정의 및 사용 방법

ChatGPT는 인기가 치솟았습니다. 단 5일 만에 사용자 수가 100만 명으로 늘어났습니다.

ChatGPT는 대화형 AI이며, 많은 기업이 마케팅 프로세스에 유사한 시간 절약 도구를 채택하고 있는 시기에 명성을 얻었습니다.

이 게시물에서는 다음을 포함하여 대화형 AI에 대해 알아야 할 모든 내용을 다룹니다.

그 핵심에는 인공 지능과 기계 학습이 적용됩니다 . 대화형 AI의 일반적인 예로는 가상 비서와 챗봇이 있습니다.

대화형 AI 대 챗봇

대화형 AI와 챗봇은 종종 함께 논의되기 때문에 이들이 어떻게 관련되어 있는지 아는 것이 중요합니다.

챗봇은 대화형 AI의 응용이지만 모든 챗봇이 대화형 AI를 사용하는 것은 아닙니다. 대부분의 챗봇은 미리 준비된 특정 응답 및 스크립트로 사전 프로그래밍되어 더 복잡한 대화를 처리할 수 없는 규칙 기반입니다.

AI 챗봇은 여러 유형의 대화와 주제를 처리하고 데이터를 사용하여 가장 정확한 응답을 제공할 수 있습니다.

대화형 AI는 어떻게 작동합니까?

대화형 AI는 기계 학습, 자연어 처리(NLP) 및 자연어 생성(NLG)을 통해 존재합니다.

기계 학습은 대화형 AI 도구가 인텔리전스를 얻는 방법입니다. 누군가 기계에 학습을 위한 고유한 데이터 세트를 공급하는 사람의 입력으로 시작됩니다. 데이터를 연구하고 연결을 이해하며 결국 실제 인간과 실제 대화를 나눌 준비가 됩니다.

자연어 처리는 기계가 학습한 원본 데이터로 인해 인간과의 대화에서 단어와 구를 인식하는 능력입니다. 그런 다음 이 도구는 NLG를 사용하여 인간의 쿼리에 대한 가능한 최상의 응답을 개발합니다.

대화형 AI는 모든 대화에서 지속적으로 학습하므로 시간이 지남에 따라 더 정확해지고 향상됩니다.

전반적인 프로세스는 다음과 같습니다.

1. 입력은 텍스트 또는 오디오(구어 또는 일반적인 소리)로 수신됩니다.
2. 기계는 자연어 처리로 입력을 분석하여 입력의 의미와 응답에 포함될 수 있는 내용을 알아냅니다.
3. 입력이 이해되면 대화형 AI는 사용자에게 가장 정확하고 최상의 정보(NLG)를 제공합니다.

기계는 모든 대화의 데이터를 사용하여 지식을 구축하고 보다 정확한 응답을 생성합니다.

대화형 AI의 예

대화형 AI의 일반적인 마케팅 응용 프로그램은 온라인에서 주제를 조사하고 블로그 게시물, 이메일, 심지어 광고 카피와 같은 콘텐츠 출력을 생성하는 콘텐츠 생성 도구입니다.

HubSpot의 콘텐츠 어시스턴트는 제너레이티브 AI를 사용하여 마케터가 서면 콘텐츠를 만드는 데 도움이 되는 도구의 좋은 예입니다.

작성하고 싶은 내용을 HubSpot에 알리기만 하면 콘텐츠 지원자가 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• 잠재 고객이 관심을 갖는 블로그 주제 목록 생성
• 글쓰기 과정을 시작하기 위한 개요 만들기
• 독자와 검색 엔진에 최적화된 선명하고 매력적인 카피를 작성하세요.

AI 콘텐츠 어시스턴트는 기본적으로 선호하는 HubSpot 기능과 통합됩니다.

또 다른 응용 프로그램은 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환하여 보조 기술을 사용하는 사람들의 접근성을 향상시키는 텍스트 음성 변환 도구입니다. 소셜 청취 및 모니터링 도구는 또한 NLP를 사용하여 사람들이 브랜드에 대해 어떻게 느끼는지 이해하기 위해 온라인 대화의 어조와 의도를 이해합니다.

HR 및 채용 도구는 이력서와 커버 레터에서 키워드와 문구를 검색하여 채용 공고에 이상적인 후보자를 식별합니다.

다른 애플리케이션으로는 Google Home과 같은 스마트 홈 장치와 Apple의 Siri와 같은 가상 비서가 있습니다.

성장하는 시장의 최첨단을 유지하려면 AI의 미래 비즈니스 응용 프로그램에 대해 논의하는 쇼가 포함된 HubSpot의 재생 목록인 The Business of AI를 확인하십시오.

대화형 AI의 이점

이러한 예를 염두에 두고 대화형 AI가 비즈니스에 가져올 수 있는 이점은 무엇입니까?

1. 대화형 AI는 시간을 절약할 수 있습니다.

대화형 AI는 소비자와의 대화를 담당하고 관련 결과를 가져와 팀이 사람의 손길이 필요한 더 시급한 문제에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

또한 대화형 AI는 대량의 데이터 포인트를 처리하고 비즈니스 팀에 신속하게 통찰력과 답변을 제공하여 데이터 기반 의사 결정을 내리고 데이터 처리 부담을 덜어줍니다.

2. 데이터 기반 인사이트를 제공하는 대화형 AI

대화형 AI 도구가 수집하는 데이터는 FAQ 페이지를 업데이트하는 데 사용할 수 있는 일반적인 질문인지 또는 사람들이 온라인에서 귀하에 대해 이야기하는 방식에 대해 자세히 알아보는 데 사용할 수 있는 일반적인 질문인지 여부에 관계없이 기업이 소비자와 소비자가 원하는 것을 배우는 데 유용한 리소스가 될 수 있습니다.

3. 대화형 AI는 구매를 유도할 수 있습니다.

대화형 AI 도구는 NLP를 사용하여 고객 쿼리를 이해하고, 요구 사항과 문제점을 파악하고, 구매를 유도하는 제품 또는 서비스 권장 사항을 생성할 수 있습니다.

4. 대화형 AI는 가장 적합한 고객을 찾을 수 있습니다.

대화형 AI는 이상적인 고객을 찾는 데 도움이 되도록 많은 데이터 포인트를 정렬할 수 있습니다.

5. 대화형 AI는 브랜드 모니터링을 수행할 수 있습니다.

위에서 언급했듯이 대화형 AI는 사람들이 온라인에서 귀하의 비즈니스에 대해 말하는 내용을 분석하고 일반적인 문구와 키워드를 스캔하여 브랜드 정서를 이해할 수 있습니다. 마케터가 수백 건의 대화와 상호 작용을 분류하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있으므로 시간이 크게 절약됩니다.

인간 이해의 중요성을 흉내낼 수 있는 것은 아무것도 없기 때문에 대화형 AI에는 단점이 있습니다.

대화형 AI의 과제

대화형 AI는 마케팅 담당자에게 흥미진진한 분야이지만 모든 동전에는 양면이 있기 때문에 전체 그림을 이해하는 것이 항상 중요합니다.

브랜드가 대화형 AI를 채택할 때 잘못될 수 있는 가장 중요한 방법은 사람의 모니터링과 상호 작용을 통해 여전히 이점을 얻을 수 있는 기능을 인수하는 경우입니다.

예를 들어 도구는 온라인 대화를 모니터링할 수 있지만 인간은 기계가 포착할 수 없는 미묘한 부분을 포착할 수 있습니다. HR 도구는 특정 키워드 및 문구에 대한 지원서를 검토하여 가장 적합한 후보자를 찾을 수 있지만 인간 검토자는 이력서에 대상 키워드가 포함되어 있지 않더라도 후보자가 자신에게 적합한 적절한 경험을 가지고 있는지 알 수 있습니다. .

대화형 AI의 몇 가지 추가 과제는 다음과 같습니다.

• 언어 입력: 방언, 속어, 심지어 배경 소음까지 언어 입력을 처리하는 기계의 능력에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 프라이버시: 대화형 도구는 프로세스를 개선하기 위해 데이터를 저장하고 수집하지만 소비자의 개인 정보가 노출되면 보안 또는 데이터 위반으로 인해 안전 문제가 발생할 수 있습니다.
• 인간 및 문화 발전: 기계 학습은 일반적인 문화 지식이든 새로 개봉한 영화의 상영 시간과 같은 보다 구체적인 지식이든 인간 문화 발전과 함께 학습하기 위해 지속적으로 진행되어야 합니다.

대화형 AI 통계

AI는 끊임없이 발전하는 분야입니다. 당신이 그것을 채택하는 것에 대해 울타리에 있거나 단순히 현장에 대해 더 배우고자 한다면, 알아야 할 몇 가지 중요한 통계가 있습니다.

• 전 세계 대화형 AI 시장 규모는 2023년까지 320억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. ( Allied Market Research)
• 디지털 음성 전자 상거래는 2023년까지 3배인 800억 달러 규모의 산업이 될 것으로 예상됩니다. (Juniper Research)
• 디지털 음성 비서의 수는 2023년까지 84억 대에 이를 것입니다. (Statista)
• eMarketer는 미국 성인 1억 2,600만 명이 적어도 한 달에 한 번 음성 비서를 사용할 것으로 예측합니다. (이마케터)
• 소비자 5명 중 1명은 매일 라이브 채팅 또는 인앱 채팅을 사용합니다. (보나지)
• 마케팅 담당자의 62%가 마케팅 전략에 인공 지능을 사용한다고 보고합니다. (Statista)
• 자신의 역할에 자동화를 사용하는 마케터는 그렇지 않은 마케터보다 효과적인 마케팅 전략을 보고할 가능성이 더 큽니다. (허브스팟 블로그 조사)
• 2021년에는 자연어 처리가 기업에서 가장 인기 있는 AI 채택 유형이었습니다. (스탠포드 대학 AII)
• 최고 성능의 AI 시스템은 감정을 10번 중 9번 정확하게 추정합니다. (스탠포드 대학 AII)
• 귀추 언어 추론은 제한된 정보로 가장 그럴듯한 결론을 도출합니다. 정확도에 대한 사람의 기준은 92.90%이고 AI 시스템은 91.87%입니다. (스탠포드 대학 AII)
• AI 사용이 증가했지만 2019년 이후 AI 위험 완화가 크게 증가한 것은 없습니다. (McKinsey)
• 미국인의 15%는 인공 지능의 영향에 대해 걱정하기보다 흥분하고 있으며 46%는 같은 양의 우려와 흥분을 표현합니다. (퓨 리서치 센터)