기계 학습(ML)은 현재 기술 산업에서 가장 뜨거운 화두입니다. 이 AI 기반 알고리즘은 마케팅 회사의 대박에 불과합니다. 제품 및 서비스의 최상의 마케팅을 위해 회사는 기계 학습을 프로세스에 혼합하여 생산성, 판매 및 궁극적으로 조직의 재무 성장을 높이고 있습니다.
이 새로운 획기적인 기술은 소개가 필요하지 않지만 이 기술에 대한 명확한 비전이 없는 사람들을 위한 것입니다. 분명히 말씀드리겠습니다.
머신러닝이란?
기계 학습은 규칙 기반 프로그래밍 없이 사용 가능한 데이터에서 학습하는 예측 정리를 기반으로 합니다. 이 응용 프로그램은 시스템이 자동으로 학습하고 시간이 지남에 따라 경험을 얻을 수 있는 기능을 제공하는 인공 지능을 기반으로 합니다. 프로그래밍 없이 작동하는 과학입니다. 응용 프로그램에는 데이터 활용, 분석 및 조치가 포함됩니다. 개발자는 예측을 보다 정확하고 신뢰할 수 있게 만드는 점점 더 많은 데이터로 시스템을 교육합니다. 이 기술은 수많은 조직에서 시장 수요와 요구 사항을 분석한 다음 가장 효과적이고 효율적인 방식으로 이행하는 데 사용됩니다.
머신 러닝이 마케터에게 어떻게 도움이 될까요?
머신 러닝은 마케터가 대상 고객을 훨씬 더 잘 이해하는 데 도움이 되므로 마케터에게 큰 파장을 일으킬 것입니다. 마케팅은 기본적으로 미래의 수요 및 요구 사항에 따라 달라집니다. 이 시장은 완전히 역동적이며 가까운 미래에 사람들이 필요로 하거나 원하는 것을 예측하는 것이 결코 쉬운 일이 아닙니다. 하지만 기계 학습 기술이 이를 대신해 줍니다.
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실시간 구현
기계 학습이 제공하는 응답 수준에 근접한 이전 기술이나 도구는 없었습니다. 고객은 기계가 조치를 취할 수 있도록 검색 동작이 생성하는 거의 무제한의 데이터를 기반으로 제안을 봅니다. 예를 들어 Facebook의 재타겟팅 광고는 마케터가 제품/서비스를 사람들의 마음에 심어주어 확고한 위치에 놓이도록 합니다.
고객을 직접 타겟팅
조직의 수익을 창출하기 위해 마케터는 효과적인 비즈니스 마케팅 계획을 전략화해야 합니다. 이러한 계획은 마케팅 낭비를 줄이고 자원 소모를 최소화하면서 목표를 달성할 수 있다면 최적의 계획이 될 수 있습니다.
온라인 및 오프라인 캠페인은 대상 고객에게 도달할 수 있는 최고의 매체 중 하나입니다. 문제는 귀하의 제품에 대한 잠재적인 구매자 또는 소비자를 결정하고 그들에게 이러한 캠페인을 예상하여 그들에게 다가가는 것입니다. 여기에서 머신 러닝은 마케터를 위한 구조화된 콘텐츠를 생성하는 감정 분석의 올바른 의미를 제공하므로 마케팅 담당자가 말해야 할 내용과 잠재 고객이 이에 어떻게 반응할 것인지 알 수 있습니다. 이 정서 분석의 도움으로 마케터는 적합한 대상 고객을 결정할 수 있으며 이러한 캠페인을 설정하여 쇼핑객으로부터 최대 고객을 생성할 수 있습니다.
수요 예측이 쉬워진다
수요 계획은 항상 공급망 제품군의 가장 중요한 부분이었습니다. 예측에는 일반적으로 조직의 영업 사원의 입력이 포함됩니다. 이 입력은 패턴을 생성하고 과거 경험에 의해 수행되는 추세를 더 잘 이해하는 데 사용되므로 여기에서 우리는 기계가 시간이 지남에 따라 학습한다고 말할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 전문가가 시장에서 신제품의 성능을 예측하는 데 도움이 됩니다. 기계는 제품이 어떻게 인식되고 소셜 캠페인이 얼마나 효과적으로 수신되는지 측정하는 소셜 리스닝을 통해 현재 트렌드에 대해 학습합니다. 이것은 공급망 팀이 사회적 정서에 의한 수요 신호를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.
고객 경험 및 지원 개선
사용자 경험을 향상시키기 위해 기계 학습은 위치, 물리적 측면, 관심사 및 요구 사항을 기반으로 데이터를 마이크로 세그먼트로 분리하고 이러한 특정 그룹에서 행동 데이터를 추출하고 기계에 공급되는 기계에 의해 지식 기반이 생성됩니다. 사용자가 검색할 제품을 예측하고 추천하여 더 나은 고객 경험을 제공하는 학습 알고리즘입니다. 지식창고를 기반으로 마케터가 강도에 따라 캠페인의 우선순위를 쉽게 정할 수 있습니다.
더 나은 콘텐츠 관리
모든 마케터는 캠페인을 시작할 때마다 고객을 유지하고 새로운 고객을 참여시키는 것이 중요합니다. 브랜드 인지도를 확산시키기 위해 마케터는 리드, 잠재 고객 및 단골 고객과 의미 있는 관계를 만들어야 합니다. 또한 어떤 캠페인을 만들든 가능한 모든 온라인 플랫폼에서 참여를 유도해야 합니다. 이 단계에서 기계 학습 도구는 어떤 유형의 콘텐츠, 키워드 및 용어가 타겟 고객과 가장 관련이 있는지 평가하는 데 도움이 됩니다.
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오프라인 자료에서도 작동
기계 학습은 수많은 소스에서 데이터를 수집합니다. 이를 통해 기업은 특정 마케팅 프로세스를 분석하여 생산에서 유통 팀에 이르기까지 파악하고 알릴 수 있습니다. 예를 들어, 언제, 어떤 장소에서, 어떤 수량으로, 어떤 채널을 통해 제품이나 서비스를 가장 효율적인 방식으로 유통해야 하는지 등입니다. ML은 또한 과잉 생산과 관련된 과도한 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
평생 고객을 만드는 것은 큰 일이지만 불가능하지는 않습니다. 마케터는 구매 패턴, 캠페인과의 지속적인 상호 작용 및 플랫폼에서 수행하는 모든 작업을 기반으로 고객 평생 가치를 계산합니다. 머신 러닝 앱을 사용하면 마케팅 담당자가 CLV를 더 정확하게 계산하므로 고객을 미래와 영원히 유지할 수 있습니다.
이 새로운 기술은 인기를 얻고 있으며 매년 새로운 도구 및 알고리즘이 출시됨에 따라 기업이 프로세스를 적절하게 조정하는 것이 매우 중요합니다. 우리는 모든 분야에서 기계와 인간이 함께 일하는 세상에 들어섰습니다. 마케팅의 모든 단계에서 머신 러닝을 수용함으로써 이전과는 비교할 수 없을 정도로 가장 효율적인 방식으로 비즈니스를 연결하고 마케팅하고 캠페인을 진행하도록 돕습니다.