생성적 AI는 브랜드를 초개인화된 경험으로 보호하고 수요 증가로 소비자를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.

오늘날의 선도적인 기업은 극도의 정확성을 바탕으로 마케팅, 계획, 예측을 수행해야 합니다. 생성적 AI가 도움이 될 수 있습니다.

더 많은 구매 채널, 새로운 습관, 부의 분배 변화 등 오늘날 소비자 환경의 주요 변화는 소비자를 대면하는 브랜드가 마케팅 및 제품 전략 변경을 고려해야 함을 의미합니다. 이러한 조직은 데이터, 머신 러닝, AI를 활용하여 각 개별 고객, 고객이 좋아하는 것과 싫어하는 것, 구매 동기를 부여하는 요소 등을 더 잘 알 수 있는 기회를 갖게 됩니다. 딜로이트에 따르면 개인화된 CX 연구, 69%의 소비자는 경험을 개인화하는 브랜드에서 구매할 가능성이 더 높다고 말했습니다. 브랜드가 데이터를 활용하여 수요를 창출하고 소비자가 원하는 것을 제공하는 방법에 대한 최근 사례를 생각해 보세요. 올해 초 우리는 바이럴 발렌타인 데이 컵이 소비자들 사이에 열풍을 불러일으켜 제품이 빠르게 매진되고 소셜 미디어가 열광하며 FOMO에 대한 대중의 감정을 불러일으키는 것을 보았습니다. 이제 전문가들은 이것이 단지 고립된 사건이 ​​아니라 오히려 브랜드가 제품과 이익을 확대하기 위해 무엇을 할 수 있는지에 대한 미래를 엿볼 수 있는 사건이라고 예측하고 있습니다.

여러 면에서 이는 브랜드 충성도가 어떻게 발전했는지 보여주는 예시입니다. 인플레이션 및 경제적 혼란과 같은 요인으로 인해 단순히 인기 있는 제품이 더 이상 충분하지 않게 됩니다. 소비자는 더 까다로워지고 있으며, 더 이상 눈에 띄지 않거나 가치 있다고 느끼지 않거나 가치를 예시하지 않는 주요 브랜드라도 포기하려는 의지가 더 강해지고 있습니다. (예: 환경 친화적인 제품/회사) 브랜드가 소비자 지출을 늘리고 유지하려면 경험을 중심에 두어야 합니다.

그러나 기억에 남는 상호작용은 그것을 경험하는 사람에 따라 다양한 의미를 가질 수 있습니다. GenAI(Generative AI)가 등장하는 곳입니다. 새로운 GenAI 기술은 브랜드가 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 뭐 타겟 청중은 연결감을 느낄 뿐만 아니라 정보도 제공해야 합니다. 어디에 특정 잠재고객 동향, 그들이 있는 장소가 있습니다. 선택 그 욕구를 충족시키기 위해, 그리고 얼마나 자주 그들은 가고 있어요. 이 정보는 브랜드가 청중에게 포지셔닝되는 방식을 결정하거나 깨뜨릴 수 있습니다. 또한 브랜드가 청중의 요구 사항을 충족하고 지속적인 충성도를 구축하기 위한 전체적인 접근 방식을 만들기 위해 GenAI 도구를 사용할 수 있는 방법에 대해 생각해야 하는 몇 가지 방법이 있습니다. 가장 큰 두 가지 요소는 타겟팅/마케팅과 수요 계획입니다.

마스터 마케터가 되어보세요

마케팅 담당자로서 GenAI를 효과적으로 사용하려면 실무자는 먼저 광범위한 캠페인을 통한 대량 타겟팅에서 각 고객을 위한 개별화된 마이크로 터치포인트로의 전환을 이해해야 합니다. 이러한 변화를 주도하고 궁극적으로 개인화의 증가를 주도하는 주요 요인에는 다음을 포함하여 미국 시장에서 많은 최초의 현실이 포함됩니다.

• 여성은 남성보다 더 많은 부를 통제할 것으로 예상됩니다(49년 2019%에서 65년 2040%).¹
• 미국 인구에는 65세 미만보다 18세 이상 인구가 더 많을 것입니다.², 그리고 역사상 가장 다양한 세대가 성년이 되고 있습니다.³

이 "질량을 마이크로로Deloitte의 ConvergeCONSUMER 팀이 연구한 접근 방식은 대량, 수동 및 반응적 의사 결정에서 지속적이고 자동화되고 예측 가능한 보다 역동적인 모델로 전환하는 것이 브랜드의 마케팅 및 타겟팅 전략을 미래로 가져오는 데 도움이 될 수 있음을 보여줍니다.

그렇다면 마이크로 터치포인트는 어떻게 구성되나요? 소비자에게 다가가기 위한 전술에는 소셜 미디어, 스트리밍 서비스, 인플루언서, 블로그 등을 통한 연결과 같은 여러 가지 초개인화된 마케팅 전략이 포함될 수 있습니다. 가장 혁신적인 소매업체는 소셜 미디어에 대한 인상을 형성하고 가장 바람직한 고객이 관심을 갖는 채널을 선택하는 데 도움이 되는 성향 모델 적용을 모색하고 있습니다. 하지만 이는 단지 매체일 뿐입니다. 올바른 터치포인트를 구현하려면 터치포인트 뒤의 데이터가 훨씬 더 중요합니다. 브랜드가 특정 고객을 대상으로 누가, 어디서, 어떻게, 왜 필요한지를 보여주는 통찰력은 역사적으로 특히 소규모에서는 끌어내기가 어려웠습니다. 하지만 이제 GenAI는 세분화된 데이터를 훨씬 쉽게 얻을 수 있도록 만들고 있습니다.

GenAI를 사용하여 소비자에 대한 데이터를 분석함으로써 브랜드는 플랫폼 전반에 걸쳐 매우 틈새 고객층을 타겟팅할 수 있으며, 이를 통해 해당 그룹과 밀접하게 공감하는 마케팅 경험을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 인디애나폴리스의 Amanda가 새로운 체육관 멤버십에 가입한 후 15월 XNUMX일 금요일 아침에 온라인으로 브랜드 요가 세트 XNUMX개를 구매할 가능성이 높다고 브랜드에 알릴 수 있습니다. 그러면 브랜드는 그녀가 읽고 있는 뉴스 사이트에 개인화된 광고를 게재할 뿐만 아니라 그녀가 가장 좋아하는 소셜 미디어 영향력자의 피트니스 관련 게시물도 게재할 수 있습니다.

GenAI는 또한 기존 고객 기반을 아는 것의 의미를 재정의하고 있습니다. 대부분의 조직은 자신이 서비스를 제공하는 세그먼트에 대한 관점을 가지고 있다고 생각하지만, 많은 조직은 단순한 인구통계를 기반으로 고객에 대한 단순한 관점을 사용합니다. GenAI 시대를 수용하는 조직은 자사 정보를 타사 신호, 성향 모델, 평생 가치 모델 및 이탈 모델과 혼합하여 진정으로 포괄적인 고객 파일을 생성함으로써 같은 생각을 가진 고객을 그룹화하는 보다 미묘한 방법을 사용하고 있습니다. 그런 다음 강화된 고객 파일을 처리하여 데이터의 실제 집단 수를 식별합니다. 나이, 성별, 거주지 등 단순한 구분의 제약에서 벗어난 머신러닝을 통해 많은 사람들이 완전히 관련이 없다고 생각하는 그룹 간의 불명확한 연결을 발견할 수 있습니다. GenAI는 정교한 수학적 방법으로 이들을 구분한 후 우리가 이해할 수 있는 용어로 이러한 집단을 설명하는 역할을 합니다. 또한 GenAI는 코호트 내의 알려지지 않은 추세와 통찰력에 대한 자연어 설명을 제공하는 동시에 선의의 인간 마케팅 담당자라도 혼자서는 결코 할 수 없는 방식으로 코호트 간의 변형을 강조합니다.

GenAI는 한때 어려웠던 영역에서 마케팅 담당자를 위한 360도 터치포인트를 생성할 수 있으며 기술은 이 비즈니스에서 큰 가능성을 가지고 있지만 이를 운영에 구현하려면 장기적인 변화가 필요합니다. 또한 조직이 "대량에서 미시적 접근 방식" 뒤에 있는 개념이 복잡성을 증가시키더라도 궁극적으로 GenAI의 사용과 결합하여 브랜드를 위한 더 많은 손쉬운 방법을 만들 수 있다는 사실을 배우는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 이러한 변화는 전통적인 전략에서 벗어나 데이터 중심의 실시간 적응성 시대를 여는 것을 의미합니다.

정밀하게 계획하세요

GenAI의 잠재력은 풀 퍼널로 확장되며 문제 해결 능력은 마케팅 및 개인화된 타겟팅 후에도 멈추지 않습니다. 초개인화된 마케팅 전략이 마법을 발휘하여 브랜드 소문을 불러일으키면 GenAI는 조직이 필요한 각 제품의 양과 위치를 정확한 위치까지 계획하고 예측하도록 지원함으로써 더욱 많은 지원을 제공할 수 있습니다.

이는 몇 가지 이유로 도움이 됩니다. 그 중 하나는 지속적인 소비자 수요(식료품, 식품, CPG 브랜드 등)를 따라잡기 위해 매장 재고 보유에 의존하는 필수 브랜드의 경우 이러한 도구가 주요 공급 기간 동안 예측하고 전환하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다. 체인 중단. 또 다른 점은 제품이 필수적이지 않은 브랜드의 경우 이 데이터가 거시적 및 미시적 수준의 수요를 예측하는 데 도움이 되어 재고 전략을 알리는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다.

전략적 결과는 GenAI가 데이터를 분석하고 관심을 높이기 위해 수요가 많은 시장에서 의도적으로 재고를 낮게 유지하도록 제안하는 것일 수 있습니다. 이렇게 하면 특정 시장에서 브랜드의 잠재 고객 기반보다 작은 제한된 재고가 있는 경우 제품을 구입한 소비자는 자신이 특별한 브랜드 경험의 일부인 것처럼 느끼게 됩니다. 이는 GenAI가 마케팅 담당자가 창의적인 솔루션을 개선할 뿐만 아니라 비전통적인 방식으로 이를 촉발하기 위해 뒷주머니에 보관할 수 있는 강력한 도구임을 보여주는 훌륭한 예입니다.

GenAI의 잠재력은 여전히 ​​발견되고 있습니다

GenAI는 아직 초기 단계이지만 우리는 이미 이를 사용하여 모든 종류의 산업에서 프로세스를 개선할 수 있는 수백 가지 방법을 발견했습니다. 하지만, 아직 배울 것이 많습니다.

조직이 소비자와 내부 프로세스를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있다는 것을 우리는 이미 알고 있지만, 마케팅에서 가능한 범위를 넓힐 수 있는 방법은 셀 수 없이 많습니다. 궁극적으로 이것이 갖고 있는 잠재력은 백오피스 기능에서 데이터를 가져와 이를 프론트오피스 기능에 통합하여 전체적으로 보다 효율적인 조직을 엔지니어링하는 것입니다.

GenAI 사용을 시작하려는 조직은 먼저 데이터의 품질과 거버넌스를 명확하게 파악해야 합니다. 이러한 강력한 기반이 없으면 잘못된 통찰력이 기하급수적으로 증폭될 위험이 더 커지므로 확장 가능한 데이터 관리 솔루션과 데이터를 정리하는 데 도움을 줄 수 있는 전문가에 투자하는 것이 중요합니다.

GenAI는 두려워할 대상이 되어서는 안 됩니다. 대신 리더들은 마케팅 운영에서 추가적인 가치를 창출할 수 있는 GenAI의 잠재력에 대해 기뻐해야 합니다.