AI가 스타트업에 어떻게 도움이 되는가

AI와 머신 러닝 알고리즘을 활용하면 소규모 기업이나 스타트업을 위한 모바일 마케팅이 더욱 간편해질 수 있습니다.

스마트폰의 AI 기능을 보여주는 광고. 사진: 블룸버그 .

AI의 폭발적인 성장은 자동화 기술과 사용자 행동의 변화와 함께 모바일 앱 마케팅 시장을 점차 변화시키고 있습니다.

새로운 트렌드가 많은 시장에서 스타트업과 개발자는 성장세를 유지하기 위해 똑똑하고 효과적인 앱 마케팅 전략이 필요합니다.

AI가 모바일 마케팅을 강화합니다

모바일 광고 솔루션 기업 민티그럴(Mintegral)의 아시아 태평양 지역 영업 이사 카이 레(Khai Le)는 "수동 조정 및 타겟팅과 같은 기존 의 사용자 확보 방식은 상당히 포괄적입니다. 하지만 AI 알고리즘을 사용하면 실시간 데이터를 분석하여 예산을 더욱 유연하게 할당하고, 광고 콘텐츠를 최적화하며, 다양한 채널에서 성과를 개선할 수 있습니다."라고 말했습니다.

AI와 더불어 자동화는 마케팅 캠페인 관리 방식 또한 변화시키고 있습니다. 머신러닝 모델은 실적이 저조한 요소를 파악하고 더 나은 기회에 실시간으로 예산을 재분배할 수 있습니다. 또한 AI는 대규모로 광고 카피를 개인화하여 크리에이티브 전략을 개선할 수 있습니다.

이러한 기회에도 불구하고, 모바일 앱과 게임 마케팅은 치열한 경쟁, 사용자 확보 비용 증가, 특히 중소기업의 경우 제한된 리소스로 인해 점점 더 복잡해지고 있습니다.

카이 레 씨는 "수백만 개의 앱이 경쟁하는 상황에서 주목을 받고 시장에서 두각을 나타내는 것은 쉽지 않습니다."라고 말했습니다.

모바일 마케팅 환경이 변화하고 있습니다. 사진: 블룸버그 .

또한, 기업들은 양질의 광고 콘텐츠 제작, 마케팅 전략 최적화, 그리고 효과적인 사용자 유지에 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 이유로 많은 기업들이 마케팅 전략 최적화를 위해 AI 및 자동화 솔루션을 선택하고 있습니다.

그중 하나는 프로그래매틱 광고 구매로, 기업이 정확한 타겟팅을 통해 광고 비용을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 대표적인 사례로 성장 중인 게임 스튜디오인 아모베어(Amobear)를 들 수 있습니다.

아모베어 CEO 투안 응우옌은 해외 시장 진출에는 많은 어려움이 따른다고 말했습니다. 새로운 지역 진출, 시장 특성에 대한 적응, 그리고 지속 가능한 성장을 위한 사업 운영 최적화를 위해서는 적절한 전략이 필수적입니다.

Tuan Nguyen은 "비교적 작은 팀이었기 때문에 리소스를 고갈시키지 않고도 효율적으로 확장할 수 있는 솔루션이 필요했습니다."라고 말했습니다.

모바일 광고 사업체의 경우, 마케팅 활동의 중요한 지표는 다운로드, 유지율, 수익, 그리고 재참여율입니다. 이러한 활동을 지원하는 도구로는 Mintegral AppGrowth, Target ROAS, Mintegral Retargeting 등이 있습니다.

스타트업은 무엇을 해야 할까?

오늘날의 경쟁적인 마케팅 환경에서 스타트업이 마케팅 전략을 최적화하고 앱을 통해 수익을 창출하는 데 중요한 요소는 새로운 도구, 데이터 중심 접근 방식, 사용자 참여를 활용하는 것입니다.

카이 레 씨는 스타트업이 고품질 광고 수요를 충족하기 위해 창의적인 콘텐츠 제작 규모를 확대해야 한다고 강조했습니다. 또한, 특정 캠페인을 관리하고 데이터를 활용하여 정확한 타겟팅을 달성하는 데 집중해야 합니다.

모바일 앱 마케팅 캠페인의 효과를 결정하는 요소는 다양합니다. 사진: 블룸버그

"오늘날 스타트업은 다양한 사용자 그룹과 소통하기 위해 현지화와 문화적 적응 전략을 특히 적극적으로 수용해야 합니다.

새로운 시장으로 진출하려면 단순히 번역만 하는 것이 아니라 현지 사용자의 선호도와 행동에 맞춰 콘텐츠를 조정해야 합니다."라고 카이 레 씨는 덧붙였습니다.

수익 측면에서 스타트업은 인앱 광고와 인앱 구매를 결합한 수익 모델을 모색 해야 합니다. 게임은 광고에 크게 의존하는 경우가 많기 때문에, 인앱 구매를 통합하면 사용자 경험에 영향을 주지 않고 수익을 증대하는 데 도움이 될 수 있습니다.

마지막으로, 스타트업은 급변하는 시장에서 민첩성과 적응력을 유지하기 위해 AI 도구를 활용해야 합니다. 머신러닝 알고리즘은 사용자 세분화를 강화하고, 행동을 예측하며, 실시간으로 광고 성과를 최적화할 수 있습니다.