코로나19 팬데믹 이후 마케팅 환경은 180도 변화를 겪었습니다. AI 마케팅의 부상이 일시적인 현상일까요, 아니면 앞으로도 계속 이어질까요? 이에 대한 답을 찾기 위해 AI 마케팅 트렌드 및 고객 경험에서의 AI 조사를 수행했습니다. SurveyMonkey의 조사 결과와 다른 업계 보고서도 읽어보세요.

AI에 대한 마케터들의 생각

마케터들이 AI 및 AI가 자신의 직무에 미치는 영향에 대해 어떻게 생각하는지에 대한 다음 통계를 보여주는 도넛 차트

마케팅 전문가의 69%가 AI 기술과 AI 기술이 자신의 직무에 미치는 영향에 대해 기대하고 있습니다(SurveyMonkey).
17%는 AI가 자신의 직무에 미치는 영향에 대해 기대와 걱정을 동시에 가지고 있습니다(SurveyMonkey).
60%는 업계가 나아갈 방향에 대해 매우 낙관적입니다(SurveyMonkey).
마케터의 1%는 업계의 방향에 대해 매우 비관적입니다(SurveyMonkey).

마케팅 AI의 도입

마케터의 56%는 회사가 AI를 구현하고 사용하는 데 있어 적극적인 역할을 하고 있다고 말합니다(SurveyMonkey).
44%의 회사가 AI를 구현하기 전에 좀 더 입증된 솔루션을 기다리고 있습니다(SurveyMonkey).

구현

32%의 마케팅 조직이 AI를 완전히 구현했습니다(Salesforce).
43%의 마케팅 조직은 AI를 실험 중이라고 합니다(Salesforce).

AI의 마케팅 사용 사례

마케터들이 AI 소프트웨어 및 도구를 어떻게 사용하고 있는지에 대한 다음 통계를 보여주는 막대 그래프

51%는 AI 도구를 사용하여 이메일 캠페인에서 검색 엔진 최적화에 이르기까지 콘텐츠를 최적화합니다(SurveyMonkey).
50%는 인공 지능으로 콘텐츠를 만듭니다(SurveyMonkey).
45%는 AI를 사용하여 콘텐츠 아이디어를 구상합니다(SurveyMonkey).
마케팅 전문가의 43%가 AI 소프트웨어로 반복적인 작업과 프로세스를 자동화합니다(SurveyMonkey).
43%는 AI가 소셜 미디어 전략에 중요하다고 생각합니다(SurveyMonkey).
41%는 AI 도구로 인사이트를 얻기 위해 데이터를 분석합니다(SurveyMonkey).
73%는 AI가 개인화된 고객 경험을 제공하는 데 중요한 역할을 한다고 말합니다(SurveyMonkey).

마케터들이 AI를 도입하지 않는 이유

마케터의 39%가 생성형 AI를 안전하게 사용하는 방법을 잘 모릅니다(Salesforce).
43%는 생성형 AI의 가치를 최대한 활용하는 방법을 모르겠다고 말합니다(Salesforce).
54%는 자신의 역할에서 생성형 AI를 활용하려면 이에 대한 트레이닝을 받는 것이 중요하다고 말합니다(Salesforce).
70%는 회사가 AI 트레이닝을 제공하지 않는다고 말합니다(Salesforce).

마케터들이 직면하고 있는 주요 AI 관련 과제

마케터의 50%가 성과에 대한 기대치가 높아질 것으로 예상합니다(SurveyMonkey).
마케터의 49%와 그들의 팀이 도구와 소프트웨어를 변경할 것으로 예상합니다(SurveyMonkey).
48%가 전략이나 방향에 변화가 있을 것이라고 믿습니다(SurveyMonkey).
마케터의 31%가 AI의 정확성과 품질에 대해 우려합니다(Salesforce).

AI 마케팅의 미래

마케터의 70%는 AI가 자신들의 업무에 더 큰 역할을 할 것으로 기대합니다.
48%는 AI 도입률을 높이는 것이 최우선 목표라고 말합니다.

AI 마케팅에 대한 소비자 감성

Z세대 중 66%는 제품이나 웹사이트를 통해 자신들에게 도움이 되는 AI에 흥미를 가졌고, 63%는 개인화된 특가 행사를 좋아했고, 56%는 맞춤화된 제품 추천을 받기 원했습니다(SurveyMonkey).
18%는 ‘매우 자신 있게’ 챗봇 대화를 감지할 수 있다고 말합니다(SurveyMonkey).
90%의 응답자들은 챗봇보다 실제 고객 서비스 담당자와 대화하는 것을 선호합니다(SurveyMonkey).
34세 미만의 응답자 중 41%가 회사들이 CX(고객 경험)에 AI를 사용한다는 아이디어에 대해 부정적으로 생각하는 반면, 65세 이상 응답자의 경우에는 72%가 그렇습니다(SurveyMonkey).

관련 문서: AI에 대한 국제적 관점

AI 마케팅이란 무엇인가요?

AI 마케팅이란 인공 지능 도구를 사용하여 마케터의 직무를 간소화하는 것입니다. 마케팅 팀은 AI를 활용하여 아이디어 구상, 콘텐츠 작성 및 개인화 노력을 강화할 수 있습니다. 그와 동시에, AI 도구는 머신 러닝을 제공하여 데이터 분석을 개선하고 데이터 중심의 의사 결정 역량을 강화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

2025년에 반드시 알아야 할 마케팅 AI 사용 사례 10가지

1. 콘텐츠 최적화

SurveyMonkey 조사에 따르면 콘텐츠 최적화는 인공 지능 도구의 가장 주요한 사용 사례입니다. 이 광범위한 주제는 광고 카피에 검색 엔진 최적화 키워드를 추가하는 것부터 서로 다른 대상 그룹에 맞게 콘텐츠를 개정하는 것에 이르기까지 모든 것을 망라합니다.

마케팅 팀의 절반 이상(51%)이 AI를 사용하여 콘텐츠를 최적화합니다.

2. 콘텐츠 만들기

마케팅에서 두 번째로 AI를 가장 많이 사용하는 분야는 콘텐츠 작성입니다. 마케팅 팀은 AI 도구에 문서 작성 프롬프트를 제공하여 신속하게 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.

일부 마케팅 팀은 AI를 사용하여 브로셔, 웹사이트 디자인, 캠페인 계획 및 문서 콘텐츠와 같은 마케팅 자료를 제작합니다. 마케터가 생성된 콘텐츠를 편집하는 정도는 AI 콘텐츠에 대한 마케터의 신뢰와 믿음에 따라 다릅니다.

3. 개인화

고객 인구 통계, 상호 작용 및 행동(예: 블로그 읽기 또는 링크 클릭)은 마케터가 고객의 니즈나 선호 사항 및 행동 등을 정확하게 예측하고 대응하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, AI 개인화는 사용자들의 읽기 기록을 기반으로 웹사이트에서 관련 블로그를 추천할 수 있습니다.

4. 콘텐츠 아이디어 구상

마케팅에서 가장 유용한 인공 지능 도구 사용 사례 중 하나는 콘텐츠 아이디어 구상입니다. 마케팅 팀은 짧은 브리프나 제안서를 만들고 몇 안 되는 아이디어를 포함하여 생성형 AI 도구에게 새로운 아이디어를 제공함으로써 아이디어 구상 세션에 도움을 달라고 요청할 수 있습니다.

인공 지능 도구는 공개 데이터를 이용하므로 상당히 기본적인 아이디어를 생성할 수 있습니다. 하지만 신속한 아이디어 생성은 빨리 영감을 받기 원하는 팀에게 유용할 수 있습니다.

5. 작업 자동화

자동화는 네 번째로 많이 사용되는 AI 마케팅 사용 사례입니다. 인공 지능 도구는 데이터 세트를 학습하고 머신 러닝을 사용하여 이러한 프로세스를 복제할 수 있습니다.

단조로운 작업의 경우 AI의 반복 작업 자동화는 시간을 절약해 주는 강력한 도구입니다. 이를 통해 마케팅 팀은 우선 순위가 더 높은 활동에 집중하면서 생산성을 더욱 높일 수 있습니다.

6. 소셜 미디어 모니터링

마케터의 43%는 소셜 미디어 전략에서 AI가 중요하다고 생각하며, 48%는 다소 중요하다고 생각합니다. 마케터들은 소셜 미디어 모니터링에 AI를 사용하여 많은 온라인 대화를 효율적으로 추적하고 분석하여 고객 감성과 트렌드에 대한 실시간 인사이트를 제공합니다.

AI 도구는 패턴을 식별하고, 잠재적인 문제를 조기에 감지하며, 브랜드에 대한 언급을 알려 마케터들이 사전에 대응할 수 있도록 해줍니다. 이는 브랜드 평판, 고객 참여 및 전략적 의사 결정을 개선하는 데 도움이 됩니다.

7. 데이터 분석

데이터 분석은 마케팅에서 매우 중요한 부분입니다. 인공 지능 도구는 신속하게 데이터를 수집하고 데이터세트에서 패턴을 식별할 수 있습니다.

마케팅 팀은 AI를 배포하여 더 큰 규모로 데이터를 분석함으로써 캠페인을 효과적으로 개발하고 시작하는 데 필요한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 기업은 AI 기반 시장 조사 도구를 사용하여 시장 조사 데이터 세트를 간소화함으로써 더욱 신속하게 인사이트를 확보할 수 있습니다.

8. 조사 수행

마케터의 40%가 인공 지능을 사용하여 조사를 수행합니다. SurveyMonkey Genius®와 같은 AI 도구는 마케터들이 제품, 시장, 브랜드 및 고객 인사이트를 확보하는 데 도움이 됩니다.

AI는 질문을 제안하고 최적의 설문조사 길이와 형식을 보장하여 응답률과 데이터 품질을 높입니다.

AI는 마케터들이 데이터 과학자들처럼 인사이트를 분석하는 데에도 도움을 줍니다. 응답 품질 기능은 머신 러닝을 사용하여 낮은 품질의 응답을 식별하고 데이터를 정제하여 사용자가 높은 품질의 설문조사 데이터에 집중할 수 있도록 합니다. 감성 분석은 텍스트 응답을 심층 분석하여 피드백 감성을 정확히 찾아내는 데 도움을 줍니다.

9. 소비자 여정 매핑

마케터들은 고객 여정 매핑에 AI를 사용합니다.

AI는 행동 데이터를 분석하여 패턴을 발견하고 고객이 필요로 하는 것을 예측함으로써 타겟팅하는 대상에 맞는 시기 적절한 대화를 유도합니다. 이는 고객 여정 전반에 걸쳐 원활하고 관련성 있는 경험을 보장함으로써 고객 만족도와 충성도를 더욱 강화할 수 있습니다.

10. 챗봇과 가상 비서

AI 챗봇과 가상 비서가 연중무휴 고객 지원을 즉시 제공할 수 있습니다.

이러한 챗봇은 또한 고객 선호도에 대한 중요한 데이터를 수집할 수 있으며, 마케터는 이러한 데이터를 분석하여 전략을 개선하고 고객과의 향후 대화를 개인화할 수 있습니다.

AI 마케팅의 장점

다음은 AI 마케팅의 가장 중요한 장점 중 일부입니다.

속도: 인공 지능 도구는 뛰어난 창의력을 보여주지는 않지만 사람에 비해 속도면에서 엄청난 이점이 있습니다. 예를 들어, 마케팅 팀보다 훨씬 짧은 시간 안에 마케팅 캠페인을 위한 100개의 아이디어를 생성할 수 있습니다. AI의 속도를 활용하는 것은 AI 마케팅의 가장 인상적인 이점 중 하나입니다.
폭넓은 지식: AI 플랫폼은 광범위한 지식 기반을 갖추고 있어 조사와 아이디어 구상을 위한 훌륭한 리소스가 됩니다.
자동화: AI 마케팅의 또 다른 이점은 자동화입니다. 반복적인 작업을 AI에 위임함으로써 마케팅 팀은 수익을 창출하는 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

마케팅 팀은 이러한 이점을 통해 비용을 절감하여 수익을 개선하고 캠페인을 더 신속하게 제작할 수 있습니다.

AI 마케팅의 단점

AI 마케팅에는 여러 가지 장점이 있지만 주의해야 할 단점도 있습니다.

기업은 다음과 같은 AI 마케팅의 단점을 이해하고 이에 적응하기 위한 조치를 취해야 합니다.

데이터 편향: 인공 지능 플랫폼은 학습한 데이터에 내재된 편향을 재현합니다. 학습 데이터를 선택하고 정제할 때 주의를 기울이지 않으면 AI로 만드는 콘텐츠가 편향으로 가득 차 있을 수 있습니다.
창의성 부족: AI 도구는 공개 데이터를 기반으로 학습합니다. 따라서 AI가 미리 정립된 캠페인과 아이디어에서 비롯된 아이디어를 생성합니다. 혁신적인 캠페인 아이디어나 비즈니스를 차별화할 무언가를 찾고 있다면 AI 도구가 올바른 솔루션이 아닐 수도 있습니다.
개인정보 보호 문제: 인공 지능 규정은 아직 초기 단계라서 현재 시장에서 널리 사용되는 많은 도구가 규정 준수에 있어 애매한 부분을 가지고 있습니다. 규제는 변경될 수 있으며, 팀은 변화하는 규제 기준에 적응하기 위한 프로세스를 갖추고 있어야 합니다.

마케팅 전략에 AI를 사용하는 5단계

1. 목적과 목표 정의

성공적인 AI 통합을 위한 첫 번째 단계는 먼저 이러한 도구를 사용하고자 하는 이유를 이해하는 것입니다. AI의 핵심 목표 또는 실행 가능한 계획은 성공적인 온보딩을 위한 로드맵을 제공할 것입니다.

도구를 선택하거나 AI 플랫폼을 테스트하기 전에 작업 자동화 또는 키워드 타겟팅 개선 등 AI를 사용하려는 목표나 작업을 나열하세요. 얻고자 하는 결과를 먼저 파악함으로써 원하는 결과를 얻게 해줄 명확한 전략을 세울 수 있습니다.

2. 현재 역량 평가

AI 목표를 정의하기 전에 현재 리소스를 평가하고 AI로 가장 큰 부가 가치 효과를 누릴 수 있는 영역을 파악하세요. 예를 들어, 마케팅 팀이 콘텐츠 마케팅에 매우 탁월하다면 AI 콘텐츠 크리에이터가 필요하지 않을 수도 있습니다. 하지만 개인화 노력을 확장하는 데 어려움을 겪고 있다면 AI가 효율성과 도달 범위를 개선하는 완벽한 솔루션이 될 수 있습니다.

팀의 강점과 약점을 평가하여 AI 통합이 어느 부분에서 가장 큰 영향을 미칠지 정확히 파악할 수 있습니다. 직원 피드백을 수집하는 것은 AI가 어느 부분에서 가장 유익할지 이해하는 훌륭한 방법입니다.

3. 적합한 AI 도구 선택

마케팅 팀이 중점을 두고자 하는 사용 사례를 정했다면 이제 AI 도구를 찾아봐야 합니다.

팀에 가장 적합한 도구를 찾으려면 다음 사항을 고려하세요.

도구의 범위: AI 플랫폼이 원하는 정확한 사용 사례에 중점을 두고 있나요, 아니면 범용 도구에 더 가깝나요?
총 예산: 마케팅 팀에 장기간 도구를 사용할 수 있는 예산이 있나요?
통합의 용이성: 선택한 AI 도구가 현재의 테크 스택에 쉽게 통합될까요?
필요한 지식: 일부 AI 도구, 특히 데이터 분석과 관련된 도구는 학습 곡선이 가파를 수 있습니다. 일부 플랫폼을 사용하려면 직원들에게 트레이닝을 제공해야 할 수도 있습니다.

이 질문들에 대한 응답에 따라 특정 도구를 제외할 수 있습니다. 플랫폼이 너무 비싸거나, 너무 복잡하거나, 단순히 현재 데이터 아키텍처와 호환되지 않을 수 있습니다.

4. AI 데이터 테스트 및 분석

마케팅에서 인공 지능을 사용할 때의 단점 중 하나는 AI 데이터가 편향과 사실 왜곡에 빠지기 쉽다는 것입니다. 이러한 요인들이 진행에 방해가 되지 않도록 하세요. 정기적으로 AI 데이터를 수집, 테스트, 분석하여 이러한 편향을 정확히 찾아내고 제거하세요.

기업은 모든 AI 생성 콘텐츠를 검토해야 합니다. 이 단계로 인해 팀의 속도가 느려지겠지만 광고 카피 및 디자인이 브랜드 기준을 충족하도록 보장할 수 있습니다.

5. AI 마케팅 전략 최적화

AI 마케팅 전략은 자연스럽게 발전할 것입니다. 모든 신규 프로젝트와 마찬가지로 벤치마크를 설정하고, 진행률을 측정하며, 최적화할 영역을 찾아야 합니다.

AI 마케팅에 관한 한, 주로 직원들이 도구를 접하게 됩니다.

전문가 팁: 직원 참여도 설문조사를 보내 피드백을 구하세요. 주기적으로 이러한 설문조사를 수행하여 비즈니스에서 AI의 사용이 어떻게 발전하는지 추적할 수 있습니다.

자주 묻는 질문: AI 마케팅

AI 마케팅에 대한 마케터들의 태도가 어떤가요?
SurveyMonkey 조사에 따르면 마케터의 88%가 현재 직무에서 AI를 사용하고 있습니다. 이미 AI를 사용하고 있는 마케터 중에서
- 93%는 AI를 사용하여 더 신속하게 콘텐츠를 생성합니다.
- 81%는 AI를 사용하여 더욱 신속하게 인사이트를 발견합니다.
- 90%는 AI를 사용하여 더욱 신속한 의사 결정을 내립니다.
업계 전반에 걸쳐 직원 수가 1,000명 이상인 대기업의 마케팅 팀은 AI를 사용할 가능성이 더 높습니다. 기업 마케팅 팀의 57%가 2024년에 AI를 사용하고 싶어 했습니다. 반면, 직원 수가 1,000명 미만인 회사의 경우에는 팀의 40%만 그렇다고 했습니다.
AI를 사용하는 마케터의 비율은 얼마나 되나요?
미래의 마케팅에서 AI의 역할은 무엇인가요?
특히 규제가 마련되며 사용이 정착됨에 따라, 인공 지능 도구는 수동 프로세스의 속도를 높이고, 아이디어 구상과 같은 창의적 작업을 지원하는 데 도움이 되며, 반복 작업을 자동화할 수 있는 유용한 도구가 될 것입니다.
마케팅 팀들은 콘텐츠 생성에서 데이터 분석에 이르기까지 여러 사용 사례에서 이미 AI를 사용하고 있습니다. 이러한 AI 지원 시대가 본격화됨에 따라, 더 다양한 사용 사례가 구체화될 것입니다.

SurveyMonkey로 마케팅 전략을 강화하세요

마케팅에 AI를 사용하면 프로세스를 개선하고 캠페인으로부터 ROI를 극대화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

SurveyMonkey Genius®가 그렇게 하도록 마케터들을 도와줍니다. 마케터는 신속한 대응이 가능한 반응형 설문조사를 작성하여 성공적인 마케팅 활동을 위한 정보를 제공하는 고객 인사이트를 수집할 수 있습니다. SurveyMonkey Genius를 사용하여 마케팅 전략을 강화하는 방법이나 회원가입 방법을 알아볼 수 있습니다.