소개

브랜드 경쟁이 치열해지는 오늘날의 온라인 환경에서는 영향력 있는 마케팅 캠페인이 충분한 순위를 확보하거나 경쟁업체에 뒤처지는 데 큰 차이를 만들 수 있습니다. 지속적인 AI 붐에 힘입어 자동화 기술이 계속 발전하고 있는 가운데, 브랜드는 차세대 프로세스를 활용하여 틈새 시장에서 효과적으로 입지를 넓힐 수 있습니다.

이는 새롭고 강력한 기술의 출현과 함께 소비자의 요구가 커지고 있기 때문일 수 있습니다. 오늘날 70%에 달하는 소비자가 온라인에서 브랜드에 대해 보다 개인화된 경험을 기대하며, 64%는 지출 증가에 대해서도 비슷한 기대를 가지고 있습니다.

그 결과, 디지털 트랜스포메이션은 마케터가 SEO 점수를 높이기 위한 필수 요건으로 발전했습니다. 마케터가 수동 워크플로우와 고객 참여 약화를 극복하고 전략에 대한 투자 수익률(ROI)을 크게 높일 수 있도록 지원하는 프로세스 자동화가 그 핵심 중 하나가 될 것입니다.

마케팅 자동화는 2024년에 인공지능 붐에 힘입어 비즈니스에 수많은 혜택을 제공할 것으로 예상됩니다. 자동화를 통해 검색 엔진 순위가 올라갈 때 마케팅 전략에 영향을 미칠 수 있는 네 가지 방법을 살펴보세요.

1. 차세대 인사이트

데이터는 마케팅 자동화의 기반이 되며, 인공지능과 머신러닝 분야의 혁신 덕분에 마케터는 전례 없는 규모로 강력한 인사이트를 얻을 수 있게 되었습니다.

심층적인 인사이트를 활용하여 참여를 유도하고 이탈률을 낮추는 고도로 개인화된 온라인 환경을 구축할 수 있습니다. 모든 기여자는 더 높은 도메인 권한에 기여합니다.

(이미지 출처: RankTracker)

예를 들어, 인공지능은 RankTracker와 같은 SEO 도구를 사용하여 온라인 가시성과 SERP의 평균 순위를 추적하고 비교할 수 있게 해줍니다.

AI와 ML의 유용성은 자동화 도구가 차세대 고객 인사이트를 활용하는 방식으로 정형 및 비정형 데이터 세트를 통해 트렌드를 파악할 수 있다는 것을 의미합니다.

이 외에도, 생성 AI가 합성 데이터를 제공하여 GDPR로 인한 수집 공백을 메우는 데 도움을 주는 기능은 마케터가 고객의 요구와 기대를 더 잘 이해할 수 있는 지능형 인사이트에 전례 없이 액세스할 수 있게 된다는 것을 의미합니다.

기업은 이러한 자동화 도구를 사용하여 보다 효과적으로 고객의 참여를 유도하고 실행 가능한 인사이트를 활용하여 변화하는 고객 정서에 맞게 운영을 개선하고 더 많은 리드를 현장 방문으로 전환할 수 있습니다.

2. 개인화의 힘 활용하기

마케팅 자동화는 고객 세그먼트 전반에 걸쳐 인간 마케터가 유지할 수 없는 수준의 개인화를 구현함으로써 전례 없는 규모로 고객 참여를 유도하는 데 도움이 될 수 있습니다.

개인화된 이메일 캠페인, 광고, SEO 콘텐츠 등 제너레이티브 AI는 대규모 고객 데이터 세트를 활용하여 고객의 선호도와 인지된 구매 행동을 기반으로 특정 고객에게 어필할 수 있는 고품질 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.

예를 들어, 마케터는 RankTracker의 AI 기반 글쓰기 도구를 사용하면 독창적인 콘텐츠 주제, 실적이 좋은 키워드, 개인화된 개요를 버튼 하나로 활용하여 타겟의 참여를 유도하는 맞춤화된 기사를 작성할 수 있습니다.

(이미지 출처: RankTracker)

이러한 수준의 자동화는 검색 행동과 구매 이력 데이터를 활용하여 사용자에게 종합적인 옴니채널 경험을 제공할 수도 있습니다. 이를 통해 고객 프로필에 맞는 제품 광고 캠페인, 특별 행사 및 마케팅 콘텐츠를 보다 집중적으로 구성할 수 있습니다.

개인화된 마케팅을 위해 제너레이티브 접근 방식을 채택하면 리드의 위치나 좋아하는 것과 싫어하는 것에 관계없이 개인화된 마케팅 자료에 액세스할 수 있습니다. 브랜드는 고객이 온라인에 남기는 방대한 데이터를 해석하여 웹사이트, 소셜 미디어 프로필, 통합 앱을 통해 진정한 옴니채널 경험을 제공할 수 있습니다.

이러한 접근 방식을 설명하기 위해 머신러닝을 활용하는 플랫폼에서 이미 제공하고 있는 큐레이션 콘텐츠를 살펴볼 수 있습니다.

(이미지 출처: 인텐셔널 퓨처스)

넷플릭스는 홈 화면에서 사용자의 시청 습관에 따라 추천 프로그램의 썸네일까지 변경하는 큐레이션 콘텐츠를 제공합니다.

LLM과 머신 러닝의 등장으로 브랜드는 이제 다양한 잠재고객이 페이지를 탐색하는 동안 실시간으로 온사이트 콘텐츠를 생성할 수 있게 되었으며, 불과 몇 달 전만 해도 불가능했던 개인화 수준을 달성할 수 있게 되었습니다.

3. 동적 가격 책정의 시대

제너레이티브 AI를 통한 자율 개인화 콘텐츠를 확장하여, 브랜드는 제품에 대한 자율 가격 책정을 활용하여 잠재 고객의 관심도에 따라 제품 가격을 제공하는 방식으로 잠재 고객에게 보다 역동적으로 대응할 수 있습니다.

이는 브랜드가 미리 결정한 가격 범위 내에서 제공될 수 있으며, 마케터는 고객 프로필에 사용할 수 있는 기회 수준과 함께 회사의 기대치에 부합할 수 있습니다.

동적 가격 책정은 다양한 형태로 제공될 수 있으며, 경쟁사 제품의 가격을 모니터링하는 웹 스크래핑 도구도 포함되어 있어 스토어가 항상 전환을 유도할 수 있을 만큼 매력적인 가격 구조를 제공할 수 있습니다.

AI는 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 사용하여 다양한 경쟁사 가격을 해석하고 브랜드 자체 가격 및 마케팅 담당자가 설정한 허용 범위와 교차 확인하여 특정 제품이나 서비스의 비용을 자동으로 인상 또는 인하할 수 있습니다.

이렇게 하면 정기적으로 가격을 수동으로 조정하기 전에 브랜드가 장기간에 걸쳐 손해를 보는 것을 방지하면서 정기적으로 가격을 감사할 필요성을 완화하는 동시에 가장 큰 경쟁업체의 가격을 낮출 수 있습니다.

4. ROI 활용

자동화는 또한 고객 생애 가치, 디지털 채널에 대한 투자가 온라인 및 오프라인에 미치는 영향과 같은 요소를 기반으로 SEO를 추진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

분석을 통해 매장 방문자 수와 다양한 검색 캠페인, 인플루언서 캠페인, 온라인 광고가 제공하는 노출 수를 측정하면 다양한 세그먼트의 ROI를 극대화하고 전환율을 높일 수 있습니다.

ROI 지표를 자동화하면 브랜드가 인플루언서에 대한 지급금을 관리하고 보다 효과적인 방식으로 벤더를 관리할 수 있습니다.

브랜드는 통합 분석 및 AP 자동화를 통해 여러 제휴사 간의 성과와 미리 정해진 목표를 달성하는 능력에 따라 제휴사 지급을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 캠페인 내에서 인플루언서 및 기타 주요 타사와 더욱 긴밀한 관계를 유지하는 동시에 브랜드가 각 마케팅 활동에서 비용 대비 가치를 지속적으로 극대화할 수 있습니다.

자동화 혁명 수용하기

자동화는 다양한 산업 분야에서 브랜드 마케팅의 미래에 중요한 역할을 할 것입니다. 인공지능과 머신러닝의 발전에 힘입어 중소기업과 글로벌 기업 모두 캠페인의 영향력을 강화할 수 있는 인사이트와 실시간 개인화의 품질은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다.

오늘날 발전하는 이러한 기술을 활용하면 경쟁사보다 우위를 점하고 전례 없는 방식으로 리드에 접근할 수 있는 최고의 기회를 잡을 수 있습니다. 이러한 점을 고려할 때 마케팅 자동화는 놓쳐서는 안 될 새로운 기회입니다.