B2B 마케팅의 AI와 같은 현대 기술은 비즈니스 현실을 재편하고 있습니다. 불과 10년 전만 해도 공상과학 소설로 보였던 것이 기술적으로 발전된 경제 부문에서 비즈니스를 수행하는 일반적인 방법이 되어가고 있습니다. 2000년대 초반 또는 그 이전에 자동화가 주요 트렌드였던 반면, 2020년대에는 인공 지능 및 머신 러닝이 적용된 새로운 수준의 로봇 프로세스 자동화(RPA)가 서서히 진행되고 있습니다.
혁신적인 변화는 모든 사업 부문을 포괄하고 B2B 마케팅 시장의 AI는 이미 현실입니다. Salesforce Research의 최신 마케팅 동향에 대한 개요인 "State of Marketing"의 제5판에 따르면 마케터의 인공 지능 채택은 1년(2017-18) 동안 44% 증가했습니다. 개인 데이터 수집, 저장 및 처리에 대한 강력한 규칙인 GDPR(일반 데이터 보호 규정)의 도입은 속도에 부정적인 영향을 미쳤을 수 있지만 AI 채택을 완전히 막지는 못할 것입니다.
Demandbase 및 Salesforce Pardot의 최근 연구에 따르면 2021년에는 B2B 지향 기업 5곳 중 1곳만이 AI를 채택할 정도로 채택률이 온건할 것으로 예상되지만 지금까지 마케터는 GDPR에서 요구하는 개인화된 마케팅과 개인 정보 보호의 균형을 맞추는 새로운 방법을 배웠습니다. 하지만 설문조사에 응한 기업의 3분의 2가 최소한 건전한 채택 계획을 갖고 있다는 점을 고려할 때 미래에 대한 전망은 밝습니다.
첨단 기술의 채택을 연기하면 기업이 경쟁자에게 경쟁 우위를 잃을 위험이 있으므로 제한된 예산으로도 최소한 디지털 혁신을 계획하는 그룹에 속하는 것이 좋습니다. 그러나 B2B 마케팅에서 AI에 대한 보다 자세한 분석을 파헤치기 전에, 특히 B2B 마케팅이 B2C 마케팅과 그토록 다른 이유가 무엇인지 구체적으로 살펴보는 것이 중요합니다.
B2B 마케팅에서 AI가 필요한 이유
고객 참여를 생성하는 프로세스는 모든 B2B 마케팅 전략의 기초가 되는 주요 측면 중 하나입니다. B2C와의 차이점은 직접 B2C 마케팅에서 기업이 개인화되지 않은 수백만 명의 고객 풀을 본다는 사실에 있습니다.
스마트폰과 같은 대부분의 소매 상품의 경우 마케팅 팀에 스마트폰 사용자의 현재 및 새로운 요구 사항을 종합적으로 연구하고 동일한 가격대의 다른 모델보다 더 나은 대안으로 새로운 모델을 제시하도록 요청하는 것으로 충분하지만 기능은 확장되었습니다. 초기 리드 풀은 마케팅 캠페인의 효율성에 따라 두 배 또는 세 배까지 늘어날 수 있습니다.
그러나 B2B 마케팅의 경우 초기 리드는 처음부터 더 제한적이며 각 클라이언트의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다(대중 사용자의 "집계적" 요구와 반대). 동일한 제품이 차별화된 비즈니스 솔루션으로 포지셔닝됨에 따라 마케팅 팀은 지원되는 애플리케이션의 형태로 또는 시각적 콘텐츠의 도움으로 고객별 비즈니스 요구를 고려하여 제품을 제시해야 합니다.
리드 육성 및 데이터 강화
두 번째 경우를 다르게 만드는 또 다른 작은 뉘앙스는 마케터가 잠재 구매자와 행동하는 방식입니다. 놀라운 사실:MarketingSherpa에 따르면 B2B 비즈니스 리드의 73%는 실제로 "영업 준비"가 되어 있지 않습니다. 이는 마케터가 이러한 고객과 근본적으로 다른 전략을 필요로 하는 동시에 판매 유입경로(인식 – 관심 – 고려 – 의도 – 평가 – 구매). B2B 마케팅 팀을 위한 좋은 조언:무엇이든 판매하는 가장 좋은 방법은 실제로 판매하는 것이 아니라 잠재 구매자 사이에서 인지도, 평판 및 신뢰를 얻는 것입니다!
B2B 마케팅의 AI는 특히 기본적인 마케팅 활동을 수행하기에 충분한 규모의 팀이 없는 소규모 회사와 신생 기업에게 기회를 제공합니다. 예를 들어, AI를 사용하여 시간이 없는 보다 정교한 데이터 분석을 처리하는 동시에 행정 업무를 크게 줄이고 부분 정보에 기반한 개인 판단에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.
AI 지원 도구를 사용한 리드 생성을 통해 B2B 마케팅 담당자는 다음을 수행할 수 있습니다.
<울>맞춤형 경험
기업 고객과 개인 고객은 정보 요구 사항이 다릅니다. 특별히 까다롭지 않은 학생이 새 스마트폰 모델을 구매하는 경우 영업 관리자에게 5G 지원 여부를 물어보고 만족할 수 있습니다. 반면에 비즈니스 조직은 서로 다르고 때로는 모순되는 요구를 가진 여러 이해 관계자가 있는 고차 시스템입니다.
이것이 AI의 "마법"이 B2B 마케터를 실제로 지원할 수 있는 곳입니다. 성공적인 B2B 마케팅은 잠재 구매자의 의인화에 크게 좌우된다는 것은 알려진 사실입니다. 마케팅 시장에서 AI를 사용하면 이제 대규모로 달성할 수 있습니다. 잠재 고객이 보낸 신호를 읽고 해석하고 마케팅 캠페인을 맞춤화하는 Pathfinder와 같은 수십 가지 솔루션이 있습니다.
검색 엔진 최적화
인터넷 시대의 부상 이후 검색 엔진은 디지털 마케팅에서 지배적인 요소가 되었으며 점점 더 일반적인 마케팅에서 사용되었습니다.
특히 전자 상거래 맥락에서 매우 제품 및 판매 지향적 일 수 있지만 SEO는 실제로 브랜드 인지도를 높이기 위한 마케팅 접근 방식입니다. 이것은 앞서 말했듯이 B2B 마케팅이 평판 구축에 더 가깝기 때문에 중요합니다. 게스트 게시 서비스는 사용자가 웹 사이트를 더 자주 볼 수 있도록 합니다. 물론 양질의 게스트 기사는 직접 언급되지 않더라도 판촉된 제품의 프레젠테이션 역할을 할 수도 있습니다.
AI 기반 툴킷을 사용하는 SEO는 훨씬 더 효과적이므로 노동 집약적인 수동 프로세스를 통해 획득할 수 있는 SEO 틈새 백링크를 빠르게 획득할 수 있습니다. 과거 회계 소프트웨어가 재무 보고서 준비 과정을 빠르고 간소화한 것과 같은 방식으로 소셜 미디어 관리 및 웹사이트 콘텐츠 관리를 더 빠르고 쉽게 만들기 위해 다양한 플랫폼이 존재합니다.
하지만 업종마다 고유한 특성이 있습니다. B2B 마케팅에서 AI에 대한 접근 방식이 널리 사용되더라도 AI 지원 B2B 마케팅 캠페인을 계획하고 구현할 때 산업의 특성을 고려하는 것이 중요합니다.
B2B 마케팅에서 AI에 대해 알아야 할 사항
모든 것을 마무리하기 위해 기억해야 할 요점을 반복하겠습니다. 첫 번째:마케팅의 AI는 어디에도 없을 새로운 트렌드입니다. 도입은 느리지만 꾸준히 진행되고 있으므로 더 이상 미루거나 경쟁 우위를 잃을 위험이 있으므로 바람직하지 않습니다.
둘째:B2B 마케팅은 여러 면에서 B2C 마케팅과 다르며 유료 고객을 타겟 고객에서 제외시키려는 마케팅 담당자에게 보다 미묘한 접근 방식이 필요합니다. 판매보다는 장기적으로 좋은 인상을 심어주는 데 중점을 둡니다.
마지막으로 디지털화로 인해 B2B 마케팅의 AI는 주요 디지털 마케팅 채널 중 하나인 SEO에 광범위하게 적용됩니다.