마케팅에서의 AI 가이드

경영 컨설팅 회사 McKinsey의 최근 연구에 따르면 생성형 AI가 세계 경제에 연간 4조 4천억 달러의 가치를 더할 수 있을 것으로 예상됩니다.¹ 특히 최근에는 마케팅 환경 전반에 걸쳐 AI 기반 툴이 점점 더 보편화되어 사람의 노동력을 보강하고 워크플로를 간소화하고 있습니다.

맞춤형 콘텐츠 생성부터 업무 자동화, 데이터 분석까지 AI는 마케팅 분야에서 사실상 무궁무진하게 활용될 수 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 정의, 이점, 사용 사례 및 AI를 다음 마케팅 캠페인에 통합하기 위한 단계별 가이드입니다.

AI 마케팅은 데이터 수집, 데이터 기반 분석, 자연어 처리(NLP), 머신 러닝(ML)과 같은 AI 기능을 사용하여 고객 인사이트를 제공하고 중요한 마케팅 의사 결정을 자동화하는 프로세스입니다. 오늘날 AI 기술은 콘텐츠 생성, 팀 효율성 향상, 고객 경험 개선, 더 정확한 결과 제공을 위해 더 광범위하게 사용되고 있습니다. 컨설팅 업체 McKinsey에 따르면, 2024년 기준 전 세계 비즈니스 환경의 AI 채택률은 72%로 증가했다고 합니다.²

생성형 AI의 활용도가 높아지면서 마케팅 부서에서는 이 기술을 사용하여 초개인화된 마케팅 자료를 즉시 만들고, 고객 데이터에서 인사이트를 도출하며, 기존 마케팅 전략을 반복적으로 개선하고 있습니다. 마케팅 부서가 처리하는 방대한 양의 옴니채널 데이터와 그 데이터를 활용하는 가치가 커짐에 따라, AI 도입은 경쟁력을 유지하려는 기업에게 점점 더 중요해지고 있습니다. IBM 기업가치연구소(IBV)의 연례 CEO 연구에 따르면, 설문에 응답한 최고 성과를 내는 임원들의 70% 이상이 경쟁 우위가 가장 진보된 생성형 AI를 보유하는 데 달려 있다고 믿고 있습니다. 

최첨단 AI 툴을 갖춘 마케팅 팀은 마케팅 활동의 효과를 거의 실시간으로 확인하고 그에 따라 전략을 조정할 수 있습니다. AI 마케팅 플랫폼은 ML 알고리즘을 사용하여 인간보다 더 빠르게 AI 마케팅 전략을 수립하고 데이터를 분석하며, 기존 고객 데이터의 감정 분석을 통해 얻은 정보를 바탕으로 조치를 추천할 수 있습니다.

AI 마케팅 툴은 마케팅 담당자가 캠페인에서 생성된 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 거의 실시간으로 파악할 수 있도록 도와줍니다. 또한 동일한 툴을 사용하여 미디어 구매에 적합한 채널을 식별하고 고객 행동에 기반한 최적의 광고 게재 위치까지 파악할 수 있습니다. 최신 AI 마케팅 솔루션은 이해관계자가 캠페인에 대한 투자를 최대한 활용할 수 있도록 도와줍니다.

디지털 캠페인은 사람이 따라잡을 수 없을 만큼 많은 데이터를 생성하기 때문에 마케팅 이니셔티브의 성공 여부를 측정하기가 어려울 수 있습니다. AI로 강화된 대시보드는 마케팅 담당자가 노력의 성공 여부를 배포한 특정 전략과 연결하여 무엇이 효과가 있고 무엇을 개선할 수 있는지를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.

AI 기술은 고객 데이터 준비와 같은 일상적인 작업을 자동화하여 마케팅 팀이 고객 관계 관리(CRM) 프로그램을 개선하는 데 도움이 됩니다. 또한 인적 오류의 가능성을 줄이고, 보다 개인화된 고객 메시지를 전달하며, 위험에 처한 고객을 식별할 수 있습니다.

오늘날 많은 마케팅 담당자들은 캠페인을 계획할 때 사용할 수 있는 엄청난 양의 데이터로 인해 어려움을 겪고 있습니다. AI는 고객 데이터에 대한 예측 분석을 수행하고, 빠르고 효율적인 머신 러닝(ML) 알고리즘을 사용하여 엄청난 양의 데이터를 몇 초 만에 분석함으로써 도움을 줄 수 있습니다. 데이터를 사용하여 향후 고객 행동에 대한 인사이트를 생성하고, 보다 개인화된 콘텐츠를 제안하고, 마케팅 담당자가 조치를 취할 수 있도록 대규모 데이터 세트에서 패턴을 파악합니다.

마케팅 부서는 다양한 고객 대면 및 내부 애플리케이션에서 AI 툴을 사용합니다. 고객 경험을 위한 AI의 예로는 소셜 미디어 게시물 최적화, 이메일 마케팅, 콘텐츠 마케팅 활동 등이 있습니다. 내부적으로 마케팅 담당자는 AI를 사용하여 고객 세분화를 수행하고 소비자 데이터를 분석하며 일상적인 작업을 지능적으로 자동화합니다. 기업이 마케팅 목표를 달성하기 위해 AI 사용을 늘리는 방법의 몇 가지 예는 다음과 같습니다. 

AI는 기업이 다양한 특성, 관심사 및 행동에 따라 고객을 지능적이고 효율적으로 세분화하여 타기팅을 강화하고 마케팅 캠페인을 더욱 효과적으로 진행함으로써 고객 참여도를 높이고 ROI를 개선할 수 있도록 도와줍니다. 최종 결과는 더 강력한 고객 참여와 향상된 ROI입니다.

2022년 OpenAI의 생성형 AI 플랫폼 ChatGPT가 출시되면서 AI에 대한 새로운 사용 사례가 쏟아져 나왔습니다. AI를 사용한 콘텐츠 생성은 블로그, 마케팅 메시지, 카피라이팅 자료, 이메일, 제목, 동영상 자막, 웹사이트 카피 등의 아웃풋을 생성하여 마케팅 팀의 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 또한 이 기술은 콘텐츠를 한 언어에서 다른 언어로 자동 번역하거나 여러 플랫폼에서 동일한 캠페인 자료를 여러 번 일관성 있게 반복해서 만들 수 있습니다. 

초기의 AI 기반 고객 지원 툴에는 챗봇이 포함되었는데, 챗봇은 학습이 완료되면 자주 묻는 질문에 대한 간단한 답변을 찾고자 하는 고객과 상호 작용할 수 있었습니다. 오늘날 생성형 AI 기반 어시스턴트는 고객이 고객 여정의 어느 단계에 있든 자연어로 고객과 상호 작용할 수 있어 티켓을 신속하게 해결하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

AI를 통해 기업은 고객의 요구와 구매 습관을 보다 세밀하게 이해하고 작업을 자동화하며 워크플로를 간소화하여 전자 상거래 프로그램과 디지털 마케팅 기능을 개선할 수 있습니다. 지속적으로 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 AI 에이전트와 같은 기술은 사용자 활동을 추적하고 개인이 구매할 가능성이 가장 높은 제품을 생성하여 전자 상거래 사이트에서 개인화된 추천 엔진을 구동하는 경우가 많습니다. 

예측 분석은 과거 데이터를 분석하고 미래의 트렌드를 예측하여 마케팅 담당자들이 데이터 기반 의사 결정을 내리고 워크플로를 최적화하는 데 도움을 줍니다. AI는 고객 행동 패턴을 식별하여 어떤 제품이 좋은 성과를 낼 수 있는지 예측하고 가격 전략을 최적화하며 잠재 고객 점수를 개선합니다. 기업은 이러한 인사이트를 사용하여 마케팅 전략을 개선하고, 고객 이탈을 줄이며, 소비자 수요에 따라 새로운 시장에 진입할 수 있습니다. 

프로그래매틱 광고는 웹사이트와 애플리케이션에서 광고를 구매하고 배치하는 과정을 자동화하는 것입니다. AI는 고객 이력, 선호도 및 컨텍스트를 사용하여 보다 관련성 높은 광고를 제공하고 전환율을 높이는 프로그래매틱 광고를 실행하는 조직의 역량을 크게 향상시켰습니다.

검색 엔진 최적화(SEO)를 개선하기 위해 AI 솔루션을 배포하면 마케팅 담당자가 페이지 순위를 높이고 보다 건전한 전략을 개발하는 데 도움이 됩니다. AI는 마케터가 끊임없이 변화하는 표준에 맞게 콘텐츠를 제작하고 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 

감정 분석은 AI를 사용하여 소셜 미디어, 온라인 리뷰, 고객 피드백을 통해 표현된 고객 의견과 감정을 평가합니다. 예를 들어, AI 에이전트는 방대한 양의 텍스트 데이터를 검토하여 근본적인 태도를 파악할 수 있습니다. 잠재 고객의 감정을 이해함으로써 기업은 메시지를 조정하고, 평판을 관리하고, 고객의 우려 사항에 선제적으로 대응할 수 있습니다. 

마케터는 AI의 힘을 활용하여 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 간소화하여 전략적 이니셔티브에 집중할 수 있습니다. 데이터 입력, 전사 및 간단한 고객 상호 작용과 같은 프로세스를 자동화함으로써 기업은 효율성을 개선하고 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 AI 기반 툴은 콘텐츠를 예약하고, 소셜 미디어 게시물을 관리하고, 커뮤니케이션을 개인화하여 고객의 일관된 참여를 보장하는 데 도움이 됩니다. 

AI 기반 솔루션은 학습된 데이터의 품질에 따라 그 성과가 달라집니다. 툴이 기술적으로 아무리 발전했더라도 부정확하고 대표성이 없는 데이터에 대해 훈련을 받았다면 고품질의 효과적인 답변과 의사 결정을 제공할 수 없습니다. 성공적인 AI 마케팅 이니셔티브를 준비하기 위해 많은 기업이 정확성과 효율성을 보장하고자 데이터 세트를 표준화하고 정리하는 데 시간을 할애합니다. 

AI의 효율성은 여러 시스템 간에 데이터를 원활하게 이동하는 데 달려 있습니다. 이러한 툴의 효율성을 극대화하기 위해 기업은 일반적으로 CRM 소프트웨어, 웹 사이트 분석 및 판매 플랫폼을 포함한 모든 플랫폼과 시스템에서 데이터 통합을 보장하려고 노력합니다. 강력한 데이터 파이프라인과 클라우드 기반 인프라를 구현하면 실시간 데이터 처리가 가능하여 AI가 정확한 인사이트와 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 

인간과 마찬가지로 AI도 새로운 작업을 배우려면 상당한 훈련이 필요합니다. 예를 들어, 기업에서 고객과 적절한 방식으로 대화하는 AI 솔루션이 필요하다면, 이를 교육하는 데 필요한 시간과 자원을 투자해야 합니다. 이러한 애플리케이션을 구축하기 위해 마케팅 부서에는 고객의 선호도에 대한 대량의 데이터가 필요한 경우가 많으며, 이러한 교육을 전문으로 하는 데이터 과학자가 필요할 수도 있습니다. 점점 더 많은 선도 기업들이 업무별 또는 회사별 데이터 세트에 대해 학습된 특수 목적의 AI 툴을 설계하여 기술의 효율성을 높이고 있습니다. 

AI는 개인 고객 정보에 대해 훈련을 받기 때문에 사용 가능한 정보에 관한 법률을 엄격하게 준수해야 합니다. 마케팅 목적으로 AI를 배포하는 기업은 소비자 데이터 규정을 준수할 책임이 있으며, 그렇지 않을 경우 과중한 벌금과 평판 손상의 위험을 감수해야 합니다. 데이터 거버넌스를 실천하고 AI가 구축되고 배포되는 방식에 대한 투명한 설명을 제공하면 소비자의 신뢰를 얻을 수 있습니다. 

AI 통합을 성공적으로 구현하기 전에 일반적으로 조직의 마케팅 리더와 이해관계자는 잘 정의된 목표를 설정합니다. 이는 AI 툴을 평가할 수 있는 체계적인 프로세스를 제공합니다. 배포 후에는 이러한 기술을 지속적으로 모니터링하여 벤치마크를 충족하는지 확인해야 합니다. 

AI를 통합하면 직원 업무의 근본적인 성격이 바뀔 수 있습니다. 교육 프로그램과 변화 관리 시스템을 마련하면 AI로의 전환을 용이하게 하고 마케팅 부서에서 기술을 최대한 활용할 수 있도록 도울 수 있습니다. 또한 기계가 아닌 사람이 수행해야 하는 작업을 파악하는 데 도움이 됩니다.

AI 통합은 사전 구축된 앱으로 마케팅 워크플로를 지능적으로 자동화하는 것만큼 간단할 수도 있고, 회사 데이터를 기반으로 일련의 내부 생산성 툴을 구축하는 것만큼 복잡할 수도 있습니다. 어떤 경우든 다음 5단계는 기업이 마케팅 전략에 AI를 성공적으로 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다. 

AI를 마케팅 캠페인에 통합하는 첫 번째 단계는 목표와 기대치를 설정하는 것입니다. 이 단계에서는 비즈니스 리더들이 병목 현상을 파악하고 AI가 장기적으로 마케팅 관행을 개선할 수 있는 방법을 구체적으로 제시합니다. 이해관계자들이 기대치를 조율하고 나면 AI 솔루션을 선택하고 성공을 평가할 수 있는 의미 있는 핵심 성과 지표(KPI)를 설정하기가 쉬워집니다.

AI, 머신 러닝, 딥 러닝에 대한 배경 지식을 갖춘 데이터 과학자나 엔지니어는 일반적으로 마케팅 팀에 속하지 않지만 성공적인 AI 마케팅 이니셔티브를 위해서는 이들의 전문 지식이 필요합니다. 이 문제를 해결하기 위해 조직은 필요한 데이터 과학자와 엔지니어를 고용하는 데 투자하거나 타사 공급업체에 의뢰하여 AI 마케팅 툴을 교육하고 유지 관리하는 데 도움을 받을 수 있습니다. 두 가지 접근 방식 모두 장단점이 있으며, 조직은 원하는 투자 수준에 따라 두 접근 방식 중 하나를 선택할 수 있습니다.

AI 마케팅 솔루션이 직면한 가장 큰 과제 중 하나는 개인정보 보호법을 위반하지 않으면서 훈련 및 구현 목적으로 고객 데이터를 사용하는 것입니다. 훈련 프로세스 전반에 걸쳐 조직은 고객의 보안과 개인 정보를 유지할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 이는 고객 정보를 안전하게 저장하기 위해 더 많은 인프라에 투자해야 한다는 의미일 수도 있습니다.

AI 마케팅 툴의 성공은 훈련된 데이터의 정확성과 관련성에 달려 있습니다. AI 툴이 고객 또는 기업의 의도를 정확하게 반영하지 않는 데이터로 훈련되면 고객 행동에 대한 유용한 인사이트를 제공하거나 유용한 전략적 권장 사항을 제시할 수 없습니다. 데이터의 품질에 우선순위를 둠으로써 기업은 AI 솔루션이 마케팅 프로그램에서 원하는 성과를 더 잘 달성할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

AI 솔루션을 선택하는 조직은 다양한 플랫폼과 기능 중에서 선택할 수 있습니다. 목표 설정, 적합한 인재 채용, 데이터의 품질과 정확성 보장 등 처음 네 단계를 신중하게 수행했다면 적합한 툴을 선택하는 것은 간단합니다.

툴에 따라 AI 통합은 기성 애플리케이션에 데이터 세트를 입력하는 것처럼 간단할 수도 있고, 부서 전체의 여러 기능에 AI를 체계적으로 주입하는 것처럼 복잡할 수도 있습니다. 어느 시나리오에서든 새로운 워크플로가 도입되면, 이 단계에서는 직원들이 새로운 업무 방식에 적응할 때 변화 관리에 세심한 주의를 기울여야 합니다.

이 단계에서 조직은 AI 기반 워크플로를 분석하여 KPI 목표를 달성하고 있는지 확인하고, 아웃풋을 모니터링하며, 정확도를 높이기 위해 AI 툴에 새로운 데이터를 간헐적으로 공급합니다. 또한 리더는 직원의 채택률과 주요 생산성 지표를 추적하여 AI 증강 워크플로를 지속적으로 최적화하기 위한 전략을 변경할 수 있습니다.