마케팅은 힘든 작업일까요? 만약 이 질문이 10년 또는 20년 전에 제기되었다면, 대답은 자신 있게 “아니오”였을 것입니다. 그 당시 기업들은 포스터, 전단지, 텔레비전 광고, 신문 광고 등에 크게 의존하고 있었기 때문입니다. 그 시절에는 기술이 그렇게 발전하지 않았고, 제품을 홍보하는 것은 어려운 작업처럼 보였습니다. 하지만 현재 마케팅은 그렇게 힘든 일이 아닙니다. 오늘날 각 기업은 매력적인 웹사이트를 구축하고 유지하는 데 도움을 주는 최소한 하나의 웹 디자인 및 개발 회사 가 있습니다. 또한 마케팅을 수행할 수 있는 많은 플랫폼이 있습니다. 네, 포스터, TV 광고, 신문 광고 등은 여전히 마케팅을 수행하는 방법이지만, 그보다 소셜 미디어와 인공지능은 이러한 방법보다 훨씬 더 쉬운 마케팅 방법입니다. 이 두 가지 필수적인 방법을 사용하면 땀을 흘리지 않고도 성공적으로 마케팅을 수행할 수 있습니다.
인공지능이란 무엇인가요?
인공지능에 들어가기 전에 자연 지능에 대해 이야기해 봅시다. 네, 자연 지능은 인간이 가진 지능입니다. 인간이 하는 모든 활동이 기계/장치에 의해 수행된다고 상상해 보세요. 이것을 인공지능이라고 합니다. 미국의 컴퓨터 과학자인 John McCarthy는 인공지능의 아버지로 여겨집니다. John McCarthy에 따르면, “인공지능은 지능적인 기계, 특히 지능적인 컴퓨터 프로그램을 만드는 과학과 공학입니다.” 인공지능의 목표는 인간처럼 사고하고, 배우고, 이해하고, 행동하는 시스템을 만드는 것입니다. 이것은 “기계 지능”이라고도 불립니다. 인공지능은 비즈니스 세계, 특히 마케팅 분야에 큰 영향을 미치고 있습니다. AI의 목적은 인간의 삶을 더 쉽게 만들고, 일상적인 작업을 단순화하며, 우리가 더 생산적이 되도록 돕는 것입니다. AI는 현재 우리가 사용하는 거의 모든 장치에서 활성화되어 있습니다. 컴퓨터, 모바일폰, 태블릿 등은 여러 목적을 위해 AI를 사용합니다. 최신 컴퓨터와 스마트폰에는 AI의 일환인 얼굴 인식 절차가 있습니다. Facebook, WhatsApp, Instagram, Twitter와 같은 소셜 미디어의 경우에도 AI는 중요한 역할을 합니다. Facebook에서는 보안 검사가 필요할 경우, 해당 사용자의 이미지와 비디오를 포함한 몇 가지 이미지와 비디오가 화면에 표시되며, 사용자는 주어진 목록에서 자신의 이미지와 비디오를 선택하여 이를 확인해야 합니다. 따라서 AI는 현재 우리가 사용하는 거의 모든 것에 사용되고 있습니다. 전자 장치뿐만 아니라 AI는 교육, 마케팅, 은행 등에도 유용할 수 있습니다. AI는 앞으로 큰 영향을 미칠 것이라고 믿어집니다.
AI의 분류
AI의 8가지 중요한 하위 분야는 아래에 나열되어 있습니다:
- 지식 공학: 우리는 “지식”과 “정보”라는 단어에 대해 많이 들어왔습니다. 이 두 단어의 차이에 대해 생각해 본 적이 있나요? 정보는 어떤 것을 분석한 후에 얻는 것입니다. 이 정보는 우리가 배우고 이해할 때만 지식이 됩니다. 컴퓨터나 다른 기계에 지식을 삽입하는 이 과정을 지식 공학이라고 합니다.
- 기계 학습: 여기서 시스템은 정보를 수집하고, 그 정보를 이해하며, 스스로 그 정보를 학습합니다.
- 기계 인식: 여기서 기계는 주변을 잘 알고 그에 따라 행동하기 위해 입력을 주입받습니다.
- 신경망: 여기서 기계는 스스로 생각하고 이해하도록 개발됩니다.
- 자연어 처리: 여기서 기계는 자연어에 적응하도록 설정되어 있으며, 무언가가 요청될 때 출력을 제공합니다.
- 데이터 마이닝: 이는 기계를 사용하여 긴 원시 데이터 목록에서 필요한 데이터를 선택하는 과정입니다. 데이터 마이닝 도구는 기업이 미래의 트렌드를 예측할 수 있도록 합니다.
- 퍼지 로직: 간단히 말해, 퍼지 로직은 개발된 기계가 인간과 유사할 수 있다고 말합니다.
- 전문 시스템: 필요한 정보를 수집하고 그 정보를 스스로 이해하며 최종적으로 원하는 출력을 제공하는 컴퓨터 시스템입니다.
마케팅에서 AI의 역할
AI는 마케팅에서 중요한 역할을 합니다. 아래에 몇 가지 중요한 역할이 나열되어 있습니다.
- 시장 분석: AI는 특히 소비자와 관련하여 기업을 위한 시장 분석을 제공할 수 있습니다. 데이터 수집 및 대량의 데이터를 생성하여 소비자에 대한 모든 정보를 얻을 수 있습니다. 이로 인해 소비자의 습관을 예측할 수 있으며, 그들이 원하는 것과 원하는 시기를 예측할 수 있습니다. 따라서 우리는 소비자가 필요로 할 때 정확한 시간에 제품을 제공할 수 있습니다. 시장 분석은 판매의 경우에도 수행할 수 있어, 어떤 제품에 더 많은 투자를 해야 할지 결정할 수 있습니다.
- 콘텐츠 생성: 현재 AI를 사용하여 블로그나 기타 대규모 콘텐츠를 작성할 수는 없습니다. 하지만 앞으로 가능해지기를 희망합니다. 현재 AI는 정말 뛰어난 추천을 생성할 수 있습니다. 시장 분석에서 이미 언급했듯이, AI는 소비자에 대한 모든 정보를 완벽하게 알고 있습니다. 따라서 소비자의 요구에 맞게 행동할 수 있으며, 그에 따라 추천을 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 소비자가 특정 제품에 관심이 있다면, AI를 사용하여 그 제품과 관련된 다른 제품을 소비자에게 추천할 수 있으며, 소비자는 그 제품에 큰 관심을 가질 것입니다.
- 정보 검색하기: 무언가에 대해 알아야 할 때, 우리는 곧바로 Google에 가서 검색합니다. 이것은 오랫동안 일어난 일이었고, 지금도 그렇습니다. 그러나 AI가 성장함에 따라 이 추세는 서서히 변화하고 있습니다. Siri와 Cortana와 같은 가상 비서들은 사람들로부터 높은 긍정적인 반응을 얻었으며, 앞으로 지배할 가능성이 높고 이는 분명 Google에 장애물이 될 것입니다. 현재의 삶은 사람들이 가장 간단한 방법으로 모든 것을 얻도록 만들고 있으며, 사람들은 AI가 제공하는 단순성과 품질에 따라 이동할 것입니다. 또한 이 변화에서 중요한 역할을 한 SEO에 특별히 언급할 만합니다.
- 챗봇: AI가 제공하는 또 다른 서비스는 챗봇입니다. 사실, 챗봇은 "채팅 로봇"의 약어입니다. 이름에서 알 수 있듯이, 챗봇은 즉각적인 메시징을 통해 상호작용하는 채팅 서비스로, 인간 상호작용의 패턴을 인위적으로 복제합니다. 대부분의 전자상거래 웹사이트 개발 회사 는 그들이 구축하는 웹사이트의 기능으로 챗봇을 포함합니다. 여기서 기계 언어와 자연 언어로 프로그램된 컴퓨터가 고객과 상호작용합니다. 고객이 제품에 대해 의문이나 문제가 있을 경우, 그는/그녀는 챗봇과 상호작용할 수 있습니다. 이것은 고객 서비스의 미래입니다. 챗봇이 뿌리를 내리면서, 사람 대 사람의 고객 관리 서비스는 점차 줄어들 것이며, 앞으로 챗봇이 지배할 가능성이 있습니다.
마케팅에서의 소셜 미디어
우리는 이미 마케팅에서 AI의 역할에 대해 논의했습니다. AI와 유사하게, 소셜 미디어도 마케팅에서 중요한 역할을 합니다. 현재 소셜 미디어는 매우 효과적입니다. 소셜 미디어에 활동적이지 않은 사람들은 매우 적을 것입니다. 그 활발함 덕분에 마케팅은 Facebook/WhatsApp/Instagram/Twitter/YouTube에 관계없이 소셜 미디어에서 확실한 성공을 맛볼 것입니다. 광고는 소셜 미디어에서 모든 비즈니스의 성공을 위한 열쇠입니다. YouTube에서 어떤 비디오를 시청할 때, 비디오의 시작 부분이나 중간에 광고가 나오는 것은 분명합니다. 이는 사람들의 관심을 끌기 위한 마케팅 기법입니다.
페이스북에서 기업은 페이지를 만들고 회사, 제품 등에 대한 모든 세부 정보를 게시하여 사람들이 이를 볼 수 있도록 하고, 원할 경우 제품을 구매할 수 있도록 합니다. 인스타그램과 트위터에서도 유사한 절차가 진행됩니다. 온라인 쇼핑 기업들이 자체 앱을 가지고 있음에도 불구하고, 그들은 또한 광고와 고객과의 거래 상호작용을 위한 플랫폼으로 소셜 미디어를 사용하고 있습니다. 따라서 소셜 미디어는 마케팅에서 중요한 역할을 합니다.
결론
인공지능은 곧 다가오는 날들에 세계를 지배할 것입니다. 그 주된 이유는 인류에게 제공하는 편리함과 안락함 때문입니다. 네, 전체 세계는 다가오는 날들에 AI에 의해 재정의될 것입니다. 기술은 매 세대마다 한 가지 또는 다른 방식으로 발전해 왔으며, 다음은 AI 혁명입니다. 우리의 우주는 과거에 비해 많이 변화했으며, 다가오는 혁명이 좋은 것이고, 인간 친화적이며, 해롭지 않고, 결국 유익한 것이 되기를 바랍니다.
