기계 학습이 디지털 마케팅 전략을 강화할 수 있는 6가지 방법

기계 학습은 디지털 마케팅 세계에서 뜨거운 주제입니다. 그리고 좋은 이유가 있습니다!

고객을 효과적으로 타겟팅하고 관련 콘텐츠를 생성하며 ROI를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것이 어떻게 작동하는지 자세히 살펴보고 오늘날 비즈니스에서 사용할 수 있는 ML 서비스는 무엇인지 살펴보겠습니다.

기계 학습 및 그 용도

기계 학습(ML)은 명시적으로 프로그래밍하지 않고 데이터로부터 학습하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 방법입니다. 스스로 학습할 수 있는 알고리즘 개발에 중점을 둔 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다.

ML 알고리즘은 이메일 필터링, 사기 탐지, 주식 시장 예측 등 다양한 애플리케이션에 사용됩니다. 가장 일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 자동화된 고객 서비스: Google 및 Amazon과 같은 회사는 ML을 사용하여 자동화된 고객 서비스 시스템을 강화하고 있습니다. 덕분에 기존 콜센터 비용의 일부만으로 연중무휴 고객 지원을 제공합니다.
• 사기 감지: 프로그래밍 방법은 마찬가지로 은행 및 신용 카드 회사에서 사기를 감지하는 데 사용됩니다. 이러한 기업은 데이터의 패턴을 분석하여 사기 행위가 발생하기 전에 이를 포착합니다.
• 대상 마케팅: Netflix 및 기타 스트리밍 서비스는 ML을 사용하여 콘텐츠 추천을 개인화합니다. 사용자가 보고 싶어하는 것을 이해하고 후자를 서비스에 계속 참여시키는 데 도움이 됩니다.
• 자율 주행 자동차: Google, Tesla 및 Uber는 모두 ML로 구동되는 자율 주행 자동차를 개발하고 있습니다. 주변 환경을 이해하도록 자동차를 교육함으로써 이들 회사는 운전을 보다 안전하고 효율적으로 만들기를 희망합니다.
• 예측 유지 관리: ML은 제조업체에서 기계에 유지 관리가 필요한 시기를 예측하는 데 사용됩니다. 이를 통해 회사는 센서의 데이터를 모니터링하고 가동 중지 시간이 발생하기 전에 문제를 감지할 수 있습니다.
• 공급망 관리: Walmart 및 기타 소매업체는 ML을 사용하여 공급망을 최적화합니다. 수요 패턴을 이해하면 진열대를 비축하고 품절을 방지할 수 있습니다.

오늘날 비즈니스에서 사용되는 ML 서비스 유형

보시다시피 ML은 기업이 성과를 높일 수 있는 광범위한 기회를 제공합니다. 오늘날 회사에서 사용할 수 있는 ML 솔루션 유형에는 최소 8가지 유형이 있습니다.

• 다가올 트렌드를 정확히 찾아내는 예측 분석 솔루션
• ML 기반의 개인화 추천 시스템
• 딥 러닝 방식을 사용하여 데이터를 즉시 처리하는 신경망
• 이미지 또는 비디오와 같은 시각적 제품과 작동하는 분석 도구
• 음성-텍스트 변환을 수행하는 ML 기반 솔루션
• 사이버 공격으로부터 비즈니스를 보호하는 데 도움이 되는 보안 도구
• 데이터 마이닝 도구
• 다목적 마케팅 솔루션

디지털 마케팅에 기계 학습을 사용하는 6가지 방법

보시다시피 ML이 비즈니스에 도움이 되는 작업 중 하나는 마케팅입니다. 그러나 프로그래밍 방법이 이 분야의 회사를 정확히 어떻게 지원합니까? 함께 이해하려고 노력합시다.

1. 세분화

끊임없이 변화하는 디지털 마케팅 세계에서 기업은 항상 경쟁자보다 우위를 점할 방법을 찾고 있습니다. ML은 최근 이와 관련하여 많은 개발이 이루어진 영역 중 하나입니다. ML 알고리즘은 데이터의 힘을 활용하여 기업이 고객을 분류하고 개인화된 메시지로 고객을 타겟팅하도록 도울 수 있습니다.

이 접근 방식은 고객이 자신과 관련된 정보만 받을 수 있도록 하므로 매우 효과적일 수 있습니다. 예를 들어 알고리즘을 사용하여 신제품 출시에 관심을 가질 가능성이 있는 개인을 식별할 수 있습니다. 식별되면 기업은 디지털 마케팅 도구를 사용하여 개인화된 메시지로 도달할 수 있습니다.

2. 예측

최근 몇 년 동안 디지털 마케팅은 분석 도구의 확산 덕분에 점점 더 데이터 기반이 되었습니다. 마케터는 이제 웹 사이트 방문자부터 구매 내역에 이르기까지 모든 세부 정보를 손쉽게 얻을 수 있는 방대한 양의 정보를 보유하고 있습니다. 그러나이 모든 데이터를 선별하는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 알고리즘이 패턴을 식별하고 미래 결과를 예측하도록 설계되었기 때문에 기계 학습이 필요한 곳입니다.

마케터는 기계 학습의 힘을 활용하여 고객 행동을 더 깊이 이해하고 리소스를 할당할 위치에 대해 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

3. 개인화

머신 러닝은 과거 상호 작용에서 수집한 데이터를 사용하여 기업이 고객을 위해 보다 개인화된 경험을 생성하도록 도울 수 있습니다. ML 알고리즘은 대규모 데이터 세트를 분석하여 수동으로 찾을 수 없는 패턴과 통찰력을 식별할 수 있습니다. 결과적으로 기업은 고객에게 보다 관련성 있고 대상이 지정된 콘텐츠를 제공합니다.

예를 들어, 소매 웹사이트는 이 프로그래밍 방법을 사용하여 각 방문자에게 표시되는 제품을 개인화할 수 있습니다. 또는 음악 스트리밍 서비스에서 이를 사용하여 사용자의 청취 기록을 기반으로 새로운 트랙을 추천할 수 있습니다. 이러한 방법과 다른 많은 방법으로 ML은 기업이 고객에게 보다 개인화된 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다.

4. 고객 행동 분석

고객 행동 데이터를 분석함으로써 기업은 고객이 비즈니스 제안과 상호 작용하는 방식에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 따라서 ML은 기업이 패턴과 추세를 식별하고 미래 행동을 예측하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

ML을 고객 데이터에 적용할 수 있는 방법은 여러 가지가 있지만 몇 가지 일반적인 예로는 고객 행동의 패턴 식별, 고객에게 동기를 부여하는 요소 이해, 초기 이탈 징후 감지 등이 있습니다. 이 정보는 고객 경험을 개선하고, 마케팅 활동을 목표로 삼고, 제품 개발 및 가격 책정에 대한 더 나은 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다.

5. 최적화

ML은 무엇보다도 최적화를 통해 디지털 마케팅을 도울 수 있는 강력한 도구입니다. 예를 들어 스케줄링 및 라우팅과 같은 작업을 위한 보다 효율적인 알고리즘을 개발하는 데 사용할 수 있습니다. 마찬가지로 의사 결정을 개선하는 데이터의 패턴을 식별할 수 있습니다.

또한 ML은 조건의 변화가 비즈니스 운영에 미치는 영향을 예측하는 모델을 개발할 수 있습니다. 이러한 알고리즘의 힘을 활용함으로써 기업은 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

6. 리드 스코어링

마지막으로 ML은 리드 스코어링 모델을 개발하여 디지털 마케팅을 도울 수 있습니다. 이러한 모델은 고객 데이터를 분석하여 유료 고객으로 전환할 가능성이 가장 높은 잠재 고객을 식별합니다. 이를 통해 기업은 가장 유망한 리드에 영업 및 마케팅 노력을 집중할 수 있으므로 리소스를 효율적으로 사용하고 전환율을 높일 수 있습니다.

마무리

간단히 말해서 기계 학습은 캠페인 최적화에서 콘텐츠 개인화에 이르기까지 모든 가능성을 포함하므로 디지털 마케팅에 매우 유용할 수 있습니다.

머신 러닝은 끊임없이 진화하고 변화하기 때문에 디지털 마케팅 전략을 최신 상태로 유지하려면 최신 동향을 파악하는 것이 중요합니다.

읽어 주셔서 감사합니다!