Upon completion of this course, students will be able to:

1. Abstract key marketing challenges and identify relevant AI technologies that can be used to address them.
2. Animate marketing data through visualization and storytelling to make data-driven decisions.
3. Arrange marketing data into meaningful patterns and segments using clustering and other statistical techniques.
4. Assemble a complete AI marketing strategy that integrates multiple technologies and data sources.
5. Budget for AI marketing initiatives, including identifying the costs and benefits associated with various approaches.
6. Categorize marketing data and customer interactions using natural language processing and sentiment analysis.
7. Code AI models using programming languages such as Python and R to analyze marketing data and generate insights.
8. Combine and compile marketing data from multiple sources, such as social media, web analytics, and CRM systems.
9. Compose personalized marketing messages and content using AI-powered chatbots and recommendation engines.
10. Construct predictive models to forecast customer behavior and inform marketing decisions.
11. Cope with ethical and privacy issues related to using AI in marketing, including issues related to bias and fairness.
12. Correspond with stakeholders to communicate the value of AI marketing initiatives and obtain buy-in.
13. Create effective AI marketing campaigns that drive engagement and conversions.
14. Cultivate a culture of data-driven decision-making and AI adoption within a marketing team.
15. Debug AI models to ensure accuracy and reliability.
16. Depict marketing data and insights using visualizations and other storytelling tools.
17. Design AI models and systems that are scalable and maintainable.
18. Develop prototypes of AI-powered marketing solutions using tools such as TensorFlow and PyTorch.
19. Devise marketing experiments and A/B tests to evaluate the effectiveness of AI-powered initiatives.
20. Enhance marketing performance using advanced AI techniques such as reinforcement learning and deep learning.
21. Explain the key concepts and techniques used in AI marketing to non-technical stakeholders.
22. Facilitate collaboration and knowledge sharing between marketing and data science teams.
23. Format and summarize marketing data for reporting and analysis.
24. Formulate hypotheses about customer behavior and test them using AI models.
25. Generalize insights from marketing data to inform broader business decisions.
26. Generate new marketing ideas and opportunities through the application of AI technologies.
27. Handle large volumes of marketing data using distributed computing and cloud technologies.
28. Import and export marketing data between different systems and platforms.
29. Improve marketing performance using data-driven insights and continuous optimization.
30. Incorporate feedback from customers and stakeholders to refine AI marketing strategies.
31. Integrate AI marketing systems with other business processes and systems, such as sales and customer service.
32. Interface with marketing and data science stakeholders to ensure alignment and clarity of objectives.
33. Join marketing data with external data sources, such as demographic data and market trends.
34. Lecture on AI marketing topics to both technical and non-technical audiences.
35. Model customer behavior and preferences using machine learning algorithms.
36. Modify and adapt AI models to changing business requirements and data.
37. Network with other professionals in the AI marketing field to stay up-to-date on the latest trends and techniques.
38. Organize marketing data and insights to facilitate analysis and reporting.
39. Outline a comprehensive AI marketing strategy that aligns with business objectives.
40. Overhaul legacy marketing systems to incorporate AI technologies and improve performance.
41. Plan and execute AI marketing initiatives, including identifying goals, resources, and timelines.
42. Portray marketing data and insights using visualizations, dashboards, and other reporting tools.
43. Prepare marketing data for AI modeling, including
이 과정을 완료하면 학생들은 다음을 수행할 수 있습니다:1. 주요 마케팅 과제를 요약하고 이를 해결하는 데 사용할 수 있는 관련 AI 기술을 식별합니다.2. 시각화 및 스토리텔링을 통해 마케팅 데이터에 애니메이션을 적용하여 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있습니다.3. 클러스터링 및 기타 통계 기법을 사용하여 마케팅 데이터를 의미 있는 패턴과 세그먼트로 정렬합니다.4. 여러 기술과 데이터 소스를 통합하는 완벽한 AI 마케팅 전략을 수립합니다.5. 다양한 접근 방식과 관련된 비용 및 이점을 파악하는 등 AI 마케팅 이니셔티브에 대한 예산을 책정합니다.6. 자연어 처리 및 감성 분석을 사용하여 마케팅 데이터와 고객 상호 작용을 분류합니다.7. Python 및 R과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 AI 모델을 코딩하여 마케팅 데이터를 분석하고 인사이트를 생성합니다.8. 소셜 미디어, 웹 분석 및 CRM 시스템과 같은 여러 소스의 마케팅 데이터를 결합하고 컴파일합니다.9. AI 기반 챗봇 및 추천 엔진을 사용하여 개인화된 마케팅 메시지와 콘텐츠를 작성합니다.10. 예측 모델을 구축하여 고객 행동을 예측하고 마케팅 의사결정에 정보를 제공합니다.11. 편향성 및 공정성 관련 문제를 포함하여 마케팅에서 AI 사용과 관련된 윤리적 및 개인 정보 보호 문제에 대처합니다.12. 이해 관계자와 소통하여 AI 마케팅 이니셔티브의 가치를 전달하고 동의를 얻습니다.13. 참여와 전환을 유도하는 효과적인 AI 마케팅 캠페인을 만듭니다.14. 마케팅 팀 내에서 데이터 기반 의사 결정 및 AI 채택 문화를 조성합니다.15. AI 모델을 디버그하여 정확성과 신뢰성을 보장합니다.16. 시각화 및 기타 스토리텔링 도구를 사용하여 마케팅 데이터와 인사이트를 묘사합니다.17. 확장 및 유지 관리가 가능한 AI 모델과 시스템을 설계합니다.18. TensorFlow 및 PyTorch와 같은 도구를 사용하여 AI 기반 마케팅 솔루션의 프로토타입을 개발합니다.19. AI 기반 이니셔티브의 효과를 평가하기 위해 마케팅 실험 및 A/B 테스트를 고안합니다.20. 강화 학습 및 딥 러닝과 같은 고급 AI 기술을 사용하여 마케팅 성과를 향상시킵니다.21. AI 마케팅에 사용되는 주요 개념과 기법을 비기술적인 이해관계자에게 설명할 수 있다.22. 마케팅 팀과 데이터 과학 팀 간의 협업 및 지식 공유를 촉진합니다.23. 보고 및 분석을 위해 마케팅 데이터의 형식을 지정하고 요약합니다.24. 고객 행동에 대한 가설을 수립하고 AI 모델을 사용하여 테스트합니다.25. 마케팅 데이터에서 얻은 인사이트를 일반화하여 더 광범위한 비즈니스 의사결정에 활용합니다.26. AI 기술 적용을 통해 새로운 마케팅 아이디어와 기회를 창출합니다.27. 분산 컴퓨팅 및 클라우드 기술을 사용하여 대량의 마케팅 데이터를 처리합니다.28. 서로 다른 시스템과 플랫폼 간에 마케팅 데이터를 가져오고 내보낼 수 있습니다.29. 데이터 기반 인사이트와 지속적인 최적화를 통해 마케팅 성과를 개선합니다.30. 고객 및 이해관계자의 피드백을 통합하여 AI 마케팅 전략을 개선합니다.31. AI 마케팅 시스템을 영업 및 고객 서비스와 같은 다른 비즈니스 프로세스 및 시스템과 통합합니다.32. 마케팅 및 데이터 과학 이해관계자와의 인터페이스를 통해 목표의 조율과 명확성을 보장합니다.33. 인구 통계 데이터 및 시장 동향과 같은 외부 데이터 소스와 마케팅 데이터를 조인합니다.34. 기술 및 비기술 청중을 대상으로 AI 마케팅 주제에 대해 강의합니다.35. 머신러닝 알고리즘을 사용하여 고객 행동과 선호도를 모델링합니다.36. 변화하는 비즈니스 요구 사항과 데이터에 맞게 AI 모델을 수정하고 적용합니다.37. AI 마케팅 분야의 다른 전문가들과 네트워크를 형성하여 최신 트렌드와 기술에 대한 최신 정보를 얻습니다.38. 마케팅 데이터와 인사이트를 정리하여 분석 및 보고를 용이하게 합니다.39. 비즈니스 목표에 부합하는 종합적인 AI 마케팅 전략을 수립합니다.40. AI 기술을 통합하고 성과를 개선하기 위해 레거시 마케팅 시스템을 점검합니다.41. 목표, 리소스, 일정을 파악하는 등 AI 마케팅 이니셔티브를 계획하고 실행합니다.42. 시각화, 대시보드 및 기타 보고 도구를 사용하여 마케팅 데이터와 인사이트를 표현합니다.43. 다음을 포함하여 AI 모델링을 위한 마케팅 데이터를 준비합니다.