디지털 마케팅을 위한 AI 에이전트 완벽 가이드

디지털 마케팅은 종이 지도만 가지고 여행을 떠나는 것과 같았습니다. 

재미있었지만 많은 수작업과 추측이 필요했고, 그 과정에서 몇 가지 문제가 발생했습니다. 적시에 적절한 잠재 고객에게 도달하기 위해 키워드를 조사하고, 게시물을 예약하고, 실적을 수동으로 추적해야 했습니다.

AI 에이전트를 입력하면 갑자기 가장 빠른 경로를 표시하고 교통량을 예측하며 경치 좋은 우회 경로까지 제안하는 GPS로 업그레이드되는 것과 같습니다. 

디지털 마케팅 AI 에이전트를 사용하면 캠페인이 실시간으로 스스로 학습하고 적응하며 최적화되어 마케팅을 수동적인 여정에서 역동적인 데이터 기반의 모험으로 전환할 수 있습니다.

디지털 지도가 도로 여행에 혁명을 일으킨 것처럼, AI 에이전트는 디지털 마케팅을 재정의하고 있습니다.

디지털 마케팅에서 AI란 무엇인가요?

디지털 마케팅에서의 인공지능은 데이터를 분석하고 마케팅 전략을 최적화하는 데 인공지능을 사용하는 것입니다. 이를 통해 기업은 최소한의 수작업으로 고객 행동을 이해하고 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.

대화형 AI를 활용하여 고객의 즉각적인 참여를 유도하고 상호 작용을 기반으로 타겟팅을 세분화합니다.

새로운 스킨케어 제품에 대한 광고 캠페인을 실행한다고 상상해 보세요. 기존 마케팅에서는 제한적이고 정적인 데이터를 사용하여 타겟 인구 통계를 수동으로 식별해야 할 수 있습니다. 이를 위해서는 상당한 시간과 노력이 필요하며, 인사이트를 수집하기 위해 설문조사 및 기타 노동 집약적인 방법에 의존해야 합니다. 이러한 인사이트는 고객 선호도가 변화함에 따라 금방 구식이 될 수 있어 캠페인의 관련성과 효과를 유지하기가 어렵습니다.

하지만 AI는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하여 이러한 타겟팅을 완전히 새로운 차원으로 끌어올립니다. 예를 들어 '천연 안티에이징 크림'을 검색하는 사용자와 같은 틈새 세그먼트를 식별하여 개인화된 광고를 제공합니다. 이를 통해 정밀한 타겟팅을 보장하고, 진화하는 고객 행동에 맞춰 캠페인을 역동적으로 유지할 수 있습니다.

디지털 마케팅에 AI 에이전트를 사용하는 방법

1. 오디언스 세분화 및 타겟팅

AI 에이전트는 여러 소스의 고객 데이터를 분석하여 특성, 선호도 및 행동에 따라 세부적인 고객 세그먼트를 식별합니다. 

이를 통해 마케터는 특정 고객 그룹에 깊은 공감을 불러일으키는 캠페인을 제공하여 콘텐츠가 적시에 적절한 사람들에게 도달하도록 할 수 있습니다.

새로운 프로젝트 관리 도구를 제공하는 SaaS 회사는 AI 에이전트를 사용하여 웹사이트 행동, 소셜 미디어 참여, CRM 데이터 등 다양한 소스의 고객 데이터를 분석할 수 있습니다. 

이러한 인사이트를 통해 회사는 확장 가능한 도구를 찾는 스타트업과 통합 기능에 중점을 둔 기업 팀이라는 뚜렷한 고객 세그먼트를 파악할 수 있습니다.

그런 다음 캠페인은 각 그룹에 맞게 맞춤 설정됩니다. 예를 들어 스타트업에는 경제성을 강조하는 광고가 표시되고, 기업 팀에는 원활한 통합에 대한 메시지가 표시됩니다.

2. 캠페인 실행 간소화 

AI 영업 에이전트를 포함한 AI 에이전트는 이메일 예약, 광고 배치, 소셜 미디어 게시 등의 작업을 자동화하여 마케팅 캠페인의 실행을 간소화합니다. 심지어 이러한 캠페인의 타이밍과 메시지를 조정하여 참여도를 최적화할 수도 있습니다.

그러면 AI 에이전트가 마케팅 작업을 자동화하여 캠페인을 효율적으로 실행할 수 있습니다:

• 이메일 예약: 세그먼트에 따라 맞춤화된 온보딩 가이드가 포함된 환영 이메일을 전송합니다.
• 광고 게재: '스타트업을 위한 최고의 프로젝트 관리 소프트웨어'와 같은 키워드를 타겟팅하는 Google 광고를 실행하고 실적에 따라 예산을 동적으로 할당합니다.
• 소셜 미디어 게시: 참여가 가장 많은 시간대에 프리랜서와 관련된 기능을 소개하는 게시물을 예약합니다.

3. 실시간 적응

AI 에이전트의 뛰어난 기능 중 하나는 실시간으로 캠페인을 최적화할 수 있다는 점입니다. 이러한 AI 에이전트는 멀티 에이전트 시스템 (MAS)을 활용하여 협업함으로써 성과 데이터를 분석하고 보다 효율적으로 조정을 실행하여 마케팅 전략의 전반적인 효과를 향상시킵니다. 

광고 실적이 좋지 않은 경우, AI는 콘텐츠를 조정하거나 잠재고객을 조정하거나 더 실적이 좋은 채널로 예산을 이동할 수 있습니다.

SaaS의 캠페인이 진행됨에 따라 AI 에이전트는 결과를 모니터링하고 동적으로 적응할 수 있습니다. 예를 들어

• 스타트업을 타겟팅하는 광고의 실적이 저조할 경우, AI는 비용 효율성을 강조하도록 헤드라인을 조정하거나 실적이 더 좋은 세그먼트에 예산을 재할당합니다.
• AI는 프리랜서가 동영상 콘텐츠에 더 많이 참여한다는 사실을 파악하고 작업 추적을 강조하는 짧은 동영상을 제작하도록 리소스를 이동합니다.

4. 동적 개인화

AI 상담원은 고객과의 상호작용을 통해 얻은 인사이트를 바탕으로 개인의 필요에 맞는 맞춤형 추천, 이메일, 광고를 제작합니다.

AI는 고객과의 상호작용에서 얻은 데이터를 사용하여 접점을 개인화합니다:

• 이메일: 프리랜서는 개별 생산성 기능에 대한 추천을 받고, 기업 팀은 소프트웨어를 사용하는 대규모 조직의 사례 연구를 볼 수 있습니다.
• 랜딩 페이지: 스타트업을 위한 광고 방문자에게는 성장하는 비즈니스에 적합한 확장성 및 요금제를 소개하는 페이지가 표시됩니다.

5. 대화형 마케팅

디지털 마케팅에서 AI의 강력한 활용 사례 중 하나는 AI 챗봇, 음성 에이전트, 메시징 플랫폼과 같은 도구를 사용하여 고객과 실시간으로 개인화된 상호 작용을 생성하는 대화형 마케팅입니다. 

• 실시간 지원: AI 챗봇과 음성 상담원이 대화에 참여하여 질문에 답하고 고객을 안내합니다.
• 맞춤형 경험: 일부 텍스트
  • 스타트업은 팀 협업에 중점을 둔 무료 평가판으로 안내됩니다.
  • 프리랜서는 가격 책정에 대한 즉각적인 답변을 받을 수 있습니다.
  • 기업 팀에게는 데모를 예약할 수 있는 옵션이 제공됩니다.

어떤 산업에서 디지털 마케팅에 AI 에이전트를 사용하고 있나요?

AI 에이전트는 수많은 산업 분야에서 디지털 마케팅에 활용되고 있지만, 가장 인기 있는 몇 가지 산업 분야에서 AI 에이전트가 어떻게 영향을 미치고 있는지 알아보세요.

부동산

부동산용 AI 챗봇과 같은 AI 디지털 마케팅 도구는 초타겟팅 캠페인을 생성하고 아웃리치를 자동화하여 에이전트가 구매자와 연결하는 방식을 간소화합니다. 이러한 도구

• 고객 데이터를 분석하여 맞춤형 콘텐츠를 생성하세요.
• 이 데이터를 기반으로 개인화된 이메일 캠페인을 제작하여 고객이 자신의 부동산 관심사에 맞는 정보를 받을 수 있도록 하세요. 
• 대화형 아웃리치 및 소셜 미디어 참여 증진을 통해 리드를 검증하세요.

한 젊은 부부가 특정 교외 지역의 부동산을 온라인으로 검색하고 있다고 가정해 보겠습니다. 그러면 해당 지역에 새로 등록된 주택을 강조하는 Instagram 광고가 가상 투어 링크와 함께 표시되기 시작할 수 있습니다. 

금융

금융 마케팅의 AI 에이전트는 데이터를 활용하여 복잡한 서비스를 친근하고 공감할 수 있는 캠페인으로 만듭니다. 

금융 챗봇은 개인화된 추천으로 고객의 참여를 유도하고, 실시간으로 문의에 답변하며, 맞춤형 캠페인을 통해 전환을 유도함으로써 디지털 마케팅의 판도를 바꾸고 있습니다.

암호화폐를 탐색하는 사람이 '암호화폐 투자 101'에 대한 YouTube 광고를 보게 되면, AI가 맞춤형 뉴스레터와 ROI 계산기 같은 도구를 통해 후속 조치를 취하여 신뢰를 쌓을 수 있습니다.

SaaS 

SaaS 업계에서 AI는 사용자의 의도를 파악하고 효과를 극대화할 수 있는 맞춤형 홍보 전략을 통해 디지털 마케팅을 향상시킵니다. AI 도구를 통해 기업은 다음을 수행할 수 있습니다:

• Segment 기능이나 가격에 대한 관심도와 같은 행동에 기반하여 오디언스를 설정합니다.
• Facebook과 같은 플랫폼에서 역동적이고 개인화된 광고 캠페인을 생성하세요.
• 이메일 워크플로우를 자동화하여 사용자 참여도에 따라 데모 초대 또는 무료 평가판 연장 등의 후속 조치를 적시에 제공하세요.

CRM 도구를 탐색하는 한 중견 기업을 생각해 보세요. AI 상담원이 팀 협업에 관한 블로그 게시물을 읽은 시간을 기반으로 관심사를 파악합니다. 그러면 SaaS 플랫폼의 기능을 소개하는 Facebook 광고가 트리거되고 개인화된 웨비나 초대장이 후속 조치로 전송됩니다.

전자상거래

AI는 고도로 타겟팅되고 개인화된 마케팅 전략으로 온라인 리테일을 재정의하고 있습니다. 이커머스용 대화형 AI는 개인별 선호도에 맞춘 실시간 상품 추천을 가능하게 합니다.

예를 들어 친환경 가정용품을 찾는 고객이 친환경 생활에 관한 브랜드 블로그를 방문한 후 지속 가능한 주방용품에 대한 Facebook 광고를 보게 될 수 있습니다. 이후에는 재사용 가능한 빨대 등 친환경 가치에 부합하는 제품을 소개하는 이메일을 받게 됩니다.

호스피탈리티

호텔용 챗봇을 비롯한 AI 도구는 고도로 개인화된 고객 여정을 생성하여 디지털 마케팅을 혁신하고 있습니다. 

• 모험 패키지를 검색하는 나홀로 여행객은 자신의 취향에 맞는 가이드 하이킹 투어를 소개하는 Instagram 광고를 볼 수 있습니다.
• 호텔 챗봇은 여행객과 직접 소통하고, 문의에 답변하고, 맞춤형 옵션을 추천하고, 독점 할인을 제공하여 예약을 유도할 수 있습니다.

AI 디지털 마케팅의 7가지 도구

1. Botpress

Botpress 는 AI 기반 디지털 마케팅 에이전트 및 LLM 기반 솔루션을 구축하기 위한 강력하고 유연한 플랫폼입니다. 개발자와 마케터를 위해 설계된 이 플랫폼은 자연어 이해(NLU), 다국어 기능, 옴니채널 지원과 같은 고급 기능에 적응성을 결합했습니다.

Botpress 을 통해 사용자는 리드 생성, 캠페인 자동화 및 개인화된 고객 참여에 적합한 맞춤형 확장 가능한 AI 에이전트를 만들 수 있습니다. 이러한 에이전트는 CRM, 이메일 마케팅 도구 및 분석 플랫폼과 원활하게 통합되므로 디지털 마케팅 활동을 최적화하려는 비즈니스에 이상적인 선택이 될 수 있습니다.

주요 기능

• NLU 및 LLM 기술로 구동되는 고급 대화형 AI입니다. 
• 다국어 및 옴니채널 기능을 통해 다양한 잠재 고객에게 도달할 수 있습니다. 
• 영업 및 고객 참여 전반에 걸친 애플리케이션을 위한 맞춤형 워크플로우를 제공합니다. 
• CRM, 마케팅 플랫폼 및 기타 도구와 통합하여 원활한 운영을 지원합니다.

장점

• 유연성이 뛰어나고 개발자 친화적인 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 
• 소규모 및 대규모 비즈니스의 요구 사항을 모두 충족할 수 있도록 확장성이 뛰어납니다.

단점

• 특정 도구의 경우 사전 구축된 통합 기능이 제한될 수 있으며, 특정 경우에는 추가 구성이 필요할 수 있습니다.

2. 드리프트

세일즈 로프트가 2024년 2월에 인수한 Drift는 기업이 잠재 고객과 실시간으로 소통할 수 있도록 지원하는 대화형 마케팅 플랫폼입니다.

Drift의 AI 챗봇은 리드 자격 검증, 회의 일정 자동화, 개인화된 대화에 특화되어 있습니다.

주요 기능

• 실시간 대화형 마케팅 기능
• AI 기반 리드 검증 및 라우팅
• Salesforce 및 HubSpot과 같은 인기 CRM과의 원활한 통합
• 회의 일정 자동화

장점:

• 실시간 리드 라우팅을 통한 영업 연계에 중점을 둡니다.
• Salesforce 및 HubSpot과 같은 CRM과 강력하게 통합됩니다.
• 고급 챗봇 기능을 갖춘 사용하기 쉬운 인터페이스.

단점:

• 소규모 비즈니스의 경우 가격이 높을 수 있습니다.
• 기능이 영업에 집중되어 있어 광범위한 사용 사례에 제한이 있습니다.

3. Intercom

Intercom 는 AI 챗봇과 메시징 도구를 결합하여 기업이 고객과 효과적으로 소통할 수 있도록 지원하는 고객 커뮤니케이션 플랫폼입니다. Intercom 고객 지원 자동화, 신규 사용자 온보딩, 리드 검증에 탁월한 성능을 발휘합니다.

챗봇은 실시간 채팅과 함께 작동하여 실시간으로 개인화된 지원을 제공합니다. 

주요 기능

• 개인화된 고객 참여를 위한 선제적 메시징
• 라이브 채팅 지원과 통합된 AI 챗봇
• 더 나은 타겟팅을 위한 심층적인 사용자 분석
• 기존 도구와의 광범위한 통합 옵션

장점:

• 비즈니스와 사용자 모두를 위한 직관적인 디자인.
• 개인화된 참여를 위한 탁월한 사전 예방적 메시징.
• 기존 도구와의 포괄적인 통합 옵션.

단점:

• 대규모 고객 기반을 보유한 성장하는 기업에게는 비용이 많이 듭니다.
• 고도로 맞춤화된 워크플로를 만들기 위한 유연성이 제한적입니다.

4. Ada

Ada는 대규모 고객 상호작용을 자동화하고자 하는 기업을 위해 설계된 코드가 필요 없는 챗봇 플랫폼입니다.

고객 지원에 이상적인 Ada의 AI 기반 봇은 일상적인 문의를 처리하고, 문제 해결 과정을 안내하며, 고객 행동에 따라 상호작용을 개인화합니다.

주요 기능

• 간편한 챗봇 생성을 위한 노코드 빌더
• 전 세계 고객에게 도달할 수 있는 다국어 기능
• 고객 행동에 기반한 개인화 기능
• 원활한 CRM 및 데이터 소스 통합

장점:

• 사용자 친화적이며 기술적 전문 지식이 필요하지 않습니다.
• 글로벌 도달을 위한 다국어 기능.
• CRM 도구 및 데이터 소스와 원활하게 통합됩니다.

단점:

• 마케팅 기능이 적고 주로 고객 지원에 중점을 둡니다.
• 오픈 소스 옵션에 비해 사용자 정의가 제한적입니다.

5. 타르

타스는 대화형 랜딩 페이지를 생성하여 리드 생성 및 전환을 촉진하는 데 중점을 둔 챗봇 플랫폼입니다. PPC 캠페인을 운영하는 비즈니스에 적합한 Tars는 기존 양식을 대화형 챗봇으로 대체하여 사용자의 참여를 유도하고 정보를 수집하며 행동을 완료할 수 있도록 안내합니다.

직관적인 인터페이스와 강력한 분석 기능을 통해 기업은 캠페인을 최적화하여 ROI를 극대화할 수 있습니다.

주요 기능

• 리드 생성을 위한 대화형 랜딩 페이지
• 챗봇 통합을 통한 PPC 캠페인 최적화
• 직관적인 설정 및 강력한 분석
• 빠른 배포를 위해 미리 빌드된 템플릿

장점:

• PPC 캠페인 최적화에 탁월합니다.
• 사용자 상호작용을 간소화하여 전환율을 높입니다.
• 빠른 설정을 위한 직관적인 인터페이스.

단점:

• 리드 생성 및 랜딩 페이지와 같은 특정 사용 사례로 제한됩니다.
• 장기적인 고객 참여에는 그다지 강력하지 않습니다.

6. ManyChat

ManyChat은 Facebook Messenger, Instagram, WhatsApp 과 같은 소셜 미디어 플랫폼에서의 상호작용 자동화를 전문으로 하는 챗봇 빌더입니다. 마케터와 소규모 기업을 위해 설계된 ManyChat은 사용하기 쉬운 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 리드 생성, 고객 참여 및 후속 조치를 간소화합니다.

ManyChat은 전자상거래 도구 및 CRM과 연결하여 기업이 대화형 대화 마케팅을 통해 판매를 촉진하고 관계를 구축할 수 있도록 지원합니다.

주요 기능

• 여러 플랫폼에서 소셜 미디어 마케팅 자동화
• 간단한 챗봇 생성을 위한 드래그 앤 드롭 인터페이스
• 이커머스 도구 및 CRM과의 통합
• 대화형 대화형 마케팅 캠페인 지원

장점:

• 소규모 비즈니스를 위한 경제적인 가격.
• 소셜 미디어 마케팅 자동화에 매우 효과적입니다.
• 사용하기 쉬운 드래그 앤 드롭 빌더.

단점:

• 소셜 미디어 이외의 애플리케이션은 제한적입니다.
• 플랫폼 API에 의존하면 업데이트 중에 중단될 가능성이 있습니다.

AI로 디지털 마케팅 노력 강화하기

오늘날 디지털 마케팅 캠페인은 전략을 최적화하고 고객 경험을 개인화하며 의미 있는 참여를 유도하기 위해 AI를 활용함으로써 큰 이점을 누리고 있습니다.

평생 종이 지도를 사용하다가 GPS로 업그레이드하는 것과 같습니다. 

디지털 마케팅을 혁신할 준비가 되셨나요? Botpress 에서는 고급 챗봇과 지능형 자동화를 포함한 맞춤형 AI 솔루션을 구축하는 데 필요한 도구를 제공합니다.

지금 바로 구축을 시작하세요. 무료입니다.

자주 묻는 질문

1. AI 에이전트가 효과적으로 수행하려면 어떤 유형의 데이터가 필요하나요?

AI 상담원이 효과적으로 업무를 수행하려면 CRM 기록 및 웹 분석과 같은 정형 데이터와 채팅 대화 내용 및 소셜 미디어 상호작용과 같은 비정형 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 관련성이 높고 다양한 데이터일수록 상담원이 메시징을 개인화하고 워크플로를 자동화할 수 있습니다.

2. AI 에이전트가 마케팅 상황에서 분석하는 데이터는 얼마나 안전한가요?

마케팅 상황에서 AI 에이전트가 분석하는 데이터는 암호화 프로토콜과 GDPR, CCPA, SOC 2와 같은 규정 준수 표준을 통해 보호됩니다. 그러나 실제 보안 수준은 기업이 데이터 정책을 구성하는 방법과 타사 도구가 제대로 검증되었는지 여부에 따라 달라집니다.

3. 마케팅에서 AI 에이전트는 머신러닝 모델과 어떻게 다른가요?

AI 에이전트는 데이터를 분석할 뿐만 아니라 실시간으로 의사 결정을 내리고 워크플로우를 자율적으로 관리한다는 점에서 머신러닝 모델과 다릅니다. 머신러닝 모델은 인사이트와 예측을 생성하지만, AI 에이전트는 이러한 결과물을 사용하여 마케팅 전략을 능동적으로 실행합니다.

4. AI 에이전트를 기존 MarTech 스택(예: HubSpot, Mailchimp 등)과 통합할 수 있나요?

예, AI 에이전트는 기본 제공 통합 또는 사용자 지정 API 커넥터를 통해 HubSpot, Mailchimp, Salesforce 등과 같은 기존 마테크 스택과 통합할 수 있습니다. 이를 통해 후속 조치를 자동화하고 여러 플랫폼에서 고객 인사이트를 통합할 수 있습니다.

5. AI 상담원과 CRM 및 분석 툴을 통합할 때 어떤 어려움이 있나요?

AI 에이전트를 CRM 및 분석 도구와 통합할 때 발생하는 주요 과제에는 데이터 스키마의 차이, 제한된 API 액세스, 동기화 문제, 비즈니스별 규칙에 따른 AI 행동 조정 등이 있습니다. 이러한 과제를 극복하려면 AI가 안정적으로 작동하도록 기술적인 구성과 지속적인 모니터링이 필요합니다.