디지털 시대의 진화에 맞춰 기업의 행보도 기민하게 변화하는 중입니다. 특히 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술인 AI와 빅데이터를 중심으로 여러 기업들이 디지털 전환을 신속하게 도입하고 있습니다. 기업마다 주요 업종에는 물론, 마케팅 영역에서도 그 움직임이 크게 두드러지고 있죠.

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오프라인에서 온라인으로, 웹에서 앱으로 계속 변화하고 있는 마케팅 영역 환경. 마케팅에 인공지능이 접목되고 있는 모습들을 비롯해 다른 기업들은 AI를 어떻게 마케팅에 활용하고 있는지, 그리고 인공지능은 업무와 조직에 어떤 변화를 가져다 주는지 살펴볼까요?​

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AI 마케팅, 다른 기업들은 어떻게 했을까?

스타벅스

 팬데믹의 영향에도 스타벅스의 매출은 꾸준한 상승을 기록하고 있는데요. 케빈 존슨 스타벅스 CEO는 수익에 가장 많은 영향을 준 요인으로 인공지능을 꼽았습니다. Deep Brew라는 AI 플랫폼을 개발하여 앱에 적용시키고 소비자의 성향을 파악해 다양한 상황에서 맞춤형 메뉴를 제안하는 한편, 효과적인 매장 운영에 필요한 인원을 시뮬레이트하는 등 첨단 기술로 속도와 효율을 모두 잡은 것이죠.

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아마존 

 첨단 기술을 일찍 채택한 것으로 유명한 아마존은 소비자의 구매 경험 뿐만 아니라 내부 비즈니스 운영 효율성 향상을 위해 인공지능을 활용하고 있습니다. 소비자 구매 패턴을 기반으로 만들어진 방대한 데이터를 통해 맞춤형 제품을 제안하는 추천 엔진, 스마트 로봇과 비전 시스템으로 수많은 상품들을 효과적으로 관리하는 창고, 이미지 분석과 센서 기술로 상품을 자동 결제하는 무인매장, 음성인식 스마트 스피커 알렉사 등 여러 분야에 걸쳐 인공지능 기술을 적용하고 있죠. 인공지능에 Flywheel 방식을 접목해 소비자 경험 데이터를 활용한 서비스 유도 전략을 성공적으로 적용했다는 평을 받습니다.

 

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넷플릭스

 팬데믹의 영향으로 많은 수혜를 봤다고 평가되는 넷플릭스지만, 그 안에는 빅데이터 분석으로 철저한 예측을 통한 콘텐츠 제작과 뛰어난 사용자 경험을 위한 고민이 수반되었기에 가능한 것이었습니다. 신규 콘텐츠를 제작할 때 회원들의 시청 데이터를 수집∙분석해 인사이트를 도출해내고 흥행 성공 여부를 정확히 예측하는 한편, 시청 이력을 기반으로 시청자가 좋아할 만한 콘텐츠를 지속적으로 추천해 제안하거나 추천 화면을 차별화하는 전략 등을 꼽을 수 있죠.

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AR을 활용한 사례

 AR(증강현실) 기술로 개인화된 쇼핑 경험을 향상시킨 사례들도 많이 찾아볼 수 있습니다.

 나이키는 매년 100만 명의 사람들이 잘못된 크기의 신발을 구매한다는 데이터에 착안해, 소비자의 발을 스캔하고 인공지능을 통해 핏이 정확한 신발을 제안해주는 Nike Fit 서비스를 중국 광저우 매장에 선보인 바 있습니다. 또한 미국의 유통업체 타깃(Target)은 AR을 통해 스마트폰 카메라로 실내에 가구와 장식품들을 구현해볼 수 있는 See It in Your Space 서비스를 제공해 큰 호응을 얻었고, 미국의 안경업체 와비 파커(Warby Parker)는 다양한 스타일의 안경을 자신의 얼굴에 매칭해 볼 수 있는 Virtual Try-On 기능을 제공했습니다.

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인공지능 기술 활용의 중심은 ‘데이터’

 많은 기업들이 마케팅에 인공지능을 활용하고 있는 가운데, 그 중심에는 ‘데이터’가 있습니다. 방대한 양의 데이터를 제대로 활용하려면 수집부터 정제와 분석에 이르기까지의 모든 과정을 효율적으로 관리할 수 있어야 하는데요. 데이터 전문가는 물론, Citizen Data Scientist도 빅데이터를 효과적으로 분석하고 마케팅 실무에 적용하는 것이 중요합니다.

​​ SK㈜ C&C의 기업형 Data / AI 분석 플랫폼인 AccuInsight+는 뛰어난 성능의 데이터 분석 기능은 물론, 누구나 쉽게 모델을 생성해 검증과 운영 및 배포까지 손쉽게 가능하도록 지원하는 사용성까지 갖췄죠. 금융/유통/제조업계 등 다양한 분야에서 이상 거래 탐지, 고객 수요 예측, 설비 데이터의 고도화와 같은 일들을 해내면서 이미 많은 실무자들의 높은 만족도를 이끌어낸 바 있습니다.

 특히 AccuInsight+의 AutoML 도구 AccuTuning으로는 누구나 고품질의 머신러닝 모델을 쉽고 빠르게 만들 수 있으며, 업무 효율도 극대화할 수 있습니다.

 

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데이터 기반의 경험 개선 그로스 마케팅, 그리고 여기에 더해지는 인공지능

 그럼 최근 마케팅 분야에 적용되고 있는 인공지능의 모습과 베네핏에 대해 좀 더 살펴보겠습니다. 근래 마케팅 분야에서 주목 받는 전략은 그로스 마케팅(Growth Marketing)입니다. 그로스 마케팅은 빠르고 유연하게 니즈를 파악하고 이를 토대로 제품이나 서비스에 개선점을 반영해 안정적인 수익을 효과적으로 만들어내는 전략이죠. 기존의 퍼포먼스 마케팅이 홍보 그 자체에 집중하는 형태를 띄는 반면, 그로스 마케팅은 데이터를 활용해 소비자의 행동이 변화하는 패턴을 분석하고 개선한다는 점이 다르다고 할 수 있습니다.

 

 

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 이 과정에서 중요한 Key가 바로 머신러닝과 딥러닝을 포함한 인공지능 AI 기술입니다. 이제 그로스 마케팅에 AI를 더한 스마트 마케팅 전략이 강화되고 있는데요. 그로스 마케팅 과정에 필요한 방대한 데이터의 수집과 분석을 위해 마케터가 특정한 규칙을 정해 입력하면, AI 자동화를 통해 사람의 개입이 없이도 마케팅 작업 통계∙분석이 진행됩니다. 나아가 학습과 개선을 반복하고 사용자와의 상호작용을 통해 인사이트 도출까지 자동화하면서 최종적인 완전 자동화 단계까지 다다를 수 있죠. 사람이 KPI 및 마케팅 과정을 모두 직접 관리하던 기존 방식에서, 인공지능은 원하는 목표를 보다 효과적으로 달성할 수 있도록 지원합니다.

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AI 마케팅으로 얻을 수 있는 것

 인공지능으로 데이터와 마케팅 목표를 관리하면 높은 성과와 함께, 채널별 리소스 분배의 효율화, 다른 채널에서의 잠재 고객 발굴 등 많은 장점을 얻을 수 있습니다.

 마케팅의 목적은 사용자를 위한 가치를 창출해 내어 기업가치를 획득하는 것이죠. 즉, 매출, 성과, 브랜드 가치를 높이기 위한 중요한 수단입니다. AI 마케팅은 이러한 목표들을 만족시키도록 도와줍니다.

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● 투자수익률의 향상 

 많은 양의 데이터를 빠르게, 정확하게, 효율적으로 활용하면 ROI를 최대한으로 향상시킬 수 있습니다. 사용자가 필요로 하는 개인화된 맞춤형 추천 제안으로 구매 전환율을 높이거나, 또는 취향에 맞는 영화나 음악 등의 콘텐츠를 추천해 체류 시간을 늘리고 만족도를 높여 매출뿐만 아니라 장기적으로 브랜드 가치도 향상시킬 수 있죠. 그 과정에서 오류 발생은 최소화하고, 잠재 고객을 예측하여 발굴하는 작업 등을 통해 최대한의 투자수익률을 기대할 수 있습니다.

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● 비용의 획기적인 절감 

 효율화 측면에서도 AI 마케팅의 메리트는 두드러집니다. 특히 획기적으로 비용 절감이 가능한 점을 꼽을 수 있습니다. 일반적으로 마케팅 전략을 수립하고 실행하는데 시간과 인력에 상당한 리소스가 요구됩니다. 이를 AI로 활용하면 전보다 훨씬 효율적이고 빠르게 업무를 수행할 수 있어 시간과 인건비를 절약할 수 있습니다. 이는 같은 비용으로 혹은 적은 비용으로 훨씬 많은 것을 할 수 있다는 것을 의미하며, 결국 비용의 절감 효과로 귀결되는 것입니다.

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● 신속하고 효율적인 의사결정

 전통적인 의사결정 방식의 여러 문제는 변화하는 디지털 시대에서 항상 언급되는 부분입니다. 인공지능의 도입으로 데이터 기반 의사결정이 가능해지면 마케팅을 포함한 대부분의 업무 진행을 신속하게 효율적으로 할 수 있으며, 이는 결과적으로 업무 생산성과 조직 전체의 운영 효율 향상으로 이어집니다.

 AI를 단순 자동화를 위한 수단으로만 보지 않고 의사결정 과정에 반영하는 것이 중요합니다. 예를 들어 뛰어난 머신러닝∙딥러닝 성능 기반에 정보를 체계적으로 시각화 할 수 있는 솔루션을 통해 데이터를 면밀히 바라볼 수 있다면 어떨까요? 새로운 인사이트를 쉽게 발견하고 조직의 의사결정 과정이 훨씬 유연하게 변화할 수 있을 것입니다.

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AI 마케팅 성공의 포인트

 그렇다면 AI 마케팅을 성공적으로 수행하기 위해 어떤 점에 주목해야 할까요? 마케팅을 통해 얻을 수 있는 데이터의 양이 많아진 만큼 분석과 실행을 효율적으로 하기 위한 준비도 철저히 진행되어야 하는데요. 마케팅 분야뿐만 아니라 많은 산업 영역에서 완전 자동화를 목표로 인공지능을 활용하고 있지만, 데이터를 제공하거나 알고리즘을 구성하는 것과 같이 아직은 사람이 해야 할 몫이 분명히 존재합니다. 현재는 그 발전의 과도기로서 인공지능과 함께 성장할 수 있는 전략이 필요한 시점이라 할 수 있습니다.

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 예를 들면 데이터를 통한 의사결정 프로세스 구축을 목표로 설정 하에, 반복적인 업무는 시스템이, 창의성이 필요한 업무는 사람이 담당하면서 효율성을 향상시켜나가는 과정이 도입되어야 합니다. 그 시작은 자연어 이해에 기반한 챗봇의 도입, 자동화된 이메일 시스템 도입 등의 디지털 전환으로부터 가능할 수 있습니다. 그리고 효과적인 예측 분석을 위한 데이터 전처리, 분석, 시각화를 지원하는 플랫폼을 통해 데이터를 보다 가치 있게 활용하고 인사이트를 도출해내어 의사결정 과정까지 혁신한다면 AI 마케팅의 성공에 한 발 더 가까이 갈 수 있을 것입니다.

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