해외 마케팅에서 인공지능(AI)을 활용해서 효과를 극대화 하세요!
AI는 주요 산업과 다양한 조직 기능에 있어 상당한 이점을 제공할 수 있으며, 이를 통해 마케팅 성과를 향상시키고 해외 판매를 개발할 수 있습니다.
최근 몇 달 동안 생성형 인공지능(AI) 기술의 급진적인 발전에 대한 관심이 급증하고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 기술 관련 위험에 대한 열띤 논의를 촉발했습니다.
AI는 사회에 잠재적으로 큰 변화를 일으킬 수 있는 전환점을 의미하며, 조직이 운영해야 하는 불확실한 환경을 조성합니다. 일부 기업에게는 두려움을 줄 수 있지만, AI는 주요 산업과 다양한 조직 기능에 상당한 이점을 약속합니다.
AI는 마케팅 성과를 향상시키고 해외 판매를 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 중요한 질문은 다음과 같습니다.
국제 마케팅에서 AI를 어떻게 활용해야 할까요? 이 기사에서는 AI를 활용하여 제품을 국제 시장에 효과적으로 적응시키고 홍보할 수 있는 팁과 도구를 제공합니다.
인공지능 시장 및 트렌드
AI는 컴퓨터나 기계가 인간의 사고 능력을 모방하는 것을 의미합니다.
이는 종종 이전 경험을 바탕으로 학습하여 언어를 이해하고, 의사결정을 내리며, 문제를 해결하는 능력을 포함합니다.
Statista에 따르면, AI 시장은 향후 10년 동안 강력한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. 2023년 AI 시장 규모는 미화 2,418억 달러에 이를 것으로 예상되며,
2023년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR)은 17.30%로, 2030년까지 시장 규모는 미화 7,388억 달러에 이를 것으로 보입니다.
국가별 비교에서 2023년 미국이 미화 871억 8천만 달러로 가장 큰 시장을 형성할 것이며, 그 뒤를 중국, 독일, 영국, 일본이 잇고 있습니다.
McKinsey & Company와 스탠포드 대학교에 따르면, AI는 기업 금융 및 서비스 운영, 전략 분야에서 많이 사용되고 있으며, 거의 모든 산업의 기업 중 20%가 이러한 기능에서 AI를 활용하고 있습니다. 금융 서비스 산업은 AI 사용률이 가장 높으며, 2023년 기준 30% 이상의 응답자가 AI를 사용하고 있다고 보고했습니다. 반면 AI 사용이 가장 낮은 기능과 산업은 제조업과 마케팅입니다. 이는 이러한 분야가 인간의 직관을 요구하는 경우가 많아 AI 애플리케이션에 쉽게 적용되지 않기 때문입니다.
2022년 전 세계 산업 및 기능별 인공지능(AI) 도입 현황
AI는 다양한 작업을 보이지 않게 처리할 수 있습니다.
예를 들어 이메일 발송이 이에 해당합니다. Gartner의 예측에 따르면, 2025년까지 대규모 조직의 아웃바운드 마케팅 메시지 중 30%가 AI를 통해 생성될 것입니다.
이는 2022년의 2% 미만에서 크게 증가한 수치입니다.
AI 성장의 주요 원동력 중 하나는 AI 스타트업에 대한 벤처 캐피탈 투자 열풍입니다. 2015년부터 2022년까지 AI 기업들은 총 2,392억 달러의 자금을 조달했습니다.
기술 측면에서 데이터 처리 능력의 급격한 발전이 AI 산업을 다음 단계로 이끌고 있습니다.
또한, 오픈소스 플랫폼이 협력적 학습을 촉진하여 AI 성장을 가속화하고 있습니다.
AI 산업의 현재 성장 물결은 소프트웨어와 하드웨어 뿐 아니라 빅데이터의 풍부한 가용성과도 관련이 깊습니다. 빅데이터 생성량은 연간 40%씩 증가하고 있으며, 2025년까지 163조 기가바이트에 이를 것으로 예상됩니다.
AI 기반 광고
AI 발전으로 인해 광고 분야에서도 두 가지 주요 영역이 변화하고 있습니다.
첫째로, 기술을 통해 광고 대상 고객을 더 쉽게 타겟팅하고 추적할 수 있게 되었습니다.
두번째로 AI는 광고 캠페인 콘텐츠 생성에도 도움을 줍니다.
광고 자동화(programmatic advertising)의 등장으로, 다양한 디지털 플랫폼에서 소비자와 연결할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. 또한, 인구 통계 및 행동 데이터를 활용해 맞춤형 광고를 제공할 수 있습니다. 현재는 수백 개의 다양한 광고를 실험하여 어떤 광고가 가장 좋은 반응을 얻는지 확인할 수도 있습니다.
AI를 활용하면 광고의 타겟 대상에게 더욱 적합한 콘텐츠를 제공할 수 있습니다.
여기에는 인구 통계 정보, 관심사, 구매 의향 또는 행동 패턴과 관련된 데이터가 포함될 수 있습니다. 특히 회사가 국제적으로 운영되는 경우, 날씨 데이터와 위치 데이터까지 고려할 수 있습니다. AI는 각국의 다른 문화와 소비 습관을 고려하여 고객을 효과적으로 타겟팅하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
Google은 최근 AI를 광고에 도입하여 생성형 AI 도구를 소개했습니다. Google의 P-Max(P-Maximum) 캠페인은 AI를 통해 자동으로 생성됩니다. 알고리즘은 웹사이트 및 마케팅 자료를 기반으로 특정 청중과 캠페인 목표에 맞는 맞춤형 헤드라인을 생성합니다. 예를 들어 고객이 Google 검색을 하면, AI가 랜딩 페이지 및 기존 광고의 콘텐츠를 활용하여 검색어와 더 밀접하게 연관된 새로운 헤드라인을 생성합니다. 이를 통해 광고의 관련성을 높이면서 브랜드 메시지를 유지할 수 있습니다.
AI 생성 마케팅 콘텐츠
마케팅은 새로운 영감과 창의성을 지속적으로 요구합니다. 특히 목표가 복잡할 때는 영감 부족에 직면하기도 합니다. 이때 AI를 활용하여 새로운 아이디어를 개발할 수 있습니다. 블로그, 소셜 미디어, 뉴스레터 등 다양한 콘텐츠 제작에 활용할 수 있습니다.
예를 들어 ChatGPT를 사용하여 특정 주제에 관련된 해시태그를 추천 받을 수 있습니다. 또한, 프로모션 캠페인의 이름을 제품에 맞게 제안 받을 수도 있습니다.
아이디어가 정의되면 이를 실행에 옮겨야 합니다. 그러나 회사 내에 디자인 기술이 부족할 수 있습니다. 이러한 경우, 디자인을 단순히 ‘보기 좋게’ 만드는 요소로 여길 수 있지만, 디자인은 목표 고객과의 대화를 생성하고 제품에 대한 인식을 형성하는 데 중요한 요소입니다. 특히 국제 시장으로 확장할 때 디자인은 더욱 중요합니다.
각국의 문화에 맞게 콘텐츠와 마케팅 자료를 조정해야 하기 때문입니다.
OpenAI의 DALL·E 2와 같은 AI 도구는 이 간극을 메우는 데 유용합니다. DALL·E 2는 텍스트 설명을 바탕으로 현실적이고 독창적인 이미지를 생성할 수 있습니다.
이러한 도구들은 간단한 설명만으로 이미지 생성과 편집이 가능하며, 그림자, 반사, 질감 등을 고려하여 사실적인 편집을 제공합니다.
행동 기반 국제 마케팅
AI를 활용한 마케팅은 국제 고객 데이터를 분석하여 구매 행동과 선호도를 파악할 수 있도록 돕습니다. 이를 통해 동적 가격 책정(dynamic pricing), 소셜 미디어 광고, 판매 및 마케팅 프로세스 자동화를 구현할 수 있습니다. 수집된 데이터의 지리적 영역에 따라 각 국가의 마케팅 전략을 조정할 수 있으며, 이를 통해 고객의 니즈에 더욱 가까이 다가가고 문화적 장벽을 넘을 수 있습니다.
이러한 패턴을 이해하기 위해 AI는 머신러닝과 같은 기술을 활용합니다.
많은 기업들이 AI의 잠재력을 인식하고 있으며, 이를 전자상거래, 고객 지원, 마케팅, PR 등 다양한 분야에 도입하고 있습니다.
AI는 오늘날 소셜 미디어 네트워크의 필수 구성 요소가 되었습니다. Facebook, LinkedIn, Instagram, Snapchat과 같은 주요 플랫폼은 마케터가 사용자의 지리적, 인구통계학적, 행동 데이터를 기반으로 유료 광고 캠페인을 실행할 수 있도록 지원합니다. 이는 글로벌 마케팅을 맞춤화하는 데 완벽한 조합입니다.
스타벅스(Starbucks)는 AI를 효과적으로 활용한 글로벌 기업의 좋은 예시입니다.
스타벅스 고객은 전 세계에 분포해 있으며, 각기 다른 취향을 가지고 있습니다.
스타벅스는 AI를 활용해 고객의 행동과 선호도를 더 쉽게 추적합니다.
John Rampton에 따르면, 스타벅스 앱은 구매 데이터를 기록하며 매장 위치, 시간 및 주문 내역을 포함한 정보를 수집합니다.
이 정밀한 데이터를 활용해 마케팅 팀은 특정 시간, 특정 위치 또는 특정 제품을 구매할 가능성이 높은 고객에게 개인화된 메시지를 전달할 수 있습니다.
이러한 메시지에는 주문 추천, 특별 프로모션 또는 할인 혜택이 포함됩니다.
세포라(Sephora)는 AI를 활용한 또 다른 사례입니다.
세포라는 웹사이트에서 챗봇(chatbot)을 사용하여 고객 질문에 자동 응답을 제공합니다. 챗봇은 키워드 매칭을 통해 사전 작성된 스크립트를 기반으로 사용자 질문에 응답하며, AI를 활용해 사람과 유사한 대화를 제공합니다.
John Rampton에 따르면, 세포라는 2017년부터 챗봇 기술을 사용하여 고객 데이터를 수집하고, 이 정보를 바탕으로 개인화된 이메일과 메시지를 전송합니다.
감정 분석(Sentiment Analysis)
고객 참여, 감정 및 피드백은 국제 시장에서의 성공 여부를 결정하는 중요한 지표가 될 수 있습니다. 이를 효과적으로 수집하고 분석할 수 있다면 해외 시장을 더 잘 이해하고, 전략, 제품, 마케팅을 목표 국가에 맞게 조정할 수 있습니다.
마케팅 부서는 종종 소셜 미디어 플랫폼과 뉴스 기사와 같은 인터넷의 다양한 소스를 실시간으로 크롤링하여 브랜드 언급을 모니터링하고, 전반적인 감정을 파악하려고 합니다. AI 도구는 이러한 작업에서 점점 더 효과적으로 중요한 키워드를 감시할 수 있습니다. 키워드에는 브랜드 이름, 경쟁사 이름 또는 긍정적/부정적 반응을 나타낼 수 있는 중요한 문구가 포함될 수 있습니다.
예를 들어, 아기 옷 회사는 LinkedIn, Facebook, Instagram, Twitter와 같은 소셜 미디어를 국제적으로 모니터링하여 제품, 회사 이름 및 경쟁사 이름에 대한 모든 언급을 추적할 수 있습니다. 이를 통해 해외 고객의 반응을 파악하고, 커뮤니케이션 전략을 조정하며, 더 나은 고객 경험을 구축할 수 있습니다.
OpenText Magellan Test Meaning과 같은 도구를 사용하면 텍스트 콘텐츠 내 주관적 패턴과 감정을 식별하고 평가할 수 있습니다.
콘텐츠 번역(Content Translation)
AI 기반 언어 번역 도구는 마케팅 콘텐츠의 현지화(localization)에도 사용될 수 있습니다. 현지화란 특정 국가, 지역, 도시에 맞게 콘텐츠, 제품, 서비스를 조정하는 마케팅 용어입니다. AI 도구는 고급 기술을 활용하여 소스 언어의 콘텐츠를 여러 대상 언어로 효율적이고 정확하게 변환합니다. 이는 다국어 시장에 접근하거나 기존 사용자 기반과 연결하려는 기업에 매우 유용합니다.
Google Translate나 DeepL뿐만 아니라, OpenAI의 생성형 언어 모델 ChatGPT와 같은 최신 기술을 통해 번역이 그 어느 때보다 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다.
AI 구동 현지화 도구는 블로그 게시물, 지원 문서 또는 전체 웹사이트 페이지와 같은 다양한 콘텐츠 유형을 번역하여 국제 전략에 직접 통합할 수 있습니다. 이 번역은 특히 글로벌 캠페인을 시작할 때 중요합니다. 마케팅 콘텐츠를 제작하는 콘텐츠 제작자도 AI를 활용할 수 있으며, AI는 비디오 번역 및 더빙과 같은 작업을 지원하는 특수 도구를 제공합니다.
Bain의 2023년 연구에 따르면, 기업의 약 40%가 이미 현지화를 위해 생성형 AI를 사용하고 있으며, 이러한 사용 사례는 계속 증가할 것으로 예상됩니다. 최근 Paramount 업체는 현지화에 AI를 사용한다고 발표했으며, 다른 기업들도 이 흐름을 따를 가능성이 높습니다.
AI 마케팅의 우려사항
- 데이터 프라이버시(Data Privacy)
AI 마케팅 도구를 활용하여 개인화된 콘텐츠를 제공하려면 고객 데이터를 깊이 이해하고 이를 효과적으로 수집하고 분석할 수 있어야 합니다. 사람들은 일반적으로 AI와 개인화의 역할에 대해 개방적이지만, 데이터 프라이버시는 소비자들 사이에서 주요 우려 사항입니다. 고객은 개인 정보를 공유하는 것을 알고 있으며, 신뢰할 수 있는 회사라고 판단될 때에만 정보를 공유합니다. 이러한 보안과 신뢰는 강력한 데이터 보안 조치, 명확한 개인정보 보호 정책 제공, 그리고 고객이 수집된 데이터에 대한 제어 권한을 가질 수 있도록 함으로써 달성할 수 있습니다.
- 진정성(Authenticity)
한 연구에 따르면, 소비자의 62%가 신뢰할 수 있는 브랜드와 거래를 한다고 응답했습니다. 하지만 AI를 마케팅 전략에 사용할 때 투명성을 유지하는 것은 쉽지 않습니다.
AI가 생성한 콘텐츠를 항상 검토하여 브랜드 이미지와 상충되는 오류가 없도록 해야 합니다.
- 비용(Cost)
대부분의 AI 도구는 상당한 비용이 듭니다. 또한, 도입 과정은 몇 주에서 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 따라서 AI를 도입하는 데 드는 정확한 비용과 투자 대비 수익을 추정하기 어렵습니다. 기존 도구에 AI 솔루션을 통합하는 방식으로 도입 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 이를 통해 학습 시간과 구현 과정을 대폭 줄일 수 있습니다.
결론
AI 마케팅 산업은 세계가 점점 더 디지털화됨에 따라 계속 성장할 것입니다.
AI 애플리케이션은 기업이 글로벌 소비자와 소통하고 국제 시장에 적응하는 방식을 혁신적으로 변화시킬 것입니다. 국제 마케팅에서 AI를 효과적으로 활용하는 기업은 맞춤형, 데이터 기반 전략으로 글로벌 소비자에게 도달하여 경쟁 우위를 확보할 가능성이 높습니다. 그러나 국제 마케팅에서 AI 사용은 데이터 프라이버시, 진정성, 비용과 같은 문제도 함께 고려해야 합니다.
마지막으로 자동화와 인간의 접점을 적절히 조화시키는 것이 글로벌 확장에서 성공하기 위한 중요한 요소가 될 것입니다.
