AI 마케팅이 비즈니스의 미래를 어떻게 변화시킬 것인가

기술은 우리 삶에서 점점 더 많은 역할을 합니다. AI 마케팅이 미래 사업 계획을 어떻게 형성할 수 있을지 생각해 보셨습니까?

묵시록 애호가의 경우 때때로 우리가 황폐한 묵시록 황무지에 살고 있지 않다는 것을 아는 것이 인생에서 직면하기 가장 어려운 일 중 하나입니다. 기술이 새로운 도구를 개발할 때마다 수명을 다하는 대신 도움이 되는 것으로 판명되었습니다.

AI 마케팅도 마찬가지입니다. 그들은 인간을 파괴할 수 있는 정교하고 독특하게 기계의 세계를 예고하지 않습니다. 대신 Alexa는 친구와 가족을 위한 사려 깊은 선물을 고를 수 있도록 도와줍니다.

AI 마케팅이 세상에 의미하는 바에 대한 열광적인 꿈을 이겨내려면 노하우가 필요합니다. 비즈니스에 가져올 수 있는 힘을 활용하려면 주도권이 필요합니다.

자가 학습 알고리즘에 대한 참고 사항

자가 학습 알고리즘에 대한 연구는 10년 이상 거슬러 올라갑니다. 이 핵심 구성 요소는 최신 AI 프로그램을 실행합니다.

기본적으로 학습 기계는 학습 경로를 따릅니다. 아이가 학교에 가는 것과 같은 방식입니다. 시간이 지남에 따라 학교 시스템이 개선되고 알고리즘도 개선됩니다.

AI와 자가 학습 알고리즘의 차이는 행동에 달려 있습니다. 자가 학습 알고리즘은 생각하지만 행동하지 않습니다. AI는 행동하고 생각합니다.

알고리즘은 데이터를 수집하고 데이터를 수집하는 능력을 향상시킬 것이지만 데이터가 아무것도 할 수 없게 만드는 방법을 모릅니다. 이에 비해 AI는 처리량과 입력에 대한 결정을 내립니다.

이러한 차이에 관계없이 둘 다 동일한 기본 빌딩 블록인 데이터 세트에 의존합니다.

데이터 세트 품질: 노이즈 및 풍부함

모든 데이터 세트 생성이 동일하지는 않습니다. 데이터를 목록화하는 기술은 매뉴얼을 채웁니다. 목록의 품질은 사용성에 직접적인 영향을 미칩니다.

데이터 수집 기술은 품질에 추가적인 격차를 만듭니다. 잘 보관되고 강력하게 수집된 데이터라도 노이즈 문제가 발생할 수 있습니다.

풍부한 데이터 세트에는 편향 및 분리된 정보가 포함될 수 있습니다.

AI와 알고리즘은 현재 데이터 세트에서 중요하지 않은 것을 제거하는 내부 능력이 없습니다. 이러한 결정은 외부에서 이루어져야 합니다. AI 마케팅 프로그램을 구현하는 방법을 고려할 때 이것을 염두에 두십시오.

AI 마케팅의 기초

간단히 말해서, 마케팅은 그것을 볼 필요가 있는 사람들에게 아이디어를 제시하기 위해 노력합니다. 아이디어는 제품, 서비스 또는 개념이 될 수 있습니다. 그것을 볼 필요가있는 사람들은 더 주관적이지만 여전히 중요합니다.

마케팅은 배치된 아이디어가 필요와 필요 모두에 맞을 때 가장 잘 작동합니다. 따라서 욕구 창출은 마케팅의 2차 목표가 됩니다.

아직 초기 단계이지만 AI 마케팅은 결과를 보여줍니다.

다음 구성 요소는 AI를 구성하는 핵심 요소를 반영합니다.

• 분석
• 계획
• 구현
• 패턴 인식
• 지능형 데이터 분석
• 데이터베이스 리소스 및 직관적인 추측
• 근친상간 뇌물

마케팅 전략에서 각 항목이 수행하는 중요한 역할을 분석해 보겠습니다. 그런 다음 잠재적인 단점과 이를 방지하는 방법도 살펴보겠습니다.

분석

마케팅이 주요 목표를 달성하는 방법은 일반적으로 3단계 프로세스를 통해 이루어집니다. 분석, 계획 및 구현의 구성 요소가 이 프로세스를 형성합니다. 캠페인 과정에서 여러 번 다시 방문하고 최적화할 때 가장 잘 작동합니다.

분석에는 데이터가 필요합니다. 데이터는 소비자 의견 및 업계 동향을 포함하는 피드백 루프에서 제공됩니다.

분석은 패턴과 추세를 찾기 위해 작동합니다.

이 두 가지 중 패턴이 더 두드러집니다. 패턴은 필요 또는 필요에서 형성됩니다. 앞서 언급했듯이 이들은 서로를 먹여살릴 수 있는 이중 목적을 제공합니다.

필요는 또한 필요가 될 수 있고, 필요는 필요를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 한때 컴퓨터는 사치품이었습니다. 아이템 마케팅은 컴퓨터가 할 수 있는 가능성의 구축에 대한 욕구를 불러일으켰습니다.

이제 컴퓨터를 소유하지 않으면 심각한 불이익을 받게 됩니다. 전체 산업은 컴퓨터를 중심으로 일어났습니다. 이제 컴퓨터는 작업 세계의 기본적인 필수품을 채웁니다.

추세는 미래 패턴의 가능성을 보여줍니다. 그들은 또한 패턴이 어떻게 형성되었는지를 보여줍니다.

컴퓨터의 역사와 컴퓨터가 어떻게 가계의 명성을 얻게 되었는지를 아는 것은 알려졌어야 할 것을 보여줍니다. 그것은 70년 전 자동차의 출현과 함께 나타났습니다. 스마트폰 및 태블릿과 같은 휴대용 장치는 이러한 패턴을 반복합니다.

AI 마케팅은 데이터 수집 속도를 높이는 이점이 있습니다. 또한 고급 패턴 인식을 통해 트렌드에 대한 더 많은 아이디어를 제공합니다.

계획

분석에서 찾아낸 패턴과 경향을 활용하여 기획을 추진합니다. 계획에는 특정 목표와 이러한 목표가 구현될 시간 프레임을 만드는 작업이 포함됩니다.

계획에는 단계를 만드는 것 이상의 작업이 포함되며 각 단계의 영향과 관련된 위험도 이해해야 합니다. 마케팅 계획의 위험/보상은 분석을 위한 미래 영역을 만듭니다.

이것은 프로세스의 피드백 루프의 일부를 형성합니다. 실패한 계획이 분석되고 더 많은 계획이 생성됩니다.

계획에는 시간표도 포함되기 때문에 계획이 실행되지 않은 이유가 무엇인지 뿐만 아니라 언제 발생했는지 이해해야 합니다. 초기 계획을 계산하려면 많은 데이터가 필요합니다.

실행 중인 계획을 조정하고 최적화하려면 더 많은 데이터가 필요합니다.

AI 마케팅은 자체 학습 알고리즘의 일부로 데이터 분석을 멈추지 않습니다. 이는 미래 계획이 현재 계획과 병행하여 실행됨을 의미합니다.

구현

데이터 분석이 완료되고 계획 단계가 형성되면 구현이 이루어집니다. 구현은 한 번에 이루어지지 않습니다. 일반적으로 완료하려면 여러 단계가 필요합니다.

계획에 의해 설명된 각 단계는 효과를 나타내는 데 시간이 걸립니다. 구현은 일이 잘 될 때 각 단계에서 구축됩니다. 일이 잘 풀리지 않을 때 뒤로 미끄러지는 것을 방지하기 위해 조정됩니다.

구현은 다른 두 단계와 마찬가지로 피드백이 들어오면 조정됩니다. 시간이 적절하다면 첫 번째 피드백은 두 번째 단계보다 먼저 도착합니다. 세 번째 이전에 두 번째 등입니다.

피드백은 추가 계획을 통해 분석으로 돌아가 새로운 구현으로 나타납니다. 주기는 각 단계에서 조정되며 각 단계는 완료하는 데 여러 단계를 거칩니다.

AI 마케팅은 대부분의 프로세스를 병렬로 실행하여 이 프로세스를 평면화합니다. 이미 언급했듯이 계획은 분석과 함께 쉽게 실행됩니다. 동일한 속도로 작동하도록 구현하는 것이 더 까다롭습니다.

구현을 다른 두 단계와 동일한 속도로 실행하려면 결과가 실제로 형성되기 전에 알아야 합니다. 이를 달성하기 위해 AI 마케팅은 가상 세계와 모델을 활용합니다.

다음 세 가지 구성 요소는 이 프로세스의 작동 방식을 설명합니다.

패턴 인식

좋은 마케팅의 가장 중요한 요소가 AI 개발의 초석이기도 한 것은 우연이 아닙니다. 패턴 인식은 인간 경험의 중추를 형성합니다. 그것으로 인류는 농업에서 동물학적 분류에 이르기까지 모든 것을 알아냈습니다.

AI는 사람의 패턴 인식을 모방하지만 더 빠른 속도로 진행됩니다. AI는 데이터 세트를 요약하고 정보가 나타낼 수 있는 것을 추측합니다. 각 추측은 이전 추측을 재확인하거나 반증합니다.

패턴 인식은 인간의 추론과 마찬가지로 암시적 또는 명시적 편향을 겪습니다. 이 장애물을 없애기 위해 AI 마케팅은 캠페인을 성공적으로 만드는 것과 동일한 피드백 루프를 활용합니다.

거짓 패턴은 실제 패턴보다 더 빨리 좌초됩니다. 이 잘 알려진 개념은 마케팅 조사를 실행합니다. 잘못된 시작을 발견할 수 있는 능력이 없다면 마케팅 캠페인은 피치 회의에서 나오기도 전에 끝났을 것입니다.

지능형 데이터 분석

초기에 패턴을 확인하면 단계가 생성됩니다. 각각의 새로운 패턴 확인은 도중에 다른 패턴을 배치합니다. 패턴이 충분하면 데이터 분석에서 중복 및 잘못된 전제를 건너뛰고 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다.

AI는 이 과정에서 곡선을 주도합니다. 유명하게도 AI는 이러한 유형의 지능형 데이터 분석을 사용하여 노벨상을 수상한 실험의 조건을 알아냈습니다. 동시에 측면과 선형으로 생각함으로써 이 작업을 수행했습니다.

마케팅 AI의 예는 대상 인구 통계와 지역을 동시에 고려하는 것입니다. AI는 시장 영역의 주요 측면에 대해 연령, 소득 및 가용성의 적절한 조합을 찾을 수 있습니다. 이 모든 것이 경쟁사의 강점과 약점이 어디에 있는지 파악하는 것입니다.

패턴 인식을 재확인함으로써 지능적인 데이터 분석은 쉽게 찾은 정보를 접근하기 어려운 자료로 잘라냅니다. 심층 분석 또는 데이터 마이닝 활동으로 알려진 이러한 프로세스는 패턴을 패턴 내에서 패턴으로 잘라냅니다.

심층 분석 및 데이터 마이닝을 수행하려면 일반적으로 수천 시간의 작업이 필요합니다. AI를 사용하면 몇 주가 아닌 며칠 만에 프로세스를 수행할 수 있습니다. 확장된 데이터베이스 리소스와 직관적인 추측의 조합을 통해 이를 수행합니다.

데이터베이스 리소스 및 직관적인 추측

직관적인 추측은 AI 마케팅의 가장 기만적이고 가장 유망한 기능을 나타냅니다.

AI는 이 효과를 얻기 위해 두 가지 개별 추측을 합니다. 먼저 가져올 데이터베이스 정보를 추측합니다. 둘째, 이러한 정보를 직관적으로 패턴에 넣습니다.

이 경우 직관적인 추측은 3차원 이미지 포스터를 보는 것과 같은 방식으로 작동합니다. 처음에는 이미지가 명확하지 않지만 무작위로 보이는 정보 덩어리 내에서 무언가를 볼 수 있어야 합니다.

AI가 활용하는 데이터베이스 리소스가 많을수록 더 강력한 추측을 할 수 있습니다. 이를 위해 기술의 다양한 측면을 통합하는 것이 중요합니다. (자세한 내용은 아래 통합 기술에 대한 참고 사항을 확인하세요.)

근친상간 뇌물

주의사항입니다. AI 마케팅의 발전에 대한 진정한 두려움 중 하나는 스스로를 강화하는 알고리즘의 형태입니다. "근친상간 뇌물"이라고 불리는 이 문제는 알고리즘이 패턴 추측을 확인하기 위해 자체 패턴을 사용할 때 발생합니다.

Facebook의 포스트 부스팅 기능과 같은 프로그램을 예로 들어 보겠습니다. 대상 청중 앞에 게시물을 배치하는 임무를 맡은 근친상간 AI는 부스트된 게시물 내부에 자체 광고를 배치하도록 선택할 수 있습니다.

본질적으로 Facebook 앱이 부스트 포스트의 효과를 제안할 때마다 그것은 당신 앞에 무언가를 놓는 것이 효과가 있다는 증거로 얼마나 자주 당신 앞에 위치했는지에 대한 데이터를 사용할 것입니다.

또 다른 예로는 스스로에 대해 이야기하기 위해 비용을 지불하는 Amazon 광고 캠페인이 있습니다.

타겟 광고 캠페인에 대한 비용 지불이 결과를 산출하는 알고리즘으로 바뀌면 기업에서 수집한 데이터가 점점 더 왜곡될 것입니다. 왜곡된 데이터 세트는 오탐을 생성하고 모든 것이 무너집니다.

통합 기술에 대한 참고 사항

AI의 힘은 데이터가 많을수록 커집니다. 현재 업계는 수많은 유용한 응용 프로그램으로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 응용 프로그램은 데이터를 구문 분석하고, 수치를 컴파일하고, 차트를 작성하는 등의 작업을 수행하지만 서로 통신하지 않습니다.

통합 기술은 직관적인 추측과 동일한 원칙에 따라 작동합니다. 통합 AI는 어떤 프로그램에서 어떤 데이터를 포함할지 추측합니다. 현재 모델은 어떤 프로그램이 어떤 프로그램과 대화해야 하는지를 결정하기 위해 인간의 마음에 의존합니다.

데이터가 이러한 프로그램 간에 이동하더라도 신중하게 포함하면 프로세스가 느려집니다. 모든 프로그램이 고유하거나 강력한 데이터 세트를 생성하는 것은 아니지만 AI의 요점은 이러한 추측을 하는 것입니다.

그런 다음 AI 마케팅은 강력할 뿐만 아니라 업계에서 이미 사용되는 많은 도구의 힘을 결합하는 데 한 걸음 더 나아갑니다.

마케팅에서 인간 접촉의 미래

AI가 숫자와 패턴에 대해 작업하면 인간 팀 구성원이 보다 높은 수준의 사고를 할 수 있게 됩니다. 고객 및 클라이언트 인터페이스 시간이 늘어나고 작업 공간이 소진됩니다.

이것은 우리를 AI가 인간 노동자를 대체할 것이라는 근거 없는 두려움으로 돌아가게 합니다. AI가 하지 않을 대부분의 다른 일과 마찬가지로 인간 노동자를 대체하지도 않을 것입니다.

인간은 여전히 ​​다른 인간과 대화하기를 원합니다. 고객 서비스 산업은 기계로 인한 문제를 해결하기 위해 존재합니다. 기계적 및 전자적 편의는 항상 인간이 인간이 하고 싶은 일을 할 수 있는 더 많은 시간을 제공하도록 작동합니다.

앞서가기

이제 AI 마케팅의 이점을 이해하셨기를 바랍니다. 달성하고자 하는 것과 이미 하고 있는 것을 통합하는 방법. 경험 많은 당사 팀과 대화하여 새로운 마케팅 전략에 대해 자세히 알아봄으로써 경쟁에서 앞서 나갈 수 있습니다.

당사가 제공하는 모든 서비스에 대해 자세히 알아보고 다음 조치를 계획하십시오. 마케팅은 (아직) 스스로 하는 것이 아니므로 그 동안 기술을 연마하십시오.