마케팅 트렌드 : AI시대의 마케팅
앞으로 더욱 많이 사용될 AI를 마케터가 제대로 활용하는 법

세일즈포스는 수천 명의 마케터를 대상으로 오늘날의 마케팅 트렌드에 대해 설문조사를 실시했습니다. 그 결과는 어땠을까요? 마케터들은 인공지능(AI) 도입을 최우선 과제이자 가장 큰 골칫거리로 꼽았습니다. 이는 AI가 마케터에게 희망인 동시에 어려운 도전 과제임을 시사합니다.

누군가에게는 '새로운 시대'라는 단어가 큰 아이디어와 혁신을 의미합니다. 반면 다른 사람들에게는 정답이 없는 질문, 미지의 영역, 해결되지 않은 과제를 의미하기도 합니다. 여러분이 어느 쪽에 속해 있든, 우리는 모두 우리 비즈니스를 발전시킬 수 있는 더 나은 관계를 구축하고자 노력하고 있습니다.

세일즈포스는 AI가 마케팅을 주도하는 이러한 새로운 시대에 마케터들이 어떻게 대처하고 있는지 설문조사를 실시했습니다. 새로운 마케팅 현황 리포트의 결과는 마케터에게 영향을 미치는 트렌드(새로운 AI 도구, 데이터 통합, 개인화 도구 등)와, AI 마케팅 시대에 고객과의 관계를 지속적으로 구축하기 위해 직면한 과제를 보여줍니다. 보고서의 주요 내용을 살펴보세요.

마케팅 트렌드 보고서의 주요 시사점

• 성공적인AI 도입으로 2024년 마케팅 트렌드 주도
• 신뢰할 수 있는 데이터로 고객 연결 강화
• AI를 활용해 개인화 마케팅에 전념

AI를 구현하는 것과 AI를 성공적으로 구현하는 것에는 차이가 있습니다. 연구에 따르면, 마케터 중 34%만이 AI의 가치를 실현하기 위한 노력에 완전히 만족한다고 답했습니다. 고객 경험 개선을 위한 고객 데이터 통합 시도에 대해 완전히 만족한다는 응답은 더 적었습니다. 이 두 가지는 서로 밀접한 관련이 있습니다.

다른 마케팅 트렌드나 기술과는 달리 AI는 독립적인 도구가 아닙니다. AI는 마케팅 전략의 거의 모든 측면에 영향을 미칠 수 있습니다.

더 나은 개인화를 구축하고 싶으신가요? 예측 AI는 고객의 행동과 트렌드를 예측해 비즈니스가 고객의 니즈를 예측하고 그에 따라 전략을 조정할 수 있도록 지원합니다. 매력적인 콘텐츠를 빠르게 제작하는 방법이 궁금하신가요? 생성형 AI를 활용하면 데이터 분석과 자연어 처리 알고리즘을 기반으로 다양한 유형의 콘텐츠를 대규모로 생성할 수 있습니다.

연구에 따르면 마케터의 71%가 향후 18개월 이내에 예측형 AI와 생성형 AI를 모두 사용할 계획이라고 답했습니다.

마케팅 담당자는 AI를 도입하면서 다양한 관련 리스크를 고려합니다. 특히 데이터 리스크를 우려하고 있습니다. 올바른 데이터로 AI를 성공적으로 마케팅에 활용하는 데 집중하고 있지만, AI 도입이 증가함에 따라 데이터의 무결성, 데이터 보호, 고객 신뢰에 대한 우려도 커집니다.

하지만 마케터들을 긴장하게 만드는 것은 데이터뿐만이 아닙니다. 팀장 4명 중 1명은 생성형 AI가 인간 직원을 대체하는 것을 우려하고 있습니다. AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 인간의 전문성과 최첨단 기술을 전략적으로 융합해야 합니다.

예측 인사이트, 세분화, 콘텐츠 생성은 더 나은 AI를 위한 시작에 불과합니다. 비전 없이 섣불리 뛰어드는 것은 지양해야 하지만, 그렇다고 방대한 AI의 규모에 겁먹을 필요는 없습니다.

작게 시작해 조직의 목표와 역량에 부합하는 구체적이고 잘 정의된 문제를 해결하는 데 집중하세요. 초기 배포를 통해 경험과 인사이트를 얻고, 그것을 바탕으로 점진적으로 규모를 확장하세요. 실험하고 그에 따라 실행하세요. 이러한 실험에는 강력한 힘이 있습니다.

고객의 3분의 2 이상(68%)이 AI의 발전으로 기업의 신뢰성이 더욱 중요해졌다고 답했습니다. 또한 마케터의 98%가 변화의 시기에는 ‘신뢰할 수 있는 데이터’가 더욱 중요하다고 답했습니다. 이를 우선시하는 마케터는 새로운 시대에 유리한 고지를 선점할 수 있습니다. 신뢰성 있는 데이터는 오류, 편견, 조작이 없으며 데이터 수집, 저장, 사용에 대한 기준과 모범 활용 사례를 준수합니다.

이러한 데이터에 접근하는 것은 더 나은 내부, 외부 관계를 구축합니다. 외부적으로는 고객과의 관계를 개선하고, 신뢰와 기대 충족을 바탕으로 한 기반을 구축할 수 있습니다.

깔끔한 데이터 세트가 있으면 정확한 최신 정보를 기반으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 메시지를 개인화하고 고객의 여정과 선호도를 완벽하게 파악하여 마케팅 의사 결정에 있어 고객을 최우선으로 고려할 수 있습니다. 개인화는 오늘날 단순히 가장 인기 있는 마케팅 트렌드 중 하나가 아닙니다. 개인화는 대세입니다.

내부적으로는 마케터들은 신뢰할 수 있는 데이터를 사용해 계정을 추적하고 가치를 부여하고 있습니다. 마케팅팀과 영업팀의 긴밀한 협업이 필요한 계정 기반 마케팅과 같은 접근 방식을 통해 판매를 촉진합니다.

조사에 따르면 마케터들은 이러한 데이터를 수집하기 위해 고객 경험 전반에 걸쳐 평균적으로 9가지의 다양한 전략을 사용하고 있습니다. 그 중 고객 서비스 데이터, 거래 데이터, 모바일 앱, 웹사이트 등록/계정 생성, 로열티 프로그램이 가장 많은 비중을 차지하는 것으로 나타났습니다. 데이터가 부족하지 않다는 것은 분명합니다. 도전적인 부분은 바로 이러한 데이터를 활용하는 것입니다.

써드파티 쿠키가 더 이상 사용되지 않고 AI가 계속 발전함에 따라 마케터들은 이러한 데이터를 통합해 고객에 대한 총체적 이해를 얻으려고 노력하고 있습니다. 하지만 필요할 때 데이터를 활용하지 못한다면 데이터가 무슨 소용일까요? 마케터의 절반 이상이 실시간 데이터를 확보할 수 있지만 그 데이터를 활성화하려면 기술적 지원이 필요합니다.

개인화는 새로운 마케팅 화두이지만, 그 의미는 다양할 수 있습니다. 마케터의 절반 이상(57%)이 고객 전환 단계뿐 아니라 전체 고객 여정에 걸쳐 고객에게 개인화된 콘텐츠를 제공하고자 하는 목표를 가지고 있습니다. 이로 인해 라이프사이클 접근 방식이 진화하고 있습니다.

실제로 마케터들은 지원 및 고객 유지용 콘텐츠를 포함해 기존 고객을 위한 콘텐츠를 개인화할 가능성이 더 높습니다. 하지만 잠재 고객에 대해서도 잊지 않습니다. 아직 많은 부분에서 개선이 필요하지만, 효과적인 개인화를 위해서는 채널 간 추천이 필요합니다.

고객이 최근에 웹사이트를 탐색했다고 가정해 보겠습니다. 이러한 이력을 바탕으로 이 고객은 나중에 신제품 홍보 이메일을 받고, 이어서 동일한 제품을 소개하는 소셜 미디어 광고를 보게 됩니다. 여러 채널에 걸쳐 연결된 개인화 경험이 제공된 것입니다.

채널 간 개인화를 구현할 때의 과제는 이러한 모든 채널에서 신뢰할 수 있는 데이터에 액세스할 수 있어야 할 뿐만 아니라, 고객이 선호하는 채널에서 일관되게 개인화해야 한다는 것입니다.

그리고 실적이 가장 높은 마케팅팀과 가장 낮은 마케팅팀의 적용 방식 사이에는 뚜렷한 차이가 있습니다. 성과가 저조한 마케터는 단 3개의 채널에서만 완전한 개인화를 구현하는 반면, 성과가 보통인 마케터는 5개 채널, 성과가 높은 마케터는 6개 채널에서 개인화를 구현하고 있습니다.

마케터가 더 많은 채널에서 개인화를 수행하면 고객이 원하는 메시지와 상호 작용을 원하는 위치에 맞춤화할 수 있습니다.이를 통해 고객에게 보다 일관된 경험을 제공하고, 브랜드 관계를 강화하며 지속적인 참여와 전환을 유도할 수 있습니다.

AI와 머신러닝 알고리즘을 도입하면 데이터 분석과 세분화를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 고객이 브랜드와 어느 지점에서 상호작용 하는지와 관계없이 실행 가능한 인사이트를 도출하고 보다 맞춤화된 경험을 제공할 수 있습니다.

데이터와 AI에 대한 기대치가 높아짐에 따라 새로운 마케팅 트렌드에 의해 마케터들은 발전하고 있습니다. 마케터들은 여전히 할 수 있는 일과 할 수 없는 일이 무엇인지, 그리고 이러한 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 파악하고 있습니다.

하지만 이 새로운 시대를 이끄는 원동력이 여전히 비즈니스와 고객 모두에게 가치를 제공하는 강력한 관계를 구축하는 것이라는 점에는 변함이 없습니다.