[논문 리뷰] AI in Food Marketing from Personalized Recommendations to Predictive Analytics: Comparing Traditional Advertising Techniques with AI-Driven Strategies

Elham Khamoushi|arXiv (Cornell University)|2024. 09. 14.

Big Data and Business Intelligence인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 전통적 광고 방법과 AI 주도 식품 마케팅 전략을 비교하며, 개인화, 예측 분석, 캠페인 최적화에 중점을 두고 이점과 도전을 강조한다.

ABSTRACT

Artificial Intelligence (AI) has revolutionized food marketing by providing advanced techniques for personalized recommendations, consumer behavior prediction, and campaign optimization. This paper explores the shift from traditional advertising methods, such as TV, radio, and print, to AI-driven strategies. Traditional approaches were successful in building brand awareness but lacked the level of personalization that modern consumers demand. AI leverages data from consumer purchase histories, browsing behaviors, and social media activity to create highly tailored marketing campaigns. These strategies allow for more accurate product recommendations, prediction of consumer needs, and ultimately improve customer satisfaction and user experience. AI enhances marketing efforts by automating labor-intensive processes, leading to greater efficiency and cost savings. It also enables the continuous adaptation of marketing messages, ensuring they remain relevant and engaging over time. While AI presents significant benefits in terms of personalization and efficiency, it also comes with challenges, particularly the substantial investment required for technology and skilled expertise. This paper compares the strengths and weaknesses of traditional and AI-driven food marketing techniques, offering valuable insights into how marketers can leverage AI to create more effective and targeted marketing strategies in the evolving digital landscape.

연구 동기 및 목표

• AI 기반 개인화 추천이 전통 채널에 비해 식품 마케팅에서 타겟팅을 어떻게 향상시키는지 평가한다.
• 소비자 데이터(구매 이력, 탐색, 소셜 미디어)가 AI 주도 캠페인을 형성하는 역할을 분석한다.
• 캠페인 관리를 위한 AI 자동화의 운영상의 이점과 비용 함의를 평가한다.
• 식품 마케팅에 대한 AI 역량 투자와 관련된 도전과 한계를 식별한다.

제안 방법

• 식품 마케팅에서 전통 광고(TV, 라디오, 인쇄)에서 AI 주도 전략으로의 변화를 조사한다.
• AI가 소비자 데이터를 어떻게 활용해 맞춤형 마케팅 캠페인과 제품 추천을 생성하는지 설명한다.
• 소비자 만족도, 사용자 경험, 캠페인 효율성에 대한 시사점을 논의한다.
• 기술 투자, 숙련된 전문지식, 메시지의 지속적인 적응에 대한 투자 요건을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI 주도 전략은 식품 마케팅에서 기존 광고에 비해 효과 측면에서 어떤 차이가 있는가?
• RQ2 AI 분석을 사용할 때 개인화, 예측 정확도, 고객 만족도에서 어떤 잠재적 이점이 있는가?
• RQ3 식품 마케팅에 AI를 도입할 때의 주요 도전 과제와 비용 고려 사항은 무엇인가?

주요 결과

• AI는 구매 이력, 탐색 행동, 소셜 미디어의 데이터를 사용해 매우 맞춤화된 마케팅 캠페인을 가능하게 한다.
• AI는 노동 집약적 프로세스를 자동화하고 마케팅 메시지의 지속적인 적응을 가능하게 하여 효율성을 향상시킨다.
• 전통적 방법은 브랜드 인지도를 구축했지만 AI가 달성 가능한 개인화 수준에 미치지 못했다.
• AI 주도 전략은 제품 추천 및 소비자 욕구 예측에서 잠재적 개선을 제공한다.
• AI 도입은 기술과 숙련된 전문지식에 대한 상당한 투자를 필요로 한다.