인공 지능은 마케팅 세계에서 많은 주목을 받고 있습니다. 에 따르면 Statista, 업계 전문가의 80%가 AI를 온라인 마케팅 활동에 통합합니다.

하지만 저처럼 SF 소설에서 보던 것 이상으로 AI에 익숙하지 않다면 나는, 로봇 or 블랙 미러 — AI가 무엇이며 마케팅에서 어떻게 사용하는지 궁금하실 것입니다.

인공지능은 정말 영화에서나 보던 그대로일까요? 이 기사에서는 AI의 정의, 다양한 유형의 AI, AI가 마케팅 프로세스를 개선할 수 있는 방법을 살펴봅니다.

인공 지능이란 무엇입니까?

AI는 어떻게 작동합니까?

인공 지능의 네 가지 유형은 무엇입니까?

마케팅 담당자가 AI를 사용하는 방법

AI의 장단점

마케팅에서 AI의 미래

이제 AI가 무엇인지 알았으니 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.

AI는 어떻게 작동합니까?

AI는 대규모 데이터 세트를 지능적이고 반복적인 처리 알고리즘과 결합하여 분석 중인 데이터 내의 패턴과 기능에서 학습합니다. AI는 지속적으로 데이터를 처리하고 학습합니다.

데이터 처리의 각 라운드 내에서 AI 시스템은 자체 성능을 테스트하고 측정하여 추가 전문 지식을 얻습니다.

AI는 수천, 심지어 수백만 개의 작업을 반복적으로 실행할 수 있으므로 짧은 시간에 성능을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 각각의 기능과 한계가 있는 여러 종류의 AI가 있습니다.

인공 지능의 네 가지 유형은 무엇입니까?

네 가지 유형의 인공 지능은 반응, 제한된 기억, 마음 이론 및 자기 인식입니다.

반응적인

반응형 AI는 지능을 사용하여 주변 세계에 반응하고 응답할 수 있습니다. 메모리를 저장할 수 없습니다. 따라서 실시간 의사 결정 또는 문제 해결에 정보를 제공하기 위해 과거 경험에 의존할 수 없습니다.

리액티브 머신은 한정된 양의 특수 작업만 완료할 수 있습니다. 이것이 단점처럼 들릴 수 있지만 장점이 있습니다. 반응형 AI는 매번 동일한 자극에 동일한 방식으로 반응하므로 신뢰할 수 있고 신뢰할 수 있습니다.

반응형 AI의 가장 유명한 예 중 하나는 딥 블루, 1990년대에 IMB가 만든 슈퍼컴퓨터로 체스 챔피언 Garry Kasparov와의 체스 경기에서 승리했습니다. Deep Blue는 체스판 조각을 식별하고 각 조각이 게임 규칙에 따라 어떻게 움직이는지 식별할 수 있었습니다.

그러나 AI는 상대방의 다음 움직임을 예측하려고 시도할 수 없으며 자신의 말을 더 나은 위치에 놓을 방법을 생각할 수도 없습니다.

제한된 메모리

제한된 메모리 AI는 이전 데이터와 예측을 저장하고 이를 의사 결정에 사용합니다. 과거 데이터를 살펴보고 미래를 예측합니다. 제한된 메모리 AI는 기계 학습 모델이 새로운 데이터를 분석하고 사용하도록 지속적으로 훈련되는 경우입니다.

제한된 메모리 AI는 따라야 할 XNUMX단계로 구성됩니다.

1. 교육 데이터를 만듭니다.
2. 기계 학습 모델을 만듭니다.
3. 예측을 수행하려면 모델을 활성화하십시오.
4. 모델이 인간 또는 환경 피드백을 받도록 합니다.
5. 피드백을 데이터로 저장합니다.
6. 주기에서 위의 모든 단계를 반복합니다.

제한된 메모리 AI의 예로는 자율 주행 자동차가 있습니다. 자율주행차는 더 나은 운전 결정을 내리고 미래의 사고를 피하기 위해 길을 건너는 민간인, 교통 신호 및 기타 데이터를 식별합니다.

제한된 메모리 AI의 또 다른 예는 HubSpot의 적응 테스트 도구. 적응 테스트 기능은 처음에 페이지 변형 간에 트래픽을 균등하게 분할합니다.

HubSpot이 이러한 변형이 어떻게 수행되는지 학습하면 자동으로 트래픽을 조정하므로 성능이 저조한 변형보다 최적의 성능을 보이는 변형이 더 많이 표시됩니다.

마음의 이론

마음 이론 AI는 말 그대로 이론적입니다. AI는 아직 이러한 유형으로 발전하지 않았으므로 마음 이론은 아직 혁신 단계에 있습니다. 이러한 유형의 AI는 인간의 생각과 감정과 상호 작용합니다. 마음의 이론은 그들이 상호 작용하는 실체를 더 잘 이해하여 그들의 필요, 신념, 감정 및 사고 과정을 이해할 수 있습니다.

예를 들어, 우리는 자율주행차가 마음이 제한된 AI의 한 형태라는 것을 이제 알고 있습니다. 이러한 자율주행차가 운전자의 정신 및 감정 상태를 분석하고 이해하여 안전성을 향상시킬 수 있다면 Theory of Mind AI로 진화할 것입니다.

자기 인식

마음의 이론이 현실이 되면 등장할 다음 유형의 AI는 자기 인식이 될 것입니다. 이 시점에서 기계는 인간의 감정과 정신 상태를 인식할 뿐만 아니라 자신의 감정도 인식하게 됩니다. 자기 인식 AI는 인간과 같은 의식을 갖고 세상과 다른 사람들과 함께 자신의 존재를 이해할 것입니다.

마케팅 담당자가 AI를 사용하는 방법

AI는 다음 중 일부를 수행할 수 있습니다. 마케팅 프로세스 — 작업 자동화, 캠페인 개인화 및 데이터 분석과 같은 - 반복 작업에 대한 비용을 줄이고 전략에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

예를 들어 HubSpot 모바일 앱에는 명함 스캐너가 있습니다. AI 사용 명함에서 이름, 이메일 주소 및 기타 연락처 정보를 선택하고 HubSpot 속성에 매핑합니다. 시간을 보내는 대신 이 데이터를 수동으로 입력 자신, AI는 프로세스를 자동화합니다. 당신을 위해.

AI의 장단점

이제 AI가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, AI의 XNUMX가지 유형을 알았습니다. 이제 AI 기술의 장단점을 살펴보겠습니다.

인공 지능의 장점

적은 오류

인간은 실수를 하고, 마감일을 놓치고, 철자를 틀리고, 수학을 잘못할 수 있습니다. 때때로 우리는 주의가 산만해지거나 탈진 상태를 겪습니다. 그것은 인간의 본성입니다. AI 실행 자동화 시스템을 구현하면 오류 위험이 줄어듭니다.

연중무휴 가동 시간

AI는 또한 휴식이 필요하지 않으며 연중무휴로 실행될 수 있습니다. AI는 프로그래밍된 기간 동안 지속적이고 일관되게 실행할 수 있습니다. 이로 인해 AI는 반복적인 작업에 인간보다 더 이상적이며 마케터와 비즈니스 소유자는 다른 곳에 노력을 집중할 수 있습니다.

대용량 데이터 세트를 빠르게 분석할 수 있습니다.

앞서 언급했듯이 인간은 때때로 실수를 합니다. 특히 대규모 데이터 세트를 처리할 때 그렇습니다. 해결책은 오류를 방지하기 위해 더 느리게 작업하는 것이지만 마케팅에서는 시간이 돈입니다.

다행스럽게도 AI 기계는 많은 양의 정보와 데이터를 빠르게 처리할 수 있어 마감 시간에 쫓기는 인간보다 더 효율적입니다.

인공 지능의 단점

창의력 부족

AI는 과거의 데이터만을 기반으로 자극에 반응하도록 프로그래밍되어 있으므로 현재로서는 혁신적인 솔루션을 만드는 데 적합하지 않습니다. 과거의 데이터는 미래의 결과를 예측하는 데 도움이 될 수 있지만 데이터만으로는 이전에 본 적이 없는 변수를 해결하기에 항상 충분하지 않습니다.

따라서 AI는 "꿀꿀"하거나 일상적인 작업에 더 적합할 것입니다. 마케팅 관점에서 인간은 창의적인 마케팅 전략을 개발할 수 있고 AI는 계획을 구현하는 반복 작업을 처리할 수 있습니다.

비인격

때로는 인간 관계가 청중과 더 긴밀한 관계를 구축하는 가장 좋은 방법입니다. 미래에는 자기 인식 AI가 가능하지만 현재의 AI 기계는 인간의 경험을 완벽하게 모방할 수 없습니다.

마케팅 관점에서 모든 고객 상호 작용에 AI를 구현하면 귀하와 청중 사이에 균열이 생길 수 있습니다. 내 말은, 우리 중 많은 사람들이 "대표에게 말하세요!"라고 외쳤던 것을 기억할 수 있는 이유가 있습니다. 전화로 로봇과 대화하는 데 지쳤을 때.

마케팅에서 AI의 미래

에 따르면 그랜드 뷰 리서치세계 AI 시장은 1,811.8년 2030억 달러에서 136.6년에는 2022조 XNUMX억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

인공 지능, 정신 이론, 자기 인식 기계는 모두 먼 미래의 일처럼 들립니다. 그럼에도 불구하고 현실은 AI가 현재 여기에 있으며 산업 전반에 미치는 영향은 앞으로 몇 년 동안 커질 것입니다.

AI에는 장단점이 있지만 중요한 마케팅 담당자는 발전에 주목하고 AI를 사용하여 특정 프로세스를 간소화하여 경쟁사를 따라잡는 데 개방적입니다.

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