B2B 마케팅의 AI: 사용법, 도구 및 사례

오픈AI의 ChatGPT 출시는 기술 분야에 혁명을 일으켰습니다. 그 파급 효과, 또는 물결이라고 할 수 있는 것은 특히 마케팅 분야의 사람들에게 크게 느껴졌습니다. 당연하지 않을까요? 고급 자연어 처리(NLP) 모델을 기반으로 한 대화형 AI 도구는 마케팅 팀이 수 시간, 심지어 며칠이 걸릴 수 있는 작업을 수행할 수 있었습니다.

예를 들어, 이는 몇 분 만에 고객 데이터를 분석하고, 텍스트를 생성하며, 전례 없이 콘텐츠 제작을 단순화할 수 있었습니다.

거의 3분의 1의 B2B 마케터가 ChatGPT와 같은 인공지능 도구를 콘텐츠 마케팅에 사용하고 있으며, 같은 비율로 코딩, 디자인, 마케팅 자동화 및 고객 지원에도 AI를 사용하고 있습니다. 또한, AI는 실시간으로 개인화된 제품 추천과 콘텐츠로 고객 경험을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

따라서 이는 흥미진진한 시대에 있다고 할 수 있습니다. 모든 접점에서 고객 상호작용을 개인화할 수 있는 시대입니다. 하지만 많은 마케터들은 아직 B2B 마케팅에서 AI의 잠재력을 발견하지 못했습니다.

물론 모든 기술과 마찬가지로 AI 마케팅 도구에도 문제가 있지만 비즈니스 성장을 위해 이를 활용해야 합니다. B2B 영업 전략에 AI를 도입하고, 반복적인 작업을 자동화하며, AI 기반 마케팅으로 투자 수익을 높일 수 있습니다. 데이터를 처리하고, 트렌드를 분석하며, 고객 행동을 예측하고, 페르소나를 만드는 능력으로 AI는 B2B 마케팅 세계에서 마케터들이 요구할 수 있는 최고의 보조 기술입니다.

그렇다면, 인공지능이란 정확히 무엇일까요?

간단히 말해서, 인공지능은 컴퓨터에게 인간처럼 "생각"하거나 특정 기능을 수행하도록 가르칩니다. AI가 탑재된 기계는 일반적으로 인간의 지능이 필요한 문제를 해결할 수 있습니다 - 복잡한 패턴을 분석하고, 결정을 내리며, 코드 유무에 관계없이 다양한 언어를 이해할 수 있습니다.

AI 기술은 인간의 뇌가 작동하는 방식을 모방하기 위해 방대한 양의 데이터로 훈련됩니다. 이 데이터는 주로 텍스트, 오디오, 그리고 경우에 따라 시각적 정보를 포함합니다.

X에서 바이럴이 된 트윗들을 기억하시나요? 또는 인스타그램의 논란이 되는 게시물 아래의 댓글 전쟁을? 이러한 모든 댓글이 AI 모델을 훈련시키는 데 사용됩니다. 소셜 미디어 외에도 AI와 머신 러닝 시스템은 우리의 언어가 어떻게 작동하는지 배우기 위해 웹 페이지, 책, 연구 논문, 공공 기록 및 기타 출판물을 수집합니다.

말씀드렸듯이, 머신 러닝은 종종 AI와 함께 사용됩니다.

하지만, 이들은 같은 것이 아닙니다 - 매우 밀접하게 관련되어 있지만 같지는 않습니다. ML은 AI의 하위 집합으로, 시스템이 명시적으로 지시나 프롬프트 없이 데이터로부터 학습하는 것입니다. 이는 인간이 경험으로부터 배우는 것과 유사합니다. 만약 누군가가 불이 뜨겁다는 것을 몰랐다면, 그들은 그것을 만지고, 화상을 입고, 그것을 피하는 것을 배우게 될 것입니다.

스택익스체인지의 이 다이어그램이 그 요점을 잘 설명합니다. 머신러닝 기술은 다양한 소스의 데이터를 분석하고 처리하여 스마트한 결정을 내립니다.

따라서 AI가 지능형 기계의 일반적인 정의인 반면, ML은 시스템이 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선될 수 있도록 하여 AI를 가능하게 합니다. ML과 AI 알고리즘이 함께 B2B 마케팅 노력을 재구성할 수 있습니다. 인공지능은 대규모 고객 데이터셋을 처리하는 힘든 작업을 수행하고 ML은 시스템이 시간이 지남에 따라 환경에 적응할 수 있게 합니다.

맥락을 이해하기 위해, 유료 광고 캠페인을 운영하고 있다고 가정해 보겠습니다.

ChatGPT, Jasper AI, Midjourney와 같은 생성형 AI 도구는 훌륭한 콘텐츠와 시각적 요소로 랜딩 페이지를 개인화할 수 있습니다. 내장된 머신러닝 알고리즘은 캠페인이 시작된 후 가장 많은 전환을 유도하는 요소에 따라 광고 제목, 메타 설명 및 페이지 복사를 개선할 수 있습니다.

B2B 마케팅에서 AI란 무엇인가?

B2B 마케팅에서 AI는 많은 마케팅 업무를 자동화하는 인공지능 활용에 관한 것입니다. 데이터 처리, 분석, 고객 세분화, 페르소나 생성, 개인화, 콘텐츠 생성, 광고를 비롯한 영업 및 마케팅 전략에 영향을 미칩니다. AI 알고리즘은 데이터 기반 마케팅 결정을 내릴 수 있게 하는 귀중한 인사이트를 제공합니다.

CRM 데이터를 온라인과 오프라인 모두 통합하여 각 고객에 대한 360도 뷰를 만드는 것을 상상해보세요 — AI가 이를 가능하게 합니다.

인구통계, 위치, 목표, 쇼핑 선호도, 구매 습관, 성격에 따라 잠재 고객을 세분화할 수 있습니다. 세그먼트가 준비되면 블로그 게시물, 랜딩 페이지, PPC 광고, 뉴스레터와 같은 개인화된 콘텐츠를 만들 수 있습니다. 콘텐츠만이 전부가 아닙니다; AI 기반 소셜 미디어 모니터링 도구는 트렌딩 해시태그, 키워드, 브랜드 언급을 발견하는 데 도움이 됩니다.

계정 기반 마케팅에서 마케터는 전환 가능한 리드를 식별하고, 리드 육성을 관리하며, 이메일 제목줄, 시퀀스, CTA, 발송 시간을 최적화할 수 있습니다.

McKinsey 보고서에 따르면, AI 도구는 마케팅과 영업에서 가장 많이 사용되며, 제품 개발과 서비스 운영이 그 뒤를 잇습니다. 보시다시피 이들의 사용은 주로 초안 작성과 텍스트 문서 요약에 국한되어 있습니다. 마찬가지로 제품 개발에서 AI 마케팅 도구는 비즈니스 요구사항에 따라 제품 디자인을 생성하는 데 사용됩니다.

이는 많은 기업들이 이미 콘텐츠 제작이나 새로운 제품 개발을 위해 마케팅 캠페인에서 AI 기능을 사용하고 있음을 보여줍니다. 최신 McKinsey 글로벌 설문조사에서 응답자의 65%가 그들의 조직이 정기적으로 AI를 사용하고 있다고 답했습니다. 마케팅과 영업 팀은 이제 기술 스택에서 AI와 머신 러닝을 우선시하고 예산에서 이를 위한 자리를 마련하고 있습니다.

하지만 여전히 문서상의 유망한 통계와 실제 B2B 마케팅 사용 사례 사이에는 큰 격차가 있습니다. AI 생성 데이터의 유효성부터 저작권 문제까지 그 이유는 다양합니다.

B2B 마케팅에서 AI를 활용하는 방법: 8가지 아이디어와 기술

마케터들은 AI 도구로 상상했던 것보다 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다. 따라서 B2B 마케팅에서의 AI 활용 사례는 매우 다양합니다. AI를 통해 데이터 정리, 소셜 미디어 일정 관리, 리드 검증, 링크드인이나 인스타그램의 모든 댓글 응답과 같은 단순하고 시간이 많이 소요되는 작업을 제거할 수 있습니다. 이는 더 빠를 뿐만 아니라 일관성도 있습니다.

AI와 데이터 기반 솔루션은 전통적인 마케팅 활동을 넘어서 고객 타겟팅, 리드 생성, 개인화에 중점을 둡니다.

AI의 가장 좋은 점은 구매자가 누구인지, 무엇을 찾고 있는지, 그리고 어떻게 귀사에 도달했는지 파악하는 데 도움이 된다는 것입니다. 이 정보는 여러 이해관계자와 의사결정자를 다뤄야 하는 B2B 구매 과정에서 매우 유용합니다.

하지만 프로젝트를 시작하기 전에 명확한 목표와 측정 가능한 핵심성과지표(KPI)를 설정하십시오. 이를 통해 회사 자원을 낭비하지 않고 올바른 목표에 집중할 수 있습니다. 다음은 B2B 마케팅 계획에서 AI를 효율적이고 효과적으로 활용하는 9가지 방법입니다.

1. 고객에 대한 360도 전방위 시각 확보

여기서 중요한 점은 고객이 여러 방식으로 브랜드와 상호작용하고 연결된다는 것입니다. 인스타그램에서 발견했거나, 구글의 검색 광고를 클릭했거나, 타임스퀘어의 빌보드를 보았을 수 있습니다. 기업으로서 고객에 대한 360도 시각을 얻기 위해서는 온라인과 오프라인 고객 데이터를 알고 수집해야 합니다. 하지만 이렇게 많은 다양한 출처에서 데이터를 어떻게 수집할 수 있을까요?

결국 웹사이트 데이터, 소셜 미디어, 광고 지표, CRM, 평가, 리뷰, 행동 분석, 판매시점(POS) 데이터 등을 살펴봐야 하는데 - 이는 AI가 도움을 줄 수 있는 주요 영역입니다.

한번 생각해보세요.

인공지능은 광범위한 데이터 수집 및 처리 능력을 갖추고 있습니다. 비정형 데이터를 구조화하고 B2B 마케팅 계획에 영향을 미치는 인사이트, 패턴, 선호도를 발견할 수 있습니다. 다양한 사람들에 대한 무작위 정보를 대량으로 입력하면 중요한 요소를 기반으로 그룹으로 세분화할 수 있습니다. 즉시 사용 가능한 데이터가 없더라도 이메일, 설문조사, 질문지를 통해 고객 정보를 수집할 수 있습니다.

그 다음은? 세그먼트를 선택하고 최대의 가치를 창출하기 위한 개인화된 마케팅 캠페인이나 광고를 설정하세요.

2. AI 방식의 고객 세분화 실행

고객 세분화는 공통된 특성을 기반으로 고객을 그룹으로 나누는 방법입니다. 이를 통해 누가 여러분의 고객인지 이해할 수 있습니다. 목표는 고가치 또는 때로는 문제가 있는 세그먼트와 연결하여 브랜드에 대한 각 개인의 가치를 높이는 것입니다. 특히 B2B 영역에서는 고객 여정의 시작부터 끝까지 많은 의사결정자가 관여하기 때문에 어려운 작업입니다.

AI가 꽤 쉽게 해낼 수 있습니다.

마케팅 요구사항에 따라 데이터 기반 고객 세그먼트를 생성할 수 있습니다. 오디언스 세그먼트가 준비되면 AI 기반 고객 페르소나를 구축할 수 있습니다.

Delve AI의 AI 페르소나 생성기는 자사 및 2차 데이터를 분석하고 고객 리뷰, 평가, 피드백, 포럼, 온라인 커뮤니티, 뉴스와 같은 40개 이상의 공개 데이터 소스로 보강하여 비즈니스를 위한 페르소나를 생성합니다. B2B 고객은 자동으로 멀티 목표 전환자와 같은 바람직한 세그먼트와 수동적 브라우저 및 이탈자와 같은 비바람직한 세그먼트로 구분됩니다.

두 가지 유형의 구매자 페르소나를 사용하여 메시징을 최적화하고 오디언스 타겟팅을 개선할 수 있습니다. 각 persona는 인구통계적 요소, 목표, 과제, 관심사, 콘텐츠 선호도, 정보 소스 및 영향력 있는 주체들의 상세 정보를 제공합니다.

적합한 고객을 식별하는 것의 가치는 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 고객 그룹을 전환하기 위한 맞춤형 PPC, 콘텐츠 및 판매 전략을 개발하고 모든 접점에서 만날 수 있습니다. 이는 광고 비용 절감, 광고 지출 수익률 향상 및 고객 생애 가치 증가를 의미합니다.

3. 모든 채널을 위한 마케팅 콘텐츠 제작

AI 마케팅 도구가 잘 하는 한 가지는 콘텐츠를 생성하는 능력입니다 - 모든 유형의 마케팅 콘텐츠를 말이죠. 블로그, 이메일, 광고 문구, 비디오 스크립트, 이북 또는 소셜 게시물을 생각해보세요. 그게 전부가 아닙니다. 처음부터 텍스트를 만드는 것 외에도 기존 콘텐츠를 개선할 수도 있습니다!

요즘은 개인화가 모든 것의 핵심입니다. 마케터의 89%가 개인화된 마케팅 캠페인에서 긍정적인 ROI를 확인했습니다.

따라서 모든 채널 - 온라인 또는 오프라인 - 에서 B2B 콘텐츠와 상호작용을 개인화하는 것이 비즈니스 성공에 매우 중요합니다. AI는 처음부터 끝까지 최고의 친구가 될 수 있습니다. 소비자 습관을 파악하고, 새로운 콘텐츠 아이디어를 얻고, 경쟁사의 키워드 전략을 분석하고, 멋진 블로그 기사를 작성하는 데 활용하세요.

누구나 적절한 프롬프트를 사용하여 마케팅 자료를 만들 수 있습니다.

하지만 수동에서 인공지능으로 전환하기 전에 한 가지를 명심하세요. ChatGPT는 콘텐츠 제작 과정에서 보조 도구로만 사용해야 합니다. 빠르긴 하지만 ChatGPT는 인간 독자와 연결하는 데 필요한 품질과 전문성이 부족하기 때문에 보조 도구로 취급해야 합니다.

B2B 마케터는 콘텐츠 품질을 보장하고 AI가 생성한 콘텐츠를 항상 사실과 전문가의 의견으로 교차 검증해야 합니다.

SEO는 콘텐츠 마케팅 전략의 중요한 요소입니다.

매우 경쟁이 치열한 시장에서 가시성을 유지할 수 있는 유일한 방법 중 하나입니다. 하지만 SEO는 어렵습니다. 이를 무시할 수 있을까요? 그렇지 않습니다. 하지만 많은 AI 기반 SEO 도구들이 우리의 삶을 조금 더 쉽게 만들어주고 있습니다.

이러한 도구들이 당신의 SEO를 개선하는 방법입니다:

• 이상적인 주제와 산업을 기반으로 키워드를 찾습니다.
• 기존 콘텐츠를 최적화할 수 있는 기회를 발견합니다.
• 깨진 링크와 같은 기술적 문제를 감지하여 사이트 성능을 향상시킵니다.
• 도메인 권위를 개선하기 위한 게스트 포스팅과 링크 빌딩 아이디어를 발견합니다.

Delve AI의 SEO Advisor는 Advisor by Delve AI 하에서, 귀하의 산업 도메인과 고객에 따라 게스트 포스팅 기회를 찾는데 도움을 주는 AI 도구입니다. 게스트 포스트를 수락하는 블로그 목록을 상세히 제시하고, 도메인 권위와 트래픽으로 정렬하며, 콘텐츠 제작을 위한 제안 주제와 관련 질문을 생성합니다.

군중 속에서 돋보이는 것이 고객의 관심을 끄는 첫 번째 단계입니다. 웹사이트에서 고객의 참여를 유지하려면 인터랙티브한 콘텐츠가 필요합니다. 스마트 폼, 퀴즈 또는 인터랙티브 데모 비디오를 추가하여 제품 구매를 설득하기 전에 마케팅을 인터랙티브하게 만드세요.

랜딩 페이지에만 국한하지 말고 - Instagram 퀴즈와 LinkedIn 설문조사를 사용하여 더 많은 리드를 생성하세요. 개인화할수록 고객에게 더 좋습니다.

AI로 콘텐츠를 재활용할 수도 있습니다. 수동으로는 빠른 과정이 아니지만 인공지능을 사용하면 인포그래픽을 교육용 비디오로, 팟캐스트를 산업 기사로, 오래된 블로그를 소셜 미디어 게시물과 LinkedIn Pulse 기사로 전환할 수 있습니다.

ChatGPT, Claude, 또는 Copy AI 같은 좋은 AI 어시스턴트만 있으면 됩니다 - 이들이 재활용할 콘텐츠의 가장 좋은 부분을 선택해줄 것입니다. 아래 예시를 보세요.

콘텐츠를 재활용하는 AI의 능력은 그 작성된 작업물의 수명을 연장하는데 도움을 줍니다. 잘 연구된 하나의 기사는 다른 마케팅 채널에서 활용될 수 있는 소셜 게시물, 이북, 짧은 비디오, 인포그래픽으로 변환될 수 있습니다. 고객이 읽기를 좋아하지 않나요? 비디오를 보여주세요.

AI는 콘텐츠 마케팅 전략을 생성, 재활용, 자동화, 확장 및 미세 조정할 수 있고 할 것입니다. 모든 좋은 것들처럼, 제대로 하기 위해서는 약간의 실험과 인내가 필요하지만, 결국에는 모두 가치가 있습니다.

4. 고객 여정 개인화하기

AI 기반 도구들이 콘텐츠 측면에서 시간을 절약한다는 것을 우리는 알고 있습니다. 또한, 이들은 고객 여정 전반에 걸쳐 잠재 고객에게 맞춤형 경험을 제공하는 데도 도움을 줍니다. 이전에는 개별 고객 경험만을 맞춤화할 수 있었지만, 이제는 그들의 히스토리, 불만사항, 거래내역을 고려하여 전체 여정과 라이프사이클을 개인화할 수 있습니다.

패턴을 인식하고 상호작용으로부터 학습하는 고급 기능을 통해, AI는 타겟 고객층, 그들의 관심사, 위치, 활동 등에 맞춘 여정을 만들 수 있습니다.

AI는 누구인지(WHO)를 파악하고, 이유(WHY)에 대해 답하며, 그들이 원하는 것(WHAT)을 제공할 것입니다. AI 고객 여정은 인공지능과 머신러닝 시스템을 통해 더욱 향상되어 인지 단계부터 구매 후 단계까지 모든 고객 상호작용을 지원합니다. 맞춤형 광고, 다이나믹 콘텐츠, 특별히 프로그래밍된 가상 비서를 통해 잠재 고객을 유치합니다.

감정과 정서 분석 데이터와 같은 추가 데이터를 활용하여 전체 프로세스를 인간화하고 정보를 제공할 수 있습니다.

5. 실시간 오퍼와 추천 제공

한 사람이 제품 구매를 결정하기 전에 여러 채널을 거칩니다. 때로는 구매자가 원하는 것을 파악할 수 없지만, AI는 이러한 미스터리를 해소합니다. AI는 온라인과 오프라인 활동, 그리고 고객 의도 데이터를 분석하여 적절한 시기에 적절한 콘텐츠, 오퍼, 또는 제품 추천을 제공합니다.

목표에 따라 솔루션이나 제품 기능을 쉽게 업셀링하고 크로스셀링할 수 있으며, 다이나믹 가격 책정과 프로모션 할인을 도입할 수 있습니다.

AI는 타겟 고객층의 온라인 행동 활동과 구매 패턴을 평가하여 그들을 찾을 수 있는 가장 가능성 높은 곳을 파악합니다. 광고 배치를 위한 최적의 채널을 찾고 프로그래매틱 광고를 최대한 활용하여 적절한 곳에서 사람들에게 광고가 도달하도록 할 수 있습니다. 마케팅 자동화가 나머지를 처리하여 이러한 채널에서 적시에 메시지를 전달하고, 경험, 참여도, 전환율을 높입니다.

Amanda Foundation은 사용자의 취미와 성격 특성을 타겟팅하여 동물 입양을 증가시키기 위해 프로그래매틱 광고를 사용했습니다.

또 다른 예로 The Economist는 구독률을 높이기 위해 "Raising Eyebrows and Subscriptions"라는 프로그래매틱 광고 캠페인을 시작했습니다.

AI는 또한 광고 캠페인 개선을 위한 실시간 제안을 제공합니다. 이를 통해 마케팅 자산을 개선하고, 광고 입찰을 조정하여 궁극적으로 더 넓은 고객층에 도달할 수 있습니다. 이를 뒷받침하는 프로그래매틱 광고 현황 조사에 따르면, 마케터의 70%가 프로그래매틱 광고 캠페인에서 성공을 거두었으며, 23%는 자신들의 캠페인이 매우 성공적이었다고 설명했습니다.

6. 예측 분석과 리드 스코링 활용하기

AI 기반 도구들은 시장 실적, 수요, 그리고 비즈니스 성장에 잠재적으로 영향을 미칠 수 있는 행동을 예측하기 위해 과거 데이터를 분석합니다. 이러한 도구들이 B2B 세일즈 퍼널에 큰 도움이 될 것이라는 점은 분명합니다. 이러한 도구 중 일부는 리드 데이터를 자동으로 분류하고, 중복 항목을 제거하며, 데이터 형식을 체계화하고, 누락된 정보를 추가할 수 있습니다.

이들은 타겟 페르소나에 따라 리드를 자동으로 정리하고, 구매 의도를 파악하며, 유망한 잠재 고객을 향해 안내할 수 있습니다. 이를 통해 전략을 계획하고, 자금 자원을 할당하며, 현실적인 판매 목표를 설정할 수 있습니다. 흥미로운 점은 AI가 세일즈 퍼널을 통해 리드를 추적할 수 있다는 것입니다. 고객이 여정의 어느 단계에 있는지 알면, 이탈 지점을 파악하고 유기적 및 유료 미디어 노력을 강화할 수 있습니다.

Google과 같은 광고 플랫폼을 통해 최고의 고객 세그먼트를 기반으로 유사 잠재고객을 만들 수 있어 적합한 사람들에게 도달할 수 있습니다. Salesforce의 Einstein AI는 예측 리드 스코링을 제공하여 전환 가능성이 가장 높은 리드를 보여주므로 고가치 고객에게 노력을 집중할 수 있습니다.

AI의 예측 분석 기능은 영업팀에게 큰 자산이며, 개인 수준에서 피치, 후속 전략 및 메시징을 맞춤화할 수 있도록 지원합니다.

7. AI 기능으로 대화형 마케팅 확장하기

대화형 AI 챗봇은 B2B 마케팅에 큰 도움이 됩니다. 누구도 가능하다면 고객 지원과 대화하는 데 시간을 보내고 싶어 하지 않기 때문입니다. 그들은 질문에 빠르고 효과적으로 답변할 수 있는 챗봇을 원합니다. 우리는 단순히 몇 가지 질문에 답하도록 훈련된 봇이 아닌, 고객이 선호하는 언어와 톤으로 응답하는 인간화된 도구에 대해 이야기하고 있습니다.

Drift의 대화형 AI 챗봇은 개인화된 메시지와 상호작용으로 웹사이트 방문자와 소통하며, 유용한 정보를 공유하고, 연락처 정보를 수집하며, 데모와 미팅 일정을 잡습니다.

추가적으로 방문자가 제품이나 블로그 페이지의 특정 섹션에 도달했을 때 질문을 하거나 제안을 하도록 챗봇을 프로그래밍할 수 있습니다. 예를 들어, 수동적인 브라우저가 제품이나 기능 페이지에서 많은 시간을 보내고 있다면, 대화형 AI 에이전트는 제품에 대해 자세히 알아볼 수 있는 콘텐츠를 추천할 수 있습니다.

이는 방문자를 참여시키고, 구매자로 전환하며, 제품을 판매하고, 번거롭지 않은 구매 후 경험을 제공함으로써 긍정적인 평가와 추천을 받는 최상의 방법입니다.

8. 마케팅 커뮤니케이션과 이벤트 ROI 극대화하기

B2B 세계에서 이벤트 마케팅의 가치는 모두가 알고 있습니다.

포레스터에 따르면, "마케터의 87%가 학습 모드에 있다고 말하며... 향후 24개월 내에 AI가 이벤트 기획과 실행 방식을 근본적으로 변화시킬 것이라고 믿고 있습니다." 상당수인 63%가 이벤트 콘텐츠의 가치를 최대한 활용하지 못하고 있다고 인정하며, 대기업의 경우 이 비율이 72%로 더 높습니다. 이벤트가 끝난 후 낭비되는 이벤트 콘텐츠의 수명을 AI가 연장할 수 있다는 점을 고려하면 이상한 일입니다.

기본적으로 AI는 이벤트 마케팅의 세 단계 모두에서 활용될 수 있습니다.

• 예측 분석과 참석자 데이터를 통해 이벤트 타겟팅과 콘텐츠 제작을 단순화합니다.
• 자막과 번역을 포함한 맞춤형 이벤트 여정을 제공하여 더 포용적인 경험을 만듭니다.
• 마케팅 자산을 재활용하고 더 넓은 청중이 접근할 수 있게 함으로써 자산의 수명을 연장합니다.

AI는 B2B 이벤트 참석자들에게 개인화된 디지털 경험을 제공하여 팀 생산성, 참석자 경험, 이벤트 성공을 향상시킵니다.

B2B 마케터를 위한 최고의 AI 도구

당신은 B2B 마케팅 활동에서 최소한 하나의 AI 도구를 사용해 보셨을 것입니다. 시장에는 더 많은 도구들이 있다는 점을 알아두세요. 새로운 도구를 도입하기 전에, 현재 필요와 미래 계획에 부합하는지 확인하세요.

그런 의미에서, Delve AI의 페르소나 기반 마케팅 소프트웨어는 마케팅 문제에 대한 올인원 솔루션이 될 수 있습니다.

저희의 페르소나 생성기는 AI와 머신러닝 기술을 활용하여 B2B 마케팅 페르소나를 만들 수 있게 해줍니다. 앞서 설명했듯이, 저희 도구는 자사 데이터(웹사이트 분석과 HubSpot과 같은 CRM 시스템)와 이차 데이터(소셜 및 경쟁사 정보)를 수집하고 공개 데이터와 결합하여 비즈니스를 위한 페르소나를 생성합니다.

목표와 데이터 가용성에 따라 고객 페르소나, 소셜 페르소나, 경쟁사 페르소나를 만들 수 있습니다.

B2B 페르소나는 녹색으로 강조 표시되며 사용자 인구통계, 직무 프로필, 목표, 과제, 커뮤니케이션 채널, 선호도, 취미 및 관심사와 같은 세부 정보를 포함합니다. 또한 관련 키워드와 함께 산업별 인사이트를 얻을 수 있습니다. 분포 탭에서는 연령, 성별, 위치, 행동 및 의사결정 단계별로 전체 세그먼트를 분석합니다.

더 나은 타겟팅을 위해 특정 제품, 위치, 채널 또는 소셜 네트워크를 기반으로 B2B 페르소나를 만들기 위한 필터를 적용할 수 있습니다. 거래 및 비거래 구매자 세그먼트 간의 차이점을 발견하면 전환율을 높이기 위한 새로운 키워드와 콘텐츠 아이디어를 찾을 수 있습니다.

B2B 페르소나에는 마케팅과 영업에 중요한 세 가지 추가 기능이 있습니다: 방문 알림, 리드 우선순위 지정, 조직 여정입니다.

방문자 익명 해제 및 조직 추적 기능을 통해, 방문 알림은 타겟 persona와 일치하는 기업이 회사 웹사이트를 방문할 때마다 이메일이나 Slack을 통해 실시간 알림을 보냅니다. 다음과 같은 정보를 제공합니다:

• 조직명
• 마케팅 채널
• 지리적 위치
• 산업
• 기기 유형
• 랜딩 및 후속 페이지

이러한 조직들은 비즈니스 잠재 고객, 경쟁사, 투자자, 파트너, 구직자, 언론, 서비스 제공업체로 자동 분류됩니다. 리드 페이지에서 기본적인 회사 데이터, 방문 날짜 및 시간, 검색 의도를 확인할 수 있습니다.

대시보드는 또한 조직 여정을 보여줍니다 - 세션 수, 페이지 조회수, 전환율과 함께 의사결정 단계에서의 위치를 표시합니다. 귀하의 마케팅 페르소나는 매달 업데이트되며, 리드 데이터는 매일 새로고침되어 주간 이메일 보고서로 요약됩니다.

AI 마케팅 솔루션의 미래

B2B 마케팅에서 AI의 성공적인 구현은 혼자만의 일이 아닙니다. 이는 조직 내 모든 이해관계자와 부서가 함께 협력하여 최적의 고객 상호작용을 촉진하는데 AI가 수행할 역할을 논의해야 합니다. 여기에는 서로 다른 이해관계와 책임을 가진 인사, 법무, IT, 마케팅, 영업, 제품, 고객 서비스 팀의 구성원들이 포함됩니다.

AI의 책임감 있는 사용은 필수입니다. 마케팅 리더들은 B2B 마케팅에서 적절한 도구를 식별하고 직원들에게 AI 기술을 최대한 활용하는데 필요한 기술을 교육해야 합니다.

마케팅 자동화 전문가, 프롬프트 엔지니어, 데이터 사이언티스트를 영입하세요. 이들은 데이터 분석부터 예측 모델링까지 다양한 마케팅 프로세스를 자동화하는데 도움을 줄 것입니다. 기업 수준에서 AI를 도입하는 것은 쉽지 않겠지만, 실수를 통해 항상 배울 수 있습니다. 즉각적인 정량적 결과가 보이지 않더라도 포기하지 마세요 - 대부분의 이니셔티브는 첫 시도에서 성공하는 경우가 거의 없습니다.

AI는 B2B 마케팅을 변화시키고 있습니다. 하지만 걱정하지 마세요; 마케터들과 함께 기계를 활용하면 잘 해낼 수 있을 것입니다!