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AI 파일럿 ROI

Don’t Call It a Failure: A Business-Agility Reading of the “95% of AI Pilots” Story

If you have ever worked in PR or social, you know the feeling. We spent years debating ROI for activities that clearly mattered but did not fit neatly into last-click spreadsheets. Now we have a once-in-a-generation capability, and some are ready to declare defeat because the P&L did not move in six months. That is not how transformation is measured. It is how halftime is misread.

To be clear: the State of AI in Business 2025 report from MIT’s Project NANDA is worth your time. It’s made waves with a striking figure—95% of enterprise GenAI pilots haven’t delivered measurable P&L impact. The authors also label this work as an early snapshot (January–June 2025), which is important context. Early data, transparent limitations, and a conversation worth having. From a business-agility perspective, the conversation is not “Is AI failing?” The conversation is “Are we running the work in a way that creates measurable flow, safe learning, and compounding value?”

Below is the same storyline, retold with business-agility lenses.

What an Agile Organization Asks First

  1. Who is the customer of this pilot, and what problem are we solving for them today? Define the user, the job to be done, and the pain you are trying to remove this quarter.
  2. What is our hypothesis and what would disprove it? Write it down. Choose the smallest slice that can test it in production-like conditions.
  3. What evidence will we accept before P&L shows up? Flow and quality are the leading indicators. Finance is the lagging proof.

When those three questions are explicit, pilots stop being demos and start being experiments.

Six Months Is Not a Verdict, It Is a Cadence

Six months equals a handful of sprints with room for two or three inspect-and-adapt cycles. That is enough time to learn about permissions, routing, data quality, latency, handoffs, exception paths, and human-in-the-loop. It is not enough time to rewire multiple core workflows, retrain large teams, harden guardrails, and push improvements all the way to audited P&L. In agility we timebox to learn, then decide to scale or stop based on evidence, not on optimism.

Measure Flow First, Finance Next

Direct profit is the destination. Flow tells you whether you are moving toward that destination. Treat these as agility leading indicators that should move in months 1 to 6:

  • Lead time from request to result
  • 처리량 per week for the target workflow
  • Rework rate 그리고 exception rate
  • Escaped error rate 그리고 defect containment
  • Adoption: assisted tasks per user per day, active minutes in the workflow
  • Risk posture: flagged issues reduced, review time reduced
  • Customer outcomes: response time, first-contact resolution, CSAT or NPS deltas

If these signals improve and remain stable, the P&L generally moves between months 9 and 18, which is when scale begins and setup ends.

From Demo Theater to Workflow Reality

Agility favors working solutions in real paths over polished demos. Three practical shifts turn pilots into value delivery:

  1. Value slicing: release a narrow, end-to-end slice that touches the system of record and the approval path.
  2. Definition of Ready and Definition of Done: no work enters a sprint unless data access, privacy constraints, and success metrics are clear; no work is done until telemetry, audit trails, and rollback are live.
  3. Guardrails, not gates: security, risk, legal, and compliance sit in weekly reviews with product and operations. The objective is to design safe defaults that enable flow, not to pause work until the quarter ends.

Organize for Learning, Not Heroics

  • One owner, one workflow, one data source for the first slice. Reduce coordination drag.
  • Cross-functional team: product, operations, data, engineering, risk, and finance see the same board and the same metrics.
  • Limit WIP: stop starting and start finishing. Too many pilots create false positives and thin learning.
  • Weekly retros: surface blockers early, adjust scope, and rotate one small improvement per week into the Definition of Done.

The Right Scoreboard for Month Six

Executives should expect a two-line scorecard at the six-month mark:

  1. Flow and quality: the leading metrics listed above with before-and-after deltas and stability bands.
  2. Finance translation: hours avoided, error costs avoided, cycle time value released, revenue capture unlocked, risk reduction quantified. These are not GAAP yet. They are the audited trail that justifies scale.

If the flow line is up and stable, and the finance translation is credible, scale. If not, stop or rescope. Either outcome is success because you learned at low cost.

Why the “95%” Headline Can Be True and Misleading

It can be true that most pilots did not show direct P&L in six months. It can also be misleading if those pilots were not designed as agile experiments with explicit leading indicators, working slices, and weekly inspection. Agility does not promise instant profit. It promises faster truth. That is exactly what leaders need.

A Friendly Challenge to Colleagues

Before we declare the technology a failure, let us adopt an agility scoreboard and cadence. Write the hypothesis. Slice the value. Measure the flow. Invite Finance and Risk into the retro. Decide based on evidence. Then repeat.

Your turn: What is one flow metric you trust and one cadence habit that kept your pilot honest? Please comment on our LinkedIn Article!

#StateofAI2025 #BusinessAgility #ContinuousImprovement #AIROI #ChangeManagement

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성적 그 이상의 교육 및 학습

성적을 넘어선 교육과 학습의 여정: 애자일, AI, 게임화를 통한 교육의 재구상

프로도가 둠 마운트로 향하는 여정 등 모든 장대한 여정은 반지의 제왕에서 제다이가 되기 위한 루크 스카이워커의 여정을 따라가 보세요. 스타워즈의 항해 또는 엔터프라이즈 in 스타트렉에서 이 여정은 성적과 함께 시작되지 않습니다. 어떤 영웅도 A, B, 낙제 점수를 받고 모험을 시작하지 않습니다. 대신, 그들은 극복해야 할 도전이라는 강력한 미션을 가지고 시작합니다. 그들의 여정은 이정표, 장애물, 의심의 순간, 그리고 승리로 가득 차 있습니다. 결코 백분율 점수로 환원되지 않습니다.

하지만 교육 현장에서 우리는 종종 학생들이 방대한 지식의 지평을 탐색하는 탐험가가 아니라 단순히 저울의 한 점인 것처럼 학습을 대하는 경우가 많습니다.

Daniel Pink(2025)가 다음과 같이 설명합니다. 워싱턴 포스트의 오피니언 기사에서 성적을 없애지 않는 이유에서 성적 인플레이션의 영향은 이러한 접근 방식의 의도하지 않은 결과를 강조하며 왜 우리는 성적을 역동적인 체크포인트가 아닌 장벽으로 간주하는지에 대한 비판적 성찰을 촉구합니다.

대신 교육을 게임화하여 평가를 게임이나 비즈니스 시뮬레이션의 체크포인트처럼 학생들이 앞으로 나아가기 전에 필수 기술의 숙달 여부를 확인할 수 있는 이정표로 삼는 것은 어떨까요?

예측할 수 없는 현실 세계에 대비하는 것이 목표인 비즈니스 교육에서는 단순히 시험에서 높은 점수를 받는 것에서 숙달, 적응력, 실무 역량에 중점을 두어야 합니다. 이 글에서는 인간과 AI의 상호보완성, 비즈니스 민첩성 원칙, 게임화 모델에서 영감을 받아 기존의 채점 시스템을 뛰어넘어 매력적이고 반복적이며 기술 중심의 학습 환경을 구축할 수 있는 가능성을 살펴봅니다. 이러한 아이디어는 다음과 밀접하게 연계되어 있습니다. 교육 및 학습을 위한 선언문규범적 교수법보다 적응력, 개인 성취보다 협업, 학생 시험보다 학습 결과의 성취, 교실 강의보다 학생 주도 탐구, 정보 축적보다 시연과 적용, 현재 관행의 유지보다 지속적인 개선을 강조합니다(Krehbiel et al., 2017).

1. 인간과 인공지능의 상호보완성: 학습에 대한 더 스마트한 접근 방식

적응형 학습 도우미로서의 AI

AI 기반 플랫폼은 각 학생의 고유한 속도와 학습 스타일에 맞게 교육 콘텐츠를 맞춤화하여 엄격한 채점 구조의 필요성을 완화할 수 있습니다. 모든 학생에게 동일한 속도로 동일한 커리큘럼을 강요하는 대신 AI를 활용할 수 있습니다:

  • 학습 경로 개인화: 코세라, 듀오링고, 칸 아카데미에서 사용하는 것과 같은 적응형 AI 시스템은 실시간 피드백과 맞춤형 연습을 제공하여 취약한 부분을 강화합니다(Deci & Ryan, 1985).
  • 시간 경과에 따른 역량 성장 추적: AI는 일회성 성적에 의존하는 대신 주요 기술 영역의 진행 상황을 추적하고 학생의 발달에 대한 데이터 기반 인사이트를 제공할 수 있습니다.
  • 평가 시 주관적 편견 줄이기: 교수자에 따라 달라지는 기존 채점과 달리, AI 기반 평가 도구(예: AI 기반 에세이 채점 및 자동화된 기술 평가)는 일관성과 공정성이 뛰어납니다(Dweck, 2006).

튜터와 멘토로서의 AI

  • 대화형 AI 도구(예: ChatGPT, Claude 또는 DeepSeek)는 교수 한 명이 관리할 수 있는 범위를 넘어 질문에 답하고, 개념을 설명하고, 개인화된 피드백을 제공하는 온디맨드 튜터 역할을 할 수 있습니다.
  • AI 기반 시뮬레이션과 VR 도구를 통해 학생들은 실제 비즈니스 시나리오를 연습하며 위험 부담 없는 환경에서 비판적 사고와 문제 해결 능력을 키울 수 있습니다.

이러한 변화는 기존의 성적에 대한 권위를 분산하고 대신 기술 숙련도를 입증하는 데 초점을 맞추는 것으로, 보다 의미 있고 개인화된 평가 시스템에 대한 Pink(2025)의 요구와 잘 부합합니다.

2. 비즈니스 민첩성 교육: 성적이 아닌 반복을 통한 학습

교육에 애자일 원칙 적용하기

비즈니스 민첩성은 반복, 피드백 루프, 적응력, 지속적인 학습을 강조하며, 이는 성적 없이도 자연스럽게 교육을 지원하는 자질입니다. 전통적인 채점 대신 역량 기반 진행 상황, 실제 프로젝트, 반복적인 피드백 주기를 기반으로 학생을 평가할 수 있습니다(Goodhart, 1975). 그리고 교육 및 학습을 위한 선언문 는 이러한 필요성을 더욱 강화하여 수동적인 강의실 강의와 암기식 정보 축적보다 학생 주도적 탐구와 시연을 옹호합니다(Krehbiel et al., 2017).

  • 학습을 위한 스크럼: 스크럼 스프린트처럼 짧은 반복 주기로 실제 프로젝트를 수행하는 방식으로 코스를 구성할 수 있습니다. 교수진과 AI 튜터가 피드백을 제공하여 일회성 성적이 아닌 지속적인 개선을 보장합니다.
  • 자기 주도적 숙달을 위한 칸반: 고정된 15주 과정 대신 칸반 스타일의 학습 보드를 통해 학생들은 기초 지식부터 전문가 수준의 응용까지 자신의 속도에 맞춰 진행합니다.
  • 문자 성적에 대한 OKR(목표 및 주요 결과): 학생들은 현대 기업에서 성공을 측정하는 것처럼 스스로 학습 목표를 설정하고 주요 결과를 통해 진행 상황을 추적합니다.

마일스톤으로 게임화 평가

시험, 시험, 연습 문제를 없애는 대신 게임과 같은 마일스톤으로 재정의할 수 있습니다. 학생들은 할 수 있습니다:

  • 비즈니스 시뮬레이션이나 인증 시험처럼 숙달할 때까지 여러 번 도전하세요.
  • 문자 등급이 아닌 스킬 배지를 획득하여 전문 마이크로 자격 증명과 유사한 가시적인 성취 마커를 만들 수 있습니다(Kohn, 1999).
  • 기업 환경의 구조화된 온보딩 프로세스와 마찬가지로 역량 레벨을 통해 진행합니다.
  • AI 기반 과제를 사용하여 실제 비즈니스 역량을 검증하고, 학생들이 시뮬레이션된 비즈니스 문제에서 기술을 적용할 수 있도록 합니다.

이 모델에서 실패는 최종적인 것이 아니라 반복의 기회이므로 학생들은 합격만을 목표로 하는 것이 아니라 자료를 깊이 있게 흡수할 수 있습니다.

3. 비즈니스 교육의 미래: 기술 기반, AI 지원 및 애자일 교육

미래 인력의 시뮬레이션으로서의 교육

AI를 보조 도구로 활용하고 애자일 방법론을 교육에 통합하면 학생들은 실제 업무에 필요한 인력에 더 잘 대비할 수 있습니다. 미래의 업무는 점점 더 프로젝트 기반, 다학제적, 적응형으로 변화하고 있으므로 교육 시스템도 이를 반영해야 합니다.

  • 채용을 위한 AI 기반 기술 평가: 구글이나 테슬라 같은 고용주들은 GPA 기반 채용에서 벗어나 기술 기반 평가를 선호하고 있습니다. AI는 AI 기반 인터뷰, 코딩 과제 또는 사례 연구 평가를 통해 역량 검증을 용이하게 하여 오래된 성적표와 GPA를 대체할 수 있습니다.
  • AI 및 소프트 스킬 개발: 기술 학습 외에도 VR 공감 훈련 및 대화형 AI 역할극과 같은 AI 기반 도구는 학생들이 비즈니스 성공에 필수적인 감성 지능, 리더십 및 협상 기술을 개발하는 데 도움이 됩니다.

경직된 타임라인을 지속적인 성장으로 대체하기

학생들은 고정된 3년 또는 4년제 학위 대신 유연하게 학위를 취득할 수 있어야 합니다:

  • 학습 모듈을 통해 자신의 속도에 맞춰 학습하고, 그 과정에서 스킬 배지를 획득하세요.
  • 여러 부서로 구성된 팀에서 마케팅, 영업, 재무, AI 기반 분석 등 다양한 분야의 문제를 해결하며 여러 부서 간 프로젝트에서 학습합니다.
  • 애자일 비즈니스가 연말 성과 검토를 기다리지 않고 지속적인 피드백과 반복을 실행하는 것처럼, 학습한 내용을 실제 환경에 즉시 적용하세요.

성적부터 성장까지, AI 지원 및 민첩성 확보

성적을 없애자는 Daniel Pink(2025)의 주장은 교육 개혁에 대한 강력한 요구이며, 이는 AI 기반 개인화 및 비즈니스 민첩성 원칙과 자연스럽게 맞닿아 있습니다.

경직된 채점 시스템에서 벗어나면 다음과 같이 할 수 있습니다:

  • 성과 목표(A 획득)에서 학습 목표(실제 숙달 달성)로 전환합니다.
  • 오래된 성적표를 AI 기반 기술 추적 및 내러티브 피드백으로 강화된 역량 기반 평가로 대체하세요.
  • 정적이고 시간 제한이 있는 학위 모델에서 민첩한 프로젝트 기반의 AI 지원 학습 에코시스템으로 전환하세요.

이러한 접근 방식은 단순히 교육을 개선하는 데 그치지 않고 적응력, 비판적 사고, AI 유창성이 성공을 좌우하게 될 미래의 비즈니스 세계에 대비할 수 있도록 학생들을 준비시킵니다.

참조

Deci, E. L., & Ryan, R. M. (1985). 인간 행동의 내재적 동기와 자기 결정. 플레넘 프레스.

Dweck, C. S. (2006). 마인드셋: 성공의 새로운 심리학. 랜덤 하우스.

Goodhart, C. A. E. (1975). "통화 관리의 문제: 영국 경험." 통화 경제학 논문, vol. I, 호주 중앙은행.

Kohn, A. (1999). 우리 아이들이 마땅히 누려야 할 학교: 전통적인 교실과 '더 엄격한 기준'을 넘어서기. 휴튼 미플린.

크레히비엘, T. C., 외. (2017). 교육 및 학습을 위한 애자일 선언문. 효과적인 교육 저널, 17(2), 90-111.

Pink, D. (2025). 왜 성적을 없애지 않나요? 워싱턴 포스트. https://www.washingtonpost.com/opinions/2025/03/03/grade-inflation-why-not/

사진 제공 Element5 디지털

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영업 마케팅 AI 민첩성

AI와 비즈니스 민첩성 시대의 영업 및 마케팅 협업

영업 대 마케팅의 긴장감의 현실

비즈니스 세계에서 가장 큰 오해 중 하나는 영업과 마케팅이 완벽하게 동기화되어야 하고, 긴장감 없이 원활하게 협력해야 하며, 모든 것에 완전히 동의해야 한다는 것입니다. 하지만 이는 현실적으로 불가능합니다. 이 두 팀은 서로 다른 목표, 인센티브, 운영 방식을 가지고 있습니다. 하지만 그렇다고 해서 효과적으로 협업할 수 없다는 뜻은 아닙니다.

기업은 화합을 강요하는 대신 두 팀이 적대적인 관계가 아닌 상호 보완적인 관계로 기능할 수 있는 체계적인 시스템을 구축해야 합니다. 이를 위한 핵심은 팀 빌딩 연습이나 인위적인 협력이 아니라 AI를 활용하고 비즈니스 민첩성 원칙을 채택하며 데이터 기반 문화를 조성하여 측정 가능한 결과를 달성하는 것입니다.

영업과 마케팅이 자연스럽게 상충되는 이유

- 영업은 단기 수익에 집중 → 즉각적인 성과를 원하고, 빠르게 성사되는 고품질 리드를 원하며, 예측할 수 없는 고객 행동을 자주 처리합니다.
- 장기적인 브랜드 성장에 초점을 맞춘 마케팅 → 시장 포지셔닝, 인지도, 수요 창출, 수익 창출에 수개월이 걸릴 수 있는 전략에 집중합니다.
- 마케팅이 현실과 동떨어져 있다고 생각하는 영업팀 → 영업 담당자는 마케팅의 노력이 저품질 리드를 생성하거나 실제 구매자의 고충보다는 추상적인 브랜드 메시지에 지나치게 집중한다고 불평하는 경우가 많습니다.
- 마케팅이 영업을 전술적이고 근시안적으로 보는 경우 → 마케팅 담당자는 영업이 리드를 충분히 빠르게 후속 조치를 취하지 않거나 육성하지 않고 너무 빨리 해고하는 것에 좌절감을 느끼는 경우가 많습니다.

AI와 비즈니스 민첩성이 이 문제를 해결하는 방법

1. 리드 스코어링 및 예측 분석을 위한 AI → AI 기반 리드 스코어링은 어떤 리드를 추적할 가치가 있는지 정의하여 영업과 마케팅 간의 마찰을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 영업 및 마케팅을 위한 애자일 프레임워크 → 비즈니스 애자일 원칙은 반복적인 협업, 빈번한 피드백 루프, 책임 공유를 장려합니다.
3. 콘텐츠 개인화 및 타겟팅을 위한 AI → AI는 고객 행동에 대한 실시간 인사이트를 제공하여 마케팅이 보다 관련성 높은 메시지와 세일즈 피치를 만들 수 있도록 지원합니다.
4. AI 기반 영업 지원 → 자동화된 코칭 도구, 챗봇, 가상 비서가 영업 담당자가 마케팅에만 의존하지 않고 실시간으로 리드와 소통할 수 있도록 도와줍니다.

영업과 마케팅 간의 역기능적 관계의 함정

1. 열악한 리드 관리 및 전환율
- AI 솔루션: 예측 분석을 통해 구매 의향이 가장 높은 리드만 영업팀으로 전달할 수 있습니다.
- 애자일 솔루션: 영업과 마케팅 간의 일일 스탠드업을 통해 리드 품질을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
2. 혼재된 메시지 및 고객 혼란
- AI 솔루션: AI 기반 CRM 도구는 모든 고객 상호 작용을 추적하여 일관된 메시지를 전달합니다.
- 애자일 솔루션: 마케팅과 영업 간의 정기적인 스프린트 검토를 통해 메시지와 전략을 조율합니다.
3. 예산 및 리소스 낭비
- AI 솔루션: AI는 실시간으로 캠페인 ROI를 분석하여 마케팅을 빠르게 전환할 수 있습니다.
- 애자일 솔루션: 회고를 통해 낭비되는 노력을 파악하여 향후 마케팅 투자를 개선합니다.
4. 책임감 부족 및 손가락질
- AI 솔루션: AI 기반 성과 대시보드는 퍼널에서 리드가 이탈하는 지점을 강조하여 책임 소재를 투명하게 파악합니다.
- 애자일 솔루션: 영업 및 마케팅을 위한 공유된 OKR(목표 및 주요 결과)로 사일로를 방지합니다.

AI 및 애자일 시대의 진정한 정렬의 모습

1. 성공에 대한 공유된 정의 및 명확한 기준
- AI 기반 리드 검증 → AI 점수 모델을 통해 전환 가능성이 높은 리드만 판매로 연결되도록 합니다.
- 애자일 부서 간 협업 → 마케팅 팀과 영업 팀이 공동 스프린트 계획 세션에 참여합니다.
2. 영업 및 마케팅 메시징 협업
- 감정 분석을 위한 인공지능 → 인공지능은 고객 피드백을 분석하여 영업 제안과 마케팅 캠페인을 개선할 수 있습니다.
- 애자일 메시징 워크숍 → 공동 워크숍을 통해 두 팀은 반복적인 피드백을 바탕으로 메시징을 개선할 수 있습니다.
3. 영업 피치 테스트 프레임워크
- AI 강화 테스트 → AI 기반 분석을 통해 어떤 영업 프레젠테이션이 잠재 고객의 공감을 가장 많이 얻는지 추적합니다.
- 애자일 피드백 루프 → 영업 담당자가 새로운 메시지를 실시간으로 테스트하고 즉각적인 피드백을 제공합니다.
4. 데이터 기반 의사 결정
- AI 예측 인사이트 → 어떤 마케팅 전략이 최고의 리드를 창출할 수 있는지 예측하는 AI 도구.
- 민첩한 반복 주기 → 지속적인 개선 주기를 통해 데이터 기반의 의사 결정을 보장합니다.
5. 임원급 책임
- AI 기반 성과 추적 → 대시보드를 통해 영업과 마케팅의 성과를 실시간으로 파악할 수 있습니다.
- 애자일 공유 KPI → 두 팀 모두 매출 성장과 고객 성공에 대한 책임을 공유합니다.

기능 장애에서 협업으로 전환하기

최고의 기업은 어느 한 팀이 다른 팀 없이 성공할 수 없도록 함으로써 연계성을 보장합니다. AI와 비즈니스 민첩성은 영업과 마케팅이 자연스럽게 연계되는 자기 강화 시스템을 구축합니다.

AI 기반의 민첩한 영업-마케팅 조율로 나아가기 위한 단계

1단계: 영업팀이 포지셔닝에 일찍 참여하게 하기
- AI는 과거 거래를 분석하여 가장 수익성이 높은 고객 세그먼트에 대한 인사이트를 제공합니다.
- 애자일 협업을 통해 두 팀의 실시간 의견을 반영하여 포지셔닝을 개선할 수 있습니다.

2단계: AI 인사이트를 활용한 영업 프레젠테이션 공동 제작
- AI 기반 콘텐츠 최적화 도구는 가장 효과적인 메시지를 구체화하는 데 도움이 됩니다.
- 애자일 반복을 통해 마케팅과 영업은 지속적으로 영업 프레젠테이션을 테스트하고 개선할 수 있습니다.

3단계: 지속적인 피드백 루프 구축하기
- AI는 CRM, 소셜 미디어, 고객 피드백을 통해 자동화된 성과 인사이트를 제공합니다.
- 애자일 피드백 주기를 통해 영업과 마케팅을 빠르게 반복하여 효과를 극대화할 수 있습니다.

4단계: AI 및 애자일 메트릭을 통해 두 팀 모두 책임감 있게 행동하기
- AI는 어떤 노력이 수익을 창출하는지 정확히 보여주는 어트리뷰션 모델을 제공합니다.
- 애자일 공유 KPI는 상호 책임과 성공을 보장합니다.

결론 결론: 영업 및 마케팅 협업의 미래

영업과 마케팅의 연계는 두 팀을 절친한 친구로 만드는 것이 아니라 두 팀이 상호 의존적으로 일하는 시스템을 만드는 것입니다. AI를 활용하고 비즈니스 민첩성을 통합하며 지속적인 협업 문화를 조성함으로써 기업은 사일로를 허물고 비효율을 제거하며 수익 잠재력을 극대화할 수 있습니다.

사진 제공 바르단 파피키안

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완료해야 할 작업 JTBD

JTBD(Jobs-To-Be-Done) + AI 민첩성

소개

오늘날 기업들은 그 어느 때보다 많은 고객 데이터를 수집하고 있습니다. 대부분의 혁신은 실패합니다. 맥킨지(2023)에 따르면, 94%의 임원 는 회사의 혁신 성과에 대한 불만족을 보고하고 있으며, 하버드 비즈니스 리뷰(2019)는 다음과 같이 지적합니다. 2년 내 85%의 소비자 신제품이 실패합니다..

가장 큰 이유는? 기업들은 고객이 구매하는 이유보다는 고객이 누구인지에 너무 집중합니다. 전통적인 마케팅은 다음을 강조합니다. 인구 통계, 심리 통계 및 설문 조사 기반 고객 인사이트하지만 이는 소비자 행동의 이면에 있는 더 깊은 동기를 포착하지 못합니다.

그리고 JTBD(작업 완료) 프레임워크에 의해 개척된 클레이튼 크리스텐슨인과관계 고객 행동에 대한 이해, 비즈니스 창출 지원 더 나은 제품, 서비스 및 마케팅 전략 사람들이 구매 결정을 내리는 실제 이유에 초점을 맞춰서 말이죠.

이 글에서는 이에 대해 알아보겠습니다:
JTBD의 기원 그리고 실패한 혁신에 대한 연구를 통해 어떻게 등장했는지 알아보세요.
고객이 제품을 '고용'하고 '해고'하는 방법 요구 사항을 기반으로 합니다.
JTBD의 주요 원칙과 비즈니스 전략에 미치는 영향.
실제 사례 연구 JTBD가 주도하는 성공적인 혁신을 선보입니다.
기업이 경쟁 우위를 확보하기 위해 JTBD를 구현하는 방법.


완료해야 할 작업(JTBD)의 기원

전통적인 혁신이 실패하는 이유

수십 년 동안 기업들은 고객 페르소나, 포커스 그룹 및 설문조사 를 통해 제품 개발과 마케팅에 참고합니다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 많은 기업이 실제 소비자의 니즈를 예측하는 데 실패하고 있습니다.

💡 실패한 혁신의 주요 사례:

  • 세그웨이 (2001) - 미래형 운송 수단으로 마케팅되었지만 해결해야 할 실질적인 '일'을 찾아내는 데는 실패했습니다.
  • 뉴 코크 (1985) - 청량음료 구매의 주요 동인은 맛으로 추정되며, 감정 및 브랜드 충성도 요인은 무시되었습니다.
  • 구글 글래스 (2014) - 실제 고객 문제를 해결하기보다는 기술 발전에 집중합니다.

클레이튼 크리스텐슨 & 파괴적 혁신

그리고 JTBD 프레임워크 의 작업에서 비롯되었습니다. 클레이튼 크리스텐슨의 저자이자 하버드 비즈니스 스쿨 교수이자 혁신가의 딜레마 (1997). Christensen's 파괴적 혁신 이론 는 시장 리더들이 종종 실패하는 이유를 다음과 같이 설명합니다. 점진적 개선 실제 고객의 문제를 해결하기보다는

크리스텐슨과 그의 연구팀은 다음과 같은 사실을 발견했습니다. 고객은 기능 때문에 제품을 구매하는 것이 아니라 특정 업무를 수행하기 위해 제품을 '고용'합니다.. 이러한 깨달음으로 인해 완료해야 할 작업 접근 방식, 다음 사항에 중점을 둔 방법론 고객이 누구인지가 아닌 제품을 바꾸는 이유.


고객이 제품을 '고용'하고 '해고'하는 방법

JTBD의 핵심 원칙

🔹 고객은 제품을 구매하는 것이 아니라 주어진 상황에서 발전하기 위해 제품을 고용합니다.
🔹 제품이 잘 작동하면 다시 '고용'합니다. 그렇지 않으면 '해고'하고 다른 대안을 찾습니다.

💡 예시: 맥도날드 밀크셰이크 사례 연구
클레이튼 크리스텐슨의 팀은 유명한 JTBD 연구 와 함께 맥도날드 를 통해 사람들이 밀크셰이크를 구매하는 이유를 파악할 수 있습니다.

📌 전통적인 접근 방식:
맥도날드는 처음에 다음 사항에 중점을 두었습니다. 고객 인구 통계 및 맛 선호도. 밀크셰이크의 맛과 농도를 조정하기 위해 포커스 그룹을 실시했지만 매출은 보합세 유지.

📌 JTBD 접근 방식:
연구원들은 다음과 같은 사실을 발견했습니다. 대부분의 밀크셰이크 판매는 이른 아침에 이루어졌습니다.. 고객들은 단순히 음료로만 구매하지 않았습니다. 장거리 출퇴근 시 편리하고 지저분하지 않으며 오래 지속되는 아침 식사로 밀크셰이크 활용하기.

📌 결과:
맥도날드 밀크셰이크를 더 진하고 포만감 있게 재설계했습니다.아침 출근길에 더 오래 지속됩니다.맛이나 브랜드를 변경하지 않고도 매출이 크게 증가했습니다..

핵심 요점: 고객은 기능만 보고 제품을 구매하지 않습니다. 일상 생활에서 특정 목표를 달성하는 데 도움이 되는 제품을 선택합니다.


고객 업무의 세 가지 차원

완전히 이해하려면 고객이 제품을 사용하는 이유기업에서 고려해야 할 사항 세 가지 유형의 작업을 수행할 수 있습니다:

1️⃣ 기능적 일자리 - 구매의 실질적인 이유.
예시: 고객이 구매 방수 재킷 를 사용하여 비를 피할 수 있습니다.

2️⃣ 감성적 일자리 - 제품과 관련된 느낌.
예시: 누군가 구매 프리미엄 레인코트 자신감과 스타일리시함을 느낄 수 있습니다.

3️⃣ 소셜 채용 - 구매가 사회적 인식에 미치는 영향
예시: 고객이 다음을 선택합니다. 친환경 비옷 를 사용하여 환경을 고려하는 것처럼 보이도록 합니다.

💡 예시: 테슬라의 JTBD 전략
테슬라는 단순히 전기 자동차만 판매하는 것이 아닙니다. 기술 혁신과 지속 가능성에 대한 비전을 판매합니다..
✔️ 기능적 작업: 고성능, 고연비 자동차.
✔️ 감성적인 직업: 지속 가능성의 선구자라는 느낌.
✔️ 소셜 직업: 고급 차량 운전으로 얻는 지위와 명성.


비즈니스 전략에 JTBD 적용

전통적인 마케팅과 JTBD

전통적인 마케팅완료해야 할 작업 접근 방식
중점 사항 고객 인구 통계중점 사항 고객 의도 및 요구 사항
용도 포커스 그룹 및 설문 조사용도 심층 인터뷰 및 관찰 연구
제품 기능 비교식별 고객 불만 사항
경쟁 상대 직접 시장 경쟁자고려 사항 모든 경쟁 솔루션 같은 직업으로

💡 예시: 넷플릭스 대 블록버스터

블록버스터(기존 접근 방식)넷플릭스(JTBD 접근 방식)
집중 대상 DVD 대여 및 연체료집중 대상 렌탈 불편함 제거
가정 고객 원하는 다양성고객 이해 즉시 액세스 원함
경쟁 제품 비디오 대여점경쟁 제품 케이블, DVD, 비디오 게임까지
무시 편의성 작업엔터테인먼트 제작 온디맨드 & 마찰 없는

결과: 블록버스터는 2010년에 파산 신청을 했고, 넷플릭스는 2010년에 파산 신청을 했습니다. $250B 회사 에 집중함으로써 고객의 업무 수행.


JTBD, AI, 비즈니스 민첩성의 교차점

오늘날 기업들은 다음과 같은 이유로 급격한 변화를 경험하고 있습니다. 디지털 혁신, 인공 지능(AI), 진화하는 소비자 기대치. 하지만 이러한 발전에도 불구하고, 많은 기업이 여전히 혁신과 고객 참여에 어려움을 겪고 있습니다..

그리고 JTBD(작업 완료) 프레임워크에 의해 처음 개척된 클레이튼 크리스텐슨인과관계 고객이 구매 결정을 내리는 이유를 이해합니다. 비즈니스에 도움이 됩니다. AI 기반 솔루션과 민첩한 비즈니스 모델 설계실제 고객 니즈에 부합 낡은 시장 세분화 기법에 의존하지 말고, 새로운 시장 세분화 기법을 도입하세요.

의 등장으로 AI 기반 의사 결정 그리고 비즈니스 민첩성기업은 다음을 통합해야 합니다. JTBD 사고 를 전략에 도입하여 경쟁력을 유지하고 있습니다. 이 글에서는 이에 대해 살펴보겠습니다:

고객 인사이트 향상을 위해 AI로 JTBD 분석을 개선하는 방법
JTBD 원칙이 비즈니스 민첩성과 연계되는 방법 적응형 비즈니스 모델
AI 기반 JTBD 전략이 성공을 이끈 실제 사례 연구
기업이 AI 기반 JTBD 인사이트를 활용하여 경쟁 우위를 확보하는 방법


대부분의 AI 기반 혁신이 실패하는 이유는 무엇일까요?

AI의 잠재력에도 불구하고, 많은 AI 기반 비즈니스 이니셔티브가 실패합니다. 왜냐하면 그들은 고객 니즈에 대한 깊은 이해 부족.

🔹 맥킨지(2023년)에 따르면 94%의 경영진이 는 회사의 혁신 성과에 불만족하고 있습니다.
🔹 하버드 비즈니스 리뷰(2019)에 따르면 85%의 AI 기반 제품이 실패합니다. 실제 고객의 요구와 일치하지 않기 때문입니다.
🔹 AI 모델은 인과 관계에 기반한 고객 행동 인사이트가 아닌 상관관계 기반 데이터로 학습되는 경우가 많습니다.

JTBD 사고 없이 AI가 부족한 부분

1️⃣ AI 예측 분석은 상관관계를 지나치게 강조합니다:

  • AI는 패턴을 식별할 수 있습니다(예: "고급 자동차를 구매하는 사람들은 프리미엄 커피도 구매한다").
  • 하지만, 상관관계는 고객이 구매하는 이유를 설명하지 못합니다. (예: "고객은 사회적 지위를 위해 고급 자동차를 구매하지만, 감각적 경험과 편의를 위해 프리미엄 커피를 구매한다").

2️⃣ AI 챗봇과 가상 비서는 문맥 인식이 부족합니다:

  • 많은 AI chatbots fail to provide meaningful customer support 왜냐하면 그들은 don’t recognize the true “job” the customer needs done.
  • Instead of repeating scripted responses, AI systems must be trained to recognize customer struggles and emotional needs.

3️⃣ AI-Powered Marketing Misses Emotional and Social Jobs:

  • AI-driven ad targeting focuses on demographic similarities하지만 fails to capture customers’ deeper motivations.
  • 예시: Recommending a fitness app based on age and gender ignores the emotional and social reasons behind fitness motivation (e.g., health concerns, self-esteem, community belonging).

📌 Solution: AI must be paired with JTBD analysis to move from correlation-based prediction to causation-driven insights.


AI-Driven JTBD: The Future of Customer-Centric Business Strategy

How AI Enhances JTBD Insights

AI-Powered Behavioural Analytics → Helps businesses analyse customer struggles and uncover hidden Jobs-to-Be-Done.
자연어 처리(NLP) → Extracts deep emotional and social motivations behind customer purchases.
Machine Learning for Customer Segmentation → Moves beyond demographics to segment customers based on jobs and pain points.
Conversational AI & Sentiment Analysis → Helps companies understand why customers “fire” products and what causes dissatisfaction.

Real-World Example: AI-Powered JTBD in Action

📌 Netflix’s AI-Powered Personalization (JTBD Success)

  • Traditional recommendation systems categorized viewers by demographics.
  • Netflix shifted to a JTBD-based model, recognizing that:
    • Some customers “hire” Netflix to relax after work.
    • Others “hire” Netflix to bond with family 또는 learn something new.
  • AI-driven personalization now tailors recommendations based on viewing behaviours and inferred customer jobs.

📌 Spotify’s AI and JTBD Strategy

  • Spotify’s AI doesn’t just recommend music—it recommends based on customer “jobs.”
  • Recognizing that music is often hired to manage emotions, Spotify introduced mood-based playlists and AI-curated daily mixes.

AI-Powered JTBD in B2B Contexts

📌 Salesforce’s AI-Driven Customer Relationship Management (CRM)

  • AI-powered Salesforce Einstein analyses customer interactions to determine:
    • Why certain customers are at risk of churn.
    • What “job” the customer is trying to accomplish.
  • Instead of relying on static customer profiles, Salesforce uses real-time AI insights to adjust strategies dynamically.

💡 Key Insight: AI alone cannot replace human intuition and strategy—but when combined with JTBD 사고, it becomes a powerful tool for predicting and fulfilling customer needs.


JTBD + AI Business Agility: Perfect Match in Digital Age

Why Business Agility Needs JTBD Thinking

Agile businesses thrive by adapting to customer needs and iterating quickly. JTBD helps agile teams by:
✔️ Clarifying customer priorities → Teams focus on what truly matters to customers.
✔️ Avoiding feature creep → Prevents businesses from adding unnecessary AI features that don’t solve real jobs.
✔️ Supporting rapid prototyping → Businesses test whether a product actually fulfils a job before scaling.

Case Study: How Agile Businesses Use JTBD

📌 Amazon’s AI-Powered JTBD Approach

  • Amazon doesn’t just sell products—it optimizes for different customer jobs.
    • Prime members “hire” Amazon for ultra-fast, convenient delivery.
    • Kindle users “hire” Amazon for access to instant digital reading.
  • Amazon’s AI identifies changing customer jobs and adapts product offerings dynamically.

📌 Tesla’s AI and JTBD Strategy

  • Tesla’s autonomous driving AI isn’t just about self-driving—it’s about solving the job of reducing driver fatigue and increasing convenience.
  • Instead of competing with traditional car brands, Tesla focuses on software-based agility, continuously updating features based on evolving customer jobs.

How Businesses Can Implement AI-Powered JTBD for Competitive Advantage

Step 1: Identify Customer Jobs with AI-Powered Behavioural Data

📌 Use AI-driven customer journey mapping to analyse how people interact with products and services.

Step 2: Align AI and Business Agility with JTBD Insights

📌 Design agile business models that adapt to customer job changes dynamically.

Step 3: Integrate AI-Driven Personalization Based on Customer Jobs

📌 Use AI-powered recommendation engines to match products/services to real customer jobs.

Step 4: Leverage Conversational AI & Sentiment Analysis for Customer Feedback

📌 Monitor AI chatbots and support interactions to detect customer struggles and pivot business strategy accordingly.


Future of JTBD, AI, and Business Agility

AI is a powerful tool, but it must be guided by Jobs-to-Be-Done insights.
Business agility is essential for adapting to evolving customer needs.
JTBD thinking transforms AI-driven business models from feature-driven to truly customer-centric.


Citations & References

  • CB Insights. (2023). The Top Reasons Startups Fail.
  • Christensen, C. M., Hall, T., Dillon, K., & Duncan, D. S. (2016). Competing Against Luck: The Story of Innovation and Customer Choice. Harper Business.
  • McKinsey & Company. (2023). The State of Innovation in Global Business.
  • Harvard Business Review. (2019). Why Most New Products Fail: Lessons from 40,000 Launches.
  • Netflix AI Personalization Case Study, MIT Technology Review (2022).
  • Tesla AI Strategy Report, Forbes (2023).
  • The Innovator’s Dilemma. Christensen, C. (1997). Harvard Business School Press.

JTBD PDF Explanation

사진 제공 Evangeline Shaw

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애자일 마케팅

애자일 + AI 마케팅?

애자일 + AI 마케팅이 마케팅의 혼돈을 막는 유일한 방법일 수 있는 이유

규제되지 않고, 구조화되지 않고, 책임지지 않는 마케팅의 세계

마케팅은 가장 중요한 기능 모든 비즈니스에 적용됩니다. 하지만 여전히 가장 규제가 적고, 가장 체계적이지 않으며, 가장 책임감이 적은 직업 중 하나입니다. 기업 세계에서도 마찬가지입니다.

와 달리 회계, 인사 또는 비즈니스 법률전문가가 반드시 따라야 하는 엄격한 규정, 업계 전반의 모범 사례 및 라이선스 요구 사항마케팅은 거의 외부 감독 제로:

✅ 라이선스 요구 사항이 없습니다.
✅ 보편적으로 인정되는 업계 표준이 없습니다.
✅ 마케팅 팀을 이끌기 위한 자격증은 필요하지 않습니다.

마케팅 전문가 공식적인 규칙을 따를 필요가 없습니다.그리고 더 중요한 것은 아무리 비참한 결정을 내리더라도 마케팅을 '실행'할 권리를 잃는 사람은 없습니다..

  • 회계사가 재무를 잘못 관리하는 경우CPA 라이선스를 잃을 수 있습니다.
  • 변호사가 큰 실수를 하는 경우자격이 박탈될 수 있습니다.
  • HR이 노동법을 위반하는 경우회사는 소송을 당할 수 있으며 전문가에게 책임을 물을 수 있습니다.
  • 마케터가 1억 4천만 원의 예산을 모두 소진하고도 ROI가 0이라면? ... 그들은 LinkedIn을 업데이트하고 다른 곳에 취업합니다.

그렇기 때문에 하버드 비즈니스 리뷰, CEO의 801TP3%는 최고 마케팅 책임자(CMO)를 신뢰하지 않거나 인상적이지 않다고 응답했습니다.

마케팅은 다음과 같이 간주됩니다. 전략적 자산이 아닌 비용 중심이 부족하기 때문에 업계 전반의 원칙, 측정 가능한 책임성, 성공을 위한 인정된 프레임워크.

그렇다면 이 혼란을 어떻게 해결할 수 있을까요? 그리고 마케터들은 어떻게 하면 인공지능이 주도하는 미래와 어떤 관련이 있을까요?

답은 다음과 같습니다. AI로 강화된 애자일 마케팅.


1. 마케팅은 라이선스나 일관된 업계 감독이 없는 유일한 직업 중 하나입니다.

명확히 하자: 처음부터 라이선스가 없어서 마케팅 라이선스를 잃는 일은 없습니다.

대부분의 비즈니스 기능에서, 치명적인 실수는 결과를 가져옵니다.:

  • 회계: CPA는 잘못된 재무 관리로 인해 면허를 잃거나 법적 조치를 받을 수 있습니다.
  • HR: HR 전문가가 고용 규정을 위반할 경우 소송에 휘말릴 수 있습니다.
  • 법률: 변호사는 다음과 같습니다. disbarred 윤리 위반으로 신고할 수 있습니다.

하지만 마케팅 분야에서는? 실패의 유일한 결과는 다른 회사에서 새로운 직책을 맡는 것일 수 있습니다.

이러한 구조의 부족은 다음과 같은 결과로 이어집니다. 낭비, 비효율성 및 신뢰 부족 마케팅이 단순한 도구 이상의 역할을 하기를 기대하는 경영진으로부터 예산 블랙홀.


2. 마케팅에 일반적으로 통용되는 원칙이나 표준화된 모범 사례가 없음

다음과 같은 경우를 상상해 보십시오. 회계에 GAAP(일반적으로 인정되는 회계 원칙)이 없었습니다. 또는 법무팀에는 전문적이고 윤리적인 기준이 없었습니다.

그것은 정확히 마케팅에서 일어나는 일

실행에 대한 글로벌 표준이 없습니다.
❌ 보편적으로 인정되는 측정 프레임워크가 없습니다.
그 이상의 성공에 대한 명확한 정의 없음 주관적인 해석.

마케팅 끊임없이 변화1년 전에는 효과가 있었던 전략이 지금은 쓸모없을 수 있습니다..

이는 다음과 같은 결과로 이어집니다. 무작위 의사 결정 를 기반으로 합니다:

  • 데이터보다는 트렌드.
  • 측정 가능한 비즈니스 영향이 아닌 개인적인 의견입니다.
  • 전략적 리소스 배분보다는 과대광고에 따른 지출.

결과는? 기업들은 자신도 모르게 마케팅에 수백만 달러를 쏟아 붓습니다. 어떤 부분이 실제로 비즈니스 성과를 창출하는지 파악할 수 있습니다.


3. 마케팅 예산은 막대하지만 책임감은 낮습니다.

마케팅 관리 가장 큰 예산 중 일부 조직에서 가장 중요한 요소 중 하나이지만 최소한의 책임 부서에서 ROI에 관한 한 최고입니다.

  • 연구에 따르면 전체 마케팅 지출의 50%가 낭비되고 있습니다.하지만 대부분의 기업은 어느 쪽인지 모릅니다.
  • 마케팅 팀은 종종 그들의 노력을 수익으로 직접 연결할 수 없습니다..
  • CEO와 CFO가 자주 마케팅이 실제로 비즈니스 성공에 기여하는지 의문.

만약 회계 이런 식으로 작동한다면 기업은 무너질 것입니다.

하지만 마케팅에서는 그렇지 않습니다, 이는 표준 관행으로 간주됩니다.


4. 사일로 문제: 마케팅 팀이 서로 소통하지 않는 문제

마케팅 사일로 사랑:

  • 그리고 소셜 미디어 팀 와 대화하지 않습니다. SEO 팀.
  • 그리고 콘텐츠 팀 와 대화하지 않습니다. 영업 팀.
  • 그리고 브랜드 팀 와 대화하지 않습니다. 데이터 팀.

이는 다음과 같이 이어집니다:

일관성 없는 메시징 마케팅 채널에 걸쳐 있습니다.
예산을 낭비하는 중복 캠페인.
전반적인 비즈니스 목표와 일치하지 않는 경우.

대부분의 마케팅 팀 회사의 전체 전략조차 모릅니다.-사일로에 갇혀서 다음에만 집중하고 있습니다. 퍼즐의 작은 조각입니다.

애자일 마케팅 이러한 사일로를 허물다 협업을 강화합니다.


5. 마케팅의 윤리적 붕괴: 모든 대가를 치르는 개인정보 침해

중 하나 가장 추악한 진실 현대 마케팅의 핵심은 소비자 개인정보가 불편으로 취급되는 경우 기본적 권리라기보다는

  • 온라인 활동의 끊임없는 추적-소비자가 명시적으로 옵트아웃한 경우에도 마찬가지입니다.
  • 과도한 리타겟팅 광고 사용자가 방문하는 모든 웹사이트에서 사용자를 팔로우합니다.
  • 조작 가능한 개인화 전략 소비자 신뢰를 침해하는 행위입니다.

마케팅의 집착 어떤 대가를 치르더라도 전환 는 다음과 같은 결과로 이어졌습니다. 광범위한 윤리적 우려마케터들이 윤리적 나침반을 잃어버렸습니다.

이것이 어떻게 마케팅 전문직의 평판? 당연한 일입니다. 사람들은 더 이상 마케팅을 신뢰하지 않습니다.

애자일 마케팅 는 마케터들이 고객 관계, 투명성, 윤리적 데이터 관행에 집중할 수 있도록 합니다.


6. "9개월 만에 전문가" 문제

마케팅은 다음을 수행할 수 있는 유일한 직업입니다. 9개월 만에 완전 초보자에서 '전문가'가 될 수 있습니다.

  • 학위가 필요하지 않습니다.
  • 인증이 필요하지 않습니다.
  • 온라인 강좌 몇 개만 수강하면 갑자기 마케팅 전략 담당 부사장.

한편, 다른 분야에서는

  • 의사는 10년 이상의 교육이 필요합니다.
  • 변호사는 7년 이상의 교육이 필요합니다.
  • 회계사는 광범위한 자격증과 시험이 필요합니다.

하지만 작년에 유튜브에서 브랜딩에 대해 배웠습니다. 이제 실행 중일 수 있습니다. 회사의 전체 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

이는 다음과 같은 결과로 이어집니다. 사일로화되고 정보에 기반하지 않은 의사 결정 비즈니스 성장에 부합하지 않습니다.


7. 전문성의 환상: 마케팅 플랫폼은 마케팅 교육이 아니다

많은 신규 마케터 잘못 믿고 몇 년간의 사용 경험으로 구글 광고, 메타 광고, 틱톡 광고와 같은 광고 플랫폼 마케팅 전문가가 됩니다.

하지만 광고 캠페인을 실행하는 것은 마케팅 전략을 이해하는 것과는 다릅니다.

  • PPC(클릭당 지불) 및 광고 플랫폼은 브랜드 전략이 아닌 성과 마케팅을 가르칩니다.
  • 캠페인을 최적화하는 방법을 안다고 해서 시장 포지셔닝을 이해한다는 의미는 아닙니다.
  • 알고리즘 중심의 성공은 장기적인 비즈니스 성장 지식과 동일하지 않습니다.

새로운 마케터는 다음과 같은 사실을 깨달아야 합니다. 플랫폼 지식은 유용하지만 실제 마케팅 전문 지식의 극히 일부에 불과합니다.


8. 애자일 마케팅이 혼돈에 구조를 가져오는 방법

애자일 마케팅 이러한 문제를 해결합니다. 으로:

마케팅 팀에 구조와 책임감을 부여합니다.
마케팅 활동이 실제 비즈니스 목표에 부합하는지 확인합니다.
지속적인 테스트와 반복을 통해 예산 낭비를 제거합니다.

애자일 마케팅의 작동 방식은 다음과 같습니다:

🔥 짧은 반복 사이클(스프린트)

마케팅 팀 2-4주 단위로 스프린트 작업지속적으로 전략을 테스트, 측정 및 조정합니다. 실제 데이터 기반.

🔥 교차 기능 팀

애자일 마케팅 사일로 제거를 통해 소셜 미디어, SEO, 콘텐츠, 유료 광고, 분석 등 모든 팀이 함께 협업할 수 있습니다.

🔥 데이터 기반 의사 결정

더 이상 직감 마케팅-모든 결정은 비즈니스 영향 대비 측정 (전환율, 고객 확보 및 매출).

🔥 고객 중심 접근 방식

다음 사항에 집중하는 대신 내부 의견애자일 마케팅을 통해 팀은 다음을 수행해야 합니다. 고객의 요구와 측정 가능한 비즈니스 성공에 부합합니다.

🔥 지속적인 테스트 및 적응

작동하지 않는 경우, 즉시 변경됩니다.-실수를 깨닫기도 전에 수백만 달러를 낭비하지 않아도 됩니다.


9. AI가 애자일 마케팅의 자연스러운 파트너인 이유

마케팅은 진화하고 있습니다.빠르게. 그리고 적응하지 못하는 마케터는 도태될 것입니다.

인공 지능(AI)은 애자일 마케팅을 위한 최고의 도구 왜냐하면:

🤖 반복적인 작업 자동화 (이메일 마케팅, 콘텐츠 생성, 광고 타겟팅).
📊 방대한 양의 데이터 처리 를 통해 실시간 인사이트를 제공합니다.
🔍 의사 결정 개선 고객 행동을 더 정확하게 예측하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
🎯 마케팅 지출 최적화 실제로 효과가 있는 것이 무엇인지 파악하여

만약 애자일 마케팅이 가져오는 구조, AI 지능과 효율성을 제공합니다.-마케팅 팀이 더 빠르고, 더 스마트하고, 더 수익성 있는 의사결정을 내릴 수 있습니다.


10. 마케팅의 미래: 애자일 + AI 또는 실업

현재 형태의 마케팅은 다음과 같습니다. 지속 불가능.

기업은 다음을 요구하고 있습니다. 책임감, 효율성, 데이터 기반 의사결정을 지원합니다.

실패하는 마케터 애자일 원칙을 채택하고 AI를 워크플로에 통합합니다. 스스로를 발견하게 될 것입니다. 사용되지 않습니다.

그리고 미래는 할 수 있는 마케터의 몫입니다:

  • 빠르게 테스트하고 적응하세요.
  • AI를 사용하여 효율성을 높이세요.
  • ROI를 측정하고 증명하세요.

여전히 다음과 같은 마케팅을 하고 있다면 2010, 귀하의 경력에는 만료일이 있습니다.

마케팅의 미래는 단순한 애자일이 아닙니다. 애자일 + AI입니다. 🚀

사진 제공 저스틴 뢰브케

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애자일 인공 지능

유연하고 사용자 중심적인 AI 시스템 구축을 위한 종합 가이드

인공지능(AI)이 계속해서 산업을 혁신함에 따라 조직은 AI 모델을 적응력 있고 사용자 중심적이며 진화하는 비즈니스 요구사항에 맞게 유지하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 기존의 개발 방법론은 AI의 내재된 복잡성으로 인해 어려움을 겪는 경우가 많으며, 보다 역동적이고 반복적이며 피드백을 기반으로 하는 접근 방식이 필요합니다.

입력 애자일 인공 지능(애자일 AI)-의 융합 애자일 방법론 그리고 AI 개발 원칙 유연성, 지속적인 개선, 신속한 반복을 촉진하여 AI 프로젝트를 향상시킵니다. 이 가이드에서는 애자일 AI를 통해 기업이 기술적으로 견고할 뿐만 아니라 현실의 문제에 대응할 수 있는 AI 시스템을 구축하는 방법을 살펴봅니다.


애자일 AI란 무엇인가요?

애자일 AI 적용 애자일 프레임워크-예를 들어 스크럼, 칸반 및 린-AI 모델의 개발, 배포, 유지보수에 이르기까지 모든 것을 지원합니다. 구조화된 선형 프로세스를 따르는 기존 소프트웨어 개발과 달리 AI 개발은 본질적으로 실험적이고 예측 불가능한를 사용하여 애자일의 반복 주기 및 피드백 루프 자연스럽게 맞습니다.

애자일 AI를 통해 조직은 다음을 수행할 수 있습니다:

  • 다음에서 AI 모델 개발 짧고 반복적인 스프린트 길고 딱딱한 개발 주기가 아닌, 유연한 개발 주기를 지향합니다.
  • 다음을 통해 AI 솔루션을 검증합니다. 실제 데이터 및 사용자 피드백 본격적인 배포에 앞서
  • 빠르게 모델 조정 새로운 데이터 트렌드와 비즈니스 요구 사항을 반영합니다.
  • 협업 강화 여러 부서의 팀에 걸쳐 AI가 비즈니스 목표에 부합하도록 보장합니다.

애자일 AI의 핵심 원칙

1. 반복 개발

AI 모델은 다음에서 구축, 테스트 및 개선됩니다. 증분 단계를 통해 팀은 초기 버전을 출시하고 피드백을 수집하며 지속적으로 개선할 수 있습니다.

2. 고객 중심 검증

애자일 AI는 기술 벤치마크에만 집중하는 대신 다음 사항을 우선시합니다. 최종 사용자 요구 사항 및 비즈니스 영향. 빈번한 테스트와 피드백 루프를 통해 AI 솔루션이 실질적인 가치를 제공할 수 있도록 보장합니다.

3. 부서 간 협업

AI 개발에는 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어, 도메인 전문가, 비즈니스 리더의 의견이 필요합니다. 애자일 AI 육성 자기 조직화, 자율적 팀 신속한 의사결정과 빠른 적응이 가능합니다.

4. 지속적 통합 및 배포(CI/CD)

AI 모델은 다음과 같습니다. 지속적인 통합, 테스트 및 배포 를 사용하여 병목 현상을 방지하고 원활한 업데이트를 보장합니다.

5. 가설 중심 개발

애자일 AI는 AI 모델을 완성하는 데 몇 달을 투자하는 대신 신속한 프로토타이핑을 촉진하고 소규모 테스트 를 사용하여 확장하기 전에 가정을 검증합니다.


애자일 AI의 주요 영역

1. AI 개발을 위한 애자일 원칙

과도한 계획 방지

철저한 계획이 필요한 기존 소프트웨어 프로젝트와 달리, AI 개발은 다음과 같은 조건에서 성공합니다. 초기 실험. 애자일 AI는 팀이 다음 사항에 집중하도록 장려합니다. 가설 검증 경직되고 장기적인 계획 대신

하이브리드 애자일 접근 방식

AI 개발은 연구 집약적이고 엔지니어링 중심적인, a 스크럼과 칸반의 혼합 가 단일 프레임워크보다 더 효과적인 경우가 많습니다.


2. 데이터 중심의 애자일 AI

AI 모델은 데이터에 의존하기 때문에 애자일 원칙은 다음과 같이 확장됩니다. 데이터 수집, 정리 및 처리 를 통해 신뢰성과 윤리 준수를 보장합니다.

왼쪽으로 이동하는 데이터 윤리

다음과 같은 윤리적 고려 사항 편향성 감지, 개인정보 확인 및 공정성 평가-에 포함되어 있습니다. 데이터 수집 초기 단계를 사용하여 마지막 순간에 수정하는 것이 아닙니다.

도메인 기반 데이터 정제

주제별 전문가(예: 의사, 재무 분석가)는 다음과 같아야 합니다. 데이터 유효성 검사에 직접 관여 보장하기 위해 문맥 정확도를 사용하여 실제 애플리케이션에서 모델 성능이 저하될 위험을 줄입니다.


3. 모델 엔지니어링 및 검증

경량 문서

애자일 AI 팀은 긴 문서화에 집중하는 대신 다음과 같은 도구를 사용합니다. ML흐름과 가중치 및 바이어스 를 사용하여 모델 변경 사항을 자동으로 추적하여 투명성 및 재현성.

실패 없는 빠른 유효성 검사

애자일 AI 채택 카오스 엔지니어링 원칙를 사용하여 극한 조건(예: 노이즈가 많거나 적대적인 데이터 주입)에서 모델을 의도적으로 테스트하여 약점을 조기에 식별합니다.


4. AI 운영(AIOps)

AI 시스템에는 다음이 필요합니다. 지속적인 모니터링 및 유지 관리 배포 후 애자일 AI 확장 데브옵스 사례 AIOps를 통해 AI로 전환합니다.

AI 인프라에 대한 책임 공유

AI와 DevOps 팀은 다음에서 협업합니다. 클라우드 비용 최적화, 모델 확장성 및 버전 관리를 통해 AI 모델을 효율적이고 비용 효율적으로 유지할 수 있습니다.

복원력 엔지니어링

예방하려면 모델 성능 저하 시간이 지남에 따라 애자일 AI 팀은 자동화된 롤백, 이상 징후 탐지, 성능 모니터링를 사용하여 프로덕션의 안정성을 보장합니다.


5. 설명 가능한 AI(XAI)와 윤리적 고려 사항

AI 시스템은 다음과 같아야 합니다. 투명성과 책임감특히 의료 및 금융과 같은 고위험 산업에서 더욱 그렇습니다.

일상적인 실천으로서의 윤리

애자일 AI 통합 스프린트 회고에 대한 윤리적 검토를 사용하여 팀에서 모델이 부당하게 인구 통계 제외 또는 편향된 출력을 생성합니다.

기본 설명 가능성

AI 모델은 다음을 생성해야 합니다. 불확실성 추정치, 신뢰도 점수 및 예측의 근거 를 사용하여 해석 가능성과 신뢰를 향상시킵니다.


6. 인간-AI 협업

작동하는 AI 구축 인간과 함께를 대체하는 것이 아니라 사용성을 위해 매우 중요합니다.

공동 창작 스프린트

애자일 AI는 다음을 촉진합니다. 사용자 중심 디자인 스프린트이해관계자(예: 의사, 고객 서비스 담당자)가 프로토타입 제작에 참여하는 경우 AI 기반 인터페이스 (예: 대시보드, 챗봇).

AI 설계의 심리적 안전성

비기술적 이해관계자는 다음과 같은 권한을 부여받아야 합니다. AI 추천에 도전하세요를 육성하고 비판적 평가 문화 그리고 신뢰.


애자일 AI 프로젝트 관리: 성과에 집중하기

성공을 다음과 같은 기준으로 측정하는 대신 스토리 포인트 또는 스프린트 속도애자일 AI는 다음을 우선시합니다. 비즈니스 및 사용자 성과:

  • 사용자 채택률: 얼마나 많은 사람들이 AI 솔루션을 적극적으로 사용하나요?
  • 비즈니스 영향: 측정 단위 비용 절감, 매출 성장 또는 효율성 개선.
  • 기술 부채 비율: 비율 AI 모델 유지 관리와 혁신에 소요되는 시간 비교.

타임박스 탐색

애자일 AI는 다음을 가능하게 합니다. 전용 연구 스프린트 팀이 새로운 AI 기술을 탐색할 수 있는 곳 즉각적인 납품 압박 없이.


애자일 AI의 전문가 역할

애자일 AI가 주목을 받으면서 이를 뒷받침하는 전문화된 역할이 등장하고 있습니다. 기술, 비즈니스, 윤리.

  • 애자일 AI 코치: 팀 밸런싱 가이드 속도와 복잡성 AI 개발의 새로운 지평을 열었습니다.
  • AI 제품 소유자: AI 프로젝트를 다음과 연계 비즈니스 목표 및 기술적 제약.
  • 윤리적 AI 전문가: 공정성, 투명성 및 규정 준수 AI 솔루션에 집중하고 있습니다.

변화에 적응하고 지속 가능한 AI 제공

애자일 AI를 통해 조직은 다음을 수행할 수 있습니다:

  • 빠른 피벗 새로운 데이터나 비즈니스 변화에 대응할 수 있습니다.
  • 위험 감소 소규모의 통제된 실험을 반복하여 수행합니다.
  • 윤리 및 공정성 포함 를 AI 설계에 반영하여 책임성을 보장합니다.

우선 순위를 정하여 유연성 및 고객 피드백애자일 AI는 기업이 다음과 같은 AI 시스템을 구축할 수 있도록 지원합니다. 지속적인 진화배포 후 쓸모없어지는 것이 아닙니다.


애자일 AI의 미래

AI가 성숙해짐에 따라 애자일 AI는 주요 영역에서 계속 진화할 것입니다:

  1. 소규모 데이터를 위한 AI - 제한된 데이터에도 불구하고 강력한 모델 개발.
  2. 검소한 AI - 만들기 가볍고 에너지 효율적인 AI 리소스가 제한된 환경을 위한 솔루션입니다.
  3. AI 민주화 - 더 많은 AI 개발 오픈소스 협업을 통한 접근성.
  4. 인간-AI 시너지 - AI를 통한 성능 향상 인간의 창의성과 의사 결정.
  5. 학제 간 AI 개발 - 팀 간 협업 강화 윤리학자, 심리학자, AI 기술자.

비즈니스 전문가와 학생이 애자일 AI를 활용하는 방법

비즈니스 전문가용

  • 다양한 기능의 AI 팀 구현 기술 및 비즈니스 전문 지식이 결합되어 있습니다.
  • 애자일 AI 프레임워크 도입 를 통해 지속적인 개선을 추진합니다.
  • AI 성공 측정 기준 기술적 성능뿐 아니라 비즈니스에 미치는 영향.

대학생용

  • 개발 AI 기술력과 애자일 프로젝트 관리 전문성.
  • 참여 실습 프로젝트 반복적인 AI 모델 개발이 포함됩니다.
  • 학습 AI 윤리 및 XAI 원칙 책임감 있는 AI 솔루션을 만들기 위해 노력하고 있습니다.

결론 애자일 AI 사고방식 수용하기

애자일 AI는 방법론 그 이상입니다. 문화적 변화 홍보하는 빠른 혁신, 윤리적 AI 개발, 인간 중심 설계.

통합을 통해 애자일 워크플로, 윤리적 AI 원칙, 지속적인 반복 작업기업과 개인은 AI의 잠재력을 활용할 수 있습니다. 책임감 있고 효과적으로.

AI가 계속해서 우리의 세상을 변화시키면서 다음과 같은 것들을 포용하고 있습니다. 애자일 AI 다음과 같은 시스템을 구축할 수 있도록 보장합니다. 적응력 있고, 지속 가능하며, 인간의 요구에 부합합니다.AI를 진정한 사람들을 위해 일합니다..

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애자일 교육

더 나은 커뮤니케이션을 위한 28가지 전략

뛰어난 프레젠테이션 기술을 통한 비즈니스 성공 실현

작성자: 작성자: 토마스 호르마자 다우 교수

오늘날과 같이 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 설득력 있는 프레젠테이션 능력은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 아이디어를 발표하든, 팀을 이끌든, 투자자를 확보하든, 프레젠테이션 기술을 익히면 자신감 있고 설득력 있는 커뮤니케이터로 차별화할 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 다음과 같은 주요 내용을 살펴봅니다. "비즈니스 성공을 위한 프레젠테이션 스킬 책자" 대학생들이 비즈니스 경력을 쌓을 수 있도록 지원합니다.


1. 엘리베이터 피치: 30초의 초능력

엘리베이터 피치는 간결하고 설득력 있는 소개입니다. 청중을 사로잡을 수 있는 순간입니다.

팁: 고유한 가치 제안을 강조하세요. 예를 들어
"저희 플랫폼은 학생들을 온디맨드 방식으로 전문 튜터와 연결하여 20%까지 성과를 개선합니다."


2. 명확한 커뮤니케이션: 단순함이 이긴다

명확한 언어가 접근하기 쉬운 언어입니다. 청중이 메시지를 이해할 수 있도록 전문 용어를 피하세요.

전에: "최적화된 경로를 통해 확장 가능한 솔루션을 제공합니다."
이후: "학생들이 전문 튜터를 빠르게 찾을 수 있도록 도와줍니다."


3. 효과적인 실제 피치 분석 3.

에어비앤비처럼 훌륭한 숙소를 연구하세요:
"현지인과 함께 객실을 예약하고, 비용을 절약하고, 진정한 여행을 경험하세요."
이 예시는 짧고 명확하며 청중의 요구에 초점을 맞추고 있습니다.


4. 즉흥 말하기 마스터하기

예상치 못한 기회는 빠른 사고를 요구합니다. 압박감 속에서 가치 제안을 명확하게 표현하는 연습을 하세요.


5. 리더십의 빠른 사고

어려운 질문에 직면했을 때 신중한 답변은 신뢰도를 높여줍니다.
"저희의 AI가 각 학생의 학습 스타일에 맞춰 튜터링 서비스를 제공하는 것이 핵심 차별화 요소입니다."


6. 바디 랭귀지: 말하지 않고 말하기

우뚝 서서 목적에 맞는 제스처를 취하고 열린 자세를 유지하여 자신감을 표현하고 청중의 참여를 유도하세요.


7. 파워 포즈 워밍업

발을 벌리고 양손을 엉덩이에 얹는 파워 포즈로 프레젠테이션 전 자신감을 높여보세요. 과학적으로 효과가 있다고 합니다!


8. 비즈니스 협상에서의 의사 표현

특히 복잡한 주제를 논의할 때 명확한 표현을 사용하면 메시지가 공감을 불러일으킬 수 있습니다.
"우리 플랫폼은 개인화된 학습을 향상시키면서 비용을 30% 절감합니다."


9. 스토리텔링의 힘

스토리는 정서적 유대감을 형성합니다. 공감할 수 있는 사례를 공유하여 잊을 수 없는 프레젠테이션을 만드세요.
"알렉스는 우리 플랫폼을 사용하기 전까지는 수학에 어려움을 겪었지만, 우리 플랫폼이 그의 성적과 자신감을 회복시켜주었습니다."


10. 잠재 고객 이해하기

청중의 우선순위에 맞게 프레젠테이션을 조정하세요. 투자자의 경우 ROI와 시장 잠재력에 집중하세요.


11. 까다로운 질문 처리하기

까다로운 질문을 예상하여 이에 대비하세요. 침착함을 유지하고, 데이터를 활용하고, 증거로 주장을 뒷받침하세요.


12. 비언어적 커뮤니케이션

눈을 맞추고, 제스처를 사용하여 요점을 강조하고, 미소를 지으며 친근한 분위기를 조성하세요.


13. 영업에서의 역할 역전

오디언스의 입장에서 생각하세요. 고객의 고충을 해결하고 해결책을 제시하여 공감을 표시하세요.


14. 페이싱의 중요성

명확성을 보장하기 위해 속도를 조절하여 말하세요. 전략적으로 잠시 멈춰서 요점을 강조하고 메시지가 잘 전달되도록 하세요.


15. 몰입을 위한 아이 컨택

눈을 마주치며 신뢰를 쌓고 진정성을 보여주세요. 이러한 연결은 청중의 주의를 집중시키고 참여를 유도합니다.


16. '예, 그리고' 기법

다른 사람의 아이디어를 바탕으로 협업을 촉진하세요. 예를 들어
"네, 그리고 코스에 대화형 퀴즈를 추가할 수도 있습니다."


17. 제스처 기법

제스처를 사용하여 메시지를 시각적으로 강화하세요. 예를 들어, 팔을 벌려 성장이나 포용성을 표현할 수 있습니다.


18. 일시 중지의 전략적 사용

일시정지는 중요한 순간을 강조하고 기대감을 조성합니다.
"우리는 10,000명의 학생을 도왔습니다. [잠시 멈춤] 그리고 이제 시작에 불과합니다."


19. 선명도를 위한 스피드 런

30초 안에 프레젠테이션을 전달하는 연습을 통해 불필요한 세부 사항을 파악하고 제거하여 모든 단어가 중요한지 확인합니다.


20. 복잡한 아이디어 단순화하기

비유나 테마를 사용하여 복잡한 개념을 설명하세요.
"저희 플랫폼은 과외, 시험 준비, 학습 도구를 제공하는 교육용 스위스 아미 나이프라고 생각하시면 됩니다."


21. 성장을 위한 자체 평가

프레젠테이션을 녹화하여 어조, 속도, 전달력을 분석하세요. 동료로부터 피드백을 받아 실력을 다듬으세요.


22. 음성 변조의 힘

흥미를 유지하기 위해 어조를 다양하게 하세요. 진지한 내용을 설명할 때는 목소리를 낮추고 열정이나 성공 사례를 소개할 때는 목소리를 높입니다.


23. 백워드 계획 전략

원하는 결과물부터 시작하여 거꾸로 프레젠테이션을 논리적으로 구성하세요.
예를 들어 ROI부터 시작한 다음 시장 검증과 실행 계획을 보여주세요.


24. 공동 프레젠테이션

팀 프레젠테이션의 명확한 역할과 전환을 정의하세요. 이를 통해 전문성을 보장하고 청중의 참여를 유도할 수 있습니다.


25. 보컬 워밍업 기술

혀를 비틀거나 허밍으로 목소리를 예열하세요. 호흡을 조절하면 투영과 선명도를 높일 수 있습니다.


26. 창의적 문제 해결

프레젠테이션에서 혁신을 보여주세요.
"당사의 AI 플랫폼은 학습 경험을 맞춤화하여 학생의 성공률을 40%까지 높였습니다."


27. 자신감의 힘

자신감은 신뢰를 불러일으킵니다. 목소리, 자세, 준비를 통해 확신을 심어주세요.


28. 간결함의 중요성

간결한 피치는 오래도록 기억에 남습니다.
"언제 어디서나 경제적인 개인 맞춤형 튜터링"


결론

프레젠테이션 기술은 비즈니스 성공에 매우 중요합니다. 이 28가지 전략을 숙지하면 청중을 사로잡고 설득하며 영감을 줄 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 기억하세요: 자신감은 연습과 함께 성장하며, 모든 프레젠테이션은 더욱 영향력 있는 커뮤니케이터가 되기 위한 한 걸음입니다.

오늘부터 기술을 연마하세요 - 성공이 기다리고 있습니다!

카테고리
민첩한 영업 및 마케팅을 위한 100가지 AI 도구

AI 도구 디스플레이 광고 마케팅

영업 및 마케팅 전문가들은 적절한 잠재고객과 연결하는 것이 무엇보다 중요한 끊임없이 진화하는 환경에 직면해 있습니다. 인공지능(AI)의 등장으로 기업이 온라인 및 디스플레이 광고에 접근하는 방식에 혁신을 가져온 도구가 등장했습니다. 이러한 도구는 창의성을 향상시키고, 캠페인을 최적화하며, 실행 가능한 인사이트를 제공하여 마케터가 타겟 오디언스에게 개인화된 고성능 콘텐츠를 제공할 수 있도록 지원합니다.

이 블로그 게시물에서는 영업 및 마케팅 환경을 재편하고 있는 11가지 최첨단 AI 도구를 소개합니다. 이러한 도구는 프로세스를 간소화하고 효율성을 높이며 디스플레이 및 온라인 광고의 효과를 극대화합니다.


1. Adobe Firefly 대량 제작

Adobe Firefly는 대규모 이미지 생성 및 편집 프로세스를 자동화하여 크리에이티브 팀에 AI의 강력한 기능을 제공합니다. 이 툴은 일괄 처리, 배경 제거, 크기 조정과 같은 기능을 제공하여 여러 캠페인을 관리하는 마케터에게 획기적인 도구로, 광고 크리에이티브 전반에 걸쳐 일관성을 보장합니다.
URL: https://www.theverge.com/2025/1/13/24342622/adobe-firefly-bulk-create-api-announcement-availability


2. Google 디스플레이 및 동영상 360

Google의 디스플레이 및 동영상 360은 프로그래매틱 광고 관리를 위한 종합적인 AI 기반 플랫폼입니다. 마케터가 잠재고객 타겟팅을 최적화하고 실시간 입찰을 관리하며 캠페인 실적을 분석하여 효과적인 디스플레이 광고를 게재할 수 있도록 도와줍니다.
URL: https://www.google.com/intl/en_us/display-video/


3. 메타의 AI 비디오 및 디스플레이 도구

메타는 Facebook과 Instagram에서 동영상과 디스플레이 광고를 개선할 수 있는 혁신적인 AI 기반 도구를 제공합니다. 이러한 도구를 통해 마케터는 정적 이미지에 애니메이션을 적용하고, 광고 소재의 크기를 조정하고, 광고 게재 위치를 최적화하여 메타 에코시스템 내에서 더 나은 참여를 유도할 수 있습니다.
URL: https://www.theverge.com/2024/10/8/24265065/meta-ai-edited-video-ads-facebook-instagram


4. 크리테오 AI 엔진

크리테오의 AI 엔진은 디스플레이 광고 리타게팅과 개인 맞춤화에 특화되어 있습니다. 예측 타겟팅을 통해 적시에 적합한 사람에게 적합한 광고를 노출하여 전환을 유도하고 ROI를 향상시킵니다.
URL: https://www.criteo.com/


5. Amazon DSP(수요 측 플랫폼)

Amazon DSP는 AI를 활용하여 기업이 Amazon 에코시스템과 타사 플랫폼 모두에서 디스플레이 및 동영상 광고를 프로그래밍 방식으로 구매할 수 있도록 지원합니다. 다양한 디바이스 간 도달 범위, 상세한 잠재 고객 인사이트, 실시간 성과 지표를 제공합니다.
URL: https://advertising.amazon.com/solutions/programmatic/amazon-dsp


6. Appier AIQUA

애피어의 AIQUA 플랫폼은 AI 기반 메시징을 통해 다양한 디바이스에서 고객의 참여를 유도하도록 설계되었습니다. 고급 오디언스 타겟팅, 개인화된 콘텐츠 전송, 캠페인 성과 분석 기능을 제공하여 마케팅 활동을 향상시킵니다.
URL: https://www.appier.com/en/aiqua/


7. 트레이드 데스크

트레이드 데스크는 프로그래매틱 광고를 위한 AI 기반 도구로 마케터의 역량을 강화합니다. 실시간 입찰, 오디언스 세분화, 크리에이티브 자산 최적화를 통해 여러 플랫폼에서 최대의 효과를 발휘할 수 있습니다.
URL: https://www.thetradedesk.com/


8. 퀀트캐스트 플랫폼

퀀트캐스트는 AI를 사용하여 잠재고객에 대한 예측 인사이트를 제공하고 캠페인 관리를 간소화합니다. 이 플랫폼은 마케터가 잠재고객을 효과적으로 타겟팅하고, 광고 게재 위치를 최적화하며, 캠페인 성공 여부를 정확하게 측정할 수 있도록 도와줍니다.
URL: https://www.quantcast.com/


9. AdRoll

애드롤은 마케터에게 리타겟팅 및 멀티채널 디스플레이 광고 캠페인을 위한 강력한 플랫폼을 제공합니다. 동적 크리에이티브 최적화, 잠재고객 인사이트, 원활한 광고 게재를 위한 크로스 플랫폼 통합 등의 AI 기능을 제공합니다.
URL: https://www.adroll.com/


10. 네이티브 디스플레이 광고를 위한 타불라 AI

타불라는 AI를 활용하여 사용자 선호도와 검색 행동에 맞는 네이티브 광고를 제공합니다. 예측 분석을 통해 추천 콘텐츠가 잠재 고객의 공감을 불러일으키고 참여도를 높이며 성과를 이끌어냅니다.
URL: https://www.taboola.com/


11. 동적 크리에이티브 최적화(DCO) 플랫폼

미디어오션의 셀트라, 플래시토킹과 같은 DCO 플랫폼은 다이내믹 디스플레이 광고의 제작과 최적화를 자동화합니다. 이를 통해 마케터는 실시간으로 다양한 변형을 테스트하고, 여러 채널에 걸쳐 캠페인을 통합하며, 광고 효과를 극대화할 수 있습니다.


더 스마트한 광고를 위한 AI 도입

AI가 계속 발전함에 따라 영업과 마케팅에 미치는 영향은 기하급수적으로 커지고 있습니다. 이러한 도구는 온라인 및 디스플레이 광고의 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 기업이 보다 의미 있는 방식으로 잠재고객과 소통할 수 있도록 지원합니다. 이러한 AI 기반 솔루션을 통합함으로써 영업 및 마케팅 팀은 한발 앞서서 공감을 불러일으키고 성과를 창출하는 캠페인을 제공할 수 있습니다.

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민첩한 영업 및 마케팅을 위한 100가지 AI 도구

내비게이션 AI 도구

내비게이션 AI: 개인 정보 침해 위험을 최소화하면서 AI 최적화 이점 얻기

사용자 중심의 경험이 비즈니스 성공을 이끄는 디지털 트랜스포메이션에서 내비게이션 AI는 중추적인 기술로 부상했습니다. 예측 탐색부터 세션 재생까지, 내비게이션 AI는 조직이 사용자 여정을 최적화하고 성능을 개선하며 행동을 분석하는 데 도움을 줍니다. 하지만 큰 힘에는 큰 책임이 따릅니다. 내비게이션 AI는 광범위한 사용자 데이터에 의존하기 때문에 개인정보 보호 문제가 심각하게 제기되며, 따라서 기업은 강력한 개인정보 보호 조치를 구현하는 것이 필수적입니다. 이 블로그에서는 내비게이션 AI가 무엇을 수반하는지 살펴보고, 하위 도메인을 분류하고, 인기 있는 도구를 강조하며, 개인정보 위험을 최소화하기 위한 실행 가능한 단계를 제공합니다.


내비게이션 AI란 무엇인가요?


내비게이션 AI는 디지털 플랫폼에서 사용자 여정과 상호작용을 최적화하도록 설계된 기술과 도구를 포괄합니다. 이러한 시스템은 인공지능을 활용하여 사용자 행동을 예측하고, 콘텐츠 전달을 간소화하며, 사용자 경험을 향상시킵니다. 핵심 애플리케이션은 다음과 같습니다:


- 예측적 탐색 최적화: 사용자 행동을 예측하여 마찰과 로드 시간을 줄입니다.
- 콘텐츠 전송 및 성능: 고급 캐싱과 엣지 컴퓨팅을 통해 빠르고 효율적인 콘텐츠 전송을 보장합니다.
- 행동 분석 및 모니터링: 사용자 상호 작용을 추적하여 문제를 진단하고 사용성을 개선합니다.
- 디지털 도입 및 사용자 안내: 사용자 온보딩 및 기능 채택을 향상시키기 위한 인앱 안내를 제공합니다.
- 세션 리플레이 및 사용자 여정: 사용자 세션을 캡처하고 분석하여 탐색 병목 현상을 파악합니다.


다음은 예측 및 실시간 탐색 최적화를 통해 사용자 경험을 개선하는 데 중점을 둔 탐색 AI 분야의 제품 목록입니다. 이러한 도구는 범위와 기능이 다양하며 사용자 상호 작용 및 웹사이트 성능의 다양한 측면을 다룹니다.


도구를 선택할 때는 다음 사항을 고려하세요:
- 웹사이트의 트래픽 양과 행동 패턴.
- 관리할 수 있는 기술적 복잡성 수준입니다.
- AI 기반 솔루션이 점점 더 사용자 데이터에 의존함에 따라 개인정보 보호 및 규정 준수에 대한 요구가 커지고 있습니다.

각 도구의 강점을 이해함으로써 기업은 정보에 입각한 의사 결정을 통해 탐색 기능을 개선하고 뛰어난 사용자 경험을 만들 수 있습니다.


  1. Uxify
    - Focus: AI로 분석한 사용자 행동을 기반으로 리소스를 미리 로드하여 내비게이션 최적화를 예측합니다.
    - 주요 기능:
    o 실시간 사용자 행동 분석.
    o 빠른 탐색을 위한 선제적 사전 로드.
    o Shopify, 워드프레스 등 인기 플랫폼과 원활하게 통합.

  1. 빠른 엣지 컴퓨팅과 차세대 CDN
    - Focus: 엣지 컴퓨팅과 인텔리전트 캐싱을 통한 웹 콘텐츠 전송 가속화.
    - 주요 기능:
    o 지연 시간 단축을 위한 AI 강화 CDN.
    o 전 세계 시청자에게 최적화된 동적 콘텐츠 전송.
    o 정적이고 자주 액세스하는 콘텐츠에 이상적입니다.

  1. Microsoft Clarity
    - 포커스: 히트맵과 세션 녹화를 통한 행동 분석.
    - 주요 기능:
    o 사용자 상호작용의 시각적 표현.
    o 사용자 경험 문제를 진단하기 위한 도구.
    o 사용자 이탈 지점에 대한 인사이트.

  1. Instana(IBM)
    - Focus: 사용자 탐색 경로에 중점을 둔 AI 기반 애플리케이션 성능 모니터링(APM)입니다.
    - 주요 기능:
    o 사용자 여정을 실시간으로 모니터링합니다.
    o 탐색 병목 현상에 대한 자동화된 근본 원인 분석.
    o 사용자 경험 최적화를 위한 예측 인사이트.

  1. 뉴렐릭 원
    - Focus: 사용자 행동 추적 및 탐색 성능을 포함한 전체 스택 통합 가시성.
    - 주요 기능:
    o 페이지 로드 및 사용자 흐름에 대한 성능 분석.
    o 중요한 탐색 경로를 최적화하기 위한 AI 인사이트.
    o 느리게 로드되거나 실적이 저조한 페이지를 식별하는 도구.

  1. 하이퍼제안
    - Focus: 이커머스 및 콘텐츠가 많은 웹사이트를 위한 예측 분석 및 사용자 행동 인사이트.
    - 주요 기능:
    o 과거 행동을 기반으로 사용자 행동을 예측합니다.
    o 사용자 유지율을 높이기 위해 검색 및 탐색을 최적화했습니다.
    o 이커머스 추천 엔진에만 해당됩니다.

  1. 콘텐츠스퀘어
    - Focus: AI 기반 디지털 경험 분석.
    - 주요 기능:
    o 사용자 불만 사항 및 탐색 문제를 예측합니다.
    o 사용자 여정 최적화를 위한 인사이트를 제공합니다.
    o 히트맵, 영역 기반 행동 추적 및 여정 분석.

  1. 워크미
    - Focus: 웹 애플리케이션을 위한 디지털 채택 및 탐색 안내.
    - 주요 기능:
    o AI 기반 단계별 내비게이션 안내.
    o 사용자 온보딩 및 참여를 위한 예측 지원.
    o 엔터프라이즈 도구 및 SaaS 애플리케이션에 중점을 둡니다.

  1. 동적 수익률
    - Focus: 탐색 최적화 기능을 갖춘 개인화 플랫폼.
    - 주요 기능:
    o 예측적 사용자 세분화 및 콘텐츠 개인화.
    o 사용자 참여도를 높이기 위해 탐색을 최적화합니다.
    o 이커머스 및 콘텐츠 플랫폼을 위한 맞춤형 경험.

  1. Adobe Experience Cloud
    - Focus: 종합적인 디지털 마케팅 및 최적화 제품군.
    - 주요 기능:
    o 탐색 및 콘텐츠에 대한 AI 기반 추천.
    o 행동 분석 및 예측 인사이트.
    o A/B 테스트 및 개인화를 위한 통합 도구.

  1. Smartlook
    - Focus: 세션 재생 및 사용자 흐름 최적화.
    - 주요 기능:
    o 사용자 세션을 추적하고 재생하여 탐색을 분석합니다.
    o AI 기반 내비게이션 병목 현상 식별.
    o 모바일 및 웹 애플리케이션에 중점을 둡니다.

  1. Pendo
    - Focus: SaaS 애플리케이션을 위한 사용자 온보딩 및 탐색 안내.
    - 주요 기능:
    o 사용자 흐름을 추적하고 마찰 지점을 식별합니다.
    o 더 원활한 탐색을 위한 인앱 안내.
    o 기능 채택률 향상을 위한 예측 분석.

  1. 크레이지 에그
    - 포커스: 탐색 개선을 위한 히트맵 및 사용자 행동 추적.
    - 주요 기능:
    o 시각적 히트맵을 통해 탐색에서 인기 있는 영역과 무시되는 영역을 식별할 수 있습니다.
    o 스크롤맵 및 클릭 추적.
    o 중소규모 웹사이트를 위한 간단한 설정.

  1. 데시벨(메달리아)
    - Focus: 탐색 마찰에 초점을 맞춘 디지털 경험 분석.
    - 주요 기능:
    o 반복적인 클릭과 같은 탐색의 '좌절 이벤트'를 식별합니다.
    o 탐색 경로를 최적화하는 AI 기반 인사이트.
    o 엔터프라이즈급 웹사이트에 중점을 둡니다.

  1. 퀀텀 메트릭
    - Focus: AI 기반 인사이트를 활용한 지속적인 사용자 경험 개선.
    - 주요 기능:
    o 사용자 불만 및 이탈 트리거를 예측합니다.
    o 최적화를 위한 탐색 경로 분석 기능을 제공합니다.
    o 실시간 사용자 환경 개선을 위한 도구.

  1. 핫자
    - Focus: 탐색 및 디자인 개선을 위한 사용자 행동 분석.
    - 주요 기능:
    o 히트맵 및 세션 녹화.
    o AI 기반 탐색 패턴 분석.
    o 중소기업을 위한 간단한 통합.

  1. 풀스토리
    - Focus: 세션 리플레이 및 사용자 여정 분석.
    - 주요 기능:
    o 탐색 경로 전반에서 사용자 행동을 추적합니다.
    o 마찰 지점에 대한 AI 기반 인사이트.
    o 탐색 흐름에 대한 종합적인 보고.

내비게이션 AI 하위 카테고리 분류

  1. 예측 내비게이션 최적화
    이 카테고리의 도구는 사용자 행동을 예측하고 리소스를 미리 로드하여 원활한 탐색을 보장합니다.
  2. 콘텐츠 전송 및 성능
    이 카테고리는 엣지 컴퓨팅과 지능형 캐싱을 통해 웹 콘텐츠 전송을 가속하는 데 중점을 둡니다.
  3. 행동 분석 및 모니터링
    이러한 도구는 히트맵, 세션 기록 및 기타 시각화를 통해 사용자 행동을 분석하여 사용성을 향상시킵니다.
  4. 디지털 도입 및 사용자 가이드
    이러한 솔루션은 애플리케이션 내에서 사용자를 안내하여 온보딩 및 기능 채택률을 향상시킵니다.
  5. 세션 리플레이 및 사용자 여정
    이 도메인의 도구는 사용자 세션을 기록하여 탐색 경로에 대한 인사이트를 제공하고 마찰 지점을 식별합니다.

도구 목록


다음은 내비게이션 AI 하위 도메인별로 분류된 몇 가지 주요 도구입니다:


예측 내비게이션 최적화
- Uxify: AI로 분석한 사용자 행동을 기반으로 리소스를 미리 로드합니다.
- 하이퍼서제스트: 이커머스를 위한 예측 분석.
- 동적 수익률: 탐색 최적화를 위한 개인화 플랫폼입니다.
- Adobe Experience Cloud: 행동 분석 및 최적화를 위한 포괄적인 제품군입니다.


콘텐츠 전송 및 성능
- 빠르게 엣지 컴퓨팅 및 차세대 CDN: 동적 콘텐츠 전송을 위한 AI 강화 CDN입니다.
- 뉴렐릭 원: 탐색 성능을 위한 풀스택 통합 가시성 플랫폼입니다.
- 퀀텀 메트릭: AI 기반 인사이트를 통한 지속적인 사용자 경험 개선.


행동 분석 및 모니터링
- Microsoft Clarity: 히트 맵 및 세션 기록을 통한 동작 분석.
- 콘텐츠스퀘어: 디지털 경험 분석 플랫폼.
- Instana(IBM): AI 기반 애플리케이션 성능 모니터링.
- 데시벨(메달리아): 내비게이션 마찰에 대한 분석.


디지털 도입 및 사용자 가이드
- 워크미: 온보딩을 위한 AI 기반 단계별 안내.
- Pendo: 사용자 흐름을 추적하고 앱 내 탐색 안내를 제공합니다.

세션 리플레이 및 사용자 여정
- Smartlook: 사용자 세션을 추적하고 재생합니다.
- 풀스토리: 종합적인 세션 리플레이 및 사용자 여정 분석.
- 크레이지 에그: 탐색 인사이트를 위한 히트맵 및 클릭 추적.
- Hotjar: 히트맵과 세션 기록을 통한 사용자 행동 분석.

개인정보 보호 관련 우려 사항 및 위험 완화 조치


다음은 개인정보 위험을 최소화하기 위한 실행 가능한 단계의 세부 사항입니다.

예측 내비게이션 최적화
- 개인정보 보호 문제: 광범위한 데이터 수집, 사용자 동의.
- 개인정보 보호 절충을 최소화하는 단계:
o 데이터 최소화: 데이터 수집을 예측에 필요한 것(예: 식별할 수 없는 행동 패턴)으로만 제한합니다.
o 동의 메커니즘: 사용자에게 명확한 옵트인/옵트아웃 옵션을 구현하여 어떤 데이터가 수집되고 어떻게 사용되는지 자세히 설명합니다.
o 연합 학습: 온디바이스 데이터 처리 기술을 채택하여 원시 사용자 데이터를 외부 서버로 보내는 것을 최소화합니다.
o 데이터 익명화: 차등 개인정보 보호와 같은 기술을 사용하여 개별 사용자의 신원을 숨깁니다.

콘텐츠 전송 및 성능
- 개인정보 보호 문제: 데이터 라우팅, 익명화.
- 개인정보 보호 절충을 최소화하는 단계:
o 안전한 데이터 전송: 전송 중인 데이터를 보호하기 위해 암호화 프로토콜(예: HTTPS 및 TLS)을 사용하세요.
o 지역 데이터 센터: 개인정보 보호법(예: GDPR, CCPA)을 준수하기 위해 데이터를 사용자 지역 내 서버로 라우팅합니다.
o 익명화 레이어: 글로벌 서버를 통해 데이터를 라우팅하기 전에 개인 식별 정보를 제거합니다.
o 데이터 처리 투명성: 데이터 처리 프로세스에 대한 자세한 문서를 제공하세요.

행동 분석 및 모니터링
- 개인정보 보호 문제: 세션 기록, 데이터 저장.
- 개인정보 보호 절충을 최소화하는 단계:
o 민감한 데이터 삭제: 세션 녹화 중 민감한 정보(예: 신용카드 필드, 비밀번호)를 마스킹합니다.
o 세분화된 동의 옵션: 사용자가 히트맵이나 세션 녹화와 같은 특정 기능을 비활성화할 수 있도록 허용합니다.
o 암호화된 스토리지: 저장된 데이터의 안전한 암호화를 보장하여 저장 중이거나 전송 중인 데이터를 안전하게 보호합니다.
o 보존 정책: 짧은 보존 기간을 설정하고 데이터 제거를 자동화하세요.

디지털 도입 및 사용자 가이드
- 개인정보 보호 문제: 인앱 추적, 개인 데이터.
- 개인정보 보호 절충을 최소화하는 단계:
o 가명 데이터 추적: 사용자별 식별자를 가명으로 대체하여 기능을 유지하면서 개인정보를 보호할 수 있습니다.
o 역할 기반 액세스 제어(RBAC): 조직 내에서 개인 데이터에 대한 액세스를 제한합니다.
o 사용자 제어: 사용자가 인앱 추적 또는 개인화 수준을 제어할 수 있도록 설정합니다.
o 데이터 수명 주기 관리: 온보딩이 완료된 후 데이터 사용 및 자동 삭제에 대한 명확한 규칙을 정의하세요.

세션 리플레이 및 사용자 여정
- 개인정보 보호 문제: 개인 데이터 재생, 보존 정책.
- 개인정보 보호 절충을 최소화하는 단계:
o 선택적 캡처: 민감한 입력 필드(예: 양식 데이터)는 기록하지 마세요.
o 실시간 삭제: 녹화 중 민감한 정보를 삭제하는 도구(예: Smartlook 또는 Hotjar의 개인정보 보호 필터)를 구현하세요.
o 엄격한 보존 정책: 세션 재생 데이터 보존 기간을 최소 기간으로 제한합니다.
o 사용자 통지: 세션 다시보기 도구가 활성화되면 사용자에게 알리고 사용자가 옵트아웃할 수 있도록 합니다.


모든 카테고리를 위한 일반 전략
- 규정 준수: 해당되는 경우 GDPR, CCPA 및 HIPAA와 같은 개인정보 보호 표준을 준수합니다.
- 개인정보 보호 강화 기술: 동형 암호화 및 안전한 다자간 계산과 같은 기술을 통합하여 데이터를 노출하지 않고 분석할 수 있습니다.
- 투명한 정책: 개인정보 보호정책을 사용자에게 명확하게 전달하여 데이터가 어떻게 보호되고 사용되는지 강조하세요.
- 타사 공급업체 평가: 타사 도구를 정기적으로 감사하여 조직의 개인정보 보호 요구사항을 충족하는지 확인하세요.


개인 정보 보호 및 내비게이션 AI 통합
이러한 단계를 구현함으로써 조직은 다음을 수행할 수 있습니다:

  1. 신뢰 구축: 내비게이션 AI 도구를 활용하면서 사용자 개인정보 보호에 대한 약속을 보여주세요.
  2. 규정 준수 강화: 진화하는 개인정보 보호 규정보다 앞서 나가세요.
  3. 효과적인 최적화: 개인 정보를 침해하지 않으면서 고품질의 사용자 경험을 유지하세요.

결론
내비게이션 AI는 사용자 경험을 향상시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 제공하지만, 사용자 데이터에 의존하기 때문에 개인정보 보호에 대한 균형 잡힌 접근 방식이 필요합니다. 개인정보 보호 위험을 이해하고 완화 전략을 구현함으로써 기업은 내비게이션 AI의 이점을 활용하는 동시에 사용자와의 신뢰를 구축할 수 있습니다. 내비게이션 AI의 미래는 사용자 개인정보를 존중하고 규정 준수를 보장하는 혁신적인 솔루션에 있으며, 지속 가능한 디지털 성장을 위한 기반을 마련합니다.

카테고리
애자일 AI 세일즈 북

애자일 영업 AI 비디오 2024

2024년 4분기 토마스 호르마자 다우 교수의 YouTube 채널 개요

2024년 마지막 분기에는 다음과 같은 전문성을 강조하며 YouTube 채널의 중요한 성과를 보여주었습니다. 애자일 영업 및 AI 지원 영업. 와 총 시청 시간 802시간 그리고 누적 조회수 45,100회콘텐츠는 최첨단 영업 방법론과 AI 통합에 대한 심도 있는 인사이트를 지속적으로 제공했습니다. 4분기 주요 내용을 자세히 살펴보세요:

최고 실적 동영상

  • "'애자일 영업과 AI 지원 영업' 책을 쓴 이유" 는 콘텐츠 전략의 초석으로 남아 4분기를 이끌며 38,152 조회 그리고 예외적인 84.7% 평균 시청 비율. 개인적이고 가치 중심적인 스토리텔링은 깊은 공감을 불러일으키며 영업 혁신의 사고 리더로서 귀사의 입지를 강화했습니다.

콘텐츠 성능 하이라이트

  1. 교육 깊이:
    • 특히 챕터 중심의 동영상은 시청자 참여도가 높았습니다:
      • "애자일 영업과 AI 지원 영업 책 1장: 전통적인 영업의 과제" (2,222 조회).
      • "애자일 영업, ABM 및 AI 지원 영업 사례" (1,246 조회).
    • 이 동영상은 실용적이고 실행 가능한 인사이트에 대한 지속적인 관심을 보여 주었으며, 비즈니스 전문가가 복잡한 주제에 쉽게 접근할 수 있도록 하려는 목표에 부합합니다.
  2. 참여 지표:
    • 시청자 유지 지표는 주요 동영상에 대한 시청자의 지속적인 관심을 반영합니다:
      • "영업의 AI 모델: 실제 적용 사례 설명" 놀라운 성과를 달성했습니다. 86.9% 시청률.
      • "영업에서 민첩성과 AI 도구로 빠르게 성공하기 위한 12단계" 보유 83.9% 시청자 수입니다.
      • "영업을 위한 최고의 AI 도구: 12장 6부" 뛰어난 98.6% 워치스루.

4분기의 새로운 테마

  • AI 기반 영업 인사이트: 영업 프로세스에서 AI의 혁신적 역할을 탐구하는 콘텐츠, 특히 실용적인 도구와 윤리적 고려 사항을 강조하는 동영상이 큰 반향을 일으켰습니다.
  • 실행 가능한 전략: 단계별 가이드와 실행 가능한 프레임워크를 제공하는 데 집중하여 전문가 대상의 요구를 지속적으로 충족했습니다.
  • 개인 연결: 글쓰기에 대한 소회와 같은 스토리 중심 비디오 애자일 영업 및 AI 지원 영업 책에서는 시청자의 참여를 유도하는 개인적 내러티브의 힘을 강조했습니다.

4분기의 주요 학습 내용

  • 개인적인 인사이트와 전문적인 전문 지식을 결합한 동영상은 높은 참여도를 보였습니다.
  • 특정 과제나 도구를 다루는 짧고 집중적인 콘텐츠가 탁월한 성과를 거두었습니다.
  • 교육 콘텐츠는 여전히 큰 인기를 끌었으며, 시청자들은 상세하고 실용적인 지침을 찾고 있었습니다.

2025년 전망

4분기의 모멘텀을 바탕으로 2025년에는 채널의 영향력을 더욱 확대할 수 있는 발판을 마련할 수 있습니다. 분석을 활용하고, 동영상 형식을 개선하고, 교육적인 깊이와 실행 가능한 인사이트에 초점을 맞추면 지속적인 성장과 시청자 참여를 보장할 수 있습니다.

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