B2B 마케팅에서의 AI: 성과를 이끄는 5가지 강력한 방법

현대 기술이 비즈니스 현실을 재편하다

B2B 마케팅에서의 AI 같은 현대 기술이 비즈니스 현실을 재편하고 있습니다. 불과 10년 전만 해도 공상과학으로 여겨지던 것이 경제의 기술적으로 선진화된 부문에서 점차 정상적인 비즈니스 방식이 되고 있습니다. 2000년대 초반이나 그 이전에는 자동화가 주요 트렌드였다면, 2020년대는 로봇 프로세스 자동화(RPA)에 인공지능과 머신러닝을 결합해 새로운 차원으로 나아가고 있습니다.

혁명적 변화가 모든 비즈니스 부문을 포괄하며, B2B 마케팅 시장에서의 AI는 이미 현실입니다. 세일즈포스 리서치(Salesforce Research)의 '마케팅 현황(State of Marketing)' 5판(현대 마케팅 트렌드 개요)에 따르면, 마케터들의 인공지능 도입이 1년(2017-18) 만에 44% 증가했습니다. 개인정보 수집, 저장, 처리에 대한 강력한 규칙인 GDPR(일반 데이터 보호 규정) 도입이 도입 속도에 악영향을 미쳤을 수 있지만, AI 도입을 완전히 막지는 못할 것입니다.

이제 마케터들은 GDPR이 요구하는 대로 개인화 마케팅과 프라이버시 보호의 균형을 맞추는 새로운 방법을 배웠습니다. 다만 디맨드베이스(Demandbase)와 세일즈포스 파닷(Salesforce Pardot)의 최근 연구에 따르면 2021년 도입률은 여전히 보통 수준에 머물러, B2B 지향 기업 5곳 중 1곳만 AI를 활용하고 있습니다. 하지만 조사 대상 기업의 3분의 2가 적어도 건전한 도입 계획을 가지고 있어 미래 전망은 밝습니다.

첨단 기술 도입을 미루면 경쟁사에게 경쟁 우위를 빼앗길 위험이 있으므로, 예산이 제한적이더라도 적어도 디지털 트랜스포메이션을 계획하는 그룹에 속하는 것이 좋습니다. 하지만 B2B 마케팅에서의 AI에 대한 더 자세한 분석에 들어가기 전에, B2B 마케팅이 B2C 마케팅과 어떻게 다른지, 특히 무엇이 그 차이를 만드는지 짚고 넘어가는 것이 중요합니다.

B2B 마케팅에서 AI가 의미 있는 이유

고객 참여 생성 프로세스는 모든 B2B 마케팅 전략의 근간이 되는 주요 측면 중 하나입니다. B2C와의 차이는 직접적인 기업-소비자 마케팅에서 기업들이 수백만 명의 비개인화된 고객 풀을 본다는 점에 있습니다.

스마트폰 같은 대부분의 소매재의 경우, 마케팅 팀에게 스마트폰 사용자들의 현재 및 새로운 니즈를 종합적으로 연구해 동일 가격대에서 확장된 기능으로 더 나은 대안으로 신모델을 제시하도록 요청하는 것으로 충분합니다. 초기 리드 풀은 마케팅 캠페인의 효과에 따라 두 배 또는 세 배로 늘어날 수 있습니다.

하지만 B2B 마케팅에서는 초기 리드가 처음부터 더 제한적이며, "종합적" 대중 사용자 수요가 아닌 각 고객의 특정 요구사항에 의존합니다. 동일한 제품이 차별화된 비즈니스 솔루션으로 포지셔닝될 때, 마케팅 팀은 지원 애플리케이션 형태나 시각 콘텐츠 활용 등 고객별 비즈니스 니즈를 고려해 제시해야 합니다.

리드 육성 및 데이터 강화

두 번째 케이스를 다르게 만드는 또 다른 미묘한 차이는 마케터가 잠재 구매자와 어떻게 행동하는가입니다. 놀랍게도 마케팅셔파(MarketingSherpa)에 따르면 B2B 비즈니스 리드의 73%가 실제로는 "영업 준비 완료(Sales-ready)" 상태가 아닙니다. 즉, 마케터는 세일즈 퍼널(인식 → 관심 → 고려 → 의도 → 평가 → 구매)을 따라 내려가며 이들을 "처리"하는 근본적으로 다른 전략이 필요합니다. B2B 마케팅 팀을 위한 좋은 조언: 무언가를 팔기 위한 최선의 방법은 실제로 파는 것이 아니라, 잠재 구매자들 사이에서 인지도, 평판, 신뢰를 얻는 것입니다!

B2B 마케팅에서의 AI는 특히 대규모 팀을 갖추지 못해 기본적인 마케팅 활동을 수행하기 어려운 중소기업과 스타트업에 기회를 만듭니다. 이들은 AI를 활용해 직접 할 시간이 없는 더 정교한 데이터 분석을 수행하고, 행정 업무를 크게 줄이며, 부분적 정보에 기반한 개인적 판단에 대한 의존도를 낮출 수 있습니다.

AI 지원 도구를 통한 리드 생성으로 B2B 마케터는 다음을 할 수 있습니다.

• 프로세스를 간소화하고 더 빠르게 실행
• 예측 분석 및 시나리오 계획 수행
• 유망한 리드 표시 및 의심스러운 리드 배제
• 리드 풀 내 다양한 우선순위 설정
• 로봇이 수집한 데이터가 수동 수집 데이터보다 확실히 더 정확하므로 더 큰 확신을 가지고 이 모든 것 수행

개인화된 경험 제공

비즈니스 고객과 개인 고객은 정보 요구사항이 다릅니다. 별로 까다롭지 않은 학생이 새 스마트폰을 살 때 5G 지원 여부를 영업 매니저에게 묻고 그걸로 만족할 수 있습니다. 반면 비즈니스 조직은 서로 다르거나 때로는 모순되는 요구를 가진 여러 이해관계자를 가진 고차원 시스템입니다.

이것이 바로 AI의 "마법"이 B2B 마케터를 진정으로 도울 수 있는 지점입니다. 성공적인 B2B 마케팅은 잠재 구매자의 페르소나화(Personification)에 크게 의존한다는 것은 알려진 사실입니다. 마케팅 시장에서의 AI로 이는 이제 대규모로 달성 가능합니다. 패스파인더(Pathfinder) 같은 수십 개의 솔루션이 잠재 고객이 보내는 신호를 읽고 해석해 마케팅 캠페인을 맞춤화합니다.

검색 엔진 최적화(SEO)

인터넷 시대 이래 검색 엔진은 디지털 마케팅의 지배적 요소였고, 점점 마케팅 전반으로 확장되고 있습니다.

이커머스 맥락에서는 매우 제품 및 영업 지향적일 수 있지만, SEO는 사실 브랜드 인지도를 높이는 마케팅 접근법입니다. 앞서 말했듯 B2B 마케팅은 평판 구축에 더 가깝기 때문에 이는 중요합니다. 게스트 포스팅 서비스는 사용자들이 웹사이트를 더 자주 방문하게 만듭니다. 품질 좋은 게스트 아티클은 홍보하려는 제품이 직접 언급되지 않더라도 제품 프레젠테이션 역할을 할 수 있습니다.

AI 기반 툴킷을 활용한 SEO는 그렇지 않으면 노동 집약적인 수동 프로세스로 획득해야 했던 SEO 틈새 백링크를 빠르게 확보할 수 있게 해 더욱 효과적입니다. 다양한 플랫폼이 소셜 미디어 관리와 웹사이트 콘텐츠 관리를 더 빠르고 쉽게 만들어줍니다. 회계 소프트웨어가 재무 보고서 작성을 빠르고 효율적인 프로세스로 만들었던 것과 같은 방식입니다.

산업마다 고유한 특성이 있습니다. B2B 마케팅에서 널리 사용되는 AI 접근법이라도, AI 기반 B2B 마케팅 캠페인을 계획하고 실행할 때는 산업의 특성을 고려하는 것이 중요합니다.

B2B 마케팅에서 AI에 대해 알아야 할 것

핵심 포인트를 정리하며 마무리하겠습니다. 첫째: 마케팅에서의 AI는 사라지지 않을 새로운 트렌드입니다. 도입은 느리지만 꾸준히 진행 중이므로 더 미루지 않는 것이 좋으며, 그렇지 않으면 경쟁 우위를 잃을 위험이 있습니다.

둘째: B2B 마케팅은 여러 면에서 B2C 마케팅과 다르며, 타겟 오디언스를 지불 고객으로 만들고 싶은 마케터에게는 더 미묘한 접근이 필요합니다. 판매에 관한 것이라기보다 좋은 장기적 인상을 심어주는 것에 가깝습니다.

셋째: 디지털화 덕분에 B2B 마케팅에서의 AI는 주요 디지털 마케팅 채널 중 하나인 SEO에 광범위하게 적용됩니다.