인공지능 기술을 활용한 리드 생성, 검증, 전환 방법 4가지

인공지능 기술을 활용한 리드 생성, 검증, 전환 방법 4가지

(참조 자료: 4 Ways to Use Artificial Intelligence for Lead Generation, Qualification, and Conversion)

마케터라면 요즘 인공지능(AI)에 대해 수없이 많이 들어왔을 것입니다. 하지만 이것이 실제로 어떻게 활용되는지에 대해 알고 계신가요? 가장 큰 활용 사례 중 하나는 바로 리드 제너레이션(lead generation)과 리드 퀄리피케이션(lead qualification) 부분입니다. 결국 최고의 AI 시스템은 대규모 데이터 세트에서 인사이트를 얻는데 탁월합니다.

일부 인공지능은 마케팅 데이터를 사용하여 잠재 고객과 고객에 대해 자세히 알려줍니다. 이 데이터를 활용하여 새로운 잠재 고객을 찾거나 기존의 리드를 쫓도록 추천해줍니다.

오늘은 좀 더 나은 리드를 찾을 수 있는 유용한 AI 마케팅 도구를 살펴 보도록 하겠습니다. 개별 사례가 설명되고 링크된 사례 케이스 별로 게시물을 구성해보았습니다.

1. 리드에 대해 더 나은 이해

일부 AI 시스템은 데이터를 처리할 때 사람보다 훨씬 낫습니다. 인간이 직접 방대한 양의 데이터 세트를 븐석하는 것은 엄청나게 비용이 많이 들고 시간 소모가 많습니다. 사람이 이 모든 데이터를 탐색할 수 있다고 하더라도 중요한 인사이트를 놓칠 수도 있습니다.

마케팅 담당자가 리드를 더 잘 이해할 수 있게 해주는 AI 시스템은 Netra 입니다. Netra는 소셜미디어 플랫폼의 시각적 컨텐츠를 분석하여 소비자의 이해를 돕습니다. 이 시스템은 트위터, 페이스북 및 인스타그램에서 수 십억 개의 사진을 분석합니다. 이 사진을 기반으로 로고, 사물 및 인구통계학적 관심사를 식별할 수 있습니다.

예를 들어, Netra는 브랜드의 인스타그램 팔로워들을 분석하여 그에 대한 자세한 정보를 얻을 수 있습니다. 여기에는 그들이 좋아하는 다른 브랜드에 대한 정보 또는 그들이 가장 자주 게시하는 정보 등이 포함될 것입니다. 그 결과는 잠재 고객 선호도와 관심사에 대한 명확한 그림입니다.

CaliberMind 는 다른 접근법을 취합니다. AI를 활용하여 CRM, 마케팅 자동화 및 소셜미디어 상에서 사람이 쓰는 언어를 분석합니다. 시스템은 이 정보를 이용하여 구매자 페르소나에 대한 명확한 그림을 그리게 됩니다. 또한 거래를 성사시킬 가능성이 큰 커뮤니케이션 방법을 권장합니다.

2. 새로운 리드 찾기

다른 인공지능 시스템은 이미 가지고 있는 데이터를 기반으로 새로운 리드를 찾고 있는 케이스도 있습니다.

Node 는 인공지능을 활용하여 새로운 잠재 고객을 발견하고 추천합니다. CEO인 Falon Fatemi는 “웹 상에서 사람, 회사, 제품 및 장소 간의 관계를 발전시켜 줍니다”라고 하는데요 이 정보는 시스템이 어떤 개인(리드)이 고객이 될지를 예측할 수 있는데 도움이 됩니다. 그리고 이 시스템은 갈수록 더욱 똑똑해지고 있지요.

Siftrock 는 마케팅 자동화 소프트웨어와 통합되어 새로운 리드를 찾게 합니다. Adam Schoenfeld CEO는 “부재 중 응답으로 새로운 리드를 이끌어내고 사람들이 다른 회사로 이직할 때 새로 바뀐 연락처를 받고 새로운 전화번호로 이메일 서명을 확보할 수 있습니다.”

또 다른 AI 리드 제네레이션 도구는 세계에서 가장 큰 네트워크 도구 중 하나에 숨겨져 있습니다. 바로 링크드인의 Sales Navigator tool 은 링크드인에서 적합한 도구를 찾아 사용자의 참여를 이끌어 냅니다. 이 시스템은 여러분의 고유한 프로파일에 맞춰 적합한 리드를 추천해주는 알고리즘을 사용합니다.

3. 리드를 판매로 전환

많은 마케팅 담당자들은 이미 보유한 리드에서 더 많은 것을 얻고자 합니다.

eRelevance Corporation 는 지능형 자동화 및 예측 데이터를 사용하여 반복적인 비즈니를 창출합니다. 이 캠페인은 규모가 큰 고전환 캠페인을 통해 기존 고객을 타깃팅합니다. 이 솔루션은 무려 5배에 달하는 ROI를 보여주고 있습니다.

OneSpot는 리드 전환에 대해 포괄적인 접근 방식을 취합니다. AI 기반의 시스템의 방문자들의 참여를 극대화하기 위해 컨텐츠를 개인화합니다. 그런 다음 새로운 사용자를 유치하여 해당 사용자를 다시 타깃팅합니디. OneSpot에선 더 많은 콘텐츠를 사용하는 방문자 일수록 구매확률이 더 높습니다.

4. 더 품질높은 파이프라인 구축

리드를 늘리고 속도를 높이는 것이 모두 잘 되면 좋은 방법입니다. 실제로 파이프라인의 품질을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.

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