브랜드는 그녀가 읽고 있는 뉴스 사이트와 그녀의 가장 좋아하는 소셜 미디어 인플루언서의 피트니스 관련 게시물에 개인화된 광고를 제공할 수 있다.

GenAI는 또한 기존 고객 기반을 이해하는 것을 재정의한다. 대부분의 조직은 고객 세그먼트를 간단한 인구 통계학적 특성에 기반하여 단순한 관점을 가지고 있다. GenAI 시대를 받아들이는 조직은 첫 번째 당사자 정보와 제3자 신호, 확률 모델, 수명 가치 모델 및 이탈 모델을 결합하여真正로 포괄적인 고객 파일을 만드는 더 세련된 방법을 사용한다. 그런 다음 그 고객 파일을 처리하여 데이터에 실제로 있는 코호트의 수를 식별한다. 단순한 구분으로부터 자유로워진 후, 기계 학습은 우리가 전혀 관련이 없다고 생각하는 그룹 사이의 비명료한 연결을 발견하는 것을 가능하게 한다. GenAI는 수학적으로 구분된 코호트를 우리가 이해할 수 있는 용어로 설명하는 데 사용된다. 또한 GenAI는 코호트 내의 미지의 트렌드와 통찰력을 자연어로 설명하고 코호트 간의 변화를 강조한다.

GenAI는 마케터에게 어려웠던 영역에서 360도 터치포인트를 만들 수 있다. 그러나 이를 운영에 구현하는 데에는 장기적인 변환이 필요할 것이다. 또한 조직이 “대량에서 미クロ로” 접근 방식이 복잡성을 증가시킴에도 불구하고 브랜드에게 더 손이 닿지 않는 방법을 만들 수 있다는 것을 배우는 데 시간이 걸릴 수 있다. 이 전환은 전통적인 전략에서 데이터 주도 및 실시간 적응성의 시대로의 전환을 알린다.

정밀하게 계획하다

GenAI의 잠재력은 전반적인 마케팅 및 개인화된 타겟팅을 넘어선다. 하이퍼 개인화된 마케팅 전략이 브랜드의 소동을 일으키는 데 마법을 부린 후, GenAI는 조직이 수요를 계획하고 예측하는 데 도움이 될 수 있다.

이것은 몇 가지 이유로 유용하다. 하나는 수요가 끊이지 않는 브랜드(식품, 음료, 소비재 브랜드 등)가 주요 공급망 중단期间에 예측하고 대응하는 데 도움이 될 수 있다는 것이다. 또 하나는 비 필수적인 제품을 가진 브랜드에게 이는 수요를 예측하고 인벤토리 전략을 알리는 데 도움이 될 수 있다.

전략적인 결과는 GenAI가 데이터를 분석하고 수요가 높은 시장에서 인벤토리를 낮추는 것을 의도적으로 제안하는 것이다.这样하면 특정 시장에서 제품의 인벤토리가 고객 기반보다 작을 때, 제품을 얻은 소비자는 특별한 브랜드 경험의 일부인 것처럼 느낄 수 있다. 이것은 GenAI가 마케터가 창의적인 솔루션을 정교화하고 비전통적인 방식으로 자극하는 데 사용할 수 있는 강력한 도구임을 보여주는 예이다.

GenAI의 잠재력은 여전히 발견되고 있다

GenAI는 아직 초기 단계에 있지만, 우리는 이미 이를 사용하여 모든 종류의 산업에서 프로세스를 정교화하는 수백 가지 방법을 발견했다. 그러나 여전히 많이 배울 것이 있다.

우리는 이미 소비자와 내부 프로세스를 이해하는 데 도움이 될 수 있다는 것을 알고 있다. 그러나 마케팅에서 가능한 한계를 넓히는 방법은 수많다. 궁극적으로, 이는 백오피스 기능에서 데이터를 가져와 프론트 오피스 기능으로 통합하여 전체적으로 더 효율적인 조직을 구축하는 데 있다.

GenAI를 사용하기 시작하려는 조직은 먼저 데이터의 품질과 거버넌스를 명확하게 이해해야 한다. 이러한 강력한 기반 없이 지식이 지수적으로 증폭되어 나쁨으로 이어질 수 있으므로, 확장 가능한 데이터 관리 솔루션과 데이터를 정리하는 데 도움이 되는 전문가를 투자하는 것이 중요하다.

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