AI가 디지털 마케팅의 미래를 어떻게 변화시키고 있는가

브레인피아이(Breinify)의 성장 책임자인 아누шка 로케시(Anushka Lokesh)가 작성했습니다. 브레인피아이(Breinify)는 예측적 개인화 플랫폼입니다.

인공지능(AI)은 기계 학습을 통해 수백만 개의 패턴을 분석하는 과정입니다. 이러한 패턴을 연구함으로써 AI는 인간이 할 수 없는 잘 생각된 결정들을 내릴 수 있습니다.

AI와 데이터 과학은 모든 분야에서 자동화와 프로세스 개선을 위해 사용됩니다. 마케팅도 예외는 아닙니다. 디지털 마케팅에서 데이터 과학의 사용은 캠페인에서 중요한 역할을 합니다. 데이터 과학을 적절하게 사용하는 조직은 경쟁자들보다 큰 이점을 얻고 있습니다. 이러한 이점은 다음과 같습니다:

• 동적 대상 세분화
• 개인화된 제품 추천
• 소비자 여정 최적화

이 모든 작업은 AI에 의해 수행됩니다. 물론, 당신과 ваш 팀은 이러한 작업을 수동으로 수행할 수 있습니다. 그러나 AI를 사용하면 시간을 더 효율적으로 사용할 수 있습니다. 이제 전통적인 마케팅을 어떻게 AI가 변革하고 있는지 살펴보겠습니다.

타겟 마케팅

인터넷의 등장 이후, 사람들은 거의 모든 시간을 온라인에서 보내고 있습니다. 소셜 미디어, 브라우징, 또는 작업을 하든 관계없이, 소비자 데이터는 점점 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다. 그리고 대량 타겟 마케팅의 시대는 지나갔습니다.

AI는大量의 데이터를 분석하여 사람들에게 관심사, 소득, 위치 등에 따라 태그를 할당할 수 있습니다. 이러한 데이터 포인트를 사용하여, 제품이나 서비스를 더 정확하게 타겟으로 하는 마케팅을 할 수 있습니다. 그리고 불필요한 마케팅 비용을 줄일 수 있습니다.

이것이 디지털 마케팅에서 데이터 과학의 사용이 디지털 변화를 어떻게 가져왔는지 보여줍니다.

콘텐츠 개인화

스포티파이에서 음악이 끝나고 자동 재생으로 새로운 음악이 시작되는 것을 좋아하나요? 아직 들어보지 않은 음악이지만, 좋고 또 듣고 싶은 음악입니다. 이것은 AI가 작동하는 알고리즘의 결과입니다. 유튜브나 넷플릭스의 추천도 마찬가지입니다.

중요한 점은, 수백만 명의 사용자의 좋아요와 싫어요를 연구한 후, 이러한 플랫폼은 사용자가 어떤 콘텐츠를 좋아할지 매우 정확하게 예측할 수 있다는 것입니다. 그리고 소비자들은 더 많은 시간을 플랫폼에서 보내게 됩니다. 마케팅 자동화와 개인화를 통해, 이 프로세스는 수동 개입 없이 수행될 수 있습니다.

관련 메시지와 제품 추천

차를 마시는 것을 좋아한다고 가정해 보겠습니다. 특정 사이트에서 정기적으로 차를 구매합니다. 어느 날, 차가 곧 다 떨어질 것이라는 이메일을 받습니다. 어떻게 차 회사에서 당신이 곧 차가 필요할지 알았을까요? 간단히 말해서, 그것은 그들의 AI였습니다.

구매習慣을 바탕으로, 차 회사는 당신이 언제 차가 필요할지 정확하게 추론했습니다. 그리고 사이트에서 구매할 때, 마지막으로 구매한 제품이 이미 추천되고 있습니다. AI는 첫 번째 파티 데이터의 도움으로 이것을 수행했습니다.

이러한 개인화된 메시지는 소비자 여정을 크게 향상시킵니다. AI의 개인화된 메시지의 도움으로, 각 소비자는 고유한 구매 경험을 가질 수 있습니다. 수천 개의 이메일 템플릿이 उपलब있기 때문에, AI는 각 사용자의 선호도와 필요에 따라 완벽하게 맞춤형 메시지를 보낼 수 있습니다.

이것은 마케팅에서 주요한 디지털 변화를 가져옵니다. 소비자들은 더 이상 수천 개의 이메일을 받지 않을 것입니다. 그들은 필요한 이메일과 보고 싶은 이메일만 받게 됩니다. 그리고 브랜드는 더 이상 수백만 개의 읽지 않은 이메일을 보내지 않아도 됩니다.

소비자의 행동을 연구함으로써, 우리는 이전에 본 적 없는 개인화의 단계에 도달하고 있습니다. AI와 데이터 과학은 마케팅 프로세스를 디지털화하고, 비즈니스들이 목표를 달성하고, 소비자가 보고 싶은 개인화된 콘텐츠를 제공하는 것을 더 쉽게 만들었습니다.

결론은, 마케팅 AI는 더 이상 단순히 유용한 도구가 아닙니다. 그것은 경쟁에서 우위를 점하는 것과 기회를 잡는 것의 차이입니다. 그래서 AI와 데이터 과학이 계속해서 가져올 수 있는 무한한 가능성을 무시해서는 안 됩니다.