2024년 AI 마케팅 자동화 가이드

우리가 기술 혁신의 물결을 타면서 인공 지능은 특히 자동화와 관련하여 마케팅 영역의 알려지지 않은 영웅으로서의 위상을 점점 더 확고히 하고 있습니다.

마케팅에서 AI의 영향력은 농담이 아닙니다. 시장 전망은 2021년 기준 158억 4천만 달러 에서 2028년까지 1,075억 달러로 급등할 것으로 예상됩니다.

이러한 무시하기 어려운 증가세를 고려할 때 마케팅 담당자가 AI 마케팅 자동화를 잠시 중단할 여유가 없다는 것은 분명합니다. 마케팅 자동화에서 AI의 주요 역할을 이해하고, 더 중요하게는 백미러에서 경쟁을 유지하기 위해 AI의 잠재력을 활용할 수 있는 방법을 이해하기 위한 백스테이지 패스를 고려하십시오.

AI 마케팅 자동화 플레이북에 대해 자세히 알아보고 스타일리쉬하게 기술 물결을 탈 수 있는 전략을 알아보세요.

A. AI란 무엇인가요?

B. 마케팅 자동화란 무엇입니까?

C. AI 마케팅 자동화란?

D. AI 마케팅 자동화의 이점

E. 마케팅 자동화에 AI를 활용하는 방법

F. 마케팅 자동화에 있어서 AI의 예

이메일 마케팅 캠페인, 소셜 미디어 관리 또는 리드 생성을 위해 이미 자동화된 마케팅 도구를 사용하고 있을 수 있습니다. 그러나 AI 기반 자동화는 디지털 마케팅을 한 단계 더 발전시킵니다.

Influencer Marketing Hub의 연구에 따르면 마케팅 담당자의 77%가 AI 자동화를 사용 하고 기업 2곳 중 1곳은 작업 자동화에 AI를 사용함으로써 이점을 얻는 것으로 나타났습니다.

아직 AI 도구를 사용하지 않는 마케팅 담당자이거나 AI 자동화를 사용하고 있지만 마케팅에서 AI를 적용하는 방법에 대해 자세히 알아보고 싶은 경우 이 AI 마케팅 자동화 가이드가 적합합니다.

A. AI란 무엇인가?

인공 지능은 컴퓨터 과학을 사용하여 방대한 양의 데이터를 관리 및 처리하고, 핵심 통찰력을 도출하며, 특정 목표를 달성하기 위한 조치를 취합니다.

AI는 머신러닝, 딥러닝과 같은 기술을 사용해 데이터를 특정 범주로 분류하고 예측합니다.

기본적으로 AI는 인간의 지능, 즉 추론하고, 정보를 분석하고, 결론을 도출하고, 과거 경험을 통해 학습하고, 행동을 변화시키는 능력을 모방합니다.

인공지능의 아버지 존 매카시(John McCarthy)는 AI를 처음으로 “지능형 기계, 특히 지능형 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학이자 공학”이라고 설명했습니다.

B. 마케팅 자동화란 무엇입니까?

마케팅 자동화를 통해 기업은 마케팅 작업을 자동화하고 프로세스를 간소화하여 팀이 반복적이고 지루한 작업에서 벗어나 전략 계획에 집중할 수 있습니다.

마케팅 자동화는 미리 정의된 템플릿이나 워크플로를 기반으로 메시지가 자동으로 전송되는 다중 채널 캠페인에서 가장 일반적으로 사용됩니다.

C. AI 마케팅 자동화란?

AI와 마케팅 자동화의 결합은 AI 마케팅 자동화로 이어지며, 본질적으로 이는 스테로이드 자동화입니다.

이것이 바로 마케팅 담당자의 74%가 AI 기반 마케팅 자동화를 워크플로에 통합할 계획을 세우고 있는 이유입니다.

마케팅 자동화에서 AI가 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하려면 인공 지능 마케팅 자동화를 지원하는 개념과 기술을 살펴봐야 합니다.

• 자연어 처리(NLP) .인간의 언어(말이든 ​​글이든)를 이해하고 해석하는 컴퓨터의 능력입니다. NLP는 엔터티 인식, 감정 분석, 텍스트 요약 및 주제 모델링과 같은 기술을 사용합니다. NLP를 사용하면 컴퓨터는 단어나 텍스트의 의미를 해독하고 감정과 사고 패턴을 식별하며 거의 인간과 유사한 방식으로 반응할 수 있습니다. AI와 NLP는 서로 연결되어 있으며 후자는 대부분의 AI 소프트웨어의 필수 부분입니다.
• 빅 데이터 .이는 매일 기업의 시스템에 유입되는 대량의 정형 및 비정형 데이터를 가리키는 용어입니다. AI 머신러닝 도구는 빅데이터를 분석하여 통찰력을 추출하고 이를 활용하여 전략적 결정을 내립니다.
• 기계 학습 .빅데이터를 분석하고 알고리즘을 사용해 정보를 분류하고 예측하여 핵심 인사이트를 찾아내는 AI의 하위 집합입니다. 기업의 경우 이러한 통찰력은 더 나은 결정을 내리는 데 매우 중요합니다. 기계 학습 마케팅 자동화에는 일정 수준의 인간 감독이 필요하며, 이것이 바로 데이터 과학자가 참여하는 부분입니다.
• 신경망 .인공 신경망(ANN)이라고도 불리는 이 네트워크는 기계 학습의 하위 집합이며 생물학적 뇌의 기능을 모방합니다. 우리가 매일 접하는 신경망 중 하나는 Google의 검색 알고리즘입니다.
• 딥러닝 .이는 신경망 계층으로 구동됩니다. 머신러닝과 달리 딥러닝은 사람의 개입 없이 다양한 소스에서 정보를 가져와 분석합니다. "깊은"이라는 용어는 신경망의 숨겨진 계층을 나타냅니다.
• 지능형 자동화 .이는 자동화와 AI의 결합으로 정의됩니다. 지능형 자동화에는 AI뿐만 아니라 로봇 프로세스 자동화(RPA), 컴퓨터 비전, 비즈니스 프로세스 관리(BPM)와 같은 여러 다른 기술도 포함됩니다.
• 예측 분석 .마케팅 담당자가 제품이나 서비스의 가치와 관심도를 예측할 수 있는 고급 형태의 데이터 분석입니다. 예측 마케팅 자동화는 수학적, 통계적 기법을 사용하여 잠재적인 결과를 예측합니다.
• 데이터 통찰력 .AI 분석은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 의미 있는 데이터 패턴을 모니터링, 분석 및 식별하고 핵심 통찰력을 추출합니다. 데이터 통찰력의 일반적인 용도 중 하나는 수요 예측입니다.

D. 마케팅 자동화에서 AI의 이점

1. 시간 절약

마케팅 담당자는 키워드 조사, 데이터 분석, 목록 작성 및 콘텐츠 생성과 같은 수동 작업에 매일 수많은 시간을 소비합니다. HubSpot 연구에 따르면, 마케팅 전문가는 단일 AI 도구를 사용하여 하루 2.5시간을 절약할 수 있습니다 . 이는 주당 12.5시간을 절약하고 연간 26일의 추가 근무일을 의미합니다. 그 시간에 당신이 할 수 있는 다른 일이 얼마나 많은지 상상해 보십시오.

2. 비용 효율성

AI 기반 챗봇은 연중무휴 24시간 이용 가능합니다. 고객 문의 사항을 접수하고, 제품 및 서비스에 대한 질문에 답하고, 심지어 대화에 적응하여 보다 심화된 문제를 해결할 수도 있습니다. 따라서 대규모 고객 관리 상담원이 더 이상 필요하지 않을 수 있습니다. 챗봇이 한계에 도달해야만 인간이 대신할 수 있습니다.

광고비 지출은 어느 회사에서나 주요 논쟁거리 중 하나입니다. 그러나 AI 자동화를 통해 마케팅 담당자는 채널, 대상 고객 타겟팅, 입찰 및 배치를 최적화하여 낭비를 완전히 없앨 수 있습니다.

3. 예측 분석

AI는 데이터 통찰력을 기반으로 고객의 행동을 예측하고 마케팅 활동을 최적화할 수 있습니다.

예를 들어, 일부 AI 판매 도구는 웹사이트 방문자와 방문자의 의도를 파악하고 AI 기반 챗봇을 통해 개인화된 고객 관리를 제공하여 판매 경로를 더욱 안내할 수 있습니다.

4. 맞춤화

마케팅 자동화를 위한 AI는 데이터를 분석하고, 고객에 대한 통찰력(과거 행동, 온라인 검색, 선호도)을 추출하고, 이를 사용하여 더 큰 영향력을 위한 개인화된 콘텐츠를 생성하도록 설계되었습니다.

예를 들어, AI 자동 이메일 캠페인을 프로그래밍하여 고객의 과거 구매를 기반으로 개인화된 이메일을 보내 추가 제품 추천을 제공할 수 있습니다. 이러한 유형의 이메일 자동화는 전자상거래 웹사이트에 필수적입니다.

5. 최적화

마케팅 자동화 AI 도구는 작업과 워크플로우를 최적화하기 위해 여기에 있습니다. 블로그에 준비된 콘텐츠 제공부터 레이저 중심의 타겟 광고 캠페인 실행에 이르기까지 AI는 마케팅 프로세스의 모든 단계를 최적화할 수 있으며 앞으로도 최적화할 것입니다.

따라서 더 나은 콘텐츠가 올바른 배치에서 올바른 청중에게 전달되어 이메일 전달력이 향상됨에 따라 기업은 ROI 상승을 기대할 수 있습니다. 실제로 Accenture가 실시한 연구에 따르면 AI를 채택한 기업은 ROI가 30% 증가하는 것으로 나타났습니다 .

E. 마케팅 자동화에 AI를 활용하는 방법

마케팅 자동화에 AI를 적용하는 방법은 여러 가지가 있으며 각각을 살펴볼 가치가 있습니다. AI 도구를 사용하면 대규모 광고를 생성 및 생성하고, 이메일 마케팅을 자동화하고, 고객 데이터를 분석하고 귀중한 통찰력을 찾아내고, 챗봇을 통해 자동화되고 개인화된 고객 서비스를 제공할 수 있습니다.

마케팅 자동화에서 AI의 각 사용 사례를 살펴보겠습니다.

1. 대규모의 창의적 자동화

크리에이티브 자동화를 통해 기업은 컨셉 단계부터 실제 멀티 플랫폼 광고 캠페인까지 10~20배 더 빠르게 진행할 수 있습니다. AI 도구를 사용하여 디자인 팀은 디스플레이 광고 세트를 만들고, 동시에 편집하고, 애니메이션화하고, 다운로드하고, 광고 네트워크에 게시할 수 있습니다.

이 자동화된 워크플로는 고품질 디스플레이 광고를 게재하는 동시에 크리에이티브 팀의 시간과 비용을 절약해 줍니다.

또한 AI 자동화 플랫폼은 디자이너가 텍스트 및 시각적 생성 기능을 사용하여 최적화된 광고를 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI 창의적 자동화를 위한 최고의 도구

Creatopy는 AI 크리에이티브 자동화 도구를 사용하여 광고 제작 프로세스를 최적화하는 데 도움을 줍니다.방법은 다음과 같습니다.

• 디자인 세트 생성기 .모든 광고 플랫폼 또는 소셜 미디어 네트워크에 대한 디스플레이 또는 소셜 미디어 광고 세트를 몇 분 안에 생성하세요.
• 스마트 리사이저 .마스터 디자인 템플릿을 시작으로 수십 가지의 다양한 크기를 즉시 생성해 보세요.
• 광고에 대한 소스 콘텐츠입니다 .CSV 파일을 광고 디자인과 동기화하여 다양한 디자인 변형을 만드세요.
• 광고를 게재하세요 .Creatopy에서 선택한 광고 네트워크에 직접 광고 캠페인을 게시하세요.

2. 개인화된 마케팅 캠페인

출처: HubSpot

마케팅 담당자는 AI 기반 도구를 사용하여 메시지부터 대상 고객 타겟팅 및 입찰에 이르기까지 마케팅 캠페인의 모든 측면을 맞춤화합니다.

예를 들어 AI는 인구 통계 데이터, 위치, 과거 행동, 온라인 검색 또는 관심사를 기반으로 대상 그룹을 만들고 각 그룹에 사용자 지정 메시지를 보내 효과를 극대화할 수 있습니다.

또한 AI 챗봇은 실시간으로 수집된 데이터를 활용해 즉시 고객에게 맞게 메시지를 조정하고 결과를 변경할 수 있다.

DRIFT가 수행한 보고서에 따르면 응답자의 41%가 마케팅에 AI를 사용하여 대규모로 개인화된 소비자 경험을 창출하는 것으로 나타났습니다 .

AI 자동화 마케팅 캠페인을 위한 최고의 도구

• 허브스팟 .이는 기업이 모든 데이터, 팀 및 연락처를 하나의 CRM에 중앙 집중화할 수 있는 올인원 마케팅 플랫폼입니다.
• 자피어 .이는 기업이 작업 중인 모든 앱과 도구를 통합하여 자동화된 워크플로를 구축하는 데 도움이 되는 플랫폼입니다.
• 블룸리치 .이는 하나의 대시보드에서 다중 채널 마케팅 캠페인을 관리하는 데 적합합니다.

3. 이메일 자동화 및 개인화

출처: 활성 캠페인

기업은 AI 이메일 마케팅 소프트웨어를 활용하여 콘텐츠를 생성하고, 고객 여정을 자동화하고, A/B 테스트를 수행하고, 각 고객에 대한 메시지를 맞춤화합니다.

전환 유입 경로를 통해 구독자와 고객을 육성하는 데 맞춤형 워크플로와 개인화된 메시지가 함께 사용됩니다. AI 도구는 퍼널의 단계, 행동(이메일 열기, 링크 클릭 등) 또는 무활동에 따라 각 고객에 대한 맞춤형 관련 메시지를 생성합니다.

AI 이메일 자동화는 전자상거래 웹사이트에 특히 적합합니다. 최고의 AI 이메일 자동화 도구는 이메일을 웹사이트 인벤토리 데이터와 동기화하여 소프트웨어가 자동으로 개인화된 이메일을 생성할 수 있도록 합니다. 고객 데이터와 행동을 스캔하고 통찰력을 추출하며 연락처를 그룹으로 분류하는 기계 학습 알고리즘 덕분에 맞춤화가 가능합니다. 예를 들어 AI 도구는 맞춤형 자동 판촉 할인, 독점 제안 또는 제품 추천을 보내 클릭률을 높일 수 있습니다.

이메일 마케팅의 주요 측면 중 하나는 제목 줄의 개인화입니다. 제목은 캠페인 성과를 좌우할 수도 있고 망칠 수도 있습니다. 개인화된 제목 줄이 있는 이메일은 일반 제목 줄이 있는 이메일보다 열릴 확률이 26% 더 높다는 것이 입증되었습니다 .

이메일의 내용도 중요하며, 많은 이메일 마케팅 플랫폼에는 AI 텍스트 생성기를 통합하여 최적화된 변환 준비 이메일을 제공합니다.

또한 AI 도구는 A/B 테스트를 사용하여 어떤 메시지가 다양한 청중 그룹에게 효과적인지 식별하고 더 나은 응답을 위해 지속적으로 커뮤니케이션을 조정할 수 있습니다. 연구에 따르면 A/B 테스트를 통해 이메일 전환율을 49% 향상시킬 수 있는 것으로 나타났습니다.   

최고의 AI 이메일 마케팅 도구

• 활성 캠페인 .자동화되고 개인화된 고객 경험을 창출하기 위한 탁월한 도구입니다.
• 캠페인가 .모든 기본 및 고급 이메일 마케팅 기능을 제공합니다. 또한 시각적 빌더를 사용하여 자동화된 고객 여정을 쉽게 만들 수 있습니다.
• 세븐스센스 .독특하고 최적화된 전달 시스템을 사용하여 이메일을 고객의 받은 편지함으로 가져오고 고객이 전환하도록 유도하는 AI 기반 소프트웨어입니다.

4. 자동화된 리드 스코어링 및 육성

출처: 세일즈포스

과거에는 영업팀이 수천 개의 리드를 수동으로 처리하고 구매 가능성을 평가하는 데 몇 주가 걸렸습니다.

그러나 이제 AI는 데이터를 분석하여 고객으로 전환할 가능성이 가장 높은 잠재 고객을 식별함으로써 리드 평가 및 육성을 자동화할 수 있습니다.

자동 리드 채점은 잠재 구매에 대한 가치를 할당하는 반면, 자동화된 리드 육성은 판매 퍼널을 통해 리드를 구매까지 단계별로 안내하는 것을 의미합니다.

AI는 이 프로세스를 자동화할 뿐만 아니라 기업이 시간을 절약하고 영업팀을 자유롭게 하는 데도 도움이 됩니다. AI가 리드를 처리하면 자격을 갖춘 리드만이 일대일 통화를 위해 영업팀으로 연결됩니다.

AI 영업 자동화를 위한 최고의 도구

• 영업 .이는 영업 자동화를 위한 최고의 AI 기반 플랫폼입니다.
• 허브스팟 .최고의 올인원 마케팅 자동화 플랫폼입니다. HubSpot은 더 나은 결과를 위해 마케팅 및 고객 서비스와 같은 보완 서비스도 제공합니다.
• 파이프라인 .영업사원을 위한 CRM 플랫폼입니다. 소규모 기업에 이상적입니다.

5. 예측 분석

출처: Pecan.ai

예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래 결과를 결정하기 위해 데이터에 대한 통계 알고리즘을 평가하는 것을 의미합니다.

AI는 기계 학습을 사용하여 패턴을 식별하고 고객의 향후 행동과 행동을 예측할 수 있습니다. 따라서 마케팅 담당자는 모든 단계에서 그에 따라 전략을 조정하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

현대 마케팅 담당자는 AI 기반 예측 분석을 활용하여 추세와 고객 행동을 파악하고 원인과 결과 사이의 누락된 연결 고리를 찾습니다. 이를 통해 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. 실제로 마케팅 담당자의 40%가 AI를 사용하여 데이터에서 실행 가능한 통찰력을 얻습니다 .

이전에는 분석 도구가 제한된 구조화된 데이터를 분석하여 통찰력을 제공했습니다. 그러나 AI를 분석 플랫폼에 통합하면 이제 방대한 양의 빅데이터를 처리할 수 있습니다. 빅데이터는 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 포함하므로 상황이 복잡해집니다.

구조화되지 않은 데이터는 소셜 미디어 게시물과 댓글부터 인터넷상의 오디오, 비디오, 이미지 파일까지 모든 것을 의미합니다. 이 데이터 유형은 기업의 금광이 될 수 있으며 고객 정서, 대화 동향 및 주제를 식별하는 데 도움이 됩니다.

AI 자동화 예측 분석을 위한 최고의 도구

• 피칸.ai .이는 혁신적인 AI 기반 예측 분석 플랫폼입니다.
• 사스 .최첨단 알고리즘을 활용하여 분석, 탐지 및 예측하는 완벽한 예측 분석 플랫폼입니다.
• 알테릭스 .AI 기반의 자동화 분석 클라우드 플랫폼입니다. 분석 전략 및 수요 예측에 도움이 될 수 있습니다.

6. 맞춤형 고객 서비스

출처 : Freshworks

과거에는 고객 지원 상담원이 문의로 인해 너무 바빴습니다. 그러나 그것은 역사입니다. 대화형 마케팅을 지원하는 AI 챗봇을 통해 기업은 이제 자동화된 맞춤형 고객 관리를 연중무휴 24시간 제공할 수 있습니다.

AI 챗봇이나 AI 비서는 자연어 처리와 머신러닝을 활용해 고객 문의를 실시간으로 이해하고 개인화된 방식으로 대응합니다.

최근 연구에 따르면 기업은 일반적으로 다음을 목표로 챗봇을 사용합니다 .

• 이탈하기 전에 방문자를 유지합니다(20%).
• 새로운 리드 생성(55%)
• 영업팀을 위한 리드 검증(42%)
• 잠재 고객을 교육합니다(43%).

AI 비서는 고객 지원이나 영업 팀에 리드를 전달하기 전에 모든 문의를 받고, 질문에 답하고, 맞춤형 관리를 제공할 수 있습니다. 일부 회사에서는 실시간 채팅을 사용하여 주문을 처리하고 권장 사항을 제공하기도 합니다. AI 챗봇은 모든 유형의 작업에 맞게 완벽하게 사용자 정의할 수 있기 때문입니다.

그러나 이전 세대의 챗봇과 달리 AI 기반 챗봇은 단순히 표준적인 답변을 제공하는 것이 아니라 인간의 언어를 모방하고 자연스러운 방식으로 답변할 수 있습니다.

AI가 사용자의 온라인 데이터를 실시간으로 처리하고 감정을 감지하면 인간 대 인간의 대화처럼 의사소통이 더욱 인간과 비슷해지고 상황에 맞게 됩니다.

결론적으로 AI 도우미는 고객 서비스 작업을 개선하고 더 나은 고객 경험을 제공하는 데 크게 기여하여 전환율과 ROI를 높입니다.

소셜 미디어 마케팅에 사용되든 웹사이트 라이브 도우미로 사용되든 AI 챗봇은 고객 관계 관리의 미래입니다.

최고의 AI 고객 서비스 도구

• HubSpot의ChatSpot .ChatGPT의 기능과 HubSpot의 CRM을 결합한 AI 영업 및 마케팅 도우미입니다.
• 프레쉬데스크 .AI 기반 서비스의 핵심에 Freddy AI 비서가 있는 고객 서비스 플랫폼입니다.
• 유마.ai .기업이 고객 관리를 자동화하는 데 도움이 되는 AI 도우미입니다.

7. 마케팅 채널 최적화

출처: 트레이드 데스크

다중 채널 마케팅 캠페인을 운영하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 잠재 고객을 만나기 위해 올바른 채널을 선택하고 올바른 고객을 타겟팅하는 등 마케팅 담당자가 프로세스의 모든 단계에서 내려야 하는 중요한 결정이 있습니다.

그러나 AI가 데이터를 분석하고 최고의 채널, 잠재 고객 및 광고 게재 위치를 식별하면 캠페인 설정이 쉽게 진행되는 동시에 더 나은 전환 및 ROI 가능성이 높아집니다.

광고 캠페인을 위한 최고의 AI 자동화 도구:

• 무역 데스크 .이는 타겟 캠페인에 가장 적합한 프로그래밍 방식 광고 플랫폼입니다.
• 유사웹 .이 도구는 높은 가치의 기회를 식별할 수 있는 경쟁력 있는 벤치마킹 도구를 제공합니다.

F. 마케팅 자동화에 있어서 AI의 예

넷플릭스

Netflix는 아마도 AI를 사용하여 고객 선호도를 파악하고 개인화된 콘텐츠를 제공하는 회사의 가장 좋은 예일 것입니다.

Netflix에 접속할 때마다 플랫폼은 귀하가 과거에 본 콘텐츠를 기반으로 영화 및 프로그램 추천을 표시합니다. 추천은 사용자가 자연스럽게 검색하고 선택하는 것과 유사한 경우가 많습니다. 또한, 기계 학습 알고리즘은 각 사용자에 대해 지속적으로 학습하고 예측을 완성하여 고객 경험을 개선합니다.

Booking.com

AI가 작동하는 또 다른 좋은 예는 Booking.com입니다.

이 플랫폼은 귀하의 예약 내역과 검색을 기반으로 장소와 항공편에 대한 추천을 제공함으로써 모든 사람의 삶을 더욱 편리하고 흥미롭게 만듭니다.

이를 통해 사용자는 이상적인 여행 장소를 찾기 위해 몇 시간 또는 며칠을 소비하지 않아도 됩니다.

Booking는 최근 미국 영어권 사용자만을 위한 AI Trip Planner 서비스를 출시하여 질문에 답하고 여행 계획 과정의 모든 단계에서 고객을 돕습니다. AI Trip Planner는 Open AI의 ChatGPT를 기반으로 하는 챗봇입니다. 이 서비스는 아직 베타 버전이지만 플랫폼은 곧 모든 사람이 사용할 수 있도록 약속합니다.

아마존

Amazon을 언급하지 않고는 이 기사를 끝낼 수 없습니다. 소매업체는 고객 데이터를 분석하고 과거 구매 및 검색을 기반으로 추천을 제공하기 위해 수년 동안 인공 지능을 사용해 왔습니다. 대부분의 경우 권장 사항이 고객 요구와 일치하므로 그들의 알고리즘은 아마도 세계 최고일 것입니다.

주요 시사점

오늘 얻은 지식으로 이제 AI 혁명에 동참할 수 있습니다.

마케팅 목표와 전략을 정의한 후 자동화할 작업을 결정하세요. 콘텐츠 제작이나 자동화된 광고에 도움이 필요할 수도 있고, AI 도우미를 통해 영업팀을 강화하고 싶을 수도 있습니다. 어느 쪽이든 AI 기반 마케팅 자동화는 생산성을 높이고 프로세스를 간소화하며 고객에게 최적화되고 개인화된 메시지를 전달하는 데 도움이 되며 이는 투자 수익에 반영됩니다.