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흥이 부족한 고객분들에게 즐겁고 행복한 목표를 함께하는 흥인코퍼레이션입니다. 안녕하세요!

오랜만에 찾아온 #흥나는마케팅 에서는 AI를 활용한 마케팅의 현재와 미래를 아우르는 이야기들을 다뤄볼까 합니다. 디지털 전환 가속화와 함께 AI 기술은 업종을 분별하여 적용하지 않을 정도로 마케팅의 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다. AI 주요 기술로는 4가지를 이야기합니다. 먼저, 머신러닝(Machine Learning)은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않아도 데이터를 기반으로 학습하고 의사결정하도록 만드는 AI 기술입니다. 이들의 모델은데이터를 통해 패턴을 학습하고, 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 지도, 비지도, 강화 등이 주요 학습 방식이지요. 자연어 처리(Natural Language Processing) 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술로 텍스트 분석, 음성 인식, 번역 등에서 활용됩니다. 단어와 문장 간의 관계를 이해하기 위해 통계적 모델과 심층 신경망(딥러닝)을 사용합니다. 컴퓨터 비전(Computer Vision) 이미지를 분석해 객체를 인식하거나 장면을 이해하는 AI 기술입니다. 이미지와 영상 데이터를 처리하는 데 사용됩니다. 예측 분석(Predictive Analytics)이란 과거 데이터로 미래 결과를 예측하는 데이터 분석 기술입니다. 머신러닝 알고리즘과 통계 모델을 결합해 데이터를 분석하고, 미래의 이벤트 가능성을 예측합니다.

데이터를 기반으로 한 소비자 이해, 효율적 캠페인 운영, 개인화된 고객 경험을 제공하는 데 필수적으로 이야기되고 있습니다. AI 기술이 발전하면서 마케팅은 데이터를 기반으로 하는 정밀한 분석과 효율적 캠페인 운영이 가능한 시대로 전환되었습니다. AI는 방대한 데이터를 분석하여 소비자의 행동, 선호도, 구매 패턴을 깊이 이해하도록 돕습니다. 데이터 분석 능력 강화는 머신러닝과 예측 분석을 통해 소비자 행동과 트렌드를 실시간으로 파악합니다. 또한 SNS 및 리뷰 분석에 소비자 감정과 브랜드 이미지를 평가하며 정밀 타겟팅으로 소비자 세분화와 맞춤 콘텐츠를 제공하여 제품/서비스를 노출하고 제작합니다. 효율적 캠페인 운영은 마케팅 캠페인의 성과를 최적화하고 비용 절감에 중요한 역할을 합니다. 광고 최적화는 AI 기반 광고 플랫폼에 실시간으로 최적의 타겟팅 전략을 제안해 주고 자동화된 캠페인 관리 이메일 마케팅, SMS 마케팅 등의 프로세스 자동화를 돕습니다. 예측 분석을 통해 캠페인의 ROI와 전환율을 미리 평가해보게 되면서 효율성을 판단하기도 좋죠. 구매 경로 분석은 소비자가 제품 또는 서비스를 구매하기까지의 여정을 파악하고 최적화하는 것을 목표로 하여 이용하는 것을 보다 편리하고 쉽게 만들어 이탈 지점들을 줄여나갑니다. 또한 채널 간 일관성으로 통합된 경험 제공하죠. 실시간 의사결정 지원은 담당자가 신속하고 정확한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 고객의 현재 활동(웹사이트 방문, 장바구니 추가 등)을 기반으로 동적 가격 책정, 광고 전략 최적화해 조정하고 정밀성과 속도를 높여주기에 좋습니다.

이렇게 좋은 AI마케팅, 이해할 부분은 다 알겠는데, 도입은 어떻게 해야할까요? 우선 그 전에 먼저 장단점부터 파악하죠. 장점으로 데이터 기반 정밀 타겟팅이 가능하고 인간의 반복적 작업을 자동화하여 효율성 증가하며, 캠페인의 결과라고 보는 ROI를 개선해줍니다. 다만 데이터 윤리 문제와 프라이버시 침해 가능성, 기술 의존에 따른 창의성 저하 우려가 크다는 점은 지속적으로 끌고 가기에 개선해야할 분명한 일이죠. 그래서 전략을 분명하게 하고 가야 합니다. AI를 효과적으로 도입하려면 데이터를 안전하게 관리하고, 적합한 도구를 선택하며, 조직 내 준비를 철저히 진행해야 합니다. 데이터 전략은 고객 데이터를 안전하게 수집, 저장하는 프로세스 구축해야 할 필요가 있습니다. 마케팅의 성공은 고품질 데이터에 달려 있습니다. 고객 데이터는 AI 모델 훈련의 핵심 자원이므로, 이를 안전하게 수집하고 저장하는 것은 필수입니다. 구성 요소로는 데이터 수집, 타겟팅 데이터, 보안, 데이터 관리가 있습니다. 툴 선택으로는 클라우드 기반 AI 툴을 이용합니다. AI를 자체적으로 개발하는 것은 시간과 비용이 많이 들기 때문에, 클라우드 기반 AI 플랫폼을 활용하면 초기 도입이 용이합니다. AWS (Amazon Web Services) Google Cloud AI, Microsoft Azure AI 등이 유명하고 안정성이 높아 권장하는 플랫폼입니다. 더불어 툴 선택 시 고려사항이 있는데요. 비즈니스 규모와 요구사항에 적합한 플랫폼인지 확인하고 데이터 보안 및 규제 준수 여부를 체크해야 합니다. 더불어 사용 편의성과 기존 시스템과의 통합 가능성도 함께 점검하여 선택해준다면 좋겠죠. 조직 내에서 준비해야 할 일은 AI 전문가 채용, 내부 교육 및 AI 문화 정착입니다. 단순히 기술 구매에 그치지 않고,
전체의 변화가 수반됩니다. 그렇기에 인력과 조직 문화를 준비해야 합니다.

이렇게 AI활용사례에 대해서 알아봤습니다. 어려운 점이고 지금도 기술은 발전해서 완전히 최신식이라고 말씀드리긴 어렵습니다. 그만큼 무궁무진한 변화를 앞두고 있고 이미 많은 곳에서 활성화하여 이용하기에 여러분들도 늦기 전에 좋은 정보 얻어가길 바랍니다! 혹여나 관련해서 추가적인 도움이 필요하거나 안내, 업종에 따라 종합광고사의 컨설팅이 요구되면 언제나 저희 #흥인코퍼레이션 으로 찾아와주세요!

힘이되고 흥이 나는 흥인이 되겠습니다. 감사합니다!

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