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인간 마케팅 '감'보다 인공지능 '촉'이 더 뛰어나다
인간 마케팅 '감'보다 인공지능 '촉'이 더 뛰어나다
  • 이원섭 IMS Korea 대표 컨설턴트
  • 승인 2019.03.31 15:36
  • 댓글 0
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AI가 비정량·감성적 데이터 처리까지 ‘척척’
인공지능 관련 이미지. 픽사베이
인공지능 관련 이미지.<픽사베이>

[인사이트코리아=이원섭 IMS Korea 대표 컨설턴트] ‘알파고’ 기사(棋士)가 이미 인간을 뛰어 넘은 지 오래이고 2014년 LA 지진이 일어났을 때 인간보다 먼저 신속하게 보도자료를 쓴 것이 인공지능 기자이며 ‘왓슨’의 암진단이 인간의사 보다 더 정확하다는 사실은 이미 잘 알려진 일이다.

인공지능 기사, 인공지능 변호사, 인공지능 기자, 인공지능 의사, 인공지능 운전사, 인공지능 교사… 도대체 인공지능은 어디까지 그 능력이 확대될까? 최근에는 글쓴이의 영역인 인공지능 마케터까지 등장한다.

이런 인공지능이 이제는 마케팅에서도 그 효율성을 인정받으며 인간 마케터의 능력을 뛰어넘으려 하고 있다. 인공지능 마케터는 어떻게 마케팅을 하는가? 인공지능 마케팅은 고객 데이터와 인공지능 개념(머신러닝)을 활용해 고객의 미래 구매 행동을 예측하고 고객 행태 패턴을 리드 하려는 것이다. 따라서 시장과 고객의 빅데이터를 과학적으로 분석하는 솔루션으로 시장과 타깃 고객에 대한 명확한 그림을 그리는 것이다.

부언하자면 마케팅 믹스의 기본인 4P(product, price, place, promotion)를 데이터 과학(인공지능)을 통해 정확하게 하겠다는 것이다. 시대가 바뀌어 시장이 공급자 위주(supply chain)에서 소비자 관점(demand chain)으로 되면서 4C(customer, cost, convenience, communication) 고객의 요구나 새로운 상품에 대한 기대치 예측, 매출을 늘리고 고객의 관심을 사로잡는 방편, 고객 만족도를 높이는 방편 등을 빅데이터를 통해 정확하게 분석하고 예측하는 것이 인공지능 마케터의 역할이다.

인간 마케터의 감(感)을 데이터로 입증

짐 스턴이 저술한 ‘인공지능 마케팅(왼쪽)’과 조선대병원의 대장암 진료 모습.조선대병원
짐 스턴이 저술한 ‘인공지능 마케팅(왼쪽)’과 조선대병원의 대장암 진료 모습.<조선대병원>

그렇다면 빅데이터의 데이터란 무엇인가? 데이터의 사전 의미는 ‘정량적 또는 정량적 변수의 값 집합’이다. 데이터 처리는 또 무엇인가? Data processing이라고 표기하는데 ‘데이터’를 ‘정보나 지식’으로 바꾸는 컴퓨터상 처리를 말한다. 데이터 처리는 일반적으로 컴퓨터에서 자동으로 실행되는데 이런 데이터 처리 시스템을 통해 비로소 빅데이터가 되는 것이다.

그런데 여기서 하나 더 알아야 할 것이 있다. 위의 사전적 의미에서 보았듯 데이터란 ‘정량적’이라는 것이다. ‘비정량적’ 데이터는 데이터가 아닌, 마케팅적 논리에서는 그 설득적 논리로 정성적인 것 보다는 정량적으로 접근하는 것이 합리적이고 과학적 방법론이라고 배워왔다. 특히 마케팅을 하는 사람들이라면 예외없이 정량적 수치 분석에 집착한다. 새로운 사업계획서에도 전체 타깃 인구가 얼마인데 그 중 몇 %만 차지해도 성공이라느니, 전체 시장 중 몇 %를 점유할 것이고 매출액은 얼마냐 등… 그러나 인공지능 마케팅에서는 이 비정량적, 감성적 데이터까지도 분석해 낸다. 기존 빅데이터의 진일보라고 할까?

빅데이터를 제대로 활용하기 위해서는 자원, 기술, 인력이라는 핵심적인 3대 요소를 갖춰야만 한다. 여기서 자원이라 함은 빅데이터를 활용하기 위한 자원, 즉 데이터의 수집, 관리, 처리와 이를 활용할 수 있는 기본 전략이다. 기술은 이미 예상하듯 데이터 프로세스에 필요한 플랫폼, 데이터 저장과 관리 기술 그리고 분석에 필요한 시각화(Visualization) 기술이다. 마지막으로 데이터를 처리하는데 있어 가장 중요한 사람이다. 비정량화, 감성적 데이터도 처리하기 위해 숨겨진 정보를 찾아내는 데이터 과학자(Data Scientist)가 전략을 제시하고, 구축하고, 분석, 활용까지 전 과정을 지휘한다. 데이터의 인사이트를 찾아내는 것이다.

이 데이터 과학자(Data Scientist)의 역할까지-비정량적, 감성적인 면-이제는 인공지능이 대신한다는 것이다. 인공지능 마케터는 Performance(생산성 향상), Personalization(개인화)와 Preference(선호도), Prediction(예측), Privacy(개인정보)까지 머신러닝, 딥러닝을 통해 하는 것이다.

기업의 목적은 이윤 창출(매출 증대, 고객 확대)이다. 빅데이터는 목적을 달성할 수 있도록 실시간으로 데이터도 제공해주고 가치있는 데이터(합목적적인 정보)를 통해 고객과 시장의 니즈에 즉시 반응하는 비즈니스 성과를 만들 수 있다. 그리고 빅데이터는 고객과의 관계를 좀 더 Personalization(개인화, 필자는 특정화 또는 특성화라고 표현하고 싶다)와 개인별로 맞춤화된 1:1 Preference(선호도)를 제공할 수 있다. 실제로 모 오픈마켓은 필자의 평소 쇼핑 이력을 추적해 좋아할 수 있는 연관 상품정보를 제공해 크로스 세일링(연관 상품 판매)과 업 세일링(더 고가치의 상품 판매)을 실행하고 있어 놀라웠다. 누가 이런 개인별 맞춤형 정보를 주는데 싫어할까. 좀 더 대우받고 가치를 느끼게 하기에 충분하다.

이런 가치있는 정보들을 마케터들은 끊임없이 만들어 낼 수 있어야 하며 경쟁자들 보다도 신속하게 창출할 수 있어야 생존할 수 있다. 마케터들은 인공지능 머신러닝을 통해 속도와 규모로 개인화된 경험을 제공받아 마케팅을 진화할 수 있다. 인공지능 마케터는 고객에게서 얻은 기존의 데이터(히스토리)를 분석해 신속하고 효과적으로 대응할 수 있는 개별 고객 맞춤형 데이터를 제품과 구매 경험을 제공하는 최적으로 쉽게 제시해 준다. 앞의 글쓴이에게 제공한 데이터처럼.

인공지능 마케팅은 자율신경계와 똑 같다. 심장, 호흡기관처럼 서로 연결돼 생명 유지에 필수적이지만 무의식적으로 작동하는 것처럼 마케팅도 이런 방향으로 발전하게 될 것이다. 잘 짜여진 프로그램이 긴밀하게 연관되고 각각의 마케팅적 요소가 무의식적으로 자율 반응(automatic response) 하도록 하는 것이 인공지능 마케터이다. AMA(American Marketing Association)는 IBM 왓슨에서 파생된 이퀄스 3의 루시와 협력해 AMA가 지난 80년 동안 진행해온 모든 연구를 활용하기 위한 수단, 즉 회원들이 기본적인 마케팅 전략 질문에 답을 할 수 있도록 인공지능을 활용한다.

“루시는 질문을 근거로 기사를 검색하며 패턴을 인식하고 좀 더 관련성 있는 정보를 검색하기 시작합니다. 우리는 루시가 올바른 방향으로 나아가고 있는지 답을 합니다. 루시가 제대로 작동하고 있다면 얼마나 훌륭하게 제 역할을 하고 있는지 알려줍니다. 그러면 루시는 그 피드백으로부터 무언가를 배웁니다.” (‘인공지능 마케팅’, 저자 짐 스턴, 역자 김현정, 한빛미디어간, 186~187쪽)

이렇듯 인공지능 마케팅은 데이터 수집 프로세스와 분석, 마케팅 조사를 통해 찾아낸 결과를 전달하는 활동에 인공지능을 가장 효과적으로 접목하는 방법이다. 머신러닝을 통해 예측에 가장 도움이 되는 속성을 찾아내고 예측에 도움이 되지 않는 속성들은 무시하고 인간의 추측(感)이 아니라 실제 데이터를 토대로 결정을 한다. 따라서 이제 마케터들은 어느 때보다도 타깃 고객에 대한 명확한 그림을 그릴 수 있게 됐다.

인공지능 마케팅을 간단히 말하자면 고객 데이터(빅데이터)와 인공지능 개념(머신 러닝)을 활용해 고객이 하려는 다음 행동을 예측하고 고객 여정(customer journey)을 개선하는 방법이다. 따라서 인공지능 마케팅 솔루션은 데이터 과학과 실행 간의 갭을 해소할 수 있는 방법을 제공한다. 데이터 과학을 실현하기 위해 거대한 데이터 덤프를 분석하고 그 과정을 이제까지는 구현이 불가능 했었지만 기술의 발전으로 지금은 쉽게 실현 가능해 졌다.

AI 마케팅 3대 핵심 요소

인공지능이 트윗에서 수집한 ‘갤럭시 S8’ 관련 데이터 예.
인공지능이 트윗에서 수집한 ‘갤럭시 S8’ 관련 데이터 예.

인공지능 마케팅을 구현하는 3대 핵심 요소가 있다. 빅데이터, 머신 러닝, 강력한 솔루션이 그것인데 빅데이터와 머신 러닝은 익숙한 개념이지만 강력한 솔루션(Powerful Solutions)은 낯선 개념이다. ‘강력한 솔루션’이란 기계적이 아니고 인간적인 솔루션을 말하는 것이다. 즉 사람처럼 감정과 의사소통을 해석하고 소셜 미디어, 자연어, 전자메일 응답과 같은 개방형 컨텐츠를 이해하는 플랫폼이라고 할 수 있다. 즉 인공지능 마케팅 솔루션은 인간이 하는 것과 같은 방식으로 진정으로 이해한다. 플랫폼은 거대한 데이터 세트에서 통찰력있는 개념과 주제를 엄청나게 빠르게 식별해 낼 수 있는 것이다.

그렇다면 우리는 인공지능 마케팅으로 무엇을 얻을 수 있을까? 최근 PwC 연구에 따르면 마케터의 72%가 인공지능이 비즈니스에 이점이 있다고 응답했다. 앞으로 몇 달, 몇 년 안에 아래와 같은 점에서 마케팅 성과에 영향을 미칠 것으로 기대했다.


1) 더 지능적인 검색

첨단 기술 솔루션이 더욱 스마트하게 성장함에 따라 청중이 더욱 스마트 해지고 있음을 알아야 한다. 소셜 미디어와 신속한 검색 엔진 덕분에 사람들은 이전보다 더 빠르게 원하는 것을 찾는다. 인공지능과 빅데이터 솔루션은 실제로 이러한 검색 패턴을 분석하고 마케터가 집중해야 하는 주요 영역(마케팅 카워드 등)을 파악할 수 있도록 도와준다.

2) 더 스마트한 광고

마케터들은 계정 기반 마케팅 솔루션을 사용해 이미 더 스마트한 광고를 하기 위해 몰두하고 있지만 인공지능은 마케팅팀이 진정으로 통찰력있는 분석을 할 수 있도록 이 계층을 더 활용하게 도와준다. 새로운 데이터가 풍부해짐에 따라 온라인 광고가 더욱 스마트 해지고 효과적이 될 수 있다. 인공지능 솔루션은 키워드 검색, 소셜 프로필, 기타 온라인 데이터를 사람 수준의 결과를 얻을 수 있도록 심화해 준다.

3) 세련된 콘텐츠 전달

인공지능을 사용하면 마케팅 담당자는 데이터와 타깃팅을 완전히 새로운 차원으로 끌어 올릴 수 있다. 잠재고객 분석은 일반적인 인구통계 수준을 넘어서고 개별적으로 접근할 수도 있다. 따라서 이제 마케터는 인공지능을 사용해 잠재고객이나 구매자를 파악하고 고객과 가장 관련있는 이상적인 콘텐츠를 제공할 수 있게 된다.

4) 봇(Bots)에 의존하기

고객 서비스 및 그 유지는 인공지능이 앞으로 큰 역할을 맡게 될 또 다른 영역이다. 고객과의 채팅 기능과 기타 직접 소비자 대응 통로를 인공지능 로봇이 해 준다(chatbot). 많은 기업들이 챗봇으로 시간과 비용을 절약할 수 있다. 인공지능 로봇은 가치가 있는 데이터, 정보와 검색 기록에 액세스 할 수 있으므로 인간보다 훨씬 효율적이다.

5) 지속적인 학습

숨겨진 통찰력(insights)을 찾아내는데 인공지능을 사용할 수 있을 뿐만 아니라 실제로 학습을 통해 이전에 밝혀진 통찰력을 새 캠페인에 통합, 가장 관련있는 사용자를 대상으로 확장하는데 최적화 할 수 있다. 시간이 지남에 따라 이러한 인공지능 솔루션은 더욱 지능화되고 낭비를 효과적으로 제거하며 전환율을 크게 늘리고 실시간 의사결정을 촉진한다.


그렇다면 현업에서는 인공지능 마케팅(빅데이터, 머신러닝, 파워 솔루션)을 어떤 분야에서 어떻게 활용하고 있을까? 실제로 삼성전자는 소셜 리스닝(Social listening)과 감성적 분석분야에서 인공지능을 활용하고 있다. 삼성전자 유럽법인에서 Crimson Hexagon의 AI 기반 시청자 통계 플랫폼을 사용해 제품에 대한 소셜 리스닝과 감성적 분석 데이터에 접근하고 있다.

소셜 미디어의 세계는 광대하고 브랜드에 잠재적으로 유용한 대화로 가득하다. 구입한 브랜드에 대한 리뷰, 제품 통찰력과 콘텐츠까지 자유롭게 언급한다. 소셜 모니터링 도구라고도 하는 소셜 리스닝 도구를 통해 소셜 네트워크(블로그, 포럼과 같은 기타 관련 사이트)에서 키워드를 검색한다. 해시 태그, 브랜드 이름, 경쟁업체 이름 또는 마케팅 캠페인과 관련된 모든 것을 얻을 수 있다. 여기에서 언급된 정서(긍정적 또는 중립)를 모니터링 할 수 있는 기능을 갖추고 있으며 주요 주제와 주요 영향 요인과 같은 실행 가능한 통찰력을 끌어낼 수도 있다.

Crimson Hexagon의 AI 통찰력 플랫폼은 글로벌 브랜드가 방대한 양(1.2조 이상 소셜 게시물 보유)의 잠재 고객 데이터(소셜 데이터, 공개 데이터 및 기업 소유 데이터)에 액세스하고 분석할 수 있도록 설계되었는데 캠페인 분석에서 브랜드, 시장 동향, 경쟁 동향 분석 등에 이르기까지 모든 작업을 수행한다.

마지막으로 업계에서 현재 활용하고 있는 인공지능 마케팅의 대표적인 분야를 소개한다.


1. 제품‧콘텐츠 추천(Product‧content recommendations)

2. 데이터 필터링 및 분석(Data filtering & analysis)

3. 검색 엔진(Search engines)

4. 비주얼 검색 및 이미지 인식(Visual search & image recognition)

5. 소셜 리스닝 및 정서 분석(Social listening & sentiment analysis)

6. 제품 분류(Product categorisation)

7. 제품 가격(Product pricing)

8. 예측 분석(Predictive analytics)

9. 잠재 고객 타겟팅 및 세분화(Audience targeting & segmentation)

10. 프로그래밍 방식 광고 타깃팅(Programmatic ad targeting)

11. 판매 예측(Sales forecasting)

12. Chatbots 및 대화형 인공 지능(Chatbots & conversational AI)

13. 음성 인식(Speech recognition)

14. 컴퓨터 비전과 증강 현실(Computer vision & augmented reality)

15. 카피 라이팅(Copywriting)


 

 

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