AI 비즈니스 중급 4주 과정 커리큘럼

[강의 소개]

본 과정은 기초 학습을 마친 비즈니스 전공자 및 실무자를 대상으로, 생성형 AI 도구를 실무에 즉시 적용하고 AI 기반의 고도화된 비즈니스 캠페인을 설계하는 실습 중심의 중급 과정입니다.

단순한 도구 사용법을 넘어, 주요 마케팅 플랫폼의 AI 알고리즘에 대한 이해를 바탕으로 데이터 분석 및 업무 자동화 능력을 비약적으로 향상시키는 데 초점을 맞추었습니다. 4주 후 귀하는 AI를 주도적으로 활용하여 비즈니스 성과를 창출하는 진정한 AI 비즈니스 전문가로 성장하게 될 것입니다.

[주차별 상세 커리큘럼]

1주차: AI 기반 비즈니스 전략 수립 및 스마트 마켓 리서치

• 목표: 비즈니스 시나리오별 최적의 AI 프롬프트 설계 능력 확보 및 LLM을 활용한 신속한 시장 인사이트 도출

• 세부 내용:

  • 실전 프롬프트 엔지니어링: 비즈니스 상황(기획, 협상, CS 등)에 따른 고급 프롬프트 설계 전략 및 실습

  • LLM 활용 시장 및 경쟁사 분석: ChatGPT, Claude 등을 활용한 방대한 시장 데이터 요약, 트렌드 분석 및 경쟁사 벤치마킹

  • 실패하지 않는 AI 조사 설계: 데이터 편향성을 최소화하고 정확도를 높이는 AI 기반 설문 및 리서치 기획 방법

  • AI 데이터 분석 기초: 엑셀 및 AI 분석 도구(ChatGPT Data Analyst 등)를 활용한 기초 통계 및 데이터 시각화

2주차: AI 크리에이티브 콘텐츠 및 고퀄리티 영상 제작 실습

• 목표: 디자이너/편집자 없이 생성형 AI 도구만을 활용하여 마케팅 에셋 및 광고 영상 완전 정복

• 세부 내용:

  • 고퀄리티 마케팅 에셋 생성: Midjourney, Canva AI 등 시각 생성 AI를 활용한 브랜드 이미지, 카드뉴스, 광고 소재 제작 실습

  • AI 기반 영상 광고 기획: ChatGPT를 활용한 매력적인 카피라이팅 및 영상 스크립트(시나리오) 자동 생성

  • AI 영상 제작 및 자동 편집: AI 가상 인간(Avatar) 기술 및 자동 편집 도구를 활용한 숏폼 및 광고 영상 최종 완성

3주차: AI 통합 광고 채널 운영 및 마케팅 자동화(CRM)

• 목표: 주요 광고 플랫폼(네이버, 구글, 메타)의 AI 알고리즘 이해 및 CRM 마케팅 자동화 구현

• 세부 내용:

  • AI 탑재 검색 광고 실습: 네이버·구글의 AI 기반 자동 입찰 전략 및 반응형 검색 광고(RSA) 소재 최적화 및 트러블슈팅

  • 메타(Meta) AI 캠페인 최적화: 어드밴티지+ 캠페인 등 머신러닝 기반 타겟팅 이해 및 성과 극대화 실습

  • AI 활용 CRM 마케팅 자동화: 고객 데이터를 기반으로 AI가 이메일/문자 카피를 작성하고 발송 타임라인을 최적화하는 시나리오 구축

  • 모바일 앱 마케팅과 AI: AI 알고리즘을 활용한 앱 설치 유도(UAC 등) 및 리텐션 강화 핵심 전략

4주차: AI 코파일럿 데이터 분석 및 성과 예측 시뮬레이션

• 목표: GA4 머신러닝 지표 활용, LLM 연동 데이터 해석 및 AI 기반의 미래 성과 예측

• 세부 내용:

  • GA4와 AI의 만남: GA4의 머신러닝 기반 예측 지표(이탈 확률, 구매 확률, 예상 수익) 분석 및 활용

  • AI 코파일럿 데이터 해석: GA4 데이터를 LLM(ChatGPT 등)에 입력하여 자동화된 성과 보고서 및 개선 제안서 도출 실습

  • AI 활용 퍼소나(Persona) 및 세그먼트: 고객 데이터를 기반으로 AI가 정교한 퍼소나를 분류하고 세그먼트를 생성하는 방법

  • 성과 예측 및 예산 최적화 시뮬레이션: 과거 데이터를 바탕으로 AI 도구를 활용해 미래 성과를 예측하고 마케팅 예산을 효율적으로 배분하는 실습

[학습 목표]

1. 생성형 AI 도구를 자유롭게 활용하여 자체 비즈니스 캠페인을 독자적으로 설계하고 운영할 수 있는 실무 능력을 갖춥니다.

2. 단순한 데이터 취합을 넘어, AI를 코파일럿으로 활용해 데이터의 숨은 의미를 해석하고 의사결정에 반영하는 법을 터득합니다.

3. 고급 과정에서 배우는 전문적인 AI 자동화 시스템 구축(No-code/Low-code) 및 데이터 사이언스 융합을 위한 탄탄한 기반 역량을 완비합니다.