AI는 단순한 도구가 아니라 경쟁 우위를 구축하기 위한 기반입니다. 에서 최근 게시물에서는 최고 마케팅 책임자(CMO)가 AI 실험을 넘어 AI 투자에 대한 더 많은 가치와 수익을 입증할 수 있는 방법을 보여주었습니다. 더 많은 비즈니스 영향을 제공하기 위해 CMO는 AI에 대한 사고 방식을 파일럿 또는 사용 사례 관점에서 더 넓은 관점으로 확장해야 합니다. 더 넓은 관점에서 CMO는 많은 제약이 있는 주요 비즈니스 프로세스를 재고해야 합니다. 콘텐츠 제작 그리고 고객 참여. 이 두 프로세스는 모든 접점에서 개인화가 필요하기 때문에 자원 집약적이고 비용이 많이 들지만 마케팅 비용을 최적화하고 비즈니스를 성장시키는 데 필요한 통찰력을 제공합니다.
창의성을 촉진하고 생산성을 높이는 부조종사, 에이전트, AI 보조원은 마케팅 담당자에게 중요한 요소가 되고 있습니다. 이제 대부분의 브랜드는 브레인스토밍, 이메일 요약, 시각적 콘텐츠 향상과 같은 작업을 위해 생성 AI를 테스트했습니다. 사실은, AI 사용자의 78%가 자신의 AI 도구를 업무에 가져오고 있습니다.. 그러나 더 높은 수준에서 AI를 활용하고 수익에 더 많은 가치를 입증하려면 CMO는 조직의 프로세스와 여러 기능 전반에 걸쳐 AI를 더 깊이 내장해야 합니다. 그리고 그것은 하룻밤 사이에 이루어지는 일이 아닙니다.
다음은 일부 CMO가 AI 투자를 비즈니스 성과에 맞추는 구매 대 구축 프레임워크에서 콘텐츠 생성 및 고객 참여와 같은 비즈니스 프로세스를 어떻게 재고하는지에 대한 3단계 로드맵입니다.
CMO를 위한 새로운 AI 로드맵
구매-확장-구축 프레임워크는 기본 AI 채택(구매)에서 본격적인 혁신(구축)까지 확장되어 마케터가 테이블 스테이크 투자에서 시장 형성, 혁신적인 비즈니스 모델로 이동하는 과정을 안내합니다.
- 구입하다:
구매 단계는 운영 효율성을 빠르게 제공하지만 목적지가 아닌 디딤돌 역할을 합니다. 이러한 “내장” 솔루션은 좋다 마이크로소프트 365 코파일럿사용자 정의가 필요하지 않으며 직원이 AI를 더 크고 고객 지향적인 AI 이니셔티브의 전조로 사용하여 편안하게 지낼 수 있도록 돕습니다. 이러한 전략은 마케팅 담당자가 창의력을 저하시키는 비천한 작업을 줄이는 데 효과적일 수 있습니다. 실제로 글로벌 에이전시 네트워크는 dentsu 이를 위해 Microsoft Copilot을 사용합니다. Emerging Technology Enablement 이사인 Kate Slade에 따르면, dentsu“최근 분석에 따르면 직원들은 Copilot을 사용하여 하루에 30분은 아니더라도 최소 15분을 절약하고 있는 것으로 나타났습니다. 우리는 그들이 기술을 사용하는 방식에 눈에 띄는 변화가 있음을 확인하고 있습니다. 회의, 이메일, 전화 또는 채팅에 사용하는 시간을 줄이고, 방해받지 않고 심층적인 작업에 집중하고 팀에 투자하는 시간을 사용합니다..” - 연장하다:
조직이 성숙해지고 다양한 비즈니스 프로세스를 통합하기 시작하면 자체 솔루션을 구성해야 합니다. 여기에는 생성적 AI 도구, 내부 데이터, Microsoft 또는 오픈 소스 플랫폼의 모델을 통합하여 브랜드별 직관적인 사용자 인터페이스와 개인화된 서비스를 구축하는 작업이 포함됩니다. 이러한 접근 방식을 통해 마케터는 보다 개인화된 경험과 정확한 성과 측정을 추진할 수 있으며, 캠페인 성과에 따른 동적 콘텐츠 변경이나 대행사와의 새로운 협업 방법을 통해 더 빠른 최적화가 가능해집니다. 이 단계에서 성공하려면 지속적인 AI 모델 교육, 미세 조정 및 관련 고품질 데이터 유지가 필요합니다. 확장 단계에서는 생성적 AI를 활용하여 쇼핑객 셀프 서비스, 고객 서비스를 향상하고 내부 콘텐츠 계획 및 실행 프로세스를 자동화할 수 있습니다. - 짓다:
이 마지막 단계에서 브랜드는 비즈니스 프로세스를 처음부터 끝까지 재정의하여 최고의 성장 잠재력을 발휘합니다. 이를 위해서는 고급 AI 모델, 변경 관리, 재교육 및 새로운 운영 모델이 필요합니다. 파트너, SI 및 고객이 협력하여 자체 개선 모델을 개발합니다. ‘빌드’ 이니셔티브는 다양한 리포지토리의 자동 데이터 피드백 루프를 활용하여 Microsoft Azure OpenAI와 같은 AI 기반 솔루션을 활용합니다. 여기에는 운영 데이터(예: 판매 및 재고 수요)를 마케팅 기술 스택 및 고객 통찰력과 연결하는 것이 포함됩니다. 비용이 많이 드는 비즈니스 프로세스를 재고함으로써 구축 단계에서는 AI를 통한 지속적인 확장과 발전을 가능하게 하여 복합적인 경쟁 우위를 확보합니다. 이러한 변화는 여러 사업부에 영향을 미쳐 마케팅 이상의 성장 기회를 창출합니다.
역동적이고 적응력이 뛰어난 콘텐츠 제작
CMO는 AI 잠재력의 렌즈를 통해 비즈니스 프로세스를 조사하기 시작하면서 프로세스마다 다른 접근 방식(예: 구매, 확장 또는 구축)이 필요하다는 사실을 알게 됩니다. 일부 프로세스는 비용이나 리소스 요구 사항에 따라 다르며 변경이 필요합니다. 관리 계획. 그럼에도 불구하고 ‘구매’는 더 많은 AI 가치를 창출하기 위한 기초로 간주됩니다. 그러나 더 나아가 CMO는 수십 년 동안의 과제를 다시 생각해야 합니다. 그리고 그러기 위해서는 약간의 상상력이 필요합니다.
콘텐츠 마케팅 담당자가 AI 도우미를 할당하여 메타데이터 자동 태그 지정부터 디스플레이 광고의 배경 변경까지 여러 복잡한 워크플로를 자율적으로 완료할 수 있다고 상상해 보세요. 다른 에이전트는 브랜드 가이드라인에 기반하고 지역별로 현지화된 카피를 적용하여 검토용 데이터 기반 크리에이티브 브리프를 생성하거나 캠페인 결과를 기반으로 지능적인 최적화 권장 사항 및 통찰력을 제공할 수 있습니다.
이는 구매, 확장 및 구축 이니셔티브의 조합이 필요한 크고 혁신적인 개념입니다. AI를 통해 마케팅이 발전할 수 있도록 조직은 일반적인 워크플로를 세분화하고 AI가 효율성을 높일 수 있는 부분과 재구축이 필요한 부분을 식별해야 합니다. 모든 작업을 다시 빌드할 필요는 없습니다. 가장 중요한 것은 비전에는 여러 고위 이해관계자에게 영향을 미치는 명확하게 정의된 목표가 필요하므로 특정 일정 및 목표를 충족하는 팀 할당과 함께 IT 및 마케팅 전반에 걸쳐 동의가 이루어집니다. 그 결과는 고도로 개인화된 터치포인트, 더 높은 순추천고객지수(Net Promoter Score) 또는 개선된 투자수익률(ROI) 그 이상이 될 것이며 전반적인 브랜드 성장을 촉진할 것입니다.
파트너, 마케팅 기술 솔루션 제공업체, 대행사 팀이 이러한 노력의 핵심인 경우가 많습니다. 많은 기업이 이미 브랜드의 요구 사항에 맞게 구성성을 염두에 두고 비즈니스 프로세스 전반에 걸쳐 솔루션을 구축하고 있습니다. 예를 들어, Sitecore는 Microsoft와 파트너십을 맺고 있습니다. 네슬레와 함께 혁신적인 콘텐츠 제작 및 개발을 지원합니다. 마케팅 담당자는 수많은 전략적 브랜드 및 마케팅 문서를 탐색하는 데 시간이 많이 걸리고 부담스러울 때가 많습니다. 마케팅 프로세스를 혁신하기 위한 Nestlé의 AI 혁신 로드맵에서 그들은 공동으로 만들었습니다. AI 브랜드 어시스턴트 의 일부로 사이트코어 콘텐츠 허브브랜드 및 카테고리 지식에 대한 액세스를 민주화 및 단순화하고 크리에이티브 파트너를 강화하여 색상 구성표 및 메시징에서 시장 트렌드에 이르기까지 모든 AI 기반 출력이 진정성과 브랜드에 충실하도록 보장합니다.
대화형 AI로 더 나은 쇼핑 경험 구축
전자상거래는 지난 20년 동안 크게 변하지 않았습니다. 쇼핑객 검색, 제품 설명, 스크롤링을 제공하고 때로는 반품이나 간단한 질문을 탐색하는 데 도움이 되는 히트 또는 누락 챗봇을 제공합니다. 가상 쇼핑 도우미를 포함한 대화형 상거래 에이전트의 출현으로 소매업체는 고객이 브랜드를 경험하고 참여하는 방식을 다시 생각하게 되었습니다. 검색 및 온라인 상거래의 미래 가능성에는 더 높은 고객 참여, 충성도, 판매 및 운영 비용 절감이 포함됩니다. 소매업체는 AI를 통해 소비자에게 ‘검색’이 어떤 의미인지 다시 생각하고 있습니다. 이제 대규모로 고객 상호 작용을 초개인화하여 전환율을 높이고 CAC(고객 확보 비용)를 줄일 수 있습니다. 정확한 데이터로 AI 모델을 지속적으로 교육하고 미세 조정하면 쇼핑객 추천이 관련성과 상황에 맞게 유지되도록 할 수 있습니다.
Accenture의 Consumer Pulse 2024 연구 소비자의 절반 이상(약 51%)이 이미 대화형 AI 솔루션 사용에 열려 있는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, 아소스 이 기술을 활용합니다 제품 추천을 세부적으로 조정하고 AI 스타일리스트와 같은 초개인화된 경험을 제공합니다. Azure OpenAI 기반 환경을 통해 고객은 ASOS 브랜드와 음성 톤을 진정으로 반영하는 Microsoft의 생성 AI 도구에 대한 초기 액세스를 사용하여 구축된 사용하기 쉬운 대화형 인터페이스를 통해 새로운 모습을 발견할 수 있습니다.
그러나 개인화는 일회성 작업이 아닙니다. 콘텐츠 생성과 대화형 AI 모두에 중요한 것은 모델을 개선하고 AI 투자를 통해 장기적인 민첩성을 보장하기 위한 지속적인 데이터 피드백 루프입니다. Azure OpenAI 모델과 같은 AI 기반 솔루션은 판매, 공급망, 고객 플랫폼을 포함한 다기능 시스템의 실시간 데이터로 강화될 때 최고의 성능을 발휘합니다. 종종 이 접근 방식에는 통합 데이터 플랫폼과 같은 것이 필요합니다. 마이크로소프트 패브릭따라서 데이터는 단일 데이터 계층에서 컴파일되어 실시간으로 AI 모델에 공급됩니다.
다음과 같은 도구 맞춤형 쇼핑 에이전트 대화형 AI 및 맞춤형 권장 사항을 통해 또는 Microsoft 365 Copilot, Azure OpenAI 및 Fabric의 조합을 통해 고객 상호 작용을 강화하여 데이터 피드백 루프가 존재하도록 하고 지속적으로 제품을 최적화합니다.
이러한 시스템을 구축하면 조직은 점진적인 변화를 넘어 시간이 지남에 따라 복합적인 경쟁 우위를 달성할 수 있습니다.
CMO를 위한 세 가지 시사점
- 크게 생각하라: 작은 작업 자동화에 그치지 말고 전체 프로세스를 재구상하여 투자에서 더 큰 가치를 이끌어내세요. 미래 지향적인 마케팅 활동을 지원하는 데이터 플라이휠을 만들기 위해 IT와의 협업을 보장합니다.
- 일찍부터 자주 공동작업하세요: 채택을 촉진하고 결과를 극대화하기 위해 외부 파트너와 함께 경영진 리더십 팀과 잠재적으로 이사회 전반에 걸쳐 조정을 확보합니다.
- 혁신은 반복적이다: AI를 통한 성공은 일회성 이벤트가 아니라 지속적인 학습과 개선의 여정입니다.
빠르게 행동하는 CMO는 AI 기반 마케팅의 새로운 시대에서 선점자 우위를 확보하게 될 것입니다. AI는 CMO에게 지출을 최적화하는 동시에 경험을 대규모로 개인화하여 지속 가능한 성장과 고객 만족을 보장하는 도구를 제공합니다. 콘텐츠 제작, 맞춤형 고객 참여 등 리소스 집약적이고 비용이 많이 드는 비즈니스 프로세스를 재고함으로써 브랜드는 새로운 효율성을 실현하고 의미 있는 상호 작용을 제공하며 장기적인 성공을 달성할 수 있습니다.
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