Extrema Conversion 멘토링의 창시자인 Tiago Tessmann은 명확한 전략 정의 및 디지털 도구의 효율적인 사용과 같은 사항이 기업의 상업적 결과를 개선하는 데 기여할 수 있음을 강조합니다.
인공지능(AI)이 디지털 시장을 돌이킬 수 없을 정도로 변화시켰고, 프로세스 혁신자원을 최적화하고 생산성을 가속화합니다. 그러나 다른 강력한 도구와 마찬가지로 부적절하게 사용하면 해결책보다 더 많은 문제가 발생할 수 있습니다. AI 사용 시 가장 흔히 발생하는 실수를 피하면 기업과 전문가의 결과가 향상될 수 있습니다. “도구를 맹목적으로 신뢰하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 인공지능은 관련 결과를 제공하기 위해 명확한 지침과 잘 구조화된 데이터가 필요합니다”라고 멘토링 작성자는 설명합니다. 극단적인 전환티아고 테스만.
Tiago Tessmann에 따르면 가장 빈번한 실수 중 하나는 AI 도구를 사용할 때 구체성이 부족하다는 것입니다. “일반적인 명령은 일반적인 응답으로 이어져 좌절감을 안겨줍니다.”라고 그는 말합니다. 그는 광고 제작을 요청할 때 타겟 고객, 원하는 언어, 최종 목표 등의 세부 사항을 포함하는 것이 중요하다고 예시합니다.
예를 들어 광고 제작을 요청할 때 타겟층, 원하는 언어, 글자 수 제한, 최종 목표 등의 세부 사항이 제시되는 결과에 차이를 만드는 기준이 됩니다. “인스타그램 광고를 만들어 달라는 요청은 너무 광범위합니다. 대신 다음과 같이 해보세요. “최대 150자(영문 기준)로 휴대전화를 판매할 수 있는 인스타그램 광고를 만드세요. 이모티콘과 격식 없는 언어를 포함하고 프로모션에 중점을 두세요. 이러한 명확성은 응답의 질을 변화시킵니다”라고 그는 말합니다.
명확한 목표가 부족함
Tiago에 따르면 또 다른 중요한 오류는 AI를 비즈니스 프로세스에 통합할 때 잘 정의된 목표가 부족하다는 것입니다. 많은 기업에서는 해결하려는 문제를 사전에 식별하지 않은 채 정교한 도구에 투자합니다. “기술이 목표에 어떻게 부합하는지 알지 못하면 기술에 돈을 쓸 수 없습니다. 예를 들어 소셜 미디어용 콘텐츠를 생성하는 것이 문제라면 이를 지원하는 도구에 투자하세요. 그러나 병목 현상이 전환율이라면 집중하세요. 고객 서비스를 개선하는 챗봇이나 리소스에서 각 도구는 명확한 목적을 갖고 비즈니스 지표와 일치해야 합니다.”라고 그는 강조합니다.
AI에 제공되는 데이터의 품질도 또 다른 결정 요인이다. 오래되었거나 불완전한 데이터는 전체 전략을 손상시킬 수 있습니다. 인공지능은 수신하는 데이터만큼만 우수합니다. 정리되지 않은 스프레드시트나 일관되지 않은 정보를 업로드하면 잘못된 보고와 해로운 결정이 초래됩니다.
자동화를 과대평가하고 인간을 과소평가하다
전문가의 경우 AI 도구의 효율성에도 불구하고 인간의 손길을 대체할 수는 없습니다. “사람들은 듣고 이해받기를 원합니다. 인간의 지원이 없는 자동화는 나쁜 경험을 생성하고 고객을 소외시킬 수 있습니다. 이상적인 것은 자동화와 인간 팀 간의 지능적인 통합을 촉진하여 프로세스가 소비자의 실제 요구를 충족하도록 보장하는 것입니다.”라고 그는 지적합니다.
그러나 새로운 도구에 대한 업데이트 부족, AI가 기업 내부 프로세스에 제대로 통합되지 않은 점, 부적절한 윤리적 사용도 주목할 만한 부정적인 점입니다. “각 대상 고객을 위한 콘텐츠를 개인화하는 것이 필요합니다. 그리고 성공은 이러한 개인화에 있습니다. 고객과 직접 대화하고 그들의 요구 사항을 이해하는 것이 일반적인 캠페인과 효과적인 캠페인을 차별화하는 요소입니다. 인공 지능은 다음과 같은 도구입니다. 전략적이고 책임감 있는 방식으로 비즈니스를 발전시키고 중요한 결과를 창출할 수 있습니다. 이러한 실수를 피하는 것이 성장에 불리하지 않고 유리하게 작용하도록 하는 첫 번째 단계입니다.”라고 Tessmann은 결론지었습니다.
