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- Опубліковано 28 лип 2024
- 일잘러 마케터는 인공지능을 활용해서 데이터를 알맞게 활용합니다.
심지어 마케팅 결과도 한번에 보죠!
어떻게 하면 AI를 잘 활용할 수 있을까요?
강연 소개 :
“AI를 마케팅에 어떻게 활용할 수 있을까요?”
01 모든 마케터들의 고민?
○ 어떻게 하면 노이즈 레벨을 올릴 수 있을까?
○ 어떻게 마케팅 결과를 ‘한번에’ 알 수 있을까?
○ 마케팅 Tool에서 제공하는 데이터를 어떻게 해석해야 할까?
02 마케팅 절대 고수의 3가지 업무
○ 수많은 데이터 중 가장 중요한 데이터 선별
○ 선별된 데이터로 할 수 있는 의사결정 제시
○ 의사결정의 결과 예측
03 인공지능 마케터의 능력 3가지
○ 마케팅 의사결정 능력
○ 시장 트렌드 예측 능력
○ 마케팅 가치 측정 능력
[데이터는 사람을 행동하게 한다, 데이터마케팅코리아]
✻ 인공지능 마케팅 솔루션, 마대리 l www.maderi.co.kr
✻ 데이터마케팅 교육 문의 l dataedu@datamarketing.co.kr
강연자 소개 :
이진형 (데이터마케팅코리아 대표)
0:00 인트로
0:15 오늘의 질문
0:41 마케터들의 고민
2:30 인공지능 마케터의 3가지 업무
4:26 데이터 마케팅 거버넌스
8:00 목표 대비 결과로 대답하는 법
9:34 의사결정을 돕는 AI
11:21 평균의 중요성
12:57 기초 데이터 수집
#데이터마케팅 #마케팅솔루션 #마대리 #데이터마케팅코리아 #마케팅교육 #DM9 - Наука та технологія
![[#DM9_6영역] 지금 하고 있는 마케팅, 손해일까? 이득일까? | 데이터맛집 28화](http://i.ytimg.com/vi/EHMsV-Lc1F0/mqdefault.jpg)
![[#DM9_6영역] 지금 하고 있는 마케팅, 손해일까? 이득일까? | 데이터맛집 28화](/img/tr.png)
![인공지능의 학습법과 응용 사례 (머신러닝, 딥러닝, GAN) [안될과학-긴급과학 X 삼성SDS ]](http://i.ytimg.com/vi/Ym3IM9y4U5U/mqdefault.jpg)
0:15 오늘의 질문
0:41 마케터들의 고민
2:30 인공지능 마케터의 3가지 업무
4:26 데이터 마케팅 거버넌스
8:00 목표 대비 결과로 대답하는 법
9:34 의사결정을 돕는 AI
11:21 평균의 중요성
12:57 기초 데이터 수집
이진형 대표님! 항상 주옥같은 좋은 말씀 감사합니다..
오오 감사합니다 다음편부터는 대가들을 모셔서 대화하는 형식으로도 진행합니다. 계속 의미있는 콘텐츠 만들어볼게요
마대리 너무 똑똑한데요!
좋은 영상 감사합니다~~^^
인공지능으로 인해 세상이 빠르게 변하고 있는 요즘, 데이터를 분석하는 데서 끝나는 것이 아니라, 해당 데이터를 해석하는 능력이 중요하다는 사실에 대해서 말씀해주셔서 감사합니다!
제일 첫번째 일이 뭐냐면 우리 회사의 기초 데이터를 모아야 되는 거예요.
AI가 발전할 때까지 기다리는 것이 아닌, 이미 존재하는 AI를 어떻게 활용할지가 경쟁력의 관건이 되겠네요.
어떤 결과가 필요한지, 어떤 데이터에서 추출할 것인지를 얼마나 잘 설정하냐에 따라 Ai활용도가 달라지겠네요.
데이터를 분석하는 방법 뿐만이 아니라 주어진 자료를 바탕으로 올바르게 해석하는 능력도 매우 중요하다는 생각이 들었습니다. 또한 데이터 마케팅 거버넌스 체계가 자리 잡으면서 데이터의 가치가 더 중요해진 거 같습니다. 분석 및 예측은 ai가 하고 마케터들은 참신한 기획과 아이디어를 내놓아야 하는데, 그렇다면 기업에서는 마케터들의 이러한 역량을 어떤 방식으로 평가하여 채용을 할 지 궁금합니다.
좋은영상 감사합니다. 인공지능 학습이 가능하려면 데이터가 많이 필요한것으로 알고 있습니다. 한 기업에서 유의미한 패턴을 발견하기 위해서 최소로 필요한 양은 어느정도 될까요?
유익한 강의 정말 감사합니다. 마케팅 영역에 AI가 사용되고, AI를 통한 분석 및 예측이 가능해진 세상에서, AI 그리고 마케터의 소통방식 또한 중요해질 것 같다는 생각이 듭니다. 그렇다면 데이터와 AI를 활용한 분석 및 예측 결과를 마케터가 활용하고 파악하는 과정에서 필요한, 혹은 요구되어지는 태도가 있다면 무엇인지 궁금합니다.
마대리 유용하네요.
감사합니다 마대리 잘 키워보겠습니다
잘 들었습니다. 데이터를 활용하더라도 실패하는 경우가 있을 것이라 생각합니다. 그렇게 했을 때 피드백을 할 수 있는 과정이 준비되어 있는지 궁금합니다!
AI가 중요한 데이터를 선별해주고 이 데이터로 의사결정도 제시해주고 결과도 예측해준다니 마케터들이 정말 편해진 세상이 되었다는 것이 체감됩니다!!
그렇다면 이렇게 변화하는 세상 속에서 마케터들에게 가장 필요로 되는 자질이 무엇이라고 생각하시는지 궁금합니다!
이전과 같이 창의성이 가장 중요한지 데이터를 읽고 유의미한 결과를 도출해낼 수 있는 분석력인지 무엇에 더 초점을 맞춘 인재가 각광 받을지 궁금합니다!!
최근 AI 서비스 ChatGPT가 화두에 오르면서 인공지능을 인간이 잘 활용할 수 있는 방안에 대한 관심이 많아져서 흥미롭게 잘 들었습니다.이런 맥락에서 초보스럽게와 고급스럽게 데이터를 해석하는 결정적인 차이는 무엇이라고 생각하시나요? 또한, 마대리의 기능 중 예측 서비스가 인상 깊었는데, 마대리는 어떤 데이터를 활용해서 예측 매출을 구체적인 수치로 제공할 수 있나요 ?
재밌는 강연 감사드립니다 !
인공지능과 마케팅의 콜라보! 영상 잘 봤습니다
실제로 ai를 활용한 데이터 분석, 그리고 마케팅의 성공적인 유명한 사례가 있는지 궁금합니다!
사용자의 구매정보를 이용하여 쿠폰을 지급했던 아마존의 마케팅전략, 사용자의 데이터를 분석하여 관심사를 찾아내고 그에 맞는 광고를 제공하는 구글 애즈 등이 있는것 같습니다!
같은 회사에서 같은 데이터를 보고 활용해야할때, 팀 혹은 개인의 목표와 KPI가 다르다면
인공지능이 각각의 마케터가 뭘 원하는지를 파악해서 새로운 해석과 인사이트를 제공할수 있을까요?
어 마대리다!!!! 뭐지 세바시에서 본거같은 기억이....
ㅋㅋㅋ 세바시편을 기억해 주셔서 감사해요
수업 시간에 몇 번 활용했던 마대리가 현장에서 어떻게 사용되는지 알 수 있었습니다.
회사의 기초 데이터를 제공해야 한다는 부분에서 이번에 ChatGPT와 관련하여 보안 이슈가 발생했던 것이 떠올랐는데, 이런 보안 관련된 부분은 어떻게 다루고 있는지 궁금합니다.
데이터 마케팅 거버넌스 체계를 새롭게 구축한다고 생각했을 때 이는 기업의 입장에서는 디지털 트랜스포메이션의 일종이라고 할 수 있나요? 또한 평균이 중요하다고 말씀하셨는데 그 평균이라는 것은 동종사업 기업들의 평균 마케팅 지출비용과 성과를 말씀하신건가요?
지금 데이터와 인공지능등 세계를 변화시킨 기술을 나오고 있는데 마케팅 시장도 많이 바꾸고 있습니다. 원래 감으로 했던 마케팅 지금도 주로 데이터를 활용해서 전략을 세우게 되었습니다. 근데 사람의 심리적, 감성적인 원인으로 인해 '감'도 무시할 수 없다고 생각합니다. 그래서 혹시 앞으로 기술 발전에 따라 데이터를 통해 '감'까지도 대체할 수 있을지에 대해서 궁금합니다!
효율이 안나오는 채널의 예산을 잘 나오는 채널의 예산으로 분배한다면 효율이 안나오는 채널의 이용자는 아예 마케팅에서 제외되는 건지 궁금합니다!! 아니면 해당 채널의 고객들은 타겟 고객에 부합하지 않다고 여겨지는 건가요?!
인공지능이 마케터의 의사결정까지 대신 해주는 시대가 온다하셨는데 그럼 미래에는 오히려 마케터의 데이터 분석 능력의 필요성이 줄어드는 걸까요?
고객구매여정의 흐름에 따라 고객행동패턴을 파악하면 마케팅에 정말 유용할 듯 합니다. 그런데 인지도가 거의 없는 신생 브랜드나 신제품의 경우 모을 데이터가 너무 부족할텐데, 이럴 경우 어떤 방법을 활용하면 좋을까요?
마대리에 같은 제품군의 브랜드들이나, 경쟁물품, 경쟁사 채널을 등록해서 그 데이터들을 보는 것도 유의미할것 같습니다. !
고객여정에 따라 어떤 종류의 데이터가 있나요? 행동 데이터의 예시도 들어주시면 좋겠어요!
검색 행동, 장바구니 담기, 그리고 결제까지, 매 의사결정 순간마다 고객이 온라인상에서 행동하는 모든 데이터를 포함합니다😋
초보 마케터의 초보적인 실수로는 어떤 것이 있을까요??
정확한 데이터기반의
인사이트 도출이 아닌
개인적 주관적인 감을 통한 마케팅이 아닐까 합니다
객관적인 지표를 통하여 방향성을 정해야 하는데 개인의 주관, 신뢰성이 떨어지는 데이터 등으로 접근하여 잘못된 마케팅을 할수도 있을거 같습니다
데이터의 일부만 분석하여 왜곡된 결과나 왜곡된 인사이트를 도출하는 경우가 있을 것 같습니다. 예를 들어,추정치나 비율에 대한 데이터만 확인하고 절댓값에 대한 데이터를 놓치는 경우 등입니다.
소량의 데이터로 일반화를 하는 것도 초보 마케터의 실 수 중 하나라고 할 수 있을 것 같습니다!!