이름에서 알 수 있듯이 대화형 마케팅은 브랜드나 기업이 소셜 미디어, 이메일, 라이브 채팅, 메시징 애플리케이션과 같은 마케팅 채널에서 개인화된 실시간 상호 작용을 통해 고객 및 잠재 고객과 소통하는 마케팅 유형입니다.
'대화형 마케팅'이라는 용어는 2010년 인기 있는 마케팅 및 영업 플랫폼인 Drift에서 만든 용어로, 오늘날 디지털 마케팅 업계 전반에서 널리 사용되고 있습니다.
대부분의 대화형 마케팅 사례는 웹사이트 방문자나 앱 사용자에게 " 무엇을 찾고 계신가요?"와 같은 질문을 하는 팝업 창이 표시되는 것으로 시작됩니다.또는 "어떻게 도와드릴까요?"라는 질문도 있을 수 있습니다.강력한 대화형 마케팅 전략을 통해 기업은 고객이 접촉하는 즉시 고객의 요구와 기대를 예측하여 마케팅 캠페인과 전반적인 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. 인공 지능 또는 AI가 부상하면서 이를 탑재한 챗봇은 고객 및 잠재 고객과 자연스러운 어조로 실시간 대화를 나눌 수 있어 대화형 마케팅 툴로 각광받고 있습니다.
AI 확장을 위한 개선 및 비용 최적화 기회 등의 데이터 레이크하우스 전략을 데이터 아키텍처에 통합하는 것의 이점을 살펴보세요.
기업과 고객 간의 상호작용이 디지털 공간으로 점점 더 많이 이동함에 따라 조직은 고객이 선호하는 채널에서 고객과 의미 있는 대화를 나눌 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 강력한 대화형 마케팅 접근 방식을 통해 FAQ, 고충 사항, 제품 추천, 가격 관련 질문, 고객 피드백 등 다양한 일반적인 고객 문제에 대해 빠르고 맞춤화된 서비스를 제공할 수 있습니다.
대화형 마케팅과 기존 마케팅 비교
콜드 콜이나 인쇄 및 미디어 채널 광고와 같은 전통적인 마케팅 전략은 브랜드 또는 제품 인지도를 높이는 데 매우 효과적이라는 것이 입증되었습니다. 슈퍼볼 경기가 끝난 후에도 계속 생각나 웃게 만들었던 광고, 또는 라디오에서 들었던 머릿속에서 떠나지 않는 광고 음악을 떠올려 보세요. 하지만 여기에는 단점이 있습니다. 우선, 제품에 대한 필요성이나 관심이 없는 소비자를 타기팅하는 것은 시간과 자원 낭비일 수 있으며, 기존 마케팅 채널의 한계로 인해 이를 해결할 방법이 없습니다. 바로 이 부분에서 대화형 마케팅 전략이 필요합니다.
디지털 마케팅과 소셜 미디어의 특성상 대화형 마케팅은 각 개별 고객의 요구를 충족할 수 있으며, 서비스나 제품에 본질적으로 관심이 있는 사람들과만 소통할 수 있어 더 나은 대화 경험을 만들기가 더 쉽습니다. 대화형 AI를 사용하여 대화형 마케팅을 효과적으로 배포하는 기업은 고객의 온라인 습관과 선호도를 효과적으로 학습하고 고객이 관심을 가질 만한 메시지와 콘텐츠를 제공할 수 있습니다. 이렇게 하면 영업 팀과 대화할 때쯤이면 잠재 고객이 실제 고객으로 전환될 가능성이 더 높아져 영업 팀에도 도움이 됩니다.
리드 생성 및 고객 관계 관리(CRM) 개선부터 이메일 마케팅 프로그램 강화, 디지털 마케팅 캠페인, 판매 주기 단축, 시간 소모적인 작업 자동화에 이르기까지 기업이 대화형 마케팅 프로그램에 투자하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 가장 인기 있는 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.
더욱 개인화된 고객 상호 작용: 오늘날 스마트폰, 메시징 앱, 소셜 네트워킹의 확산으로 인해 고객들은 자신이 좋아하는 브랜드 및 회사와 소통할 때 고도로 개인화된 경험을 기대하게 되었습니다. 고객들은 정확하고 개방적이며 친절한 커뮤니케이션을 요구하며, 디지털 경험에서 이를 제공하는 기업에게 보상을 제공합니다. 하지만 대면 고객 서비스만으로는 한계가 있으며, 이러한 수요 증가에 대응하기 위해 더 많은 기업이 AI로 강화된 챗봇과 음성 에이전트로 전환하여 보다 개인화된 경험을 제공하고 있습니다. 딥 러닝(DL), 머신 러닝(ML) 및 자연어 처리(NLP) 모델을 기반으로 구축된 이러한 툴은 고객의 질문을 이해하고 종종 인간과 동일한 정확도로 답변할 수 있습니다.
고객 지원 개선: 고객은 웹사이트에서 정확한 제품 설명이나 영업 시간과 같은 기본적인 정보를 찾을 수 없을 때 좌절감을 느낍니다. 대화형 마케팅은 이러한 문제에 대한 사전 예방적 솔루션을 제공하여 자주 묻는 질문에 답변하고 처리하기에는 너무 복잡한 지원 티켓만 고객 서비스 담당자에게 라우팅합니다. 자동화된 챗봇은 고객이 예약, 원치 않는 상품 반품, 구매 등 다양한 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
비용 절감: AI로 강화된 대화형 마케팅은 조직이 고객 요구를 충족하는 동시에 효과적인 지원 팀 운영과 관련된 간접비를 줄이는 데 도움이 됩니다. AI로 강화된 챗봇과 음성 에이전트는 다양한 고객 채널과 접점에서 자동화된 셀프 서비스 지원을 제공하여 팀에 필요한 직원 수를 줄일 수 있습니다.
판매 주기 단축: 대화형 마케팅은 영업 팀이 더 많은 잠재 고객을 더 빠르게 판매 퍼널로 이동시키는 동시에 고객이 모든 단계에서 브랜드 또는 비즈니스와 더 강력한 관계를 구축할 수 있도록 도와줍니다. AI로 자동화된 챗봇은 고객의 우려 사항에 실시간으로 대응하고, 적시에 관련 콘텐츠를 제공하며, 채팅, 문자, 이메일 또는 고객이 선호하는 모든 플랫폼을 통해 효과적으로 소통함으로써 고객 육성 프로세스를 개선합니다.
대화형 마케팅은 고객 여정과 관련된 모든 잠재적 채널을 신중하게 고려할 수 있도록 전체 마케팅 계획에 통합될 때 가장 효과적입니다. 다음은 기업이 효과적인 대화형 마케팅 전략을 구축하기 위해 배포한, 일반적으로 사용되는 5가지 모범 사례입니다.
- 목표 설정: 대화형 마케팅 전략의 목표는 지원하는 디지털 캠페인의 전반적인 목표와 일치해야 합니다. 고품질 리드 수 증가, 고객 참여도 향상 또는 미해결 고객 서비스 티켓 수 감소와 같이 쉽게 측정할 수 있는 목표로 시작한 다음 필요에 따라 조정합니다.
- 고객 세그먼트 식별: 다음 단계는 대화형 마케팅 전략으로 타기팅할 고객 그룹을 식별하는 것입니다. 대화형 마케팅을 사용하여 기존 고객 기반의 품질을 개선할 것인지 아니면 신규 고객을 타기팅할 것인지에 따라 기존 고객 또는 신규 고객으로 시작하는 것이 좋습니다.
- 채널 전략 수립: 타깃 고객을 파악한 후에는 그들과 소통하는 데 가장 적합한 채널을 설정할 수 있습니다. 오늘날 디지털 방식으로 고객과 소통하는 데는 다양한 옵션이 있으며, 가장 인기 있는 채널로는 Facebook 메신저, WhatsApp 등의 메시징 앱, SMS 문자 메시지, 이메일 등이 있습니다. 잠재 고객이 온라인에서 시간을 보내는 방식과 선호하는 참여 방법을 조사하면 전략에 집중할 올바른 채널을 정확히 파악하는 데 도움이 됩니다.
- 올바른 콘텐츠 개발: 채널 선호도와 마찬가지로, 잠재 고객은 브랜드와 기업이 주의해야 할 콘텐츠 선호도를 가지고 있습니다. 선호하는 콘텐츠는 팟캐스트, 블로그, 제품 리뷰부터 GIF, 비디오, 심지어 소셜 미디어 사이트의 인플루언서까지 다양합니다. 효과적인 대화형 마케팅은 이러한 사항을 고려하여 각 관련 고객 프로필에 맞게 콘텐츠를 개발하고 고객이 선택한 채널에 이를 빠르게 제공할 수 있도록 합니다.
- 측정 및 최적화: 모든 효과적인 전략과 마찬가지로 대화형 마케팅은 강력한 실행에 달려 있습니다. 즉, 방법에 대한 지속적인 측정 및 재평가가 필요합니다. 캠페인을 최적화하려면 시청, 좋아요, 공유, 도달 범위 및 노출과 같은 의미 있는 핵심 성과 지표(KPI)를 만들어 프로그램이 어떻게 진행되고 있는지 측정해야 합니다. 고객이 무엇에 반응하는지 측정하고 그 과정에서 조정하면 성공 가능성이 높아집니다.
대화형 마케팅은 고객 관계를 강화하고 전환율을 높이며 선호하는 커뮤니케이션 채널에서 핵심 고객과 소통하고자 하는 기업에게 필수적인 도구가 되었습니다. 다음은 오늘날 사용되는 몇 가지 예입니다.
AI로 강화된 챗봇은 기업이 긴 대기 시간, 부정확한 정보 등 기존 고객 지원 모델과 관련된 마찰을 극복하고 대신 수준 높은 고객 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 고객 지원에 대화형 마케팅을 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 투자 수익률(ROI) 개선: 최근 Forrester 연구에 따르면 실제 고객 데이터를 기반으로 한 조직은 가상 에이전트의 투자 회수 기간이 단 6개월에 불과하고 3년 동안 370%의 ROI를 달성한 것으로 나타났습니다.1
- 정확도 향상: 브라질의 한 대형 은행은 AI로 고객 서비스를 자동화하여 한 달에 천만 건 이상의 고객 상호 작용에 대해 283,000개의 질문에 95%의 정확도로 답변했습니다.2
- 확장성 향상: 챗봇 및 가상 음성 에이전트는 고객이 선호하는 채널에서 연중무휴로 24시간 동안 지원하며 대량의 문의를 처리할 수 있도록 쉽게 확장할 수 있습니다. 동일한 업무량을 관리하기 위해 직원을 고용하고 교육하는 것은 비용과 시간이 많이 소요될 수 있습니다.
모든 대화형 마케팅 전략을 자동화된 접근 방식으로 추진하거나 AI를 활용할 필요는 없습니다. Facebook, LinkedIN, X(구 Twitter), TikTok 및 Instagram과 같은 인기 있는 소셜 미디어 앱을 통해 브랜드와 기업은 일대일 또는 일대다 메시징 모델을 사용하여 고객의 요구 사항을 직접 해결할 수 있습니다. LinkedIN 및 X를 사용하면 조직이 내장된 메시징 기능을 통해 잠재 고객 및 고객과 직접 소통할 수 있는 반면, Facebook, TikTok 및 Instagram은 비디오 및 대화형 스토리와 같은 콘텐츠로 소통하는 데 더 일반적으로 사용됩니다.
대화형 마케팅은 판매 프로세스 전반에 걸쳐 ROI를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 많은 챗봇과 가상 에이전트는 익명 트래픽에서 사이트 또는 앱에 이르기까지 이상적인 고객 프로필(ICP)에 맞는 고객을 식별하고 매력적인 콘텐츠로 적극적으로 연락할 수 있으며, 이 모든 것이 영업 담당자의 개입 없이 가능합니다. 그 결과, 영업 팀이 잠재 고객과 소통할 때는 고객이 이미 대화형 마케팅을 통해 초기 조사 기간을 거친 후이며, 고객의 관련성 및/또는 관심도가 일정 수준 이상 확보된 이후입니다. 또한 영업 담당자와 달리 챗봇은 24시간 내내 고객이 선호하는 채널에서 고객과 소통하고 질문에 답변하며 관련 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.
WhatsApp, Telegram, Snapchat과 같은 인기 있는 메시징 앱 역시 브랜드와 기업이 대화형 마케팅을 통해 고객과 소통할 수 있는 훌륭한 기회를 제공합니다. 최근 Business Insider 보고서에 따르면, Apple은 초당 20만 개의 문자 메시지와 하루에 약 400억 개의 메시지 알림을 처리한다고 합니다.3 거의 지속적인 상호 작용이 이루어지는 이러한 환경은 AI 강화 챗봇의 도움 없이는 확장할 수 없기 때문에 이러한 앱의 광범위한 채택과 함께 대화형 마케팅의 인기가 높아졌습니다.
오늘날 많은 조직에서는 WhatsApp과 인기 있는 비즈니스 API를 사용하여 제품과 서비스에 대한 자동 알림을 제공함으로써 고객과의 연결성을 유지하고 새로운 고객을 대규모로 확보하고 있습니다.
AI를 기반으로 하는 툴과 전략을 배포할 때의 가장 큰 이점 중 하나는 AI가 지속적으로 학습한다는 점입니다. 고객과의 대화형 마케팅을 목적으로 배포된 AI는 고객 선호도, 구매 내역 및 해당 기업이 기존 및 향후 캠페인에 활용할 수 있는 기타 중요한 정보를 학습합니다.
이에 대한 좋은 예는 여행 업계를 생각해볼 수 있습니다. 항공편 예약에 사용되는 인기 애플리케이션이 렌터카 및 호텔 예약 애플리케이션에 고객의 관심사에 대한 정보를 전달할 수 있습니다. 예를 들어 일본으로 가는 항공편을 방금 예약한 고객에게 일본에 머무는 동안 차량이나 호텔이 필요한지 정중하게 물어볼 수 있습니다.
대화형 마케팅 전략은 여러 가지 방법으로 인바운드 마케팅 활동을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 첫째, 웹사이트 방문자에게 일대일 상호 작용을 제공함으로써 고객 참여를 개선하는 동시에 고객 선호도에 대한 관련성 있고 시기적절한 데이터를 수집할 수 있습니다. 둘째, 대화형 마케팅 툴은 마케터가 고객이 구매에 얼마나 근접했는지 파악하는 데 도움이 되는 일련의 질문을 고객에게 던져 실시간으로 잠재 고객을 검증할 수 있습니다. 셋째, 대화형 마케팅은 잠재 고객으로부터 수집한 정보를 바탕으로 관련성이 높은 콘텐츠를 제공하고 잠재 고객의 관심사에 따라 판매 퍼널 안쪽으로 안내할 수 있습니다.
IBM watsonx Assistant는 시장을 선도하는 AI로 강화된 대화형 마케팅 플랫폼으로, 기업이 잠재 고객, 고객 및 직원에게 탁월한 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 신뢰할 수 있고 정확하며 직관적인 사용자 인터페이스로 설계된 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 IBM watsonx Assistant를 통해 기업은 모든 관련 채널에서 자동화된 셀프 서비스 지원을 제공하는 AI 기반 음성 에이전트 및 챗봇을 구축할 수 있습니다.
AI와 자동화가 어떻게 비즈니스 프로세스 및 애플리케이션에 대한 전문 지식 없이도 개인이 업무를 수행할 수 있도록 지원하여 비즈니스 혁신을 주도하는지 알아보세요.
자주 묻는 질문에서 의도, 대화 및 엔티티를 생성하기 위한 자동화된 솔루션을 구축하는 방법을 알아보세요.
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각주
1"2023 Forrester TEI 연구 결과에 따르면 Watson Assistant 고객은 3년 동안 2,300만 달러의 이점을 누렸습니다."(ibm.com 외부 링크), Forrester Research, 2023년 4월.
2"몇 분이 아닌 몇 초 만에 고객 응답", IBM 사례 연구, 2020년.
3"Apple은 사람들이 초당 200,000개의 메시지를 보낸다고 말합니다"(ibm.com 외부 링크), Leswing, Kif, Business Insider, 2016년 2월.