저는 마케터로서 매일 머신러닝을 사용합니다.
솔직히 자신의 업무에서 최고가 되고 싶다면 AI를 업무에 어떻게 적용할 수 있는지 잘 알고 있어야 합니다.
(제가 AI 에이전트 회사에서 일하기 때문에 그런 말을 하는 것은 아닙니다.)
제 소견으로는 마케팅은 AI를 적용하기에 가장 적합한 분야 중 하나입니다. 데이터, 분석, 까다로운 예측, 혼란스러운 인간 행동으로 가득한 마케팅은 두 번째 종류의 지능을 도입하기에 완벽합니다.
마케팅 업무에 머신 러닝을 추가하는 것은 플랫폼 애드온, 엔터프라이즈 챗봇 또는 더 복잡한 LLM 에이전트처럼 보일 수 있습니다.
일상적인 마케팅 업무에 머신 러닝을 추가하여 성과를 10배로 향상시키는 방법과 이를 달성하는 데 도움이 되는 도구에 대한 기본 사항을 소개해 드리겠습니다.
마케팅에서 머신러닝이란 무엇인가요?
마케팅에서의 머신 러닝은 데이터를 학습하여 마케팅 활동을 자동화, 최적화 및 개인화하는 알고리즘을 사용하는 것을 말합니다.
머신러닝 모델은 인간의 직관이나 규칙 기반 논리에만 의존하는 대신 대규모 데이터 세트를 분석하여 패턴을 발견하고 결과를 예측하며 대규모로 데이터 기반 의사 결정을 내립니다.
마케팅에 머신러닝을 사용하는 이유는 무엇인가요?
머신 러닝은 실제 데이터를 기반으로 어떤 것이 실제로 효과가 있는지 보여줌으로써 마케팅에서 추측을 배제합니다.
AI를 활용하면 마케팅 팀은 더 많은 데이터를 분석하고, 더 세밀하게 실험하고, 일상적인 워크플로우를 신속하게 처리할 수 있습니다.
의도적으로 AI를 적용하면 2인 1조가 10명의 작업을 수행할 수 있습니다.
마케팅에서 머신러닝을 활용하는 방법의 예시
챗봇 및 대화형 AI
생각해보면 대부분의 챗봇은 '마케팅'이라는 넓은 범주에 속합니다.
수십만 개의 챗봇을 배포했으며, 대부분 AI 리드 생성용이거나 고객 지원 봇입니다.
하지만 대화형 AI는 내부와 외부의 거의 모든 것을 처리할 수 있습니다. 저희 마케팅 팀은 봇과 AI 에이전트를 사용합니다:
- 경쟁사 웹사이트 분석 및 경쟁 인텔리전스 제공
- 개인화된 후속 이메일 보내기
- 제품 신호를 분석하여 업그레이드가 필요한 고객을 제안합니다.
예측 분석
머신 러닝은 예측 분석의 이면에 숨어 있는 원동력입니다. 어떤 리드가 전환으로 이어졌는지, 어떤 캠페인이 수익을 창출했는지 등 레이블이 지정된 과거 데이터를 가져와 이러한 결과를 이끌어낸 패턴을 인식하도록 모델을 학습시킵니다.
이미 전환, 참여 또는 파이프라인 단계를 추적하고 있는 경우 해당 데이터를 지도 학습 모델에 입력하여 예측을 생성할 수 있습니다.
학습이 완료되면 해당 모델은 새로운 리드, 캠페인 또는 고객이 과거의 성공 신호와 얼마나 일치하는지에 따라 실시간으로 점수를 매길 수 있습니다.
그런 다음 전환 가능성이나 예상 수익과 같은 결과를 대시보드, 캠페인 로직 또는 AI 에이전트로 가져와 일상적인 의사 결정을 더 스마트하고 빠르게 내릴 수 있습니다.
이메일 마케팅
머신 러닝은 이메일을 "뿌리고 기도하는" 수준에서 "완벽한 시간에 완벽한 메시지를 보내는" 수준으로 끌어올릴 수 있습니다.
오픈율을 예측하고, 행동에 따라 콘텐츠를 개인화하거나, 각 개인에게 동적 블록에 표시할 제품을 추천할 수도 있습니다.
위에서 공유한 것처럼 제품 참여 데이터를 가져와 기능 업그레이드 이메일을 받아야 할 대상을 제안하는 등 자체 마케팅 봇이 이 작업의 일부를 처리합니다.
하지만 완전한 AI 에이전트 설정 없이도 ML을 사용하여 전송 시간, 제목 및 콘텐츠 변형을 최적화할 수 있습니다. 열람, 클릭, 전환 등 과거 이메일 실적 데이터와 어떤 패턴이 더 나은 참여로 이어지는지 학습하는 모델만 있으면 됩니다.
고객 세분화
머신 러닝은 인구 통계를 넘어선 세분화를 구현합니다.
검색 패턴, 구매 빈도, 참여 신호 등 고객의 실제 행동 방식을 기반으로 고객을 그룹화하여 직급과 위치가 아닌 고객의 행동 방식에 맞게 마케팅을 맞춤화할 수 있습니다.
이렇게 하려면 구매 빈도, 최근성, 참여도 등의 행동 데이터를 스프레드시트나 분석 도구로 내보낸 다음 클러스터링 알고리즘 (예: K-평균)을 사용하여 이러한 특성에 따라 유사한 고객을 그룹화합니다.
아니면 LLM 에이전트에게 맡기세요. 인공 지능을 최대한 활용하세요.
기본적인 설정으로도 세일 기간에만 구매하는 그룹과 같이 숨겨진 패턴을 발견할 수 있으며, 이를 통해 타겟팅을 다르게 설정할 수 있습니다.
이탈 예측
머신 러닝 모델은 사용량 감소, 갱신 생략, 느린 응답 시간 등 과거 행동을 학습하여 이탈 가능성이 높은 고객을 표시할 수 있습니다.
AI 모델은 이탈한 고객과 이탈하지 않은 고객으로 분류된 과거 데이터를 학습하여 조기 경고 신호를 식별할 수 있어야 합니다.
그런 다음 기본 분류 모델(로지스틱 회귀 또는 의사 결정 트리 등)을 학습시켜 이탈 위험을 예측할 수 있습니다.
직접 코딩하지 않는다면 라벨링된 데이터를 입력할 수 있는 플랫폼이나 도구 (자랑하려는 것이 아니라 저희 플랫폼이 제공하는 기능입니다)를 찾아서 이탈 위험 점수를 자동으로 생성하세요.
개인화된 추천
여러분은 항상 이러한 추천을 받고 있습니다. 머신 러닝 기반 추천은 다양한 형태로 제공될 수 있습니다:
- 홈페이지에서 제품 제안하기
- 사용자에게 표시되는 이메일 콘텐츠 선택
- 가능성이 높은 추가 기능으로 카트 자동 채우기
- 사용자의 과거 행동에 따라 콘텐츠 재정렬하기
이러한 시스템은 사용자가 클릭, 조회, 구매 또는 무시하는 항목 등 사용자 행동을 학습하고 이를 비슷한 행동을 하는 다른 사용자와 비교하는 알고리즘을 사용합니다.
시작하려면 사용자 상호작용 데이터 (조회, 클릭, 구매 등)와 협업 필터링 또는 기본 추천 엔진과 같이 사용자 전반의 패턴을 파악하도록 훈련된 모델이 필요합니다.
팀의 데이터 과학 리소스로 이를 구축하거나 상호작용 데이터를 연결하고 사이트, 이메일 또는 앱에서 개인화된 결과물을 동적으로 생성할 수 있는 도구를 사용할 수 있습니다.
동적 가격 책정
동적 가격 책정은 머신 러닝을 사용하여 수요, 재고 수준, 사용자 행동 또는 시간대 등에 따라 가격을 조정합니다.
고객 입장에서는 피크 시간대에 다른 가격 표시, 맞춤형 할인, 세일 기간 동안의 실시간 프로모션 조정 등의 혜택을 누릴 수 있습니다.
이를 구현하려면 가격 내역, 판매 데이터, 상황별 신호(예: 트래픽량 또는 재고 수준)에 액세스한 다음 회귀 모델을 사용하여 주어진 상황에 맞는 최적의 가격을 예측해야 합니다.
여기에서 연결된 가격 엔진을 통해 또는 모델 출력을 이커머스 시스템에 공급하여 가격 변경을 적용하는 시기와 방법에 대한 규칙을 설정하여 가격을 동적으로 업데이트할 수 있습니다.
광고 타겟팅 및 최적화
엉뚱한 사람에게 엉뚱한 광고를 보여줘 예산을 낭비하고 싶은 사람은 아무도 없습니다. 머신러닝은 이를 방지하는 데 도움이 됩니다.
캠페인 실적을 실시간으로 모니터링하고, 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것을 파악하여 광고 소재, 오디언스, 게재 위치의 최적의 조합을 위해 자동으로 지출을 조정합니다.
시작하려면 클릭, 전환, 잠재고객 세부 정보, 디바이스 유형 등 캠페인 성과 데이터를 깨끗하게 관리해야 합니다.
여기에서 본인 또는 팀원이 모델을 학습시켜 어떤 설정이 가장 좋은 결과를 가져오는지 예측하거나, 무거운 작업을 대신 처리하는 시스템에 데이터를 연결할 수 있습니다.
감정 분석
감정 분석은 머신러닝을 사용하여 흥분, 좌절, 혼란, 미묘한 기분 변화 등 사람들의 말 뒤에 숨은 어조와 의도를 파악합니다.
리뷰, 지원 채팅 또는 소셜 미디어와 같은 곳에서 대량의 오픈 텍스트 피드백을 처리하고 미묘한 감정적 또는 의도 기반 카테고리로 레이블을 지정할 수 있습니다.
AI와 자연어 처리 이전에는 이러한 대규모 분석은 현실적으로 불가능했습니다. 모든 메시지를 수동으로 읽어야 했기 때문입니다.
이제 사전 학습된 모델과 텍스트 파이프라인을 통해 시간 경과에 따른 감성 트렌드를 자동으로 스캔, 태그 및 추적할 수 있으므로 수동 검토의 병목 현상 없이 오디언스의 반응을 명확하게 파악할 수 있습니다.
마케팅에서 머신러닝을 구현하는 방법
고객 성공 팀은 지난 7년간 고객이 업무에 AI를 배포하는 데 도움을 주었습니다.
성공적인 배포를 위한 요소와 시간과 비용 낭비를 초래하는 요소에 대해 잘 알고 있습니다. 실제로 저희는 AI를 올바르게 구현하는 방법에 대한 심층적인 가이드를 공동 작업했습니다.
1. 사용 사례 및 목표 정의
많은 기업이 AI를 도입하기 위해 AI를 추가합니다. 이는 기업들이 가장 흔히 저지르는 AI 배포 실수 중 하나입니다.
상사가 AI 도입을 의무화했다면 괜찮지만, 시작 사용 사례를 정립하는 것은 여러분의 몫입니다.
이탈을 줄이거나 전환을 늘리거나 타겟팅을 개선하고 싶을 수도 있습니다.
향후 AI 사용 방법을 확장할 수 있으며, 확장해야 합니다. 하지만 파일럿 프로젝트로 사용할 수 있는 명확한 목표를 가지고 시작하세요.
2. 필요한 데이터 식별
머신 러닝은 올바른 입력이 없으면 제대로 작동할 수 없습니다. 사용 사례를 선택했다면 다음 단계는 모델이 학습해야 할 데이터를 파악하는 것입니다.
이는 일반적으로 예측하려는 결과의 과거 사례와 그 이전에 발생한 행동 또는 신호를 의미합니다.
목표를 설정한 다음 이를 뒷받침하는 데이터를 파악하세요:
- 전환 가능성이 높은 고객 예측: 전환 결과와 광고 클릭, 페이지 방문, 이메일 참여와 같은 전환 전 활동.
- 콘텐츠 또는 오퍼 개인화: 구매 내역, 검색 행동, 제품 사용, 참여 지표 등
- 광고 타겟팅 개선: 캠페인 실적 데이터, 잠재고객 인구 통계 또는 세그먼트, 기기 유형, 전환까지의 시간 추세.
3. 머신 러닝 적용 방법 선택
마케팅 워크플로에 머신 러닝을 도입하는 방법은 크게 세 가지로, 사용자 지정 및 기술 참여 정도에 따라 달라집니다.
사전 빌드된 ML 기능
전송 시간 최적화, 리드 스코어링 또는 스마트 추천과 같은 일부 도구에는 이미 머신 러닝이 내장되어 있습니다.
데이터가 흐르기 시작하면 모델이 뒤에서 알아서 처리하기 때문에 최소한의 노력만 필요합니다.
맞춤형 ML 애플리케이션
이 단계에서는 더 많은 입력을 할 수 있습니다. 모델을 구축하는 것은 아니지만 모델이 사용하는 데이터를 제어하고 임계값을 설정하거나 캠페인 트리거 또는 리드 플래그 지정과 같은 출력에 대해 정의할 수 있습니다.
완전 맞춤형 ML 모델
더 많은 유연성이 필요하거나 기성 솔루션에 맞지 않는 사용 사례가 있는 경우, 데이터 팀과 협력하여 자체 기록 데이터를 사용하여 모델을 학습시킬 수 있습니다.
이를 통해 모델의 작동 방식과 학습 대상을 완벽하게 제어할 수 있지만, 가장 많은 시간과 기술력이 필요합니다.
4. 솔루션 교육 또는 활성화
그런 다음 시스템이 스스로 '성공'을 인식할 수 있도록 '성공'이 어떤 모습인지에 대한 예를 제공해야 합니다.
시작하는 방법은 사용 중인 ML 수준에 따라 다릅니다:
- 사전 구축된 기능: 데이터를 연결하고, 기능을 켜고, 캠페인 트리거 또는 리드 점수 업데이트와 같은 출력의 사용 방법을 정의하세요.
- 사용자 지정 가능한 애플리케이션: 입력을 매핑하고, 임계값 또는 로직을 설정하고, 예측이 작업을 유도하는 방식을 구성하세요.
- 사용자 지정 모델: 레이블이 지정된 과거 데이터(어떤 일이 일어났는지, 무엇이 효과가 있었는지)를 사용하여 모델을 학습시키고 앞으로 유사한 결과를 예측하도록 학습시키세요.
5. 출력 테스트 및 수정
작게 시작하세요. 제한된 세그먼트 또는 캠페인에서 모델을 실행하고 예측 결과를 실제 결과와 비교합니다.
잘못된 리드 우선순위, 이상한 추천 등 뭔가 이상하다고 느껴진다면 데이터 품질 문제이거나 모델에 조정이 필요하다는 신호일 수 있습니다.
(개선은 실패가 아니라 프로세스의 일부입니다.)
6. 솔루션 배포
결과가 견고해 보이면 실제 워크플로에 출력을 연결합니다.
이는 예측을 CRM에 동기화하거나 자동화를 트리거하거나 AI 에이전트가 다음 단계를 수행하도록 하는 것을 의미할 수 있습니다.
인사이트가 대시보드에만 머물지 않도록 하세요. 이는 AI 투자에 대한 비용을 낭비하는 가장 쉬운 방법입니다.
머신러닝을 활용한 마케팅을 위한 최고의 도구
사용할 수 있는 도구의 유형에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.
가장 일반적인 것은 기존 제품에 AI 애드온을 추가하는 것입니다. 솔직히 사용할 수 있다면 사용하되, 주의할 점은 아직은 대부분 성능이 좋지 않다는 점입니다.
그런 다음 일회용 제품이 있습니다. 특정 방식으로 AI를 추가하고 싶다면 이 중 하나를 구입하면 됩니다.
광고 문구 생성, 행동에 기반한 리드 점수 매기기, 개별 사용자에게 제품 추천하기 등을 예로 들 수 있습니다.
마지막으로 사용자 지정 수평 도구가 있습니다.
CRM, 분석 플랫폼, 이메일 도구의 데이터를 분석하여 주간 개요와 권장 사항을 제공하는 AI 에이전트를 배포하는 것과 같은 방식입니다.
1. Botpress
Botpress 올인원 AI 에이전트 빌더입니다. 완전히 유연한 도구이므로 거의 모든 작업에 맞게 AI 에이전트를 사용자 지정할 수 있습니다.
개인화하여 이메일을 보내거나 데이터를 분석하여 추천을 제공하는 간단한 봇을 디자인할 수 있습니다. 유연한 플랫폼이기 때문에 가능성은 무궁무진합니다.
하지만 복잡한 AI 에이전트를 구축하려면 개발자 기술이 필요하거나 프리랜서나 AI 파트너를 찾을 수 있습니다.
하지만 간단한 프로젝트의 경우 Botpress HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack 등 마케팅 기술 stack 거의 모든 플랫폼에 사전 구축된 광범위한 통합 라이브러리도 제공합니다.
개인화된 이메일 전송부터 경쟁사 정보 수집, 인사이트를 얻기 위한 제품 사용 모니터링에 이르기까지 모든 작업에 Botpress 에이전트를 사용합니다.
정말 모든 것을 할 수 있습니다. 그리고 무료로 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다.
2. HubSpot
마케팅 분야에서 일하신다면 한 번쯤은 HubSpot을 사용해 보셨을 것입니다. 이미 기술 stack 포함되어 있고 AI 워크플로를 향한 첫걸음을 내딛고 있는 경우 쉽게 추가할 수 있는 애드온입니다.
AI를 리드 스코어링에 사용하면 상호 작용을 분석하여 리드에 우선순위를 부여할 수 있습니다. 또한 AI 콘텐츠 어시스턴트를 사용하여 블로그 게시물이나 소셜 미디어 게시물에 대한 아이디어를 생성할 수도 있습니다.
HubSpot을 사용하면서 워크플로우를 AI화하려는 경우 훌륭한 옵션입니다. 단점은? 좁은 사용 사례를 넘어서지 못한다는 점입니다. 결과물에 머신 러닝의 모든 기능을 활용하고 싶다면 한 단계 업그레이드해야 할 수도 있습니다.
하지만 이미 HubSpot을 사용 중이라면 AI 기능을 사용해 보는 것은 어떨까요?
3. 자카드
자카드는 단순한 카피 생성기 그 이상입니다. 하지만 그 목적은 잠재 고객과 사용자에게 보내는 모든 문구를 개선하는 것입니다.
광범위한 마케팅 언어 데이터 세트를 기반으로 학습된 genAI 툴입니다. 무작위로 조합하는 대신 오디언스에게 가장 큰 인기를 끌 수 있는 것이 무엇인지 예측할 수 있습니다. 실행하는 모든 캠페인에서 학습합니다.
이 플랫폼은 실시간 테스트 및 성능 예측 기능을 제공하므로 사용자는 이메일, 블로그 및 기타 콘텐츠의 실적을 세밀하게 파악할 수 있습니다.
전자상거래 비즈니스나 콘텐츠 제작자처럼 콘텐츠 수요가 많은 팀에 가장 적합합니다. 또는 이메일 테스트가 일상인 모든 사람에게 적합합니다.
4. PaveAI
주니어 데이터 분석가를 원한다면 PaveAI가 적합할 수 있습니다. Google Analytics, 페이스북 광고, 트위터 광고와 같은 플랫폼에서 원시 데이터를 가져와 실행 가능한 인사이트로 변환합니다.
사용자는 수많은 보고서를 일일이 살펴볼 필요 없이 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지에 대한 간결한 요약만 받아볼 수 있습니다.
팀의 특정 목표에 따라 보고서를 개인화할 수도 있습니다. 수백만 개의 인사이트를 분석하여 마케팅 팀과 가장 관련성이 높은 인사이트를 파악합니다.
데이터 기반의 의사 결정과 다양한 마케팅 채널에 관심이 많으시다면 꼭 확인해 보시기 바랍니다.
5. 수학
패스매틱스는 페이스북, Instagram, 유튜브, 틱톡, OTT 서비스 등의 플랫폼에서 브랜드가 디지털 광고를 집행하는 방식을 추적하는 마케팅 인텔리전스 플랫폼입니다.
광고 지출, 노출 수, 크리에이티브 및 전달 경로에 대한 데이터를 수집하여 마케팅 팀이 경쟁사가 어디에 어떻게 투자하고 있는지 정확히 파악할 수 있도록 도와줍니다.
이 플랫폼의 가장 큰 강점은 특히 멀티채널 캠페인을 관리하는 브랜드의 경우 경쟁력 있는 세부 정보를 발견할 수 있다는 점입니다. 미디어 데이터 작업에 익숙하지 않은 경우 분류해야 할 것이 많을 수 있지만, 익숙해지면 진정한 이점이 될 수 있습니다.
Pathmatics는 대행사, 사내 미디어 팀 및 보다 심층적인 경쟁 가시성을 원하는 마케터에게 이상적입니다.
6. Mailchimp
Mailchimp 대해 들어보신 적이 있으시다면 아마 알고 계실 겁니다. 이 플랫폼은 일반적인 마케팅 플랫폼으로, HubSpot과 마찬가지로 이제 AI 기능을 제공합니다.
이러한 AI 애드온은 개인화된 콘텐츠, 전송 시간 최적화 및 기타 여러 측면에 걸쳐 있습니다. 예를 들어, 이메일 콘텐츠 생성기는 GPT 기술을 사용하여 업계 및 브랜드 목소리를 기반으로 맞춤형 이메일 캠페인을 생성합니다.
Mailchimp 광범위한 기술 전문 지식 없이도 AI를 활용하고자 하는 중소기업에 특히 유용합니다.
7. 반란
Mutiny는 B2B 마케터가 엔지니어링의 도움 없이도 다양한 대상에 맞게 웹사이트 경험을 맞춤화할 수 있도록 지원하는 코드가 필요 없는 AI 플랫폼입니다.
세일즈포스 및 Segment 같은 도구와 연결하여 기업 및 행동 데이터를 가져오기 때문에 업종, 회사 규모 또는 행동에 따라 방문자를 타겟팅할 수 있습니다.
가장 큰 강점은 참여도와 전환율을 높이는 개인화된 페이지를 쉽게 만들 수 있다는 점입니다. 즉, 개인화 기능을 활용하기에 충분한 웹사이트 트래픽과 데이터를 보유한 회사에 가장 적합하며, 소규모 팀에서는 그 영향력이 떨어질 수 있습니다.
Mutiny는 개발자에게 크게 의존하지 않고 빠르게 움직이고자 하는 계정 기반 전략을 운영하는 B2B 마케팅 팀에 적합합니다.
마케팅 KPI에 AI 인사이트 제공
마케팅 팀은 리드 생성, 커뮤니케이션, 의사 결정, 전략 및 인텔리전스를 위해 AI에 투자하고 있습니다.
Botpress 모든 수준의 봇 빌더를 위한 AI 에이전트 플랫폼으로, YouTube와 다음을 통해 광범위한 튜토리얼을 제공합니다. Botpress Academy의 광범위한 튜토리얼, 사전 구축된 통합 라이브러리 및 템플릿을 통해 AI 에이전트를 빠르게 시작할 수 있습니다.
지금 바로 구축을 시작하세요. 무료입니다.
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