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넷플릭스 영화·드라마도 AI 추천으로 본다
넷플릭스 영화·드라마도 AI 추천으로 본다
  • 이원섭 기자
  • 승인 2023.02.01 11:20
  • 댓글 0
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인공지능 마케팅, 고객 데이터 리터러시가 관건

올 들어 KB국민카드는 인공지능 마케팅 시스템(AI Marketing System·AIMS)을 구축하고 본격 가동에 들어갔다고 발표했다. AIMS는 고객 맞춤형 마케팅 콘텐츠를 실시간으로 제공하고 몇 번의 클릭만으로 간편하게 인공지능 모델 결과에 기반한 마케팅이 가능해 AI가 마케팅 담당자의 반복 수행 업무를 대체하게 된다.

<아래 그림>에서 보듯이 AIMS는 세 요소로 구성돼 마케터 개인 경험 중심의 마케팅에서 벗어나 융합된 인공지능 정보에 기반한 최적 고객 타깃팅, 맞춤 오퍼 제공, 접촉 시점 개인화 등 마케팅 요소별 개인화가 가능해졌으며 마케팅 설계 단계도 간소화했다. 또한 대화형 설계방식을 채택해 마케터 편의성을 높이면서 마케팅 수행 결과를 AI가 학습해 자동화하도록 했다. 이제 AIMS로 마케터들은 단순 반복 업무보다는 창의적인 기획을 할 수 있는 환경이 만들졌고 그만큼 고객 만족도가 증가되는 계기가 돼 이벤트 등 프로모션 참여율도 높아질 것으로 보인다.

KB국민카드 AIMs(AI Marketing System) 구성 요소.<국민카드·디자인=이민자>

실제로 KB국민카드 관계자에 따르면 AIMS를 통해 수행한 캠페인들의 반응률이 2배 이상 향상됐으며 동일 비용으로 약 4배 가까운 순증 효과를 가져오는 등 향후 세분화된 고객 니즈 충족과 비용 효율성 극대화로 본업 경쟁력이 크게 높아질 것으로 기대된다고 밝혔다.

금융권 마케팅에 AI 시스템이 도입된 것은 이미 오래 전의 일이다. 직원의 업무처리를 수월하게 하고 있으며 고객에게는 편리하고 신속한 업무처리를 제공해 만족감을 주고 있다. 신한은행은 2020년 6월 기업금융부문에서 빅데이터 및 머신러닝 방법론을 활용해 전략적 신용평가 모형을 구축한 바 있다. 또한 인공지능 플랫폼인 SACP(Shinhan AI Core Platform)에 머신러닝 자기학습 프로세스를 실시하고 있다. 자기학습 프로세스에서 이용되는 데이터 레이크(데이터 저장소)는 재무, 금융거래정보 등 전통적 데이터와 국민연금 정보, 감사와 공시 정보 같은 대내외 대안정보를 포함해 더욱 정교한 신용평가 모형을 구축하는데 활용 중이다.

우리은행도 타깃팅 시스템 ‘WON맵시(MapSy)’를 구축해 운영하고 있다. 데이터 추출에 대한 전문지식이 없는 마케팅 담당자도 직접 마케팅 대상을 선정할 수 있는 추출 요건을 입력하면 고객의 수요 등 빅데이터 모델을 조합한 시뮬레이션으로 최적의 마케팅 대상을 선정할 수 있다. 그 전에는 데이터 분석가와 마케팅 담당자 간의 협의 등 수작업으로 진행된 데이터 분석에 많은 시간이 소요됐지만 AI 시스템 구축으로 담당자가 직접 마케팅 대상을 선정, 신속하고 고객이 원하는 상품과 서비스를 제공해 만족도를 높이고 있다.

또한 하나은행은 AI 음성 기반으로 금융 상담이 가능한 ‘AI콜봇’ 서비스를 도입, 고객의 전화문의 및 요청사항을 신속하게 판단해 직접 응대하거나 셀프 처리 방법을 제시함으로써 원스톱으로 업무 처리를 지원하고 있으며 IBK기업은행도 고객에게 빠르고 정확한 상담을 제공하기 위해 ‘상담지원 AI’ 서비스를 제공하고 있다. 상담지원 AI는 고객과의 통화 내용을 AI가 실시간으로 분석해 상담에 필요한 콘텐츠를 자동으로 제공하는 시스템이다.

AI 마케팅, 산업 전반 확산

이렇듯 금융권은 앞으로도 더욱 발전하고 다양한 AI 기술을 적극 도입할 것으로 예상된다. 이를 통해 그동안 번거로웠던 단순 금융 업무처리를 신속정확하게 처리함으로써 직원들의 근무환경이 좋아지고 고객 입장에서도 금융업무 처리에 소요되는 시간을 절약해 고객 편의성, 만족도까지 높일 수 있게 됐다. 근본적으로는 요즘 이슈가 되는 인력축소 문제까지 연결이 되고 있다.

글쓴이는 4년 전인 2019년 4월호 <인사이트코리아>에 “인간 마케팅 ‘감’보다 인공지능 ‘촉’이 더 뛰어나다”라는 제목으로 AI 마케팅에 관한 글을 게재한 바 있다.

당시 글쓴이는 “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 실행간의 갭을 해소 할 수 있는 방법을 제공한다. 데이터 과학을 실현하기 위해 거대한 데이터 덤프를 분석하고 그 과정을 이제까지는 구현이 불가능 했었지만 기술의 발전으로 지금은 쉽게 실현 가능해졌다”고 기술했다.

이미 오래 전부터 금융업뿐만 아니라 전 산업에 걸쳐 AI는 도입을 시도하고 있었으며 이번 KB국민카드의 도입은 지속적인 발전의 산물인 것이다. 즉 예전과 비교해 AI 마케팅은 숱한 시도와 시행착오 등을 거치며 발전을 거듭하고 있다. 마이크로소프트사 예측처럼 “2025년까지는 브랜드와 소비자간 상호작용의 95%가 AI 기술에 의해 지원되는 채널을 통해 발생할 것”이라는 사실에 주목해야 한다. 급격한 디지털 기술 변환시대에 맞춰 산업의 행보도 변화해야만 한다. AI와 빅데이터 중심으로, 오프라인에서 온라인으로, 웹에서 앱으로 계속 변화하고 있는 마케팅 환경에 AI 접목은 비즈니스를 본질적으로 변화, 성장시키고 있기 때문이다.

글로벌 기업들의 AI 마케팅 도입 사례를 살펴보면 비즈니스에 얼마나 효율적으로 활용하는가를 알 수 있다.

먼저 요즘 각광을 받고 있는 넷플릭스사는 촘촘한 고객 데이터 수집을 바탕으로 고유한 AI알고리즘을 제공하는 데 개인화 추천 시스템의 정확도는 타의 추종을 불허한다. 고객 경험 빅데이터 분석력을 통해 신규 콘텐츠의 흥행 성공 여부는 물론 시청자가 좋아할 만한 콘텐츠의 지속적 추천 등이 가능해진다. 넷플릭스 가입자가 시청하는 80%의 영화나 드라마가 AI의 추천 정확도로 유명 다. 이런 AI 마케팅 시스템으로 한 번 고객이면 영원한 넷플릭스의 고객이 될 수밖에 없는 치명적 알고리즘이 숨어 있는 것이다.

커피의 대명사 스타벅스는 케빈 존슨 CEO가 말하듯 수익에 가장 많은 영향을 준 요인이 AI라고 할 정도다. 전 세계 3만1000여개 매장에서 효율적으로 운영하고 있는 ‘Deep Brew’ AI 플랫폼은 앱을 활용, 고객의 성향을 파악해 다양한 상황에서 맞춤형 메뉴를 제안하는 한편 효과적인 매장 운영에 필요한 인원을 시뮬레이션하는 등 첨단기술로 서비스 스피드와 효율의 두 마리 토끼를 다 잡고 있다.

자체 생산시설 없이 디자인만 한다는 나이키도 AI 마케팅으로 명성을 떨치고 있다. 매년 100만명의 사람들이 잘못된 사이즈의 신발을 구매한다는 데이터에 착안, 고객의 발을 스캔하고 인공지능을 통해 핏이 정확한 신발을 제안해 주는 ‘NikeFit 서비스’를 제공하고 있다.

눈길 끄는 ‘그로스 마케팅’

왜 이렇듯 세계 유수의 기업들은 마케팅에 AI를 앞다퉈 도입하는 것일까? 앞에 언급했듯 AI 마케팅은 ▲고객 데이터(빅데이터)와 ▲인공지능 개념(머신 러닝)을 활용해 ▲고객이 하려는 다음 행동을 예측하고 ▲고객 여정을 개선하는 방법이라고 했다.

AI 마케팅의 핵심과 성공의 열쇠는 ‘데이터’라는 사실을 인지해야 한다. 즉 설계하고자 하는 방대한 양의 데이터를 제대로 수집하는 것에서부터 정제와 분석에 이르기까지의 모든 과정을 효율적으로 관리할 수 있는 능력이 우선이다. 데이터 전문가는 물론 빅데이터를 효과적으로 분석하고 마케팅 인사이트를 찾아내는 인사이트 전문가도 있어야만 성공할 수 있다. 데이터 리터러시 능력이 밑바탕이 되지 않고서는 데이터를 활용해 고객의 행동이 변화하는 패턴을 분석하고 개선하겠다는 AI 마케팅은 불가능하다.

여기서 주지해야 할 원초적 사항이 있다. 그것은 빅데이터도, 데이터 리터러시도, 인사이트도 아니고 비즈니스의 본질, 즉 고객(customer, consumer)이다. 비즈니스에서 매출을 일으켜 주는 것도 고객이고 기업의 성장과 이윤을 발생시켜 주는 것도 고객이다. 발전하고 성장하는 기업의 힘은 단골고객에게서 나온다. NPS는(Net Promoter Score, 순고객 추천지수, 충성도) 고객 경험 프로그램에 사용되는 기준 지표로 NPS가 높을수록 사랑(충성도)받는 기업이라는 의미다. 충성고객은 단골고객, VIP 고객을 말한다.

‘그로스 마케팅(Growth Marketing)’이라는 게 있다. 빠르고 유연하게 고객의 니즈를 파악하고 이를 토대로 제품이나 서비스에 개선점을 반영해 안정적인 수익을 효과적으로 만들어내는 전략으로 최근 기업의 화두가 되고 있다. 고객의 구매여정 단계별 개선사항을 점검하고 이를 반영하는 온라인 마케팅 기법인데 AARRR 퍼널(깔때기)이 사용된다.

AARRR 지표는 미국의 ‘500 STARTUPS’의 설립자인 데이브 맥클루어(Dave McClure)가 개발한 분석 프레임 워크로 기업이 제공하는 서비스의 현주소를 파악하고 부족한 단계에 집중하는 전략을 세우는 데에 활용되는 모델이다.

AARRR은 Acquisition(얼마만큼 유입)→Activation(얼마만큼 활동, 활성화)→Retention(얼마만큼 유지)→Revenue(얼마만큼 기여, 매출)→Referral(얼마만큼 추천)의 단계로 이루어진다. NPS처럼 고객이 기업 서비스나 제품을 경험하고 다른 소비자들에게 추천하겠느냐는 것을 패턴으로 분석하고 개선해 나가면 성공 못할 기업은 없다.

글로벌 데이터 테크회사 NHN에 따르면 이커머스 데이터 분석 결과, 평균적으로 전체 VIP 고객의 59.4%가 5개월 내 추가 재구매 없이 쇼핑몰을 이탈한 것으로 나타났다고 한다. 이런 단골고객들을 효율적으로 잘 관리하는 것이 그로스 마케팅이고 AI 마케팅에서 추구해야 하는 목표가 된다.

비즈니스에서 성공하려면 신규고객 확보도 중요하지만 기존 단골고객을 유지하는 것이 더 중요하다. 신규 고객에게 들어가는 노력과 비용보다도 더 적게 들여도 Retention(얼마만큼 유지)과 Referral(얼마만큼 추천)이 훨씬 높기 때문이다.

우리 단골고객의 리텐션(잔존율)을 높이기 위해 다양하고 촘촘한 소스와 채널을 통해 확보한 개별 고객 빅데이터를 결합, 고객 유지와 충성도까지 고객 생애주기(Cutsomer Lifetime Value) 라이프 사이클의 전반을 관리하는 것이 바로 AI 마케팅의 목표라고 할 수 있다.

 

인사이트코리아, INSIGHTKOREA

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