AI 예측 모델을 통해 전환율 높이는 방법 – AI 마케팅

 

 

AI 예측 모델을 통해 전환율 높이는 방법 – AI 마케팅

마케팅 담당자의 역할은 소비자가 제품을 구매할 가능성이 가장 높은 순간에 원하는 제품을 제공하는 것입니다. 최근에는 AI 예측 모델을 통해 더 많은 틈새 고객을 파고들 수 있는 능력이 기하급수적으로 증가하고 있니다. AI 예측 모델은 이제 마케터가 예측 타겟팅 및 개인화를 통해 더욱 구체적이 되도록 돕는 데 사용됩니다.

 

AI 예측 모델이란?

AI 예측 모델은 AI 마케팅과 머신러닝을 사용하여 행동 패턴과 과거 데이터를 기반으로 미래의 고객 결정을 예측하는 마케팅 기법입니다. 이 데이터는 특정 타켓이 구매나 장바구니 담기 등 전환 행동을 취할 확률 또는 가능성을 예측하는 데 사용됩니다. AI 예측 모델 도구는 브랜드가 더 나은 고객 페르소나를 생성하고 어떤 캠페인으로 누구를 타겟팅할지 결정하는 데 도움을 주어 잠재 고객이 가장 관련성 높은 광고를 받을 수 있도록 합니다.

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머신러닝으로 광고를 개선하는 방법

머신러닝과 AI 예측 모델의 가장 큰 역량은 엄청난 양의 데이터를 통해 결과를 예측을 할 수 있다는 점입니다. 이것은 광고와 마케팅에서 신호를 감지하고 개인 식별 정보 없이도 적시에 맞춤 타겟에게 적절한 광고를 노출하는 데 사용됩니다. 머신러닝 모델과 AI 예측 모델의 지원으로 광고는 관련성이 높아지고 ROI를 향상시킬 수 있습니다.

 

AI 예측 모델의 기능

구매자의 여정을 통해 고객을 이동시키는 가장 효율적이고 효과적인 방법 중 하나는 제품 추천 광고를 사용하는 것입니다. 이때 광고는 사용자에게 얼마나 해당 제품과 관련성이 있는지에 따라 결정됩니다. 여기에서 AI 예측 모델 기반 추천 모델이 프로세스에서 추측을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

AI 예측 모델은 일반적으로 알려진 고객 속성 및 습관을 기반으로 구축됩니다. 그러면 모델이 제품에 대해 알고 있는 정보를 기반으로 새 고객에게 제품을 추천할 수 있습니다. 넷플릭스에서 다음에 볼 프로그램을 추천하는 방식이나 아마존에서 관련 제품을 추천하는 방식도 AI 예측 모델 기술을 사용하고 있습니다. 또한 검색 엔진이나 소셜 미디어에서도 같은 방식으로 통해 유저에게 관련성 높은 정보 및 광고를 제공합니다.

 

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1. 추천 및 관련 제품 모델

지난 몇 년 동안 추천 및 관련 제품 모델에 대한 주요 업데이트 중 하나는 명시적 피드백 사용에서 암시적 피드백 사용으로 이동하고 있다는 것입니다. 초기 형태의 추천 및 관련 제품은 고객의 명시적인 피드백인 고객이 선호하는 제품 카테고리와 같은 고객이 제공한 정보를 사용했습니다. 최신 모델은 이보다 더 암시적인 피드백을 사용하여 권장 사항을 만들고 의도를 이해하기 위한 행동 신호를 찾고 있습니다.

 

고급 추천 및 관련 제품 모델은 더욱 세분화되고 구체적으로 변하고 있습니다. 권장 사항을 만들기 위해 제품 범주를 사용하는 대신 이제 SKU 번호를 사용하고 개별 제품으로 구체화하고 있습니다.

 

권장 사항을 통해 AI 예측 모델을 구체화함으로써 제품이나 제품 범주에 관한 것이 아니라 고객과 구매 경로에 관한 것으로 광고 환경이 변화하고 있습니다. 광고주는 이제 고객이 스스로 무엇을 원하는지 알기도 전에 고객이 무엇을 사고 싶어 할지 추측하고 있습니다.

 

그리고 추천 및 관련 제품 모델은 여기서 멈추지 않습니다. 광고를 위한 AI 예측 모델 및 머신러닝 모델의 미래는 과거 사용자 데이터를 사용할 뿐만 아니라 광고에 대한 사용자의 반응도 통합할 것입니다. 이때, 추천 및 관련 제품 모델은 실시간으로 업데이트됩니다. 실시간으로 업데이트는 되는 수많은 데이터를 작업하기 위해서는 저희 에펜과 같은 데이터 파트너가 필요합니다.

 

 

2. 개인화 광고 타겟팅

사람과 조직은 항상 선호도를 변경하며 광고주가 이러한 변화를 실시간으로 감지하고 적응할 수 있는 것이 그 어느 때보다 중요합니다. 또한 광고가 고객의 구매 여정에 맞게 개인화되면 구매까지 이어질 가능성이 높아집니다. 즉, 개인화 광고는 이제 마케팅의 필수 요건입니다.

 

개인화 광고 종류

• 계절성
• 날씨
• 지역
• 개별 특성
• 문화
• 이전 구매 이력​

3. 브랜드 이미지 보호

개인화 광고와 AI 예측 모델의 가장 중요한 목표는 적절한 고객에게 적절한 광고를 게재하는 것이지만, 이것만이 유일한 장점은 아닙니다.

 

고객에게 제품을 추천하기 위해 AI 예측 모델과 머신러닝을 사용하면 브랜드가 더 나은 고객 관계를 구축하고 브랜드 이미지 보호를 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여러분의 광고가 배치되는 위치가 회사를 반영합니다. 따라서 광고가 편향되거나 부정적이거나 사실이 아닌 콘텐츠와 함께 표시되면 브랜드 신뢰도와 호감도가 떨어질 수 있습니다.

 

광고는 브랜드 정체성과 및 이미지 관리의 중요한 구성 요소입니다. AI 예측 모델과 머신러닝 알고리즘을 사용하면 브랜드 이미지와 일치하고 안전한 위치에만 광고가 게재되도록 할 수 있습니다.

 

4. 개선된 광고 세팅

AI 예측 모델과 머신러닝이 광고에 미칠 수 있는 가장 큰 장점 중 하나는 더 나은 브랜드 및 광고 결정을 내릴 수 있는 능력입니다. AI 예측 모델을 통해 브랜드는 데이터를 기반으로 광고를 세팅합니다.

 

AI 예측 모델과 머신러닝을 통해 누가 어떤 광고에 반응하고 언제 백업할 데이터가 있는지 추측하여 광고를 게재할 위치를 결정할 수 있습니다. 또한 안전하고 일관된 브랜드 이미지를 유지하는 데 도움이 되는 머신러닝을 사용할 수 있습니다. 모든 사람들은 특정 상황에 대한 분석에 영향을 미칠 수 있는 편견을 가지고 있습니다. 하지만 좋은 머신러닝 모델은 편견이 없습니다. AI 예측 모델을 활용하면 여러분의 결정은 더 이상 직감이 아닌 데이터를 기반으로 만들어질 수 있습니다.

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머신러닝과 AI 예측 모델 사용 사례

제프(Zefr)

여러 회사가 상황에 맞는 환경에 광고를 게재할 수 있도록 지원하는 플랫폼 Zefr는 다른 회사가 광고를 적절한 위치에 노출함으로써 브랜드 이미지를 안전하게 유지하도록 합니다.

 

Zefr는 업무 효율 향상을 위해 데이터 라벨링 확장이 필요한 상황이었지만 내부 리소스가 충분하지 않았습니다. 이 문제를 해결하기 위해 저희 에펜은 크라우드소싱 솔루션으로 많은 양의 데이터에 정확하고 효율적으로 라벨링 할 수 있도록 지원했습니다. 이를 통해 Zefr는 고객이 브랜드 이미지 관리 영역 안에서만 광고를 게재할 수 있도록 에펜과 협력하여 많은 데이터를 확보했습니다. 또한 데이터에 대한 액세스가 점점 더 넓어짐에 따라 Zefr는 고객이 고객별 미묘한 공간에 광고를 게재할 수 있도록 그 영역을 확장할 수 있었습니다.

 

에펜의 데이터 어노테이션 플랫폼을 통해 Zefr는 고객에게 광고를 게재할 위치에 대한 정량적 정보를 제공하고 품질 저하 없이 일관된 경험을 제공할 수 있게 됐습니다.

 

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검검(GumGum)

GumGum은 개인 데이터를 사용하지 않고 사람들의 디지털 관심을 사로잡는 상황 우선 광고 기술 회사입니다. GumGum은 차세대 컨텍스트 인텔리전스와 업계를 선도하는 동적 광고 크리에이티브, 광고 캠페인을 측정하고 최적화하는 플랫폼을 제공하여 고객의 관심을 끌고 행동과 결과를 이끌어내는 역할을 합니다.

 

하지만 계속해서 증가하는 학습 데이터와 테스트 데이터의 라벨링을 위해 GumGum은 어노테이션 프로젝트를 빠르게 전환하고 필요할 때 확장할 수 있는 공급업체와의 협력을 필요했습니다.

 

GumGum은 각 이미지와 텍스트를 분류하여 데이터에 라벨링 할 수 있는 더 빠른 방법이 필요했죠. GumGum은 라벨링 프로세스 속도를 높이기 위해 에펜과 협력했습니다. GumGum은 에펜과 파트너 관계를 맺음으로써 보다 효율적으로 고품질 데이터셋을 생성하고 머신러닝 알고리즘을 교육할 수 있습니다. GumGum은 에펜에 의존하여 대량의 라벨링 된 데이터를 제공하여 기존 모델을 지속적으로 개선하고 새롭고 정교한 모델을 만들어 비즈니스를 성장시키고 고객에게 가능한 최고의 제품을 제공하게 됐습니다.

 

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AI 마케팅 인사이트

광고에서의 머신러닝은 모두에게 도움이 됩니다. 고객은 자신과 관련된 광고를 받을 수 있고 광고주는 그에 따라 제품을 판매하게 됩니다. 머신러닝 및 AI 예측 모델로 작업할 때 항상 염두에 두어야 할 한 가지 주의 사항은 좋은 데이터가 좋은 결과를 불러온다는 것입니다. 많은 양의 데이터와 새로운 기술로 작업할 때 낮은 품질의 데이터와 편향이 간과되기 쉽습니다. 머신러닝 모델과 AI 예측 모델을 광고 계획에 구현하기 위해서는 고품질 학습 데이터셋이 반드시 필요합니다.

 

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에펜의 AI 예측 모델 지원 솔루션

에펜은 25년의 데이터 어노테이션 경력을 갖고 있으며 전 세계적으로 수많은 프로젝트의 학습 데이터에 대한 전문 지식을 제공합니다. 작업자가 직접 지원하는 접근 방식과 최첨단 기술 플랫폼을 결합하여 고객에게 필요한 고품질 학습 데이터를 제공합니다.

 

텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오 어노테이션을 통해 여러분의 대규모 AI 및 ML 모델 배포를 지원합니다.

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