데이터 분석을 위한 AI를 사용하여 비즈니스 통찰력을 강화하는 방법

고객의 관심사, 선호도 및 고통스러운 점을 이해하는 것은 시장에서 경쟁하는 데 가장 중요합니다. 산업에 관계없이 이러한 데이터는 귀사가 고객에게 개인화된 제안을 제공하고 전환 가능성을 극대화할 수 있는 길을 열어줄 수 있습니다.

매일 방대한 양의 고객 데이터가 생성되면서 기존 데이터 분석 기술은 무너지고 있으며 혁신적인 기술이 필요합니다. 다행히도 AI는 통찰력 있는 고객 데이터를 처리하고 추출할 수 있는 수준에 도달하여 타겟 마케팅 활동을 계획할 수 있습니다.

고객 데이터뿐만 아니라 판매, 마케팅 및 기타 데이터도 비즈니스가 번창하는 데 많은 영향을 미칩니다. 이 글에서는 비즈니스 제안을 개선하기 위해 AI를 데이터 분석에 사용하는 방법에 대한 실행 가능한 팁을 공유하겠습니다.

데이터 분석을 위한 AI 활용 방법

목표 정의부터 데이터 소스 식별까지, 비즈니스 데이터 분석을 위해 AI를 활용하려면 여러 단계를 거쳐야 합니다. 여기서는 비즈니스를 혁신하는 데 도움이 되는 입증된 데이터 분석 방법을 보여드리겠습니다.

데이터 처리 자동화 및 분석

고객 데이터를 다루는 것은 복잡한 정보를 수반하기 때문에 압도적입니다. 기존의 데이터 분석 방법과 달리 AI는 ML 알고리즘으로 데이터 분석 프로세스를 자동화하여 기업이 대규모 데이터 세트를 효율적이고 정확하게 처리할 수 있도록 합니다.

정성적 데이터 분석

고객 대화, 인터뷰 또는 포커스 그룹 토론이든, AI 도구는 이러한 데이터를 추출, 자동화하고 구조화되고 분석 가능한 정보로 변환할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 수동 개입이 거의 없거나 전혀 없이 방대한 양의 정성적 데이터를 신속하게 처리하고 분석할 수 있습니다.

인사이트베이스예를 들어, AI를 이용해 데이터베이스를 스크랩, 구조화, 분석하여 데이터 분석 프로세스를 가속화하고 비즈니스에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

CRM 시스템 실행 가능한 통찰력을 위해

CRM 도구는 자동화를 실행하고 고객 상호작용과 행동을 분석하여 통찰력 있는 데이터를 렌더링할 수 있습니다. 이러한 도구는 마케팅 및 영업팀이 고가치 리드를 파악하고, 고객 요구를 예측하고, 상호작용을 개인화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 허브스팟 AI 강력한 AI 기능을 갖추고 있어 대량의 데이터를 처리하여 패턴, 추세, 관계를 식별하고 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.

소셜 미디어 모니터링

AI 소셜 미디어 리스닝 도구는 실시간으로 소셜 미디어 데이터를 스캔하여 트렌드, 감정, 즉각적인 주의가 필요할 수 있는 이슈를 파악할 수 있습니다. 이 자동화 기능은 기업이 앞서 나가고 온라인 평판을 보다 효과적으로 처리하는 데 도움이 됩니다.

후트스위트예를 들어, 고급 AI 기능을 활용하여 트렌드 주제, 고객 상호 작용 등을 감지합니다. 이를 통해 제품 혁신, 마케팅 캠페인 및 콘텐츠 생성의 기회를 식별할 수 있습니다.

 AI는 리테일러가 거래 데이터를 분석하고 어떤 제품이 자주 함께 구매되는지 알아내는 데 도움이 됩니다. IBM Watson Analytics는 고객 구매 패턴을 예측하고 기업이 제품 배치 및 교차 판매 전략을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

고객 행동을 이해하기 위한 예측 분석

예측 분석은 고객 통찰력에서 AI의 가장 강력한 응용 분야 중 하나입니다. AI는 과거 데이터를 분석하여 미래 고객 행동과 선호도를 예측하여 기업이 고객 요구를 사전에 예상하고 충족할 수 있도록 합니다. 이러한 예측 기능은 고객 만족도를 높이고 충성도를 높이는 데 필수적입니다.

이탈률 예측

AI 모델은 이탈의 조기 징후를 식별하고 미리 알려 주어 시기적절한 조치를 취할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 쳐들리 데이터 기반의 통찰력을 활용하여 어떤 고객이 떠날 가능성이 높은지, 그리고 그 이유를 예측하는 환상적인 AI 도구입니다.

이를 통해 불만족스러운 고객에게 맞춤형 할인을 제공하거나 서비스 품질을 개선하고 고객 유지율을 높이는 등 적극적인 조치를 취할 수 있습니다.

행동 추세 예측

세일즈포스 아인슈타인 과거의 정성적 데이터를 분석하여 미래의 고객 행동과 추세를 예측합니다. 이러한 예측을 활용하여 고객 요구를 예상하고 제품이나 서비스에 대한 선제적 조정을 통해 고객 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.

제품 추천 엔진 

많은 전자상거래 회사는 AI 기반 추천 엔진을 활용하여 고객의 과거 상호작용, 검색 기록, 선호도에 따라 제품이나 콘텐츠를 제안합니다.

Amazon과 같은 전자상거래 거대 기업은 제품 추천 엔진을 사용하여 고객에게 그들이 찾고 있는 것을 정확히 보여줍니다. 이러한 개인화 노력은 고객 참여와 판매를 촉진합니다.

고객 감정 예측

고객이 귀사의 사업에 대해 어떻게 생각하는지 이해하는 것이 가장 중요합니다. AI 감정 분석 도구는 고객의 견해, 리뷰, 피드백 및 빅데이터 분석을 통해 제품과 브랜드에 대한 생각을 공유합니다. 이를 기반으로 오퍼와 기타 고객 중심 요소를 최적화하여 원활한 경험을 제공할 수 있습니다.

IBM Watson과 Google Cloud AI는 여러 채널에서 고객 상호작용을 분석하여 감정 추세를 예측할 수 있습니다. 이러한 통찰력을 활용하여 고객 서비스 전략을 업그레이드하고 문제가 악화되기 전에 잠재적 문제를 해결할 수 있습니다.

향상된 사용자 경험을 위한 데이터 시각화

AI 기반 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하면 의사 결정을 지원하고 데이터를 매력적이고 명확하게 제시하는 시각적 대시보드를 구축할 수 있습니다. 대화형 차트, 그래프 등을 사용하면 특정 정보를 탐색하고 자세히 파고들어 워크플로를 최적화할 수 있습니다.

간단한 데이터 시각화 작업을 자동화하려면 ChatGPT에서 데이터 시각화를 위한 일부 사용자 지정 GPT를 활용할 수 있습니다. 좀 더 진보된 것을 원하면 제품군에서 AI 기반 기능을 제공하는 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하는 것이 좋습니다.

예를 들어, 루즈모'의 AI 차트 생성기를 사용하면 간단한 프롬프트를 입력하면 대화형 데이터 시각화를 그 결과로 얻을 수 있습니다.

데이터 분석에서 AI의 장점

기업이 마케팅 분석을 AI로 처리해야 하는 이유는 무엇일까요? AI를 마케팅 분석에 통합하면 운영이 간소화될 뿐만 아니라 이전에는 방대한 양의 데이터에 숨겨져 있던 기회가 드러납니다.

• 더 빠른 통찰력: AI 분석 솔루션은 인간 전문가가 몇 시간 또는 며칠 걸리는 방대한 양의 데이터를 몇 초 만에 추출하고 정리할 수 있습니다. 이러한 신속한 분석은 기업이 거의 즉시 중요한 통찰력을 얻을 수 있음을 의미합니다.
• 사실에 근거한 선택: AI 기반 분석 도구는 마케팅 전략이 견고한 데이터에 기반을 두고, 추측과 직관에 대한 의존도를 최소화하도록 보장합니다. 이를 통해 보다 효과적이고 타겟팅된 마케팅 캠페인이 가능합니다.
• 개인화된 제안: AI는 개별 고객 선호도를 파악할 수 있습니다. 이를 통해 개별 취향에 맞게 맞춤화된 광고와 프로모션을 설계하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
• 비용 효율적인 솔루션: AI로 데이터 분석을 자동화하면 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있습니다. 수동 데이터 분석에는 다양한 작업 완료가 필요하여 막대한 비용이 들 수 있습니다. 하지만 AI를 사용하면 비효과적인 마케팅 전략에 대한 온갖 낭비적인 비용을 피할 수 있습니다.
• 고객 요구 사항 탐색: AI는 고객 요구 사항에 대한 지식을 바탕으로 서비스 제공을 강화하고, 이를 통해 더욱 만족스러운 고객 경험을 제공합니다.
• 미래 트렌드 예측: AI는 이전 고객 데이터를 기반으로 미래 시장 동향을 예측합니다. 이러한 선견지명을 통해 기업은 시장의 임박한 변화에 대비하여 선제적으로 대응할 수 있습니다.
• 최소화된 오류: AI 시스템은 로봇이기 때문에 인간이 분석할 때 자주 발생할 수 있는 실수가 발생할 가능성이 낮으며, 특히 방대한 데이터 세트를 처리할 때 그렇습니다.

데이터 분석을 위한 AI 도입

고객의 요구와 기대는 끊임없이 변화하며 이를 추적해야 합니다. AI는 자동화 및 분석 능력으로 모든 미묘한 고객 행동과 상호작용을 추적할 수 있습니다.

AI는 데이터 처리를 자동화하고, 고객 세분화를 최적화하고, 미래 행동을 예측하고, 감정을 분석하고, 대규모로 개인화된 제안을 제공할 수 있는 능력을 갖추고 있어 현대 기업에 필수적인 도구입니다.

따라서 AI를 데이터 분석 프로세스에 통합하고, 데이터 기반의 고객 통찰력을 확보하고, 고객에게 맞춤형 상품을 제공하고, 현금 흐름과 수익을 개선하세요.