최근 맥킨지 설문조사 회사 중 10%~14%만이 정기적으로 사용하는 것으로 나타났습니다. 생성 적 AI 마케팅 및 판매 노력에서. 생성 AI가 마케팅에 얼마나 유익할 수 있는지를 감안할 때, 이 낮은 채택률은 놀랍습니다.
그렇다면 왜 더 많은 회사가 이 기술에 뛰어들지 않는가? 그리고 마케터는 어떻게 "AI = 나쁘다"는 생각을 넘어 그 잠재력을 최대한 활용할 수 있을까? 여기서 우리는 생성적 AI가 마케터에게 줄 수 있는 수많은 이점과 이러한 잠재적 단점을 완화하는 데 도움이 되는 위험과 전략을 보여드리겠습니다.
차례
생성 AI란 무엇이며 마케팅에 어떤 영향을 미쳤는가?
생성 AI가 기업의 마케팅에 어떻게 도움이 될 수 있는가
솔루션을 활용한 마케팅을 위한 생성 AI 활용의 위험
소비자 마케팅을 위해 생성 AI를 도입할 때 사용할 전략
요약
생성 AI란 무엇이며 마케팅에 어떤 영향을 미쳤는가?
생성적 AI는 인공지능 내의 한 분야인 머신 러닝의 한 유형입니다. 주로 데이터를 분석했던 이전의 AI와 달리 생성적 AI는 서면, 시각, 오디오, 비디오 등 다양한 콘텐츠를 만듭니다. 또한 질문에 답하고, 데이터를 해석하고, 코드를 작성하고, 복잡한 문제를 해결할 수도 있습니다.
생성적 AI는 새로운 것이 아니지만, 최근의 발전으로 인해 일부 모델은 복잡성에도 불구하고 사용하기가 훨씬 쉬워졌습니다. 이러한 모델은 인간의 뇌가 연관성을 형성하는 방식에서 영감을 받은 기술인 "딥 러닝"을 사용하여 인간의 말, 쓰기, 그림, 계획 및 전략 수립을 모방합니다. 마케터를 위한 최고의 생성적 AI 도구에는 Open AI의 ChatGPT(및 DALL-E), Google의 Gemini(이전 Bard), Stable Diffusion, Progen, GAN.ai가 있습니다.
생성적 AI는 이미 마케팅에서 파장을 일으키고 있으며, 어디에도 사라지지 않을 것입니다. 다음은 소비자 마케팅에 미치는 영향을 보여주는 몇 가지 연구입니다.
- 2022 MIT Technology Review 연구 마케팅 조직의 5%만이 생성적 AI를 운영에 "중요한" 것으로 보고 있으며, 20%만이 광범위하게 사용하고 있다고 밝혔습니다. 그러나 2025년까지 마케팅 임원의 20%는 생성적 AI를 운영의 일부로 만들 계획이며, 44%는 다양한 애플리케이션에서 사용할 계획입니다.
- 안에 2023 Salesforce 설문 조사 1,000명의 마케터를 대상으로 실시한 조사 결과, 절반 이상이 현재 생성적 AI를 사용하고 있다고 답했고, 22%는 내년 안에 이를 도입할 계획이라고 답했습니다.
- A에 따라 2023년 스태티스타 설문조사 1,000명의 B2B 및 B2C 마케팅 전문가 중 73%가 이미 어떤 형태로든 생성 AI를 사용하고 있습니다.
- 2023 보스턴 컨설팅 그룹 조사에 따르면 마케팅 임원의 67%가 개인화를 위해 생성적 AI를, 49%가 콘텐츠 생성을 위해, 41%가 시장 세분화를 위해 생성적 AI를 탐색하는 것으로 나타났습니다.
생성 AI가 기업의 마케팅에 어떻게 도움이 될 수 있는가
생성적 AI가 가장 빛을 발하고 더 큰 성과를 향해 나아가는 데 도움이 되는 마케팅 분야는 4가지가 있습니다. 시작하기 위해 기업이 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.
맞춤설정으로 들어간다
소비자는 개인화된 경험을 원하며, 생성적 AI는 이를 대규모로 제공할 수 있습니다. 예를 들어 Carvana를 살펴보겠습니다. 중고차 플랫폼은 생성적 AI를 사용하여 수백만 개의 고유한 비디오를 고객을 위해 제작하여 사용자 참여를 강화했습니다. Spotify와 같은 다른 브랜드는 언어 번역에 AI를 사용하여 더 광범위한 시장에 도달합니다.
생성적 AI는 또한 에이전트가 보다 개인화된 상호작용을 제공하도록 지원하여 고객 서비스를 개선하고 있습니다. 멀티모달 AI 기술의 최근 발전은 특정 고객 요구와 페르소나를 처리할 수 있는 챗봇과 같이 더욱 맞춤화된 솔루션을 약속합니다.
창의력
생성적 AI는 마케팅 창의성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 연구 ChatGPT4와 같은 AI 도구가 제품 아이디어에서 인간의 창의성을 능가하고 서면 출력의 품질과 독창성을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 또 다른 연구생성적 AI는 개인의 창의력을 높이는 데도 도움이 되며, 일부 서면 작업의 생산성을 최대 26%까지 향상시킬 수 있습니다.
유니레버와 같은 회사는 AI를 사용하여 광고 콘텐츠를 만드는 반면, 코카콜라의 "Masterpiece"와 같은 캠페인은 AI가 마케팅에서 창의적인 가능성을 어떻게 혁신할 수 있는지 보여줍니다. 코카콜라는 광고의 디지털 아트를 기반으로 NFT 컬렉션을 만들어 생성했습니다. $ 500,000 이상 72 시간.
입/출력 라인
생성적 AI를 통해 브랜드는 새로운 방식으로 고객과 연결하고, 소비자 상호 작용을 촉진하며, 소비자가 브랜드 내러티브에서 적극적인 역할을 할 수 있습니다. 사용 사례로는 Virgin Voyages' 젠 AI 캠페인 (이전 캠페인보다 150% 더 높은 참여율을 달성) 및 Coca-Cola의 “진짜 마법 만들기이니셔티브.
이러한 캠페인은 AI가 기술적 장벽을 줄이고 소비자가 디자이너와 스토리텔러가 될 수 있도록 함으로써 마케팅 참여를 민주화할 수 있는 방법을 보여줍니다. 이러한 이니셔티브는 참여를 강화하고 더 광범위한 시장과의 관계를 강화합니다.
인지의 비용
생성적 AI는 마케팅 및 컨설팅에서 다양한 인지적 작업과 관련된 비용과 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 이 기술은 효율성과 작업 품질을 높일 수 있음을 보여주었습니다. 현장 실험 보스턴 컨설팅 그룹 컨설턴트의 연구에 따르면, AI를 활용하면 제품 아이디어 브레인스토밍, 시장 세분화 등의 작업을 21.5% 더 빠르게 완료하고 작업 품질도 40% 더 높아집니다.
WPP와 같은 광고 대행사는 이미 프로세스에 생성적 AI를 구현하여 상당한 비용 절감의 혜택을 누리고 있습니다. 그들은 광고에서 AI가 비용을 10~20배 절감할 수 있다고 보고했습니다.
솔루션을 활용한 마케팅을 위한 생성 AI 활용의 위험
생성적 AI는 너무나 많은 기회를 제공하기 때문에 현재 형태로 마케팅의 거의 모든 요소에 쉽게 통합할 수 있습니다. 그러나 이 기술은 완벽하지 않으며 마케팅에 긍정성보다 부정성을 더 많이 가져올 수 있는 위험이 따릅니다. 특히 시급한 위험 중 세 가지는 소비자 반발, 허튼소리, 저작권 침해입니다. 아래에서 각각에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
소비자의 반발
생성적 AI는 소비자에게 부정적인 반응을 일으킬 수 있으며, 특히 고객 서비스 챗봇, 홍보 콘텐츠 또는 AI 생성 제품과 같이 직접적인 상호 작용이 필요한 분야에서 제대로 활용되지 않을 때 그렇습니다. 이 문제는 전통적으로 인간적 특성에 의존하는 분야, 즉 개인을 이해하는 것이 중요한 의사소통 및 사회적 상호 작용 분야에서 더 두드러집니다.
이를 해결하기 위해 기업은 인간 직원을 계속 사용하는 영역을 강조할 수 있습니다. 또는 자동화를 사용하는 경우, 왜 그렇게 하기로 선택했는지 투명하게 설명하세요. 소비자는 AI 사용 목적이 단순히 비용을 절감하는 것이 아니라 경험을 향상시키는 것이라는 것을 이해하면 부정적으로 반응할 가능성이 줄어듭니다.
간담
생성적 AI는 부정확하거나 편향된 콘텐츠를 생산할 수 있으며, 이는 마케팅 결정을 오도하거나 브랜드 평판을 손상시킬 수 있습니다. 이러한 문제는 특히 고객 대면 및 전략적 마케팅 작업과 관련하여 우려됩니다. 그러나 기업이 이러한 위험을 줄일 수 있는 방법이 있습니다.
특정 데이터로 AI를 미세 조정하거나 컨텍스트 내 학습을 사용하면 AI 출력의 정확도를 개선할 수 있습니다. 또한 AI가 생성한 콘텐츠에 대한 인간의 감독을 유지하는 것은 정확도를 높이는 데 중요하며, 기업이 오류를 포착하고 콘텐츠가 브랜드 가치와 목표와 일치하도록 보장합니다.
저작권 침해
생성적 AI는 크리에이티브 소유권과 저작권 위험에 대한 중요한 의문을 제기하는데, 이는 브랜드에 중대한 법적 문제로 이어질 수 있습니다. 그러나 올바른 예방 조치를 취하면 이러한 위험을 관리하는 것은 쉽습니다. 마케터는 최고의 AI 개발자가 직면한 법적 문제에 대해 계속 알고 있어야 하며, 저작권법은 AI 전용 콘텐츠를 완전히 보호하지 못할 수 있지만, 인공 콘텐츠와 혼합하면 위험을 상당히 줄일 수 있습니다.
저작권 문제 해결에 집중하는 회사와 협력하는 것은 법적 위험을 처리하는 또 다른 훌륭한 솔루션입니다. 예를 들어, Getty Images는 콘텐츠에 대해 훈련된 텍스트-이미지 도구를 보유하고 있어 고객에게 로열티 프리 라이선스와 광범위한 사용 권한을 제공합니다. 마찬가지로 Google과 OpenAI는 사용자를 보호하기 위한 새로운 정책을 도입했습니다.
소비자 마케팅을 위해 생성 AI를 도입할 때 사용할 전략
생성적 AI의 위험은 실제적이지만, 마케터가 전적으로 피해야 한다는 것은 아닙니다. 그렇다고 해서 마케터가 맹목적으로 채택하여 불필요한 위험을 감수해서는 안 됩니다. 대신, 마케터가 AI를 실험할 특정 영역과 그러한 기능이나 콘텐츠를 출시하기 전에 다른 영역을 식별하는 균형 잡힌 접근 방식이 가장 좋습니다.
하버드 비즈니스 리뷰에 따르면, DARE 프레임워크(decompose, analyst, reality, evaluate의 약자)는 마케터가 생성적 AI를 비즈니스에 효과적으로 통합하는 데 도움이 되는 유용한 4단계 전략입니다. 각 단계의 내용은 다음과 같습니다.
역할을 분해하다(또는 분해하다)
마케팅 역할을 개별 작업으로 나누는 것으로 시작하세요. 예를 들어, 콘텐츠 마케팅 전문가의 업무에는 콘텐츠 생성, SEO 최적화, 청중 조사, 일정 관리, 성과 분석, 비즈니스 팀과의 협업과 같은 작업이 포함됩니다.
작업 분석
각 작업을 잠재적 기회와 내재적 위험을 비교하여 평가합니다. 혜택과 위험에 대해 각각 1~10점 척도로 평가합니다. 예를 들어, 소셜 미디어 콘텐츠 생성에 생성 AI를 사용하면 창의성을 높이고 작업 부하를 줄일 수 있지만 부정확한 정보를 제공하거나 부정적인 소비자 반응을 유발하는 것과 같은 위험도 있습니다.
변환 우선순위 실현
이러한 작업을 2×2 행렬에 표시하여 기회와 위험을 비교합니다. 이 행렬은 기업의 변환 전략을 안내하는 데 도움이 됩니다. 일반적으로 이 행렬에는 기업이 AI로 혁신해야 하는지 여부를 나타내는 네 가지 범주가 있습니다.
- 높은 우선순위의 작업(높은 기회, 낮은 위험): 이러한 작업은 생성적 AI에 이상적이며 최소한의 위험으로 큰 보상을 제공합니다. 오늘부터 이러한 작업을 실험해 볼 수 있습니다.
- 중간 우선 순위 작업(높은 기회, 중간 위험): 이러한 작업은 높은 잠재력을 제공하지만 상당한 위험도 따릅니다. 그러나 구현하기 전에 신중한 관리와 위험 완화가 필요합니다.
- 낮은 우선순위 작업(기회 낮음, 위험 낮음): 이러한 작업은 낮은 위험과 함께 제한된 혜택을 제공하므로 나중에 고려해야 합니다. 추가 리소스가 있는 경우에만 참여하세요.
- 우선순위가 낮은 작업(기회는 낮고 위험은 높음): 이러한 작업에 대한 현재 접근 방식을 계속하십시오. 이러한 작업에 AI를 사용하는 이점은 위험보다 크지 않습니다.
이 매트릭스를 사용하는 방법의 예는 아래 표를 참조하세요.
| 태스크 | 기회(AI가 강화할 수 있는 잠재력) | 위험(AI의 잠재적인 부정적 결과) | 우선 순위 카테고리 |
| 컨텐츠 개인화 | 높음(개인 선호도에 맞는 맞춤형 콘텐츠) | 낮음(사소한 부정확성, 쉽게 수정 가능) | 높은 우선 순위 |
| 데이터 분석 및 인사이트 | 높음(패턴, 예측 발견) | 중간 (오해, 알고리즘 편향) | 중간 우선순위 |
| 소셜 미디어 자동화 | 중간(일정, 기본 상호작용) | 높음(진정성 부족, 홍보 실패) | 비우선순위 |
| 창의적 콘텐츠 생성(아트) | 낮음(제한된 예술적 뉘앙스, 독창성) | 높음 (저작권 침해, 표절) | 낮은 우선 순위 |
참고: 매트릭스는 단지 시작점일 뿐입니다. 작업 우선순위는 업계, 대상 고객, 사용 가능한 리소스에 따라 달라질 수 있습니다.
지속적으로 평가하다
AI 변환 계획과 목표를 정기적으로 검토하고 조정하세요. AI 환경은 사용 가능한 혁신과 솔루션 측면에서 끊임없이 변화하고 있습니다. 곡선을 앞서가려면 기존 전략에 대한 지속적인 평가와 업데이트가 필요합니다.
요약
마케팅 팀은 생성적 AI를 효과적으로 활용하기 위해 문제 해결, 탐색, 실험 및 비판적 평가와 같은 기술이 필요합니다. 이는 AI에 적합한 작업을 설정하고 결과물이 브랜드 비전을 충족하는지 확인하는 데 필수적입니다. 생성적 AI는 큰 잠재력을 가지고 있지만, 구현에는 다양한 우려가 따릅니다.
많은 관리자들은 행동하기보다는 관찰하는 것을 선호하는데, 이는 BCG 설문 조사에서 대부분의 임원들이 조직에서 AI 사용을 권장하지 않는 것으로 나타났습니다. 그러나 AI를 피하는 것은 주의 없이 도입하는 것만큼 위험할 수 있습니다. 균형 잡힌 전략적 접근 방식이 필요하며, 완전한 도입이나 완전한 거부를 위한 극단을 피해야 합니다.
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