AI 개인화
데이터 과학을 활용하여 사용자 행동, 선호도, 피드백, 특성을 분석하여 행동을 예측하고 개인화된 고유한 경험을 전달할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 참여도를 높이고 개인화된 경험을 손쉽게 동적으로 제공할 수 있습니다.
AI 개인화의 당면 과제
AI 개인화를 통해 효율적으로 타겟팅하고 전환율을 최적화할 수 있지만, 마케터는 데이터 과학을 채택하는 데 복잡성으로 인한 어려움을 겪고 있습니다.
경영진 중심의 관리
기능 제어 부족
자동화의 복잡성에 대한 두려움
개발 전문성 부족
확장 가능한 개인화된 경험
머신 러닝 알고리즘은 인간의 분석과 의사 결정이 일치할 수 없는 범위에서 정확하고 신속하게 콘텐츠를 최적화하는 데 유용합니다.
마케팅 위험 감소
AI 개인화를 통해 고객을 명확하게 파악할 수 있으므로 편향되거나 결함이 있는 의사 결정으로 인한 위험을 최소화할 수 있습니다.
높은 콘텐츠 연관성
AI 개인화는 실시간 데이터를 통해 사용자 경험을 알려주므로, 고객과 연관성 높은 콘텐츠를 전달할 수 있습니다. 머신 러닝 엔진은 온라인/오프라인 데이터, 제휴 데이터, 제3자 데이터 소스를 통해 얻은 데이터를 결합하므로 콘텐츠 연관성을 빠르게 향상시킬 수 있습니다.
ROI 및 매출 향상
개인화 활동은 투자 수익을 높이거나 크로스셀링/업셀링 성과를 달성하고 개인화되지 않은 캠페인보다 높은 매출을 창출합니다.
Adobe가 도와드리겠습니다.
Adobe Sensei를 기반으로 하는 Adobe Target은 콘텐츠 연관성과 타겟팅 정확도를 향상시키면서 경험을 최적화하고 개인화된 콘텐츠, 제품, 제안을 자동화된 방식으로 제공할 수 있게 해줍니다. 비즈니스 요구에 맞게 자체 데이터 모델과 알고리즘을 Adobe Target에 포함할 수 있습니다.
AI 개인화로 자동화 구축
강력한 자동화 경험을 구축하는 Adobe 고객 사례를 살펴보십시오.
“고객과 연관성 높은 경험을 제공하는 것이 주된 목표였습니다. 이제 이를 실현하여 수준 높은 개인화 경험을 제공할 수 있게 되었습니다."
- Rob Jackson,
DBI 공동 창립자
“고객이 사이트에 머무는 이유를 파악하고 그에 맞는 최적의 경험을 제공하고 있습니다.”
- LJ Jones,
Progrexion 최적화 부문 책임자
AI 개인화 관련 FAQ.
인공 지능은 개인화에 어떠한 도움이 됩니까?
인공 지능은 일반적으로 인간 중심의 자동화된 작업에 인지적 요소를 더해줍니다. 머신 러닝 알고리즘을 사용하면 대량의 데이터를 처리하고 콘텐츠, 제품, 제안의 가장 효과적인 조합을 제안할 수 있습니다.
AI 개인화가 콘텐츠 관리에 도움이 됩니까?
AI를 통해 유사 고객의 온라인 행동과 사용자 행동을 관찰할 수 있으므로, 방대한 콘텐츠 라이브러리를 필터링하는 프로세스를 가속화하여 콘텐츠를 선택해 재사용하거나 리타겟팅할 수 있습니다.
AI 개인화가 콘텐츠 선별에 어떠한 도움이 됩니까?
AI 개인화는 고객에게 최적의 콘텐츠와 디자인 템플릿을 제공하는 데 도움을 줍니다. 하지만 데이터를 크리에이티브 요소로 구성하도록 지원하지는 않습니다.
AI 개인화가 고객 인텔리전스를 구축하는 데 어떠한 도움이 됩니까?
알고리즘은 위치나 시간과 같은 컨텍스트 기반의 식별자를 통해 사용자 특성, 선호도, 행동을 표시하고 평가할 수 있도록 지원합니다.
AI 개인화는 투자 가치가 있습니까?
개인화 활동을 신속하게 확장할 수 있도록 도와줍니다. 머신 러닝을 기반으로 타겟팅된 추천은 주요 브랜드의 매출 중 최대 30%를 차지하는 것으로 나타났습니다.
AI 개인화는 이메일 콘텐츠와 웹 사이트 콘텐츠로 제한됩니까?
아니요. 데이터 과학을 기반으로 한 개인화는 모든 디지털 접점에 적용될 수 있고 채널, 연계된 화면과 디바이스에서 고객과 연관성 높은 콘텐츠를 제공합니다.