AI가 기업 마케팅에 가져온 가장 중요한 변화는 수동 작업량을 줄인 것입니다. AI 생성형 모델은 데이터를 처리하거나 프로세스를 자동화하여 인력이 더 빠르고 더 정확하게 작업하고 데이터 수집 벤치마크 피드백 분류 벤치마크 콘텐츠 초안 작성 이미지 편집 또는 주간 보고서 작성 작업에서 반복 오류를 제한하는 기능을 보여주었습니다.
이때 인력은 디지털 환경에서 브랜드 경쟁력을 결정하는 요소인 전략적이고 창의적인 업무에 더 집중할 수 있습니다.
AI는 또한 사용자 행동 분석 과정에서 정확성과 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 이는 이전에는 SME나 소규모 마케팅 부서가 인력 부족으로 인해 수동으로 수행하거나 간과해야 했던 부분입니다. AI는 실시간으로 빅데이터를 읽고 집계하여 기업이 캠페인의 요구 사항 트렌드 및 위험 요소를 보다 빠르게 감지하고 그에 따라 브라 메시지를 조정하고 배포 채널을 최적화하고 사용자 경험을 개선하는 데 도움이 됩니다.
FPT Digital, FPT 그룹의 AI 컨설턴트인 Nguyen Nhu Khoa 박사에 따르면 마케팅에서 AI의 가치는 기술을 쫓는 데 있는 것이 아니라 팀이 더 효율적으로 일하도록 돕는 능력에 있습니다.
그는 'AI는 업무량을 줄이고 결과물의 질을 향상시킬 때만 진정으로 유용합니다. 올바른 방법으로 훈련하면 인력이 바이러스 도구를 사용할 뿐만 아니라 AI를 올바른 위치에 배치하여 바이러스 가치를 창출하는 방법을 알 수 있습니다.'라고 말했습니다.
이러한 관점은 많은 기업들이 시험 단계를 거친 후 마케팅 및 커뮤니케이션 팀의 AI 활용 능력을 향상시키기 위해 내부 교육을 요구하기 시작한 이유를 설명합니다.
AI 적용은 또한 마케팅 프로세스를 표준화하고 자동화하는 데 도움이 되는 중요한 변화를 가져왔습니다. 각 개인이 기존 경험을 따르는 대신 기업은 AI가 밀라 콘텐츠 분석 밀라 메시지 제안 밀라 게시 일정 최적화 KPI 평가와 같은 기술 단계를 담당하는 통합 밀라 프로세스를 구축할 수 있습니다.
이는 오류 위험을 줄이고 투명성을 높이며 캠페인 실행 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 룬은 소셜 네트워크가 매일 변화하는 상황에서 특히 중요합니다.
또 다른 이점은 AI가 현대 마케팅의 새로운 표준이 되고 있는 추세인 커뮤니케이션 개인화를 지원한다는 것입니다. AI는 브리더 행동 데이터를 분석하는 능력으로 각 브리더 고객 부문에 적합한 콘텐츠를 제안하고 기업이 올바른 사람에게 올바른 시기에 올바른 요구 사항에 접근할 수 있도록 돕습니다.
이는 광고 효과를 개선하고 전환율을 높일 뿐만 아니라 브랜드와 고객 간의 지속 가능한 관계를 촉진합니다.
그러나 AI가 진정으로 효과를 발휘하려면 기업은 '도구 사용'에만 그칠 수 없습니다. 내부 교육을 통해 회사는 새로운 업무 습관을 구축하고 데이터 보안 원칙을 필수 플랫폼으로 설정합니다.
기업은 인력이 AI가 결과를 창출하는 방식을 이해하고 위험을 통제하고 AI를 인간의 창의적 사고와 결합하는 방법을 알도록 보장해야 합니다. 이것은 어떤 알고리즘도 대체할 수 없는 요소입니다.
