알아야 할 기본 사항

AI가 완벽하게 완벽하지는 않지만 거의 완벽에 가깝습니다. 워크플로 및 프로세스에서 AI를 사용하면 많은 이점이 있습니다. 다음은 그 이점에 대한 몇 가지 예입니다.

1. 인적 오류를 줄입니다.

현실을 직시하자. 때때로 사람들은 실수를 합니다. 결국 우리는 인간일 뿐입니다. 실수를 한다는 것은 우리가 보통 그것으로부터 배우고, 배운 것을 처리하고, 같은 실수를 다시 하지 않으려고 노력할 수 있다는 것입니다.

인공 지능도 같은 방식으로 작동합니다. AI는 인간처럼 행동하고 수행하지만 가능한 모든 결과를 이해하고 가장 적절한 결과를 선택하도록 도와줌으로써 인간의 오류를 크게 줄일 수 있습니다.

AI는 실시간 데이터를 사용하여 대체 결과를 예측합니다. 데이터와 예측을 사용하여 옵션, 결과 및 이러한 결과의 영향을 더 잘 이해할 수 있습니다.

이것은 특히 비즈니스에 도움이 됩니다. 의사 결정자는 앞으로 나아가기 전에 모든 가능성을 고려할 수 있습니다.

2. 연구 및 데이터 분석에 도움이 됩니다.

AI의 또 다른 이점은 연구 및 데이터 분석에 기술을 사용하는 것입니다. AI 기술은 스마트하며 필요한 정보를 수집하고 몇 분 안에 예측할 수 있습니다.

일반적으로 사람이 연구하는 데 수개월이 걸리던 작업을 이제는 훨씬 더 짧은 시간에 완료할 수 있습니다.

AI가 수집한 데이터와 수행된 분석은 매우 중요합니다. AI가 수집한 정보를 통해 데이터 분석가는 더 짧은 시간에 더 현명하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

데이터 분석가의 작업과 함께 AI가 수집한 데이터를 사용합니다.

3. 편향되지 않고 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

적절한 데이터를 통해 AI는 의사 결정에서 편향을 제거합니다. AI 기술을 사용하여 편향되지 않은 최상의 결과를 얻으려면 가장 정확한 정보와 데이터 세트를 입력해야 합니다.

AI에 최상의 데이터가 제공되면 인간이 특정 원하는 결과를 선호하지 않고도 결과를 정확하게 예측하고 문제를 해결하며 기능을 적절하게 수행할 수 있습니다.

그러나 AI 프로그램에 제공하는 데이터에 결함이 있는 경우 편향된 결과가 나올 수 있습니다.

AI의 이점을 극대화하려면 데이터의 정확성을 확인하십시오.

4. 반복적인 작업을 수행합니다.

자동화와 AI는 동일한 기술이 아니지만 AI는 자동화의 고급 버전처럼 작동할 수 있습니다. 즉, 반복적인 작업을 수행하고 대체 결과를 제안하는 데 사용할 수 있습니다.

AI를 사용하여 반복적인 작업을 수행하면 직원들이 판매를 종료하거나 고객 유지를 위해 명단에 있는 현재 고객을 확인하는 것과 같은 다른 복잡한 문제에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

AI를 사용하여 다수의 반복 작업을 수행할 수 있습니다. AI는 직원 온보딩과 같은 HR 작업을 수행할 수 있습니다.

AI는 또한 웹사이트에 챗봇과 통합할 수 있습니다. 챗봇은 잠재 고객과 상호 작용할 때 인간적인 접촉을 제공하지 않을 수 있지만 AI를 사용하여 회사와 클라이언트 간의 상호 작용을 자동화하면 프로세스를 시작하고 파이프라인을 통해 클라이언트를 이동할 수 있습니다.

예를 들어 AI는 잠재 고객이 새로운 문의를 시작하고 중요한 고객 정보와 행동 데이터를 수집하도록 도울 수 있습니다. 그런 다음 나중에 검토할 수 있도록 해당 데이터를 CRM에 입력할 수 있습니다.

AI는 어떻게 작동합니까?

AI 기술은 복잡하고 비즈니스에 매우 유용합니다. HubSpot은 이미 존재하는 워크플로를 강화하기 위해 AI를 소프트웨어에 바로 통합했습니다.

HubSpot의 AI는 영업 통화를 모니터링하고 팀에 통찰력을 제공하여 팀 성과를 파악할 수 있습니다 . 또한 콘텐츠를 최적화하거나 녹음 및 통화 기록을 만들 수 있습니다.

AI가 복잡하지만 꼭 필요한 기술이라면 어떻게 작동할까요?

간단히 말해서 AI는 대용량 데이터 세트를 직관적인 처리 알고리즘과 결합하여 작동합니다. AI는 데이터 세트 내에서 행동 패턴을 학습하여 이러한 알고리즘을 조작할 수 있습니다.

AI가 단지 하나의 알고리즘이 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 대신 문제를 해결하고 결과를 제안할 수 있는 전체 기계 학습 시스템입니다.

AI가 어떻게 작동하는지 단계별로 살펴보겠습니다.

입력

AI의 첫 번째 단계는 입력입니다. 이 단계에서 엔지니어는 AI가 제대로 작동하는 데 필요한 데이터를 수집해야 합니다.

데이터가 반드시 텍스트 입력일 필요는 없습니다. 이미지 또는 음성일 수도 있습니다. 그러나 알고리즘이 입력된 데이터를 읽을 수 있는지 확인하는 것이 중요합니다.

또한 이 단계에서 데이터의 컨텍스트와 원하는 결과를 명확하게 정의해야 합니다.

처리

처리 단계는 AI가 데이터를 가져와서 처리할 작업을 결정하는 단계입니다. 처리하는 동안 AI는 사전 프로그래밍된 데이터를 해석하고 특정 AI 기술에 따라 실시간 데이터에서 동일하거나 유사한 행동 패턴을 인식하기 위해 학습한 행동을 사용합니다.

데이터 결과

AI 기술이 데이터를 처리한 후 결과를 예측합니다. 이 단계는 데이터와 주어진 예측이 실패인지 성공인지를 결정합니다.

조정

데이터 세트가 실패하면 AI 기술은 실수로부터 학습하고 프로세스를 다르게 반복할 수 있습니다. 데이터 세트에 맞게 알고리즘의 규칙을 조정하거나 변경해야 할 수도 있습니다.

결과는 조정 단계에서 더 바람직하거나 적절한 결과를 반영하기 위해 바뀔 수도 있습니다.

평가

AI가 할당된 작업을 완료하면 마지막 단계는 평가입니다. 평가 단계에서는 기술이 데이터를 분석하고 추론 및 예측을 수행할 수 있습니다. 또한 알고리즘을 다시 실행하기 전에 필요하고 유용한 피드백을 제공할 수 있습니다.

AI는 비즈니스에 매우 유용합니다. 그러나 비즈니스 요구 사항에 적합한 AI 기술을 선택하는 것이 중요합니다.

AI의 4가지 개념

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앞서 언급했듯이 모든 유형의 AI가 비즈니스, 프로세스 또는 데이터 세트에 적합한 것은 아닙니다. 실제로 고려해야 할 AI의 네 가지 주요 개념이 있습니다.

1. 리액티브 머신

반응형 기계는 개념 이름에 걸맞습니다. 이러한 유형의 AI는 실시간 데이터에 응답하거나 반응할 수 있습니다. 그러나 이 AI는 제한적이며 정보를 저장하거나 메모리 뱅크를 구축할 수 없습니다.

기억을 저장할 수 없기 때문에 AI는 과거 경험을 사용하여 새로운 데이터 동작을 기반으로 데이터를 분석할 수 없습니다.

반응형 기계 기술은 간단한 결과를 위해 설계된 반복 작업에 가장 적합합니다. 새로운 클라이언트 정보를 구성하거나 받은 편지함에서 스팸을 필터링하기 위해 반응형 시스템을 사용하는 것을 고려하십시오.

2. 제한된 메모리

반응형 기계와 달리 제한된 메모리 기술은 정보를 저장하고 사용하여 새로운 작업을 학습할 수 있습니다. 제한된 메모리 머신에는 사전 프로그래밍된 데이터가 필요합니다.

해당 정보를 처리하면 실시간 데이터를 분석하여 예측 및 관찰을 수행할 수 있습니다.

제한된 메모리 기술은 비즈니스에서 사용되는 가장 일반적인 AI 기술입니다. 사실 이것은 자율주행차를 작동시키는 기술입니다.

챗봇은 제한된 메모리 기술의 한 예입니다. 챗봇은 사전 프로그래밍된 데이터를 사용하여 고객과 상호 작용하고 고객의 행동과 문의에 따라 요구 사항을 예측합니다.

3. 마음의 이론

마음 기술 이론은 제한된 메모리보다 더 발전했습니다. 제한된 메모리와 마찬가지로 마음 이론 기술은 정보를 저장하고 관찰한 실시간 데이터를 기반으로 관찰할 수 있습니다.

하지만 이 기술은 더 발전되어 인간의 감정에 반응할 수 있습니다.

마음 기술 이론은 인간이 특정 자극에 반응하는 방식에 영향을 미치는 개인적인 사고 패턴과 과거 경험을 가진 복잡한 존재라는 것을 이해하도록 설계되어야 합니다. 이 때문에 마음 기술 이론은 아직 완전히 개발되지 않았습니다.

현재 상태로는 AI가 인간과 같은 방식으로 사람에게 완전히 응답할 수 없습니다.

4. 자기 인식

자기 인식 기술은 마음 기술 이론을 한 단계 더 발전시킵니다. 정보를 처리하고, 저장하고, 정보를 의사 결정 프로세스에 알리고, 인간의 감정과 느낌을 이해하고, 인간 수준에서 자기 인식하는 데 사용할 수 있습니다.

즉, 자기 인식 기계는 인간의 의식처럼 작동하며 자신의 생각과 감정을 가질 수 있습니다.

자기 인식 기술은 완전히 개발되려면 아직 멀었습니다. 그러나 과학자와 연구자들은 인간의 감정을 AI 기술에 구현하는 방법을 이해하는 데 작은 진전을 이루고 있습니다.

기본 AI를 만드는 방법

AI는 혜택을 받기 위해 지나치게 복잡할 필요가 없습니다. AI를 사용하여 직원의 귀중한 시간(고객 관계 강화 또는 판매에 사용할 수 있는 시간)을 소진시키는 반복적인 기능을 수행할 수 있습니다 .

AI를 사용하려면 직원의 접시에서 제거할 수 있는 프로세스와 워크플로우를 고려하십시오. 특히 자동화할 수 있고 AI가 작업을 수행할 때 조정할 필요가 없는 프로세스에 대해 생각해 보십시오.

워크플로에서 AI를 구현하는 기본 사항을 살펴보겠습니다.

1. 문제를 정의하십시오.

AI를 워크플로우에 통합하기로 결정하기 전에 팀에서 매일 사용하는 시간 소모적이고 반복적인 프로세스를 고려하십시오.

팀에서 잠재 고객의 연락처 정보를 찾기 위해 데이터를 분류하는 데 상당한 시간을 소비합니까? 잠재 고객과 이야기하고 신규 고객을 온보딩함으로써 시간을 더 잘 사용할 수 있을까요?

시간이 많이 걸리는 작업 흐름을 식별하고 목록을 만드는 데 시간을 할애하십시오. 이 목록에서 간단하고 반복적인 프로세스를 선택하십시오.

2. 결과를 정의하십시오.

AI는 이미 확립된 프로세스를 개선해야 합니다. AI의 이점을 가장 많이 누릴 수 있는 프로세스 및 워크플로 목록을 만든 후 원하는 결과를 정의합니다.

예를 들어 AI는 고객 데이터를 수집하고 정렬할 수 있습니다. 그러나 AI가 잠재 고객 기반을 분류하기 전에 무엇을 찾고 어떻게 정보를 분류해야 하는지 알려줘야 합니다.

AI 프로세스의 결과를 명확하게 정의해야 합니다. AI는 최종 목표를 염두에 두고 있을 때 가장 잘 작동합니다.

3. 데이터 세트를 구성합니다.

AI 기술에 입력할 광범위하고 체계적인 데이터 세트를 보유하는 것이 중요합니다. 아직 데이터를 중앙 위치에 보관하지 않은 경우 AI를 구현하기 전에 보관하는 것이 가장 좋습니다. 프로그램이 다른 시스템에 보관되어 있기 때문에 필수 데이터 세트를 놓치는 것을 원하지 않습니다.

HubSpot과 같은 CRM을 사용하여 데이터를 구성합니다. 알고리즘이 읽을 수 있는 깨끗한 데이터가 필요합니다. 그렇게 하면 AI 기술이 데이터 세트를 이해하고 그 패턴과 동작을 인식할 수 있습니다.

4. 올바른 기술을 선택하십시오.

선택할 수 있는 수백 개의 AI 알고리즘이 있으며 각각 효율성과 품질이 다른 작업을 수행합니다. 모든 알고리즘이 데이터 세트, 문제 또는 원하는 결과에 적합한 것은 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다.

최고의 AI 기술을 연구하고 필요에 가장 적합한 것을 선택하는 데 시간을 할애하십시오. AI 기술을 선택했으면 데이터를 실행하여 모델을 만듭니다.

5. 테스트, 시뮬레이션 및 해결.

이제 데이터가 수행해야 하는 적절한 기술과 모델이 있으므로 데이터를 다시 실행하여 테스트하십시오. 이를 통해 해결해야 할 꼬임을 결정할 수 있습니다. AI를 배포할 준비가 되면 워크플로에 포함하고 작업을 수행하도록 하십시오!

이제 귀하와 귀하의 직원은 더 시급하고 중요한 문제에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

마케터를 위한 AI 사용 사례

AI 기술은 다양한 방식으로 마케팅 팀의 성과를 크게 향상시킬 수 있습니다 .

우리는 이미 AI가 고객 대면 웹사이트의 챗봇에 사용될 수 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 AI를 마케팅 게임에 통합하는 다른 많은 방법이 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.

판매 예측

판매 예측은 수정 구슬을 들여다보는 것과 같습니다. 이 수정 구슬만이 귀사의 미래 매출 마진을 예측합니다.

분석가는 적절한 예측을 하기 위해 다양한 출처에서 필요한 데이터를 수집해야 합니다. 그런 다음 데이터와 고객 행동을 정렬하고 과거 데이터와 비교하여 향후 판매를 예측합니다.

데이터 분석가는 종종 자동화된 알고리즘을 사용하여 기록 데이터를 정렬하고 중요한 새 정보를 추적합니다. 이 과정은 꽤 오래 걸릴 수 있습니다.

그러나 좋은 소식은 AI 기술의 도움으로 속도를 크게 높일 수 있다는 것입니다. AI는 챗봇에서 수집한 데이터를 저장하고, 판매할 가능성이 가장 높은 고객을 분석하고, 실시간 데이터를 과거 데이터와 비교하고, 향후 판매에 대한 예측 및 가정을 할 수 있습니다.

AI는 예측 분석을 사용하고 최대 80% 정확한 예측을 예측할 수 있습니다.

타겟 광고 및 콘텐츠 개인화

타겟 광고 및 콘텐츠 개인화는 마케팅의 기본입니다. 훌륭한 마케터라면 누구나 가장 많은 매출을 올리기 위해서는 적절한 고객의 눈앞에 브랜드를 노출시키는 것이 필요하다는 것을 알고 있습니다. AI 기술은 표적 광고를 한 단계 더 발전시킵니다.

타겟 고객을 이미 알고 있지만 그들이 회사 광고를 본 후 무엇을 하는지 정확히 알고 계십니까? 현실은 고객 행동에 대한 좋은 지표를 가지고 있을 수 있지만 때로는 과녁을 놓칠 수도 있습니다. AI는 더 나은 추론을 할 수 있도록 도와줍니다.

AI는 예측 분석을 사용하여 광고를 본 후 고객 행동과 잠재 고객의 행동을 결정할 수 있습니다. AI가 수집한 방대한 양의 광고 정보와 고객 행동 데이터도 고객에게 적절한 광고를 노출할 수 있습니다.

리드 생성

과거에는 마케터가 여러 광고를 실행하고, 잠재 고객 데이터를 수집하고, 고객 프로필을 만들고, 연락처 목록을 만들고, 잠재 고객에게 연락을 시작해야 했습니다. 이 프로세스를 완료하는 데 며칠이 걸리므로 판매 시간이 단축됩니다.

AI는 마케팅 및 영업 팀이 리드 생성에 소요하는 시간을 크게 줄입니다. AI는 고객 데이터를 수집하고 고객 프로필을 생성하며 구매할 가능성이 가장 높은 잠재 고객의 연락처 목록을 생성할 수 있습니다.

절약된 시간으로 영업 사원은 자격을 갖춘 리드에게 연락하고, 새로운 고객과 관계를 구축하고, 가장 중요한 판매를 함으로써 시간을 더 잘 사용할 수 있습니다.

동적 가격

AI는 직원의 시간을 절약하는 것만이 아닙니다. AI는 동적 가격 책정을 가능하게 하여 이익과 마진을 극대화하도록 도울 수 있습니다. 동적 가격 책정은 많은 기업에서 현재 수요와 공급에 따라 제품 가격을 조정하는 데 사용하는 마케팅 전략입니다.

AI 기술은 동적 가격 책정 모델을 사용하여 고객 행동, 공급 및 수요를 예측하여 제품 또는 서비스의 가격을 올리거나 내릴 때 영업 담당자에게 알립니다.

AI로 비즈니스를 강화하세요.

AI는 복잡한 기술일 수 있지만 비즈니스에서 AI를 사용하는 것이 반드시 그럴 필요는 없습니다. 인공 지능 기술은 귀중한 시간을 절약하고 보다 정확한 예측을 함으로써 작업 흐름을 크게 개선할 수 있습니다.

팀과 브레인스토밍하여 AI 소프트웨어로 자동화할 잠재적인 프로세스를 나열합니다. 그런 다음 귀하와 귀하의 직원에게 가장 적합한 AI 기술을 찾으십시오. 지금 AI를 통해 비즈니스 개선을 시작하십시오.