초록 ▼

인공지능이 머신러닝을 통해 빅데이터를 학습하게 되면서 이를 마케팅에서 활용하려는 노력이 활발해지고 있다. 인공지능은 마케팅 정보와 고객 데이터 관리를 통해 시장과 고객의 욕구를 분석하고 수요를 예측하여 타깃시장을 선정, 이에 적합한 차별회된 포지셔닝을 설계하는 데 사용될 수 있다. 제품이나 가격을 실시간으로 관리하여 소비자의 반응에 즉각적으로 대응할 수 있으며, 물류 수요를 예측하고 최적의 유통경로를 찾아 가장 효율적인 방식의 온라인마케팅을 실시할 수도 있다. 꾸준하고 개인화된 고객관리를 통해 고객 만족을 높여 충성고객을 창출하고,

인공지능이 머신러닝을 통해 빅데이터를 학습하게 되면서 이를 마케팅에서 활용하려는 노력이 활발해지고 있다. 인공지능은 마케팅 정보와 고객 데이터 관리를 통해 시장과 고객의 욕구를 분석하고 수요를 예측하여 타깃시장을 선정, 이에 적합한 차별회된 포지셔닝을 설계하는 데 사용될 수 있다. 제품이나 가격을 실시간으로 관리하여 소비자의 반응에 즉각적으로 대응할 수 있으며, 물류 수요를 예측하고 최적의 유통경로를 찾아 가장 효율적인 방식의 온라인마케팅을 실시할 수도 있다. 꾸준하고 개인화된 고객관리를 통해 고객 만족을 높여 충성고객을 창출하고, 신용평가 및 사기 탐지를 통해 매출 안정화를 꾀하며 이를 통해 시장점유율을 증대시킨다. 이렇듯 인공지능은 마케팅의 모든 프로세스에서 엄청난 진보를 가져올 수 있는 잠재력이 있다.



2019년에 실시된 미국마케팅협회의 설문조사에 따르면 인공지능을 이용해 마케팅전략의 구현하는 기업의 수가 전년에 비해 27% 증가했다. 현재 많은 기업의 마케터들이 고객 경험을 개선하고 운영효율성을 높이기 위해 인공지능 마케팅 솔루션의 도입을 서두르고 있다. 마케터들은 인공지능의 대량의 데이터 학습을 통해 제품 개발, 타깃시장 선정, 마케팅채널 계획 등에서 매우 정확한 예측을 할 수 있게 되었다. 마케팅의 핵심 활동은 고객의 요구를 이해하고 이를 바탕으로 제품 및 서비스를 개발하여 고객의 구매를 설득하는 것인데, 현재 기술 단계에서 인공지능의 뛰어난 분석력과 예측력이 이러한 활동을 성공적으로 수행하는 데 매우 적합하다. 인공지능을 적극 활용하는 마케터들은 업무 과정의 비효율을 최소화하고 예측력을 극대화시켜 고객자산과 브랜드자산이라는 기업가치를 경쟁자보다 더 높은 확률로 획득할 수 있게 되었다.