2023-08-25
오늘날과 같이 경쟁이 치열한 비즈니스 환경에서 기업은 타겟 고객의 관심을 끌고 실질적인 결과를 도출하기 위해 혁신적인 마케팅 도구가 필요합니다.인공 지능(AI)은 다양한 용도로 사용되지만 가장 강력한 것 중 하나는 기업이 새로운 방식으로 고객과 연결할 수 있는 잠재력입니다.
데이터 공급 AI 모델을 기반으로 한 개인화된 광고 타겟팅부터 콘텐츠 생성 프로세스 간소화 및 조화로운 메시지 유지에 이르기까지 디지털 사이니지에서 AI의 잠재력은 엄청납니다.오늘은 그 잠재력을 활용하기 위한 8가지 간단한 방법을 살펴보겠습니다.
데이터 중심 의사결정 시대에 기업은 방대한 양의 정보를 활용하는 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다.디지털 사이니지의 경우 AI는 정적 디스플레이를 관련성이 높고 타겟이 분명한 콘텐츠를 제공할 수 있는 동적 마케팅 강력한 도구로 전환할 수 있습니다.
AI 알고리즘은 시청자의 공감을 불러일으키는 콘텐츠를 선별하고 표시할 수 있습니다.필요에 따라 또는 시간, 요일, 주, 계절에 따라 완벽하게 맞춰집니다.그러나 AI의 기능은 향상된 참여를 유도하기 위한 지속적인 학습과 적응을 통해 타겟 콘텐츠 전달을 훨씬 뛰어넘습니다.AI는 정서, 연령, 주의 집중 시간 등을 포함한 중요한 인구통계 및 청중 정보를 활용할 수 있습니다.이 귀중한 데이터는 콘텐츠 생성 프로세스를 더욱 개선하여 표시되는 모든 정보가 시청자의 선호도와 특성에 정확하게 맞춰지도록 보장합니다.
AI 알고리즘은 인근 지역, 소셜 미디어 동향, 교통 패턴, 날씨, 구매 행동 등 지속적인 데이터 소스를 활용하여 청중의 특성과 선호도를 깊이 이해합니다.획일적인 광고의 시대는 지났습니다.AI를 사용하면 기업은 특정하고 세분화된 인구통계에 직접 전달되는 고도로 타겟팅된 메시지를 작성할 수 있습니다.
고객의 이전 구매 습관을 기반으로 어떤 광고가 고객에게 가장 큰 반향을 불러일으킬지 예측할 수 있는 소매점을 상상해 보십시오.이러한 수준의 정확성은 적절한 메시지가 적시에 적절한 고객에게 전달되도록 보장하여 전환 가능성과 고객 만족도를 크게 향상시킵니다.
구매자 행동을 이해하는 것은 마케팅의 성배입니다.지속적인 학습을 통해 AI 알고리즘은 특정 콘텐츠 항목, 콘텐츠 형식 또는 전체 캠페인과 관련된 구매자 행동을 예측하는 데 능숙해집니다.AI 예측을 통해 기업은 시행착오에 의존하기보다는 성공 가능성이 높다고 알고 있는 캠페인을 시작할 수 있습니다.또한 지속적인 데이터 추적 및 분석을 통해 마케팅 팀은 실시간으로 대응하여 데이터 기반 조정을 수행하여 ROI를 더욱 높일 수 있습니다.
기업은 대상 고객에게 설득력 있는 메시지와 시선을 사로잡는 시각적 요소를 전달하기 위해 노력하지만 콘텐츠 제작 및 관리 과정에는 시간과 리소스가 많이 소요됩니다.AI를 활용하면 이러한 프로세스를 간소화하고 효율성을 극대화하며 영향력 있는 메시징을 보장할 수 있습니다.
디지털 사이니지의 AI를 통해 기업은 창의적인 작업 흐름을 간소화하고 생산성을 증폭시키는 풍부한 자동화 도구와 콘텐츠 제작 도우미를 활용할 수 있습니다.
AI 기반 자동화는 비디오, 이미지, 심지어 디지털 간판 템플릿을 포함한 지원 미디어 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.이러한 자동화는 귀중한 시간을 절약할 뿐만 아니라 여러 플랫폼에서 시각적 브랜딩의 일관성을 보장합니다.
또한 AI는 모든 시나리오에 대한 콘텐츠 논리를 미리 생성하지 않고도 데이터 기반 통찰력을 영향력 있는 디지털 사이니지 메시징으로 변환할 수 있습니다.예를 들어, POS 시스템이 특정 품목의 재고 수준이 낮다고 나타내는 경우 AI 알고리즘은 자동으로 새로운 프로모션을 생성하고 메뉴를 재정렬하며 고객에게 관련 정보를 실시간으로 표시할 수 있습니다.
다양한 커뮤니케이션 채널에서 일관되고 조화로운 메시징 전략을 유지하는 것은 일관된 브랜드 아이덴티티를 개발하는 데 중요합니다.AI 알고리즘을 회사의 특정 지침, 가치, 목소리 톤으로 훈련함으로써 기업은 브랜드 아이덴티티에 맞는 맞춤형 콘텐츠를 만들 수 있습니다.이러한 맞춤형 접근 방식은 브랜드 인지도를 높이고 고객 사이에 친밀감과 신뢰감을 조성합니다.
AI 기반 디지털 사이니지는 회사 마케팅 생태계의 필수적인 부분이 되면서 다른 채널과 원활하게 통합되어 메시징을 간소화하고 통일된 브랜드 경험을 제공합니다.메시징의 이러한 응집력은 마케팅 활동의 영향력을 강화하고 대상 고객과 더욱 강력한 관계를 구축합니다.
직장 만족도 및 소통 강화
효과적인 내부 커뮤니케이션은 제대로 기능하는 조직에 필수적입니다.그러나 정보를 전파하는 전통적인 방법은 직원들에게 종종 부족할 수 있습니다.
AI 알고리즘을 사용하여 고객 선호도와 행동을 이해할 수 있는 것처럼 내부 청중이 있는 비즈니스에도 마찬가지입니다.직원들이 메시지 수신을 선호하는 방식, 메시지를 가장 잘 받아들일 때, 부서별 요구 사항 등을 파악하면 내부 커뮤니케이션과 직원 참여가 향상됩니다.회사 소식, 중요한 공지사항, 교육 자료 등을 공유하는 등 맞춤형 접근 방식을 통해 직원들은 소중함과 유대감을 느낄 수 있습니다.
또한 AI 지원 디지털 사이니지 메시징은 직원 성과, 이정표 및 기여를 인식하는 강력한 도구 역할을 합니다.직원의 성공을 공개적으로 인정하고 축하하는 것은 동기를 고양할 뿐만 아니라 긍정적인 회사 문화를 강화합니다.
디지털 사이니지 영역에서는 원활한 디스플레이 경험을 유지하는 것이 무엇보다 중요합니다.기업은 다양한 위치에 여러 콘텐츠 플레이어를 배포하고 관리하는 데 상당한 리소스를 투자합니다.AI는 최적의 성능과 운영 효율성을 보장하기 위해 장치 관리 및 문제 해결을 혁신하고 있습니다.
기존의 장치 관리 방법은 문제를 식별하고 해결하기 위해 수동 점검과 대응 조치에 의존하는 경우가 많습니다.AI는 사전 모니터링 및 문제 감지의 새로운 시대를 열어 기업이 디지털 사이니지 네트워크를 관리하는 방식을 변화시킵니다.
AI 이미지 인식 기술은 지속적으로 네트워크를 스캔하여 콘텐츠 재생을 꼼꼼하게 검사하고 문제를 사전에 식별할 수 있습니다.AI 알고리즘은 사전 정의된 벤치마크와 실시간 데이터를 비교함으로써 예상 성능에서 이상이나 편차를 신속하게 식별하고 플래그를 지정할 수 있습니다.화면이 멈추거나, 콘텐츠가 잘못 재생되거나, 장치가 온라인에 있는 것처럼 보이지만 올바르게 작동하지 않는 등 AI는 감시 감시자 역할을 하여 네트워크에서 잠재적인 문제를 모니터링합니다.
문제를 식별하는 것은 첫 번째 단계일 뿐입니다.즉각적인 교정도 마찬가지로 중요합니다.AI는 문제를 감지하면 즉각적인 조치를 취할 수 있으며 경우에 따라 자동으로 문제를 자동 수정하여 IT 직원의 작업량을 줄일 수도 있습니다.
그러나 장치 관리에 AI를 통합하는 것은 문제 해결 그 이상입니다.이는 운영 효율성을 높이고 전반적인 성능을 최적화합니다.AI 알고리즘은 데이터 추세와 패턴을 분석하여 예측 유지 관리 및 리소스 할당을 지원합니다.
AI 기술의 발전에 대한 소식이 계속 들려오는 가운데, 기업은 변화에 대한 두려움을 피하고 AI를 기회로 보아야 합니다.마케팅 캠페인을 개인화하고 콘텐츠 생성을 가속화하는 것부터 운영 효율성을 높이는 것까지, AI를 올바르게 활용하면 비즈니스를 더 나은 방향으로 변화시킬 수 있습니다.
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