AI가 미디어 퍼블리셔의 구독을 늘릴 수 있는 6가지 방법

출판계는 경쟁이 매우 치열한 분야입니다. 이 비즈니스 영역에서 관련성을 유지하려면 퍼블리셔는 획기적인 아이디어와 기술을 혁신하고 채택해야 합니다. 페이월과 디지털 구독의 효과는 빠르게 개선되는 인공 지능(AI) 기능을 사용하여 개선할 여지가 무르익었습니다.

인공 지능(AI)은 복잡한 집합과 알고리즘 계층을 사용하여 인간의 추론을 시뮬레이션하는 것처럼 보이는 방식으로 특성을 나타내거나 작업을 수행하는 컴퓨터 또는 기계의 능력입니다. AI는 인간이 할 수 있는 것보다 더 빠르고 훨씬 더 많은 양의 데이터를 처리할 수 있으므로 스마트 시스템이 원하는 결과를 달성하기 위해 자동으로 많은 개선을 할 수 있습니다.

실제로 많은 대형 미디어 퍼블리셔가 미디어 콘텐츠 제작을 위한 AI 도구를 구축하고 있습니다. 이제 AI 기반 디지털 구독을 구축할 수 있는 기회가 늘어나고 있습니다.

게시자가 AI를 사용하여 구독 수익을 늘리는 방법

1) AI 데이터 분석 및 세분화

AI는 데이터 분석, 대량의 방문자 데이터에서 패턴을 찾고 이러한 패턴을 기반으로 자동화된 결정을 내리는 데 탁월합니다. 또한 인간이 쉽게 이해할 수 있는 보고서에서 이러한 패턴과 기회를 표면화하는 데 능숙합니다.

AI 알고리즘은 고객 데이터를 분석하고 선호도, 행동 및 인구 통계에 따라 그룹으로 분류할 수 있습니다. 이 정보는 회사가 다양한 고객 세그먼트에 대한 구독 제안을 조정하여 각 그룹에 보다 개인화되고 관련성 있는 콘텐츠를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

더 잘 맞춤화된 구독 제안은 더 많은 구독자, 더 높은 구독 가격대, 더 오래 유지되도록 유도할 수 있습니다.

2) AI 생성 오퍼 카피 및 CTA

마케팅 전략의 가장 중요한 측면 중 하나는 방문자가 행동, 구독, 팔로우, 클릭, 공유 등을 하도록 동기를 부여하는 카피입니다. 제안이 더 매력적일수록 독자가 수락할 가능성이 높아집니다.

CTA(Call-to-Action)는 언어가 방문자의 의도, 선호도, 인구 통계 및 방문자가 응답하는 어조와 일치하면서 방문자와 빠르게 공감할 때 가장 잘 작동합니다.

올해 초 Admiral은 OpenAI의 GPT 엔진을 방문자 관계 관리(VRM) 플랫폼에 통합한다고 발표했습니다. AI는 방문자 기록, 콘텐츠 주제, 문구 톤 등에 대한 데이터를 기반으로 CTA 및 방문자 참여 제안 문구를 생성합니다. 그런 다음 AI는 이 정보를 사용하여 CTA를 공식화하여 구독 제안에 대한 방문자 전환을 유도합니다.

3) 부스트를 목표로 하는 AI 구독

웹사이트 트래픽은 일정하지 않으며 모든 콘텐츠가 동일하게 작동하는 것은 아닙니다. 최대 방문자 수 앞에서 구독 제안을 받으려면 바이럴 스토리, 뉴스 속보, 스포츠 점수 또는 생중계 드래프트 픽 등으로 트래픽이 급증할 때 제안을 제시하고 싶을 것입니다.

또한 스토리의 인기와 트래픽이 언제 급증하는지 정확히 알 수 있다면 방문자가 고려하는 가치 방정식에 영향을 미칩니다. 콘텐츠가 더 가치 있고 시의적절할수록 방문자는 해당 작품을 보거나 더 좋아하기 위해 구독을 구매할 의향이 더 커집니다. 쇠가 뜨거워 태양이 비치는 동안 건초를 만드는 것은 은유적인 타격입니다.

Admiral의 Popularity and Surge Targeting은 해당 프로세스를 자동화하여 트래픽이 급증할 때 모든 퍼블리셔가 최상의 제안을 제시할 수 있도록 합니다. 새벽 3시에 뉴스 속보가 나오든 Twitter의 링크로 인해 예기치 않게 바이러스가 급증하든 Admiral 플랫폼의 AI는 자동으로 급증을 식별하고 처리 방법에 대한 설정을 확인하며 올바른 CTA를 앞에 배치합니다. 해당 콘텐츠 방문자.

디지털 구독 AI는 방문자 전환을 최적화하기 위한 실시간 인텔리전스와 조치를 제공합니다.

4) AI 지원 이탈 분석

미디어 퍼블리싱에서 이탈은 고객이 구독을 취소하는 비율을 의미합니다.

AI는 고객 데이터를 분석하여 특정 유형의 콘텐츠, 가격 및 구독 계획에 대한 참여 부족과 같은 이탈에 기여하는 패턴과 요인을 식별할 수 있습니다. 기업은 이 정보를 사용하여 콘텐츠 제공, 가격 책정 및 고객 유지 전략을 개선할 수 있습니다.

미디어 게시자는 구독자 수를 늘리는 것만으로는 충분하지 않다는 것을 알고 있습니다. 유지 전략이 없으면 이탈로 인해 이익과 연간 반복 수익(ARR)이 잠식됩니다.

AI는 브랜드가 이탈을 완화하고 예측 분석을 제공하도록 도울 수 있습니다. AI 알고리즘은 과거 데이터를 분석하여 고객이 구독하거나 이탈할 가능성과 같은 미래 고객 행동을 예측할 수 있습니다. 이 정보는 회사가 구독 제안, 가격 및 마케팅 전략을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

5) AI 고객 서비스 개선

고객 만족도는 고객이 회사에서 제공하는 서비스에 얼마나 만족하는지 또는 만족하는지를 나타내는 척도입니다. 고객이 만족하면 고객 유지율이 향상되고 고객이 프리미엄 구독 플랜으로 업그레이드할 가능성이 높아지며 순수익 유지율(NRR)이 증가합니다. 또한 행복한 고객은 입소문과 소셜 미디어를 통해 기사와 추천을 공유할 가능성이 높아져 새로운 성장에 기여합니다.

고객이 만족하지 못하면 고객 이탈로 이어지고 회사 평판도 떨어집니다.

인공 지능을 사용하여 다음을 통해 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

• 개인화: AI 알고리즘은 검색 기록 및 검색 행동과 같은 사용자 데이터를 분석하여 개인화된 권장 사항 및 콘텐츠 제안을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 사용자 경험을 개선하고 웹 사이트 참여를 높일 수 있습니다.
  
  
• 챗봇: AI 기반 챗봇은 연중무휴 고객 지원을 제공하고 일반적인 질문과 문제에 대한 답변을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 인간 고객 지원 에이전트는 보다 복잡한 문제를 처리하고 응답 시간을 개선할 수 있습니다.
  
  
• 감정 분석: AI 알고리즘은 소셜 미디어 및 기타 온라인 플랫폼을 분석하여 고객 감정과 피드백을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 게시자는 개선이 필요한 영역을 식별하고 모든 문제를 빠르고 사전 예방적으로 해결할 수 있습니다.
  
  

• 콘텐츠 조정: AI는 포럼, 댓글 및 리뷰와 같은 사용자 생성 콘텐츠의 조정을 자동화하여 커뮤니티 표준을 충족하고 인간 조정자의 작업 부하를 줄일 수 있습니다.

6) AI 기반 A/B 테스트

기계 학습은 A/B 테스트를 구동하여 전환 최적화를 자동화할 수 있습니다. 첫 번째 단계로 AI 구독 기능은 방문자에게 두 가지 제안 또는 변형 사본, 색상 등이 포함된 동일한 제안을 제시할 수 있습니다. 특정 방문자 세그먼트 또는 모든 방문자에 대해 변형의 A/B 테스트를 실행할 수 있습니다.

AI 구독 제안 테스트는 가장 성과가 좋은 CTA를 자동으로 선택한 다음 이를 활용하여 가능한 최고의 수익을 얻을 수 있습니다.

Admiral은 방문자 관계 관리(VRM) 플랫폼의 베타 테스터에게 AI 기반 A/B 테스트를 제공하고 있습니다. 다가오는 릴리스는 2023년 초여름에 제한된 수의 게시자에게 제공될 예정입니다.

AI 기반 데이터 분석은 기업이 디지털 콘텐츠 구독 제안에 대한 데이터 중심 결정을 내리는 데 도움을 주어 고객 만족도, 참여 및 유지를 개선할 수 있습니다.

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Admiral은 전 세계 퍼블리셔가 방문자 관계와 수익을 늘리도록 돕습니다. VRM 플랫폼은 게시자가 단일 태그를 사용하여 페이월 및 구독 제안, 증가하는 뉴스레터 및 소셜 미디어 가입, 동의 관리, 애드블록 수익 복구, 기부 캠페인 등에 VRM 모듈을 활용하기 시작합니다.

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