[뉴스에프엔 조남준 기자] 인공지능(AI)과 데이터 과학의 도입이 B2B 마케팅의 패러다임을 빠르게 변화시키고 있다.

이 기술들은 마케팅 프로세스를 더 효율적이고, 데이터 기반이며, 확장 가능하게 만들며, 기업들이 경쟁에서 우위를 점할 수 있도록 돕고 있다.

과거의 마케팅 전략은 많은 부분 '추측'과 넓은 범주의 세분화에 의존했습니다. 하지만 AI는 마케터들이 대규모 데이터를 분석하고, 잠재 고객을 정확하게 타겟팅하며, 맞춤형 캠페인을 운영할 수 있는 강력한 도구를 제공한다.

머신러닝 모델은 고객 행동을 예측하고, 조직의 예산 계획을 최적화하며, 실시간 데이터 분석을 통해 빠르고 정확한 의사 결정을 가능하게 한다.

AI 도입의 성과

맥킨지(McKinsey)의 보고서에 따르면, AI 기반 마케팅 전략을 채택한 기업은 전환율이 최대 20% 향상되고, 고객 확보 비용이 크게 감소한 것으로 나타났다.

이는 데이터를 실시간으로 분석하고 예측 지표를 제공하는 AI의 능력이 마케팅 성과에 직접적으로 기여함을 보여준다.

LeadsNavi의 마케팅 책임자인 Ara Zhang은 “AI 기반 솔루션을 통해 행동 및 의도 기반의 마케팅 분석이 가능해져, 홍보 활동의 시기적절성과 관련성을 높일 수 있다”고 말한다.

주요 마케팅 트렌드

AI와 데이터 과학의 확산은 여러 가지 마케팅 트렌드를 이끌고 있다.

개인화 및 예측 분석: 사용자 데이터를 기반으로 개인 맞춤형 경험을 제공하고, 예측 분석을 통해 고객의 미래 행동을 예상하고 있다.

마케팅 자동화: 이메일 캠페인, 광고 게재, 콘텐츠 업로드 등 반복 작업을 자동화해 업무 효율성을 극대화한다.

챗봇 및 대화형 AI: 실시간 고객 지원뿐 아니라, 과거 상호작용 데이터를 기반으로 개인화된 제안을 제공한다.

윤리적 AI와 데이터 개인 정보 보호: 기업들은 AI를 활용하면서도 GDPR 등 개인정보 보호 규정을 준수해야 한다.

AI 기반 감정 분석: 소셜 미디어 및 리뷰에서 고객 감정을 분석해 전략을 빠르게 조정할 수 있다.

데이터 과학 및 AI 분야의 경력 기회

AI와 데이터 과학의 확산으로 인해 관련 기술을 보유한 전문가의 수요도 급증하고 있다. 미국 노동 통계국(BLS)에 따르면, 2030년까지 데이터 사이언티스트의 일자리가 31% 증가할 것으로 예상된.

성장하는 이 분야에서 두각을 나타내기 위해서는 다음과 같은 기술이 중요하다:

프로그래밍: Python, R, SQL 등 데이터 처리 및 분석 언어

머신러닝 및 AI: 알고리즘, 신경망, AI 애플리케이션

데이터 시각화: Tableau, Power BI, Matplotlib 등 시각화 도구

빅데이터 기술: Hadoop, Spark, 클라우드 기반 분석 도구

AI 윤리 및 데이터 거버넌스: 편향 문제 및 데이터 보안 관리 능력

OPIT의 마케팅 및 채용 책임자인 Greta Maiocchi는 “AI와 데이터 과학이 비즈니스의 핵심 요소가 된 만큼, 교육 기관은 업계 요구에 맞는 실무 중심의 커리큘럼을 제공해야 한다”고 강조한다.

AI 마케팅의 미래

AI 기반 인사이트는 B2B 마케팅의 미래를 더욱 정밀하고 전략적으로 변화시킬 것이란 진단이다. 초개인화, AI 기반 이미지/비디오 인식, 예측 고객 인사이트, AI 생성 콘텐츠, 음성 검색 최적화 등의 기술은 빠르게 발전하며 기업의 성장을 돕는다.

결국, AI와 데이터 과학의 지속적인 학습과 적응력이 기업의 경쟁력과 개인의 커리어 성장의 핵심이 될 것이란 제안이다. 끊임없이 변화하는 AI 생태계에서 성공하려면, 기업과 전문가 모두 지속적인 교육과 실험 정신을 유지해야 할 것이란 의견이다.

AI가 이끄는 마케팅 혁신의 물결에 올라타는 것이야말로, 다가올 미래의 가장 큰 기회일지 모른다는 전언이다.