마케팅에서 생성형 AI

이 기능을 통해 마케터는 다양한 방식으로 마케팅 전략을 자동화, 개인화 및 혁신할 수 있습니다. 예를 들어 개별 소비자를 위한 맞춤형 콘텐츠를 만들거나 방대한 고객 데이터를 기반으로 마케팅 부서에 추천을 제공할 수 있습니다.

지난 10년 동안 전자 상거래 기업 및 기타 조직은 광고 A/B 테스트, 마케팅 캠페인의 주요 요소 자동화(예: 이메일 발송) 등 다양한 마케팅 애플리케이션에 AI를 도입해 왔습니다. 하지만 ChatGPT와 같은 생성형 AI 도구가 급속히 발전함에 따라 디지털 마케팅을 뒤집을 새로운 기술이 등장할 가능성이 있습니다. 이러한 발전은 단기간에 AI 마케팅에 상당한 혁신을 가져왔습니다.

최근 자동차 회사인 Carvana는 개별 고객 여정에 맞춘 130만 개의 고유한 AI 생성 동영상¹을 제작했습니다. Spotify는 자동 팟캐스트 번역을 실험하여 잠재적으로 새로운 시장과 타겟 잠재 고객에게 다가갈 수 있었습니다.²

마케팅 부서의 경우, 생성형 AI는 제품 설명 작성 또는 고객 피드백 요약과 같은 반복적인 작업을 자동화하여, 인간 작업자가 더 중요하고 가치 있는 작업에 집중할 수 있도록 합니다. 딥 러닝이 가능한 AI 모델이 브랜드의 목소리, 제품 오퍼링, 고객에게 더 친숙해짐에 따라 결과물이 개선되고 전반적인 성능이 향상됩니다.

이와 같은 혁신으로 인해 최근 몇 년 동안 생성형 AI를 마케팅에 사용하는 것에 대한 관심이 크게 증가했습니다. Momentive.ai와 제휴한 IBM 설문조사에 따르면 CMO의 67%가 향후 12개월 이내에 생성형 AI를 구현할 계획이라고 답했습니다. 86%가 24개월 이내에 이를 계획하고 있습니다. 그러나 많은 기업에서 현재의 생성형 AI 이니셔티브는 혁신과 성장보다는 효율성과 비용 절감을 위해 기술을 사용하는 데 초점을 맞추고 있습니다.³

생성형 AI 모델은 머신 러닝 기술을 사용하여 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오를 생성합니다. 이러한 모델은 방대한 데이터 세트, 데이터 내 패턴 및 구조를 학습하여 인간의 의사 결정을 모방한 결과를 만들어냅니다.

마케팅 애플리케이션에서 생성형 AI는 효율성을 높이기 위해 기존 AI와 함께 사용되는 경우가 많습니다. 간단한 예를 들자면, 생성형 AI는 광고 문구와 이미지를 생성할 수 있으며, 머신 러닝은 특정 크리에이티브 자산을 받을 고객을 결정합니다.

OpenAI의 GPT-4와 Dall-E가 여전히 가장 널리 알려진 모델이지만, 점점 더 많은 첨단 조직에서 브랜드별 또는 업무별 데이터 세트에 대해 학습된 맞춤형 또는 반맞춤형 생성형 AI 솔루션을 개발하고 있습니다. 예를 들어, IBM의 granite 파운데이션 모델 라이브러리는 법률, 학술, 금융 분야의 기업 데이터를 기반으로 비즈니스 애플리케이션에 가장 적합하도록 학습됩니다.

이와 같은 엔터프라이즈 지향 모델을 사용하여 조직은 자체 데이터(예: 고객 상호 작용에 대한 기록 정보)를 기반 모델 위에 계층화할 수 있습니다. 이 프로세스는 보다 구체적이고 효과적인 AI 도구 시리즈를 만듭니다. 이러한 기술이 시간이 지남에 따라 '학습'함에 따라 특정 작업을 완료하도록 훈련된 특수 목적 AI 모델은 특정 작업을 위해 더 많은 용량을 지속적으로 개선하고 개발할 수 있습니다.

마케팅 부서는 고객 커뮤니케이션 및 광고가 방대한 양의 데이터를 생성하기 때문에 이 기술을 활용할 수 있는 유리한 위치에 있습니다. 생성형 AI는 소셜 미디어 게시물이나 채팅 커뮤니케이션과 같은 비정형 데이터를 분석하는 데 특히 능숙합니다.

조직은 이러한 도구를 다양한 방식으로 통합하도록 선택할 수 있으며, 다양한 수준의 인간 상호 작용과 비즈니스 전체에 영향을 미칠 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 사전 구축된 생성형 AI 솔루션이 크고 작은 마케팅 부서에서 거의 보편화되었지만, 조직은 점점 더 많은 맞춤형 모델과 AI가 주도하는 대규모 디지털 혁신을 수용하고 있습니다. IBM 기업가치연구소(IBV)의 최근 보고서에 따르면 CMO의 절반 이상이 회사의 독점 데이터를 기반으로 파운데이션 모델을 구축할 계획이라고 답했습니다.

대체로 비즈니스에서 AI를 채택하는 정도는 세 가지 카테고리로 나눌 수 있습니다.

• 사전 구축된 생성형 AI 모델
• 맞춤형 생성형 AI 모델
• 대규모 AI 혁신

점점 더 많은 개인 콘텐츠 제작자와 마케팅 전문가가 ChatGPT와 같은 사전 구축된 모델을 사용하여 아이디어를 생성하고 고객 커뮤니케이션의 초안을 작성하고 있습니다. 마찬가지로 Adobe의 Generative Fill(생성형 채우기)과 같은 기성 생성형 AI 지원 마케팅 도구를 사용하면 개인이 자연어 프롬프트를 사용하여 크리에이티브 자산을 신속하게 변경할 수 있습니다. 이러한 AI 솔루션은 다용도를 염두에 두고 대규모 고객을 대상으로 구축되어 직원들이 일상적인 업무에 소비하는 시간을 줄여 일상적인 효율성을 높여줍니다.

일부 조직에서는 특정 사용 사례에 대한 브랜드별 독점 정보를 교육하여 파운데이션 모델을 가볍게 사용자 지정하는 방법을 선택합니다. 여기에는 크리에이티브 자산 생성, 검색 엔진 최적화(SEO) 키워드 추천 또는 향후 고객 행동 예측을 위한 데이터 분석이 포함될 수 있습니다. 인간은 이러한 모델을 사용하여 생성형 AI 기술로부터 콘텐츠를 수신하고 입력된 내용을 승인하거나 활용합니다.

대규모 AI 혁신 은 맞춤형 생성형 AI 솔루션을 포함한 여러 AI 기술을 결합하여 조직의 핵심 마케팅 프로세스를 변화시킵니다. 이러한 종류의 혁신적 AI 사례는 독점 데이터로 학습된 모델을 사용하여 효율성을 높이고 주요 자동화를 내장하는 것 외에도 완전히 새로운 마케팅 방식을 창출할 수 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI를 사용하여 소비자 심리를 분석하고 신제품을 개발하거나 고객이 쇼핑할 때 자율적인 안내를 제공할 수 있습니다.

생성형 AI는 고급 기술의 조합을 사용하여 콘텐츠와 고객 상호 작용을 생성하고 개인화하며 최적화합니다. 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다. 

• 챗봇과 고객 경험
• 텍스트 생성 및 이미지 생성
• 개인화 및 세분화
• 데이터 분석 및 예측 분석 
• 프로세스 자동화
• 아이디어 도출

생성형 AI는 다양한 접점에서 즉각적이고 지능적인 응답과 지원을 제공하여 고객 상호 작용을 향상합니다. 여기에는 자연스럽고 직관적인 언어로 잠재 고객의 문의를 처리하고, 제품 정보를 제공하고, 판매를 안내하는 AI 챗봇이 포함될 수 있습니다. 또한 AI 기반 가상 어시스턴트는 웹사이트를 통해 사용자를 안내하고 구매를 추천하며 전반적인 사용자 경험을 개선합니다.

예를 들어, 생성형 AI 고객 인터랙션 도구는 브랜드의 목소리로 고객 리뷰와 불만에 자동으로 응답하여 조직의 고객 지원 팀에 발생할 수 있는 잠재적 문제를 요약할 수 있습니다. 생성형 AI는 향후 할인이나 제품 교체를 자동화할 수도 있습니다.

조직의 독점 데이터에 대해 훈련된 챗봇 및 가상 상담사는 연중무휴 지원과 시간대에 관계없이 전 세계에 걸쳐 서비스를 제공합니다. 로보틱 프로세스 자동화(RPA)와 결합하면 사람의 개입 없이 판매 또는 반품 프로세스 시작과 같은 특정 작업을 트리거할 수 있습니다. 이러한 생성형 AI 도구는 고객과의 상호 작용을 '기억'하기 때문에 장기간에 걸쳐 리드를 육성하여 개별 소비자와 응집력 있는 관계를 유지할 수 있습니다. 이러한 고도로 개인화된 경험은 충성도를 발생시키고 전환율을 높입니다.

또한 생성형 AI 챗봇은 마케터를 위해 소비자 선호도와 행동에 대한 중요한 정보를 수집합니다. 이 방대하고 귀중한 데이터 세트를 분석하여 권장 사항을 만들고 비즈니스 전반의 운영을 개선할 수 있습니다.

생성형 AI는 마케팅 콘텐츠의 생성, 배포 및 관리를 자동화하고 최적화하여 엔드투엔드로 콘텐츠 공급망을 혁신합니다. 콘텐츠 마케팅에서 AI를 활용하는 방법에는 자동화된 콘텐츠 제작이 포함됩니다. 이러한 프로세스를 통해 AI 도구는 특정 키워드, 주제 및 스타일을 기반으로 고품질 블로그 게시물, 소셜 미디어 업데이트, 광고 문구를 생성합니다.

또한 생성형 AI는 브랜드 미학과 캠페인 요구 사항에 맞는 맞춤형 이미지와 비디오를 생성하여 광범위한 디자인 리소스 없이도 시각적 콘텐츠를 향상합니다.

또한 이러한 모델은 크리에이티브 제작 프로세스를 크게 가속화하여 마케팅 전문가가 다양한 크리에이티브 자산을 빠르게 제작하고 테스트하여 단 몇 시간 또는 며칠 만에 본격적인 캠페인을 제작할 수 있도록 지원합니다.

기존의 AI가 마케팅 전문가가 구매 이력이나 취향에 따라 잠재 고객을 광범위한 그룹으로 분류하는 데 도움을 주었다면, 생성형 AI는 마이크로 세분화의 시대를 열었습니다. 마이크로 세분화를 통해 조직은 특정 개인에게 거의 실시간으로 마케팅할 수 있습니다. 이러한 유형의 개인화는 생성형 AI의 핵심 강점으로, 마케터가 여러 채널에서 대규모로 소비자에게 고도로 타겟팅되고 관련성 높은 경험을 제공할 수 있도록 합니다.

예를 들어, 생성형 AI는 고객의 식료품 주문을 기반으로 맞춤형 레시피와 식사 계획 아이디어를 생성하거나 개인의 피드백을 해석하여 제품 추천을 생성할 수 있습니다.

또한 생성형 AI는 웹사이트, 이메일 및 모바일 앱이 개별 사용자 상호 작용 및 데이터를 기반으로 디스플레이를 실시간 조정하는 적응형 콘텐츠를 개선하여 소비자에게 가장 관련성 높은 경험을 제공합니다. 브랜드의 특정 메시지에 대해 훈련된 AI 도구는 소규모 고객 세그먼트를 위한 개별 크리에이티브 자산을 제작하여 마케팅 커뮤니케이션이 다양한 고객 그룹에게 최대한 효과적으로 공감을 얻을 수 있도록 지원합니다.

생성형 AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 고객 인사이트를 발견하고 미래 트렌드를 예측하는 데 탁월하여 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 합니다. 여기에는 AI 알고리즘이 시장 데이터 또는 경쟁사 가격을 해석하여 미래의 소비자 행동과 더 광범위한 산업 역학을 파악하는 프로세스인 시장 조사 분석이 포함될 수 있습니다.

다른 생성형 AI 도구는 고객 데이터를 사용하여 특히 관련성이 높은 잠재 고객을 표시하고 타겟팅할 수 있습니다. 이 기술을 사용하여 최상의 리드를 빠르고 효율적으로 식별하고 미래 트렌드를 예측할 수 있으므로 마케터는 사전 예방적 캠페인을 계획하고 리소스를 최적화할 수 있습니다.

생성형 AI는 자동화를 활용해 마케팅 프로세스를 간소화합니다.조직은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 자동화하여 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다. 일부 AI 기반 도구는 소셜 미디어 게시 또는 이메일 시퀀싱과 같은 다양한 마케팅 워크플로를 자동화하여 인적 자원을 보다 전략적인 이니셔티브에 집중할 수 있게 해줍니다. 또한 특정 마케팅 캠페인을 관리하고, 캠페인 데이터를 모니터링하고, 성과를 기반으로 광고 또는 커뮤니케이션 전달을 최적화하는 데 사용되는 도구도 있습니다.

또한 생성형 AI는 콘텐츠를 한 언어에서 다른 언어로 번역하거나 파일을 여러 형식으로 변환하여, 마케팅 부서의 일상적인 운영을 간소화하고 브랜드의 도달 범위를 넓히는 데에도 사용됩니다.

이 기술은 창의적인 제작 프로세스도 최적화할 수 있습니다. 마케팅 부서는 생성형 AI를 사용하여 수십 가지 버전의 콘텐츠를 빠르게 생성한 다음 해당 콘텐츠에 대한 A/B 테스트를 통해 가장 효과적인 광고 변형을 자동으로 결정할 수 있습니다.

생성형 AI는 새로운 아이디어와 콘텐츠 변형을 생성하여 창의성과 혁신을 자극할 수 있습니다. 마케팅 부서에서는 생성형 AI를 사용하여 현재 트렌드와 잠재 고객의 관심사를 기반으로 검색 엔진 최적화(SEO) 헤드라인이나 주제를 제안할 수 있습니다.

예를 들어, 컨설팅 업체인 McKinsey에 따르면 Kellogg's는 AI 기술을 사용하여 아침 시리얼이 포함된 바이럴 레시피를 스캔합니다. 그런 다음 생성형 AI가 해당 데이터를 사용하여 크리에이티브 자산과 SNS 게시물을 생성합니다.⁴ 아이디어 발상 과정에서 생성형 AI를 사용하여 로고나 광고에 대한 옵션을 제안할 수도 있으며, 마케팅 부서에서 선택하고 구체화할 수 있는 방대한 아이디어를 제공할 수 있습니다.

생성형 AI는 비즈니스 프로세스를 최적화하고 고객 참여를 늘리는 다양한 방법을 제공하여 마케팅 부서가 소비자와 소통하고 소비자로부터 학습하는 규모를 혁신합니다. 마케팅에 생성형 AI를 사용하는 주요 이점은 다음과 같습니다.

• 자동화를 통한 효율성 향상
• 초개인화된 마케팅
• 확장성
• 비용 효율성
• 데이터 기반 의사 결정
• 고객 경험 개선
• 실시간 적응

모든 생성형 AI 구현은 조직의 역량과 목표에 따라 달라지지만, 마케팅을 위한 생성형 AI를 구현하는 몇 가지 일반적인 단계는 다음과 같습니다.

1. 고객 경험 목표 정의
2. 데이터 수집 및 분석
3. 생성형 AI 도구 선택
4. 생성형 AI 통합 및 배포 
5. 생성형 AI 모니터링 및 개선 

일반적으로 의사 결정자는 AI 구현을 설계하기 전에 조직의 목표를 설명하는 데 상당한 시간을 할애합니다. 여기에는 개선의 이점을 얻을 수 있는 기존 프로세스를 감사하고, 생성형 AI의 이점을 누릴 수 있는 워크플로를 식별하고, 원하는 고객 경험을 개략적으로 설명하는 것이 포함될 수 있습니다.

이 단계에서 조직은 일반적으로 다양한 고객 접점에서 데이터를 수집하여 고객의 선호도, 행동 및 데이터 포인트를 이해합니다. 또한 기업은 내부 독점 데이터를 수집 및 정리하거나 신뢰할 수 있는 타사 데이터를 사용하여 AI를 훈련시킬 응집력 있는 데이터 세트를 만들 수 있습니다.

AI 구현 범위에 따라 조직은 이 단계에서 사전 구축된 도구를 결정하거나 맞춤형 AI를 학습시키는 데 사용할 모델을 식별할 수 있습니다. 최종 솔루션이 얼마나 맞춤화될지에 관계없이 조직은 일반적으로 결정을 내리기 전에 옵션을 철저히 조사합니다.

통합 작업은 짧게는 몇 주, 길게는 1년이 걸릴 수도 있습니다. 대규모 AI 혁신에는 추가 인프라와 인력이 필요할 수 있으며, 사전 구축된 기성 모델은 마케팅 부서에서 이전에 식별한 데이터 세트를 입력하도록 지시할 수 있습니다. 훈련 및 튜닝 기간 동안 AI 도구는 보다 효과적으로 작동하기 위해 타사 및 내부 데이터를 통해 학습합니다.

일반적으로 조직은 생성형 AI 도구를 지속적으로 검토하여 개선이 필요한 영역을 식별하고 AI에 지속적으로 새로운 데이터를 공급하여 정확도를 높입니다.

생성형 AI의 사용은 마케팅 부서에 많은 이점을 제공하지만, 조직이 기술을 효과적으로 구현하고 이점을 활용하기 위해 일반적으로 탐색하는 몇 가지 과제도 제시합니다. 이러한 과제와 잠재적 솔루션은 다음과 같습니다.

• 데이터 품질 및 가용성
• 데이터 프라이버시 및 사용자 신뢰
• AI 모델 및 아웃풋 전반의 품질 관리 및 일관성

생성형 AI 모델이 효과적으로 작동하려면 엄청난 양의 고품질 데이터가 필요합니다. 부정확한 데이터 또는 바이어스가 있는 데이터는 성능 저하와 신뢰할 수 없는 출력으로 이어질 수 있습니다. 또한 필요한 데이터를 수집하고 관리하는 것은 특히 리소스가 제한된 소규모 비즈니스의 경우 시간과 비용이 많이 소요될 수 있습니다. 생성형 AI 프로젝트에 착수하는 조직은 교육 코퍼스의 품질과 일관성을 보장하기 위해 데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 추가로 고용하거나 검증된 데이터 관행을 통해 신뢰할 수 있는 제3자를 고용할 수 있습니다.

AI 기반 개인화 및 콘텐츠 제작에 고객 데이터를 사용하려면 일반적으로 조직은 데이터 개인정보 보호 규칙 및 규정을 면밀히 주시해야 합니다. 데이터를 잘못 취급하면 규정 준수 문제와 소비자 신뢰 상실로 이어질 수 있으므로 조직은 고급 보안 인프라에 투자해야 할 수도 있습니다. 성공적인 생성형 AI 솔루션은 일반적으로 투명하고 설명이 가능하므로, AI를 설계하는 기업은 AI가 어떻게 학습되고 조정되었는지에 대한 명확한 문서를 가지고 있습니다. 또한 독점 데이터 또는 사용자 데이터를 사용하는 조직은 고객의 편안함을 염두에 두고 AI 도구를 신중하게 설계하여 고객의 사생활을 침해하는 것처럼 보이지 않도록 할 수 있습니다.

AI가 생성한 콘텐츠가 브랜드 표준을 충족하고 일관된 목소리를 유지하도록 하는 것은 쉽지 않은 일입니다. 올바른 모델을 선택하고 학습 데이터를 철저히 감사하는 것은 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 초기 계획 단계에서 조직은 일반적으로 특정 기반 모델을 광범위하게 연구하여 AI 솔루션의 기반이 특정 사용 사례에 배포하기에 가장 적합한지 확인합니다. 장기적으로 일관성을 보장하기 위해 조직은 일반적으로 모델을 지속적으로 모니터링하여 오류를 감지하고 수정합니다. 또한 모델이 최신 상태를 유지할 수 있도록 더 많은 데이터를 공급할 수도 있습니다.