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Guides for working with AI
How to get real work out of Claude, ChatGPT and AI agents: skills and prompts that work, tool comparisons, and how to run a CRM, SEO and dashboards with your AI. New posts every week.
2026년 노코드 AI 도구: 여전히 작동하는 17가지와 실제 비용
2026년 8월에 모든 가격을 다시 확인한 노코드 AI 도구 17가지 - 잘못된 기존 목록의 6개 항목과 제외해야 했던 도구 1가지도 포함.
노코드 머신러닝: 코드 한 줄 작성 없이 AI 모델 구축하기
머신 러닝에는 더 이상 데이터 과학자가 필요하지 않습니다. 이 단계별 가이드에서는 비즈니스 분석가와 마케터가 노코드 ML 플랫폼을 사용해 예측, 분류, 추천 모델을 구축하는 방법을 소개합니다. 또한 적합한 도구와 노코드 방식이 충분한 경우와 그렇지 않은 경우를 솔직하게 설명합니다.
2026년 최고의 노코드 AI 플랫폼: 비즈니스 사용자를 위한 비교
개발자가 아닌 실제 비즈니스 사용자를 위해 비교한 최고의 노코드 AI 플랫폼 - 각 플랫폼이 해결하는 문제, 비기술 사용자의 설정 소요 시간, 가격이 정당한지를 평가했습니다. 또한 월 200파운드 미만으로 구축하는 완전한 제로 개발자 스택도 소개합니다.
노코드 AI 플랫폼: 비기술 팀을 위한 완벽 가이드
노코드 AI 플랫폼을 사용하면 비기술 팀도 코드 한 줄 작성 없이 AI를 구축하고 사용할 수 있습니다. 이 종합 가이드에서는 노코드 AI 플랫폼이 무엇인지, 네 가지 플랫폼 유형, 마케팅·영업·운영 전반의 실제 활용 사례, 그리고 팀에 적합한 플랫폼을 선택하는 방법을 다룹니다.
마케팅 예측 분석을 위한 AI: 고객이 행동하기 전에 무엇을 할지 파악하세요
기존 분석은 무슨 일이 일어났는지 알려줍니다. AI 예측 분석은 다음에 무슨 일이 일어날지 알려줍니다. 이 가이드에서는 마케팅 수익을 이끄는 6가지 예측 - 누가 구매할지, 누가 이탈할지, 누가 추가 구매할지 - 과 오늘부터 시작할 수 있는 실용적인 플랫폼을 다룹니다.
비즈니스를 위한 ChatGPT 프롬프트: 모든 부서를 위한 50가지 템플릿
모든 비즈니스 부서를 위한 ChatGPT 및 Claude prompts 50개 - 마케팅, 영업, 제품, 운영, HR, 재무. 템플릿을 복사하고 대괄호 안을 채우면 바로 활용할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다. prompt 엔지니어링 지식은 필요하지 않습니다.
ChatGPT 콘텐츠 마케팅: 주 2개에서 20개로 확장하는 방법
같은 팀으로 주간 콘텐츠 2개에서 20개로 늘리는 것은 더 열심히 일하는 문제가 아닙니다 - 네 가지 프로세스 변경이 필요합니다: 아이디어 일괄 도출, 브리프부터 초안까지의 제작, 콘텐츠 배수 워크플로, 품질 관리만 담당하는 편집 역할입니다. 각각 어떻게 작동하는지 정확히 설명하겠습니다.
ChatGPT 마케팅 활용 사례: 브랜드가 현재 AI를 활용하는 20가지 방법
브랜드가 AI로 무엇을 한다고 말하는지가 아니라, 실제로 무엇을 하는지 재현할 수 있을 만큼 상세하게 설명합니다. 콘텐츠, 캠페인, 이메일, 리서치 및 운영 전반에 걸친 실무자들이 직접 보고한 20가지 ChatGPT 및 AI 마케팅 활용 사례입니다.
마케팅을 위한 ChatGPT: 주당 10시간을 절약하는 자동화 워크플로 15가지
AI가 수작업보다 더 잘 처리하는 15가지 마케팅 워크플로 - 콘텐츠, 이메일, 리서치, 전략, 광고. 각 워크플로에는 절약되는 시간, 정확한 브리핑 구조, 해당 작업에 더 적합한 AI 도구가 포함되어 있습니다.
매출을 이끄는 AI 영업 도구: B2B 팀을 위한 완벽한 툴킷
AI 도구를 사용하는 B2B 영업 담당자들은 관리 업무에 들이는 시간을 절반으로 줄이고, 영업 활동에는 두 배 더 많은 시간을 쓰고 있습니다. 이 가이드에서는 2026년에 실제로 파이프라인을 확대하고 있는 AI 영업 도구를 워크플로 단계별로 정리해 솔직하게 평가하고, 모든 팀 규모에 맞는 도구 조합을 소개합니다.
AI 고객 세분화: 실제로 전환을 이끌어내는 오디언스 구축 방법
인구통계학적 세그먼트는 범위가 너무 넓어 전환율이 낮습니다. AI 고객 세분화는 행동, 구매 이력 및 예측된 구매 의도를 바탕으로 잠재고객을 구성하여 더 작고 구체적이며 전환율이 2–3배 더 높습니다. 이 가이드에서는 세 가지 접근 방식과 첫 번째 세그먼트를 단계별로 구축하는 방법을 다룹니다.
AI 기반 마케팅 자동화: 단계별 설정 가이드
설정이 잘못되면 AI 기반 마케팅 자동화는 기대만큼 성과를 내지 못합니다 - 불완전한 추적, 빈약한 콘텐츠 라이브러리, 추측에 의존한 리드 점수화가 그 원인입니다. 이 6단계 가이드는 대부분의 플랫폼 온보딩 과정에서 빠지는 구현 순서를 제시해 설정 격차를 해소합니다.
AI 리드 생성 플랫폼: 이 도구로 더 나은 리드를 더 빠르게 찾으세요
AI 리드 생성 플랫폼은 단순히 더 많은 목록을 만드는 것이 아니라 더 나은 목록을 만듭니다. 이 리뷰에서는 우수한 플랫폼을 차별화하는 세 가지 AI 기능과 각 사용 사례에 가장 적합한 도구를 다룹니다: 아웃바운드 SDR 팀, 대규모 잠재 고객 발굴, 엔터프라이즈 ABM, 인바운드 자격 평가.
AI 마케팅 퍼널: 인공지능으로 리드 생성 머신 구축하는 방법
전통적인 마케팅 퍼널의 모든 단계에서는 잠재 고객이 이탈합니다. AI 마케팅 퍼널은 머신 러닝으로 각 이탈 지점을 보완합니다. 인지도 단계에서는 타기팅을, 육성 단계에서는 개인화를, 전환 단계에서는 점수화된 타이밍을 활용합니다. 이 가이드에서는 월 200파운드 미만의 구체적인 도구를 사용해 퍼널 전체를 단계별로 구축하는 방법을 소개합니다.
머신러닝 마케팅 자동화: 알고리즘이 당신을 대신해 판매하는 방법
머신러닝은 규칙을 따르지 않습니다 - 결과를 바탕으로 학습하고 시간이 지나면서 스스로의 의사 결정을 개선합니다. 이 명확한 설명에서는 현대 마케팅 자동화를 뒷받침하는 세 가지 ML 모델과 각 모델이 작동하는 데 필요한 요소, 그리고 ML이 인간의 판단보다 정확히 어떤 부분에서 뛰어난지(또 어떤 부분에서는 그렇지 않은지)를 다룹니다.