마케팅과 영업 모두 수익 창출에 직접적인 책임이 있습니다. 이러한 독특한 위치는 두 기능에 새로운 프로젝트에 직접 투자할 수 있는 훨씬 더 많은 권한을 부여합니다. 시장 점유율을 위해 경쟁하기 위해 경쟁업체를 따라잡아야 한다는 것은 두 부서 모두 평균적으로 인공 지능(AI)을 기반으로 한 최신 기술 발전을 포함하여 새로운 도구를 시도하려는 의지가 훨씬 더 높다는 것을 의미합니다.
우리는 TOPBOTS에서 다음을 포함하여 마케팅 및 영업 분야의 AI 애플리케이션을 광범위하게 다루었습니다.
Generative AI는 AI가 마케팅 및 영업 효과와 효율성을 높일 수 있는 새로운 방법을 열었습니다. 이제 AI는 소비자 조사를 지원하여 브랜딩 전략을 구축하고, 매력적인 텍스트 및 시각적 콘텐츠를 생성하고, 각 잠재 고객을 위한 콘텐츠를 개인화하고, 소비자가 경쟁업체의 메시지와 비교하여 귀하의 메시지를 평가하는 방법을 이해할 수 있습니다.
이 기사에서는 예측 AI와 생성 AI가 매출 증대를 위해 제공해야 하는 것이 무엇인지, 그리고 AI가 새로운 것을 가능하게 하고, 더 효율적이며, 더 나은 결과를 만들어 제품 마케팅과 판매에 어떻게 혁명을 일으키고 있는지 검토할 것입니다.
마케팅 및 영업 분야의 예측 AI 및 생성 AI
In 우리의 이전 기사에서는 예측 AI가 미래 사건을 예측하는 데 어떻게 사용되는지, 생성 AI는 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI의 한 유형에 대해 논의했습니다.
마케팅과 영업의 맥락에서, 예측 A과거 데이터를 분석하여 미래 동향, 고객 행동, 마케팅 결과를 예측합니다. 과거 패턴을 기반으로 시장의 다음 움직임이나 소비자 행동을 예측하는 것입니다.
의류 소매업체가 고객의 구매 행동에 따라 고객을 여러 그룹으로 분류하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 이들은 예측 AI 모델을 사용하여 인구통계, 구매 내역, 웹사이트 탐색 행동 등 고객 데이터를 분석합니다. 이 모델은 네 가지 고객 세그먼트를 식별합니다.
- 패셔니스타(Fashionistas): 이 고객은 최신 패션 트렌드에 관심이 있고 새 옷에 기꺼이 돈을 지출할 의향이 있습니다.
- 예산에 민감한 쇼핑객: 이 고객은 가격에 더욱 민감하며 좋은 거래를 찾고 있습니다.
- 기본 구매자: 이 고객은 주로 편안하고 저렴한 기본 의류 품목에 관심이 있습니다.
- 가끔 쇼핑하는 고객: 이 고객은 가끔씩만 옷을 쇼핑하며 일반적으로 특정 품목을 찾고 있습니다.
소매업체는 이 정보를 사용하여 각 고객 부문에 대해 더욱 타겟팅된 마케팅 캠페인을 만듭니다. 예를 들어 패셔니스타에게 신상품에 대한 이메일 뉴스레터를 보내고, 예산에 민감한 쇼핑객에게 세일 품목에 대한 할인을 제공하고, 필수 의류 품목에 대한 광고로 기본 구매자를 타겟팅할 수 있습니다.
반대로, 생성 적 AI 원본 데이터 세트와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 것입니다. 예측이 아니라 타겟 고객의 공감을 불러일으키는 새로운 콘텐츠를 생성하는 것입니다.
이전 예의 의류 소매업체는 생성 AI를 사용하여 식별한 다양한 고객 세그먼트에 대한 개인화된 광고 캠페인을 만들 수 있습니다. LLM 기반 애플리케이션과 이미지 생성 소프트웨어를 활용하여 개인화된 이메일 뉴스레터, 타겟 소셜 미디어 광고, 동적 웹사이트 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
예를 들어, 기본 구매자 세그먼트를 타겟팅할 때 생성 AI를 사용하여 "남성과 여성을 위한 기본 의류 품목을 저렴한 가격에 쇼핑하세요"와 같이 필수 의류 품목과 시대를 초월한 스타일을 강조하는 맞춤형 광고 문구를 만들 수 있습니다. AI는 또한 기본 구매자의 과거 구매 내역을 기반으로 개인화된 제품 추천을 생성할 수도 있습니다. 예를 들어 구매자가 최근 검은색 바지를 구입한 경우 AI는 흰색 버튼다운 셔츠나 검은색 블레이저 등 다른 기본 아이템을 추천할 수 있습니다.
생성적 AI를 사용하여 개인화된 광고 캠페인을 만들면 소매업체는 마케팅 메시지의 관련성과 참여도를 높여 클릭률, 전환율 및 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
이 심층 교육 콘텐츠가 도움이된다면 AI 메일링 리스트에 가입 새로운 자료를 공개 할 때 경고를받습니다.
마케팅과 영업의 재정의
AI는 마케팅 및 영업 환경을 변화시켜 새로운 것을 가능하게 하고 효율성을 높이며 성과를 향상시키고 있습니다.
첫째, 한때 불가능하다고 여겨졌던 기능을 잠금 해제하여 새로운 가능성을 개척합니다.
- 초개인화 콘텐츠 제작: Generative AI를 사용하면 개별 사용자 행동과 선호도를 기반으로 맞춤형 광고, 개인화된 이메일, 고유한 랜딩 페이지 등 고도로 개인화된 콘텐츠를 자동 생성할 수 있습니다.
- 실시간 고객 행동 분석: AI가 실시간으로 고객 행동을 분석해 개인화된 추천이나 콘텐츠를 제공함으로써 고객과 브랜드의 상호작용을 강화할 수 있습니다.
- 가상 판매 보조원: AI 기반의 가상 비서가 XNUMX시간 고객 문의를 처리할 수 있어 인간만으로 구성된 영업팀에서는 불가능했던 즉각적인 답변과 안내가 가능합니다.
다음으로, AI는 몇 가지 일상적이면서도 중요한 작업을 자동화하여 운영 비용과 시간 지출을 크게 줄입니다.
- 자동 리드 스코어링: AI는 여러 데이터 포인트를 분석하여 리드 스코어링 프로세스를 자동화하여 판매 유입 경로를 보다 효율적으로 만들고 수동 작업량을 줄일 수 있습니다.
- 최적화된 광고 배치: AI는 광고에 대한 최적의 플랫폼과 시간을 결정하여 도달 범위와 참여도를 극대화하고 광고 예산 낭비를 줄입니다.
- 정교한 감성 분석: LLM 기반 솔루션을 포함한 AI 기반 알고리즘은 고객 피드백 분석을 자동화하고 특정 주제(예: 가격, 기능, 고객 지원)에 대한 감정, 감정과 같은 모든 다양한 측면을 포함하여 감정을 매우 자세하게 식별할 수 있습니다. 톤, 의도.
마지막으로, 성능 향상에 있어 AI의 본질은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.
- 동적 잠재고객 세분화 및 타겟팅: 생성 AI 청중을 동적으로 분류할 수 있습니다. 이전에는 달성할 수 없었던 규모로 개인화된 봉사 활동 콘텐츠를 생성하고 대규모 데이터 세트를 기반으로 새로운 잠재 고객 세그먼트를 식별합니다.
- 향상된 고객 관계 관리(CRM): AI는 고객 데이터를 분석해 인사이트를 제공하고, 영업팀이 고객 요구와 선호도를 더 잘 이해할 수 있도록 지원하며, 결과적으로 관계 관리 및 영업 성과를 향상시킵니다.
- 종합적인 판매 데이터 분석: AI를 활용하면 이전보다 더 효과적으로 판매 데이터를 분석할 수 있습니다. 이는 기업이 추세, 기회 및 개선 영역을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이는 AI가 새로운 가능성을 도입하고 기존 관행을 개선하여 마케팅 및 영업에 어떻게 혁명을 일으키고 있는지 보여주는 몇 가지 예에 불과합니다. 다음으로 중요한 질문은 AI를 마케팅 및 영업 활동에 어떻게 도입할 것인가입니다.
AI 기반 솔루션 구현
기업은 여러 가지 방법으로 마케팅 및 영업 솔루션에 AI를 도입할 수 있습니다.
- 처음부터 AI 솔루션 구축 기업에 가장 많은 통제권을 부여하지만 가장 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸리는 옵션입니다. 이 경로는 일반적으로 기존 솔루션으로는 충족할 수 없는 충분한 리소스와 특정 요구 사항을 갖춘 대기업에서 선택합니다.
- 기성 AI 솔루션 사용 더 일반적인 옵션입니다. 기술 리더와 AI 중심 스타트업은 기업이 작업을 자동화하고, 고객 경험을 개인화하고, 고객 행동에 대한 통찰력을 얻는 데 도움이 되는 다양한 즉시 사용 가능한 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, IBM Watson 광고 소비자 행동을 예측하고, 전략적으로 광고를 전달하고, 효과적인 광고 캠페인을 만들기 위한 솔루션을 제공합니다. 그런 다음 무엇보다도 기업을 지원할 수 있는 소규모 전문 AI 회사가 있습니다.
- AI 기업과의 파트너십 마케팅 및 영업을 위한 맞춤형 AI 솔루션을 개발하는 것은 솔루션에 대한 더 많은 제어를 원하거나 기성 솔루션으로는 충족할 수 없는 특정 요구 사항이 있는 회사에 좋은 또 다른 옵션입니다.
모든 기업은 AI를 마케팅 및 영업 활동에 성공적으로 도입하고 이 강력한 기술의 이점을 누릴 수 있는 방법을 찾을 수 있습니다.
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- 출처: https://www.topbots.com/ai-redefining-marketing-and-sales/
