마케팅 분야의 로우코드 AI 출현
급속한 기술 발전 덕분에 오늘날 마케팅 담당자는 전략을 최적화하기 위해 엄청나게 다양한 도구에 액세스할 수 있습니다. 그러한 성장 영역 중 하나는 low-code 인공 지능(AI) 플랫폼을 사용하는 것입니다. 이러한 사용자 친화적인 도구를 통해 마케팅 전문가는 심층적인 프로그래밍이나 데이터 과학 전문 지식 없이도 AI의 기능을 활용할 수 있습니다.
로우 코드 AI 플랫폼은 기존 AI 솔루션보다 접근성이 더 높은 경향이 있기 때문에 마케팅 담당자의 관심을 끌었습니다. 마케팅 담당자는 AI 기반 모델, 예측 및 분석을 활용하여 보다 스마트한 캠페인을 만들고 작업을 자동화하며 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 기업이 마케팅 전략에 대한 AI의 잠재적 가치를 계속 인식함에 따라 로우 low-code AI 도구에 대한 수요는 계속 증가할 것입니다.
마케팅 담당자를 위한 로우 코드 AI 플랫폼의 이점
마케팅에 low-code AI를 사용하면 회사와 마케팅 팀 모두에게 몇 가지 주요 이점을 얻을 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
단순화된 프로세스
low-code AI 플랫폼의 주요 장점 중 하나는 사용하기 쉬운 인터페이스입니다. 드래그 앤 드롭 기능 , 마법사 및 사전 구축된 템플릿을 통해 마케팅 담당자는 직관적인 프로세스를 활용하여 AI 기반 애플리케이션을 빠르고 원활하게 구축할 수 있습니다.
향상된 의사결정
Low-code AI 플랫폼은 마케팅 담당자에게 고급 분석 기능을 제공하여 대량의 데이터를 처리하고 실행 가능한 통찰력을 도출할 수 있도록 해줍니다. AI 기반 모델을 마케팅 의사결정 프로세스에 통합함으로써 마케팅 담당자는 정보에 입각한 선택을 통해 고객 참여, 전환율 및 캠페인 효과를 최적화할 수 있습니다.
향상된 타겟팅 및 개인화
복잡한 데이터를 신속하게 분석하는 AI의 능력은 마케팅 담당자가 타겟 고객을 보다 정확하게 분류하고 각 그룹에 대해 고도로 개인화된 메시지를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업은 이러한 통찰력을 활용하여 고객의 공감을 얻고 더 나은 결과를 이끌어내는 보다 스마트한 커뮤니케이션 전략을 개발할 수 있습니다.
효율성 향상
Low-code AI 플랫폼은 반복적인 작업을 자동화하고 워크플로를 간소화하여 마케팅 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 마케팅 담당자는 시간이 많이 걸리는 수동 프로세스를 처리하는 대신 전략 계획, 창의적인 콘텐츠 개발과 같은 중요한 작업에 집중할 수 있습니다.
유연성
Low-code AI 플랫폼을 사용하면 마케팅 팀이 광범위한 기술 교육 없이도 AI 기반 기술을 신속하게 채택할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 팀은 새로운 마케팅 트렌드에 쉽게 적응하고 빠르게 변화하는 환경에서 민첩성을 유지할 수 있으므로 마케팅 팀 내 유연성이 향상됩니다.
마케팅 분야에서 인기 있는 로우 코드 AI 도구
다양한 마케팅 요구 사항을 충족하는 다양한 low-code AI 도구를 사용할 수 있습니다. 가장 인기 있는 것 중 일부는 다음과 같습니다.
챗봇 빌더
대화는 마케팅의 필수적인 측면이며, AI 기반 챗봇은 고객 참여를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. Low-code 챗봇 빌더는 마케팅 담당자가 최소한의 기술 노하우로 AI 기반 챗봇을 설계, 배포 및 관리할 수 있도록 지원합니다.
예측 분석 플랫폼
마케팅 담당자에게는 데이터 기반 의사결정이 매우 중요하며, low-code 예측 분석 도구가 이를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 마케팅 담당자가 데이터 세트에 대한 복잡한 분석 및 예측을 실행하도록 지원하여 마케팅 캠페인을 최적화하고 향후 전략에 영향을 미칠 수 있는 추세를 식별할 수 있도록 해줍니다.
콘텐츠 생성 시스템
성공적인 마케팅 활동을 위해서는 고품질의 관련성 높은 콘텐츠를 만드는 것이 필수적입니다. Low-code AI 기반 콘텐츠 생성 시스템은 마케팅 담당자가 매력적인 텍스트와 시각적 요소를 보다 효율적으로 생성하는 데 도움이 될 수 있으며 일부 플랫폼은 콘텐츠 성능 최적화를 위한 내장 분석 도구도 제공합니다.
고객 세분화 및 분석 도구
성공적인 마케팅을 위해서는 고객 행동과 선호도에 대한 깊은 이해가 중요합니다. 고객 세분화 및 분석에 초점을 맞춘 Low-code AI 플랫폼을 통해 마케터는 고객 내 추세와 패턴을 파악하고 개인화 및 메시징을 위한 전략적 입력을 제공할 수 있습니다.
사용 사례: 마케팅 전략에 로우 코드 AI를 구현하는 방법
Low-code AI 솔루션은 마케팅 담당자가 상당한 소프트웨어 개발 리소스에 투자할 필요 없이 AI의 힘을 활용할 수 있도록 함으로써 마케팅 캠페인과 전략을 변화시키고 있습니다. 다음은 마케팅 전략에서 low-code AI를 구현하는 방법을 보여주는 몇 가지 사용 사례입니다.
- 이메일 캠페인 자동화: low-code AI 도구를 활용하여 개인화된 이메일 템플릿을 만들고, 고객을 분류하고, 자동화 규칙을 설정하여 타겟팅되고 매력적인 이메일 콘텐츠를 보냅니다. 이 접근 방식을 사용하면 수신자가 자신의 행동과 선호도에 따라 맞춤형 콘텐츠를 받을 수 있으므로 공개율과 전환율이 높아질 수 있습니다.
- 고객 지원 개선: 즉각적인 고객 지원을 제공하고 일반적인 쿼리 해결을 간소화하기 위해 챗봇 빌더를 구현합니다. 이러한 AI 기반 챗봇은 연중무휴 24시간 고객과 소통하고, 간단한 질문에 답하고, 필요에 따라 더 복잡한 문제를 인간 상담원에게 에스컬레이션할 수 있습니다.
- SEO 강화: 키워드, 경쟁사, 콘텐츠 품질을 분석하는 low-code AI 플랫폼을 활용하여 검색 엔진 순위를 높입니다. 이러한 도구는 실시간 통찰력과 권장 사항을 제공하여 웹 사이트 구조를 최적화하고 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 더 높은 순위를 차지할 가능성이 있는 키워드가 풍부한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
- 소셜 미디어 관리 최적화: AI 기반 소셜 미디어 관리 도구를 활용하여 소셜 미디어 캠페인을 계획, 예약 및 분석합니다. 이러한 플랫폼은 AI 알고리즘을 사용하여 최적의 게시 시간을 식별하고, 고성능 콘텐츠를 추천하며, 청중 참여에 대한 통찰력을 제공하므로 소셜 미디어 전략을 실시간으로 개선할 수 있습니다.
- 콘텐츠 생성 가속화: AI 기반 콘텐츠 생성 도구를 사용하여 키워드 연구 및 콘텐츠 개요부터 새 기사 또는 소셜 미디어 게시물 제작에 이르기까지 콘텐츠 생성 프로세스를 자동화합니다. 자연어 처리(NLP) 및 자연어 생성(NLG) 기능을 활용하면 품질, 어조, 스타일의 일관성을 유지하면서 콘텐츠를 빠르고 효율적으로 만들 수 있습니다.
- 광고 노력 개선: ROI를 극대화하기 위해 광고 캠페인을 자동으로 최적화하는 low-code AI 솔루션을 사용합니다. 이러한 플랫폼은 다양한 광고 크리에이티브, 타겟 고객 및 배치의 성과를 분석하고 예측할 수 있으므로 데이터 기반 결정을 내려 광고 예산을 극대화할 수 있습니다.
과제 극복: 팁 및 모범 사례
모든 기술 구현과 마찬가지로 마케팅 전략에 low-code AI를 채택하는 데 어려움이 있을 수 있습니다. 다음은 이러한 장애물을 극복하는 데 도움이 되는 몇 가지 팁과 모범 사례입니다.
- 데이터 개인 정보 보호 규정 준수: 엄격한 개인 정보 보호 요구 사항을 준수하고 데이터 익명화 및 보안 데이터를 위한 내장 기능을 제공하는 플랫폼만 사용하여 low-code AI 도구가 GDPR 및 CCPA 와 같은 관련 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하는지 확인하세요. 저장.
- 데이터 품질 유지: AI 기반 마케팅 도구의 효과는 입력 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 마케팅 캠페인에 AI 도구를 활용하는 동시에 깨끗하고 정확한 최신 데이터를 사용하세요.
- 훈련 및 교육에 투자하세요. 마케팅 팀 구성원이 배포하는 low-code AI 플랫폼을 알고 있는지 확인하세요. 여기에는 최대 효과를 위해 도구를 효과적으로 활용하는 방법을 보여주기 위해 온보딩 및 교육 세션에 투자하는 것이 포함될 수 있습니다.
- 소규모로 시작하여 실험해 보세요. 전체 마케팅 전략을 한 번에 점검하는 대신 AI가 즉각적인 이점을 제공할 수 있는 특정 사용 사례부터 시작하세요. 도구와 프로세스에 대한 자신감을 얻으면 마케팅 전략의 다른 영역으로 사용 범위를 확대하세요.
- 성과 모니터링 및 반복: AI 기반 마케팅 활동의 성과와 결과를 정기적으로 평가합니다. 핵심 성과 지표(KPI)를 사용하여 성공을 측정하고 데이터 기반 통찰력을 기반으로 캠페인과 전략을 조정합니다.
- 기존 시스템과 통합: low-code AI 솔루션이 기존 마케팅 도구 및 인프라와 원활하게 통합될 수 있는지 확인하세요. 이는 응집력 있는 마케팅 기술 생태계를 유지하고 운영을 간소화하는 데 도움이 됩니다.
AppMaster: 올인원 No-Code 솔루션
AppMaster 는 기업이 다양한 마케팅 이니셔티브에 사용되는 애플리케이션을 포함하여 AI 기반 애플리케이션을 쉽게 구축하고 배포할 수 있는 올인원 솔루션을 제공하는 강력한 노코드 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 백엔드 및 프런트엔드 개발을 모두 지원하도록 설계되어 AI를 마케팅 생태계에 원활하게 통합할 수 있습니다.
AppMaster 사용하면 직관적인 drag-and-drop 인터페이스를 사용하여 시각적으로 데이터 모델을 만들고 비즈니스 프로세스를 설계할 수 있습니다. 애플리케이션이 준비되면 플랫폼은 백엔드 애플리케이션용 Go(golang), 웹 애플리케이션용 Vue3 , 모바일 애플리케이션용 Kotlin (Android) 또는 SwiftUI (iOS)에서 소스 코드를 생성합니다. 애플리케이션 개발에 대한 이러한 접근 방식을 사용하면 광범위한 소프트웨어 개발 리소스 없이도 강력한 AI 강화 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
AppMaster 플랫폼은 또한 애플리케이션의 확장성과 높은 작업 부하를 처리할 수 있도록 보장하여 기업과 고성장 비즈니스에 적합합니다. 다양한 구독 계획을 사용할 수 있는 AppMaster 중소기업부터 대기업까지 많은 고객에게 서비스를 제공합니다.
AppMaster 마케팅 스택에 통합하면 비용 효율적인 AI 기반 솔루션을 사용하여 마케팅 캠페인을 강화하고 성공적인 결과를 얻을 수 있습니다. 지금 무료 계정을 만들고 AI 기반 애플리케이션 구축을 시작하세요!
마케팅 활동에서 로우 코드 AI를 시작하는 방법
low-code 인공 지능을 마케팅 이니셔티브에 통합하는 여정을 시작하면 민첩성, 효율성 및 경쟁 우위를 추구하는 기업에 획기적인 변화가 될 수 있습니다. 이 섹션에서는 low-code AI를 채택하는 전략적 접근 방식을 간략히 설명하여 마케팅 목표에 부합하고 실질적인 결과를 도출하기 위해 효과적으로 구현되도록 합니다.
- 마케팅 요구 사항 및 목표 평가: 첫 번째 단계는 마케팅 목표와 이를 달성하는 데 직면하는 과제를 철저하게 평가하는 것입니다. 고객의 여정을 이해하고, 현재 마케팅 프로세스의 문제점을 식별하고, AI가 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법을 고려하십시오. 자동화 및 AI 기반 통찰력을 통해 고객 참여를 강화하고 리드 생성을 늘리며 전환율을 높일 수 있는 기회를 찾으십시오. 운영 간소화, 커뮤니케이션 개인화, 심층적인 고객 통찰력 도출 등 low-code AI를 통해 달성하려는 목표에 대한 명확한 목표를 설정하세요.
- 로우 코드 AI 플랫폼 선택 및 테스트: 목표를 염두에 두고 요구 사항에 가장 적합한 low-code AI 도구를 탐색하세요. 기존 기술 스택과의 호환성, 사용 용이성, 확장성 및 제공되는 특정 AI 기능과 같은 요소를 고려하십시오. 많은 플랫폼에서 평가판이나 데모 경험을 제공하여 팀에서 기능을 테스트하고 워크플로에 적합한지 확인할 수 있습니다. 몇 가지 옵션을 평가하여 즉각적인 요구 사항을 충족하고 향후 마케팅 노력을 통해 성장할 수 있는 플랫폼을 선택했는지 확인하세요.
- 확장성 및 미래 성장을 위한 계획: low-code AI 솔루션을 시험할 때 장기적인 계획을 세우십시오. 여기에는 비즈니스 성장에 따라 이러한 플랫폼이 증가된 로드를 어떻게 처리할 것인지, 그리고 시간이 지남에 따라 새로운 기능이나 통합을 추가할 수 있는 유연성을 제공하는지 여부를 고려하는 것이 포함됩니다. 이 단계는 매우 중요합니다. 신속하게 확장하는 능력이 low-code AI 투자의 ROI를 결정할 수 있습니다. 규모를 확장함에 따라 귀중한 자산이 될 수 있는 교육 리소스, 고객 서비스, 커뮤니티 포럼을 포함하여 플랫폼 공급업체가 제공하는 지원을 평가하세요.
- 성공 및 ROI 측정: 마지막으로 마케팅 목표에 대한 low-code AI 이니셔티브의 성공을 측정하기 위한 지표와 벤치마크를 설정합니다. 참여율, 리드 품질, 고객 유지, 수익 영향과 같은 핵심 성과 지표(KPI)를 식별합니다. low-code AI 플랫폼 내에서 분석 도구를 사용하여 이러한 지표를 추적하고 마케팅 전략 조정을 알리는 데이터 기반 통찰력을 수집하세요. 성과를 지속적으로 분석함으로써 투자 가치를 입증하고 정보에 입각한 결정을 내려 마케팅 캠페인을 최적화할 수 있습니다.
이러한 단계를 따르면 마케팅 전문가는 low-code AI 플랫폼을 체계적으로 채택하여 AI의 힘을 활용하는 동시에 전략과 실행에 대한 통제력을 유지할 수 있습니다. 이를 통해 보다 신속하게 대응하고 정보를 바탕으로 영향력 있는 마케팅 활동을 수행할 수 있어 고객 만족도와 비즈니스 결과가 향상됩니다. 올바른 접근 방식을 사용하면 low-code AI는 마케팅을 혁신과 성공의 새로운 시대로 이끄는 촉매제가 될 수 있습니다.
마케팅 분야 로우코드 AI의 미래
점점 더 기술 중심적인 시대로 접어들면서 마케팅 전략에 low-code AI 플랫폼을 통합하는 것은 단순한 추세가 아니라 기업이 고객과 상호 작용하는 방식의 근본적인 변화입니다. 기사의 이 섹션에서는 수정구슬을 자세히 살펴보고 마케팅 분야의 low-code AI 영역에서 기대할 수 있는 잠재적인 개발과 변화를 살펴봅니다.
AI 및 마케팅의 새로운 트렌드
앞으로는 AI가 고객 행동을 정확하게 예측할 수 있는 고급 알고리즘을 통해 더욱 직관적이고 예측 가능해질 것으로 기대할 수 있습니다. AI의 진화로 인해 브랜드와 소비자 간의 더욱 정교하고 원활한 상호 작용을 가능하게 하는 의미론적 이해, 감성 지능, 교차 채널 학습 기능이 향상될 것입니다. 또한 low-code 플랫폼이 최첨단 기술에 대한 액세스를 지속적으로 민주화함에 따라 소규모 기업은 AI 기반 통찰력과 대규모 개인화를 활용하여 대규모 기업과 경쟁할 수 있는 역량을 갖게 될 것입니다.
진화하는 마케팅 기술의 세계
앞으로 몇 년 동안 마케팅 기술은 점점 low-code 접근 방식에 적응하여 마케터에게 복잡한 고객 여정을 보다 쉽게 설계하고, 동적 콘텐츠 전략을 구현하고, 다면적인 측정을 수행할 수 있는 drag-and-drop 인터페이스와 사전 구축된 템플릿을 제공할 것입니다. 캠페인 성과. low-code AI 도구가 더욱 보편화됨에 따라 증강 현실(AR) 및 사물 인터넷(IoT) 과 같은 다른 기술과 통합하면 고객 경험이 더욱 향상되어 더욱 상호 작용적이고 몰입도 높은 브랜드 참여가 가능해집니다.
소비자 행동의 변화 예측
소비자 기대치는 지속적으로 진화하고 있으며, low-code AI의 발전으로 마케팅 담당자는 민첩성과 적응력을 유지해야 합니다. 시장 동향, 소비자 정서, 신흥 채널의 변화에 신속하게 대응하는 능력이 중요합니다. low-code AI를 통해 각 소비자의 개별 선호도에 맞춰 마케팅 메시지와 전략을 실시간으로 조정할 수 있으므로 개인화는 새로운 차원에 도달할 것입니다. AI가 온라인과 오프라인 접점 사이의 격차를 해소하여 고객 경험이 더욱 연결되어 원활한 옴니채널 경험이 제공될 것입니다.
마케팅 분야에서 low-code AI의 미래는 기술과 인간의 창의성이 융합되어 더욱 매력적이고 효과적이며 고도로 개인화된 마케팅 캠페인을 생성하는 환경을 약속합니다. 이러한 도구가 더욱 발전하고 접근성이 좋아짐에 따라 마케팅 담당자는 고객 참여의 기준을 재정의하여 성과와 성장을 촉진하는 동시에 브랜드 경험을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 기술적 진보를 파악하고 적응할 준비를 함으로써 마케팅 담당자는 자신과 조직이 흥미로운 미래에 성공할 수 있는 입지를 마련할 수 있습니다.
