AI 기반의 소싱 엔진이 사용자 요구에 맞는 공급 업체와 연결시켜
AI, 콘텐츠를 큐레이션하고, 생성해 적합한 플랫폼과 사람에 배치
디지털 마케팅의 AI 기반 솔루션, 고객의 감정 해석 및 소통 가능
디지털 경제 시대에 인공지능(AI) 마케팅이 본격적인 디지털 마케팅으로의 도약에 시동을 걸고 있다.
기업들은 빅데이터로 확보한 오프라인 상의 고객 행동 및 구매 정보를 기반으로 고객별 맞춤화된 가격, 쇼핑 경험, 커뮤니케이션 등을 제공하고 있다.
인공지능 마케팅은 소비자 트렌드를 예측하고, 올바른 소비자 확보를 위해 소비자 데이터를 수집, 분석, 저장하기 위해 만들어진 방식이다.
미국 디지털 마케팅 조사기관 스마트인사이츠(smartinsights.com)가 시니어 마케터 100명을 대상으로 조사한 결과에 따르면 “55%의 기업이 현재 AI 이니셔티브를 시행 중이다”라고 답해 AI 마케팅이 본격적으로 가동되고 있음을 암시했다.
판매담당자들이 인공지능을 사용할 때, 얻을 수 있는 이점 중 하나는 데이터 분석이다. 대용량 데이터를 수집, 분석하고 저장할 수 있는 능AI는 판매 담당자가 소비자 트렌드를 쉽게 이해하고, 그 지식을 마케팅 전략에 접목할 수 있게 해준다. 이는 기업의 시간과 비용을 절감시켜준다.
AI, 사용자의 의도 예측
국제 공학 잡지의 편집장이자 프리랜서 작가인 드류 롭(Drew Robb)은 지난 23일 미국의 컴퓨터 매거진 ‘데이터메이션(Datamation)에 기고한 글에서 “마케팅 분야의 인공지능(AI)은 오래 전부터 사용돼왔는데 최근 들어 시스템의 정교함이 더해지면서 가까운 미래에 큰 도약을 할 것”이라고 예상했다.
롭은 지난 2002년에 개봉한 미래 과학영화 마이너리티 리포트(Minority Report)의 사례를 들어 설명했다. 극 중에선 주인공 톰 크루즈가 쇼핑몰을 거닐 때 AI 로봇이 그를 알아보고 이름을 부르며 인사한다. 이어서 로봇은 실시간으로 프로필에 맞는 상품을 제안한다.
롭에 따르면, 이런 기술에 도달하려면, 아직 시간이 많이 걸리지만, 소매업체와 관련 스타트업, IT 기업들은 이미 수십억 달러를 이 분야에 쏟아붓고 있다는 것이다.
롭은 AI 마케팅으로 몇 가지 사례를 들었다.
먼저, 보험 마케터들이 있다. 포모티브(ForMotiv)는 사용자의 디지털 동작을 분석해 실시간 사용자 의도 점수를 제공하는 기업이다. 이 포모티브의 성장 책임자인 우디 클레머(Woody Klemmer)는 “포모티브는 보험회사 및 기타 업종과 협력해 실시간으로 사용자의 의도를 예측하고 있다”라고 말했다.
클레머는 “기업들은 행동 AI 도구를 활용해 현장 수준에서 행동 통찰력을 발견할 수 있다”고 주장했다.
또 보험사는 예측 행동 모델을 사용해 사용자의 의도를 실시간으로 측정할 수 있다. 이는 사용자가 달성하고자 하는 목표, 즉 수익성 높은 고객 또는 사기범일 가능성이 높은 지에 대한 통찰력 확보를 가능케 한다.
포모티브는 여러 보험사와 협력, 전화번호 추가/제거, 마찰 추가/제거, 적절한 순간에 지능적으로 챗봇/FAQ를 띄우는 등 의도 점수를 제공하고 있다고 클레머는 언급했다.
닷 데이터의 경우, 시장 상황에 민감한 미쓰이화학 특정 제품의 가격 변동을 예측하기 위한 AI 기반 시스템을 NEC와 협력하고 있다.
닷 데이터 AI 소프트웨어 플랫폼은 데이터 과학 프로세스를 자동화한다. 미쓰이화학은 시범운영이 완료되면 AI 주도 수요예측 시스템을 도입해 가격 변동에 따른 손실을 피하고, 적절한 조달·생산·판매 등을 통해 수익을 높일 예정이다.
이 플랫폼은 공장 가동률과 매출 수치뿐만 아니라 지난 몇 년간 제품에 대한 일별 및 주간 재고 데이터를 분석하는 데 사용되고 있다. AI 시스템은 가격 예측 모델을 구축하기 위해 가장 유효한 매개 변수를 자동으로 추출한다.
미쓰이화학은 AI가 수억 엔을 절감할 수 있는 대규모 재고 감소 효과를 가져올 것으로 기대하고 있다.
자동 결제도 AI 마케팅의 일부다. 인텔리어스(Intellias)가 바로 그런 일을 하는 기업이다. 이 회사는 소매업체, 드라이브 스루 레스토랑, 주유소 및 기타 서비스 제공업체에 자동 결제 시스템을 제공한다.
이를 통해 드라이브 스루에서의 느린 라인, 분실 또는 잘못 배치된 주차 티켓, 운전 중에 지갑을 쥘 필요성, 현금/코인을 지불하거나 통과하기 위해 차 창문을 열어야 하는 필요성 등과 같은 운전자의 고충을 해결해준다.
그 결과, 컴퓨터 비전과 지오 펜스 자동차 위치추적이 결합된 제품과 서비스의 제로 클릭 결제 시스템이 탄생했다. 차량이 도착하는 즉시 신원을 확인하고 인증 및 인증 방법, 이미지 인식, 모바일 앱 등을 조합해 즉시 결제가 시작된다.
마지막으로, 공급망의 효율성에 AI 마케팅은 관여하고 있다. 글로벌리티가 개발한 AI로 작동되는 소싱 엔진은 사용자들을 그들의 조달 요구에 맞는 최고의 공급업체들과 연결해준다. 이 제품은 출시 기간을 단축하고 비용을 절감할 수 있도록 설계됐다.
또한 글로벌리티는 성과 기반 공급업체 매칭에 AI를 사용하는 B2B 서비스 마켓플레이스를 제공하는데 이는 조직이 수십 개의 공급업체 사이에서 복잡한 프로그램을 공급받거나 하나의 특정 프로젝트만 공급받으면 된다.
디지털 마케팅에서 실수 제거
지난 2019년 8월 21일 포브스 이사 제이슨 홀(Jason Hall)은 포브스에 “인공지능이 디지털 마케팅을 어떻게 변화시키고 있는가?”란 글을 기고했다.
제이슨에 따르면, AI 마케팅은 기술을 활용해 고객 여정을 개선하는 방법이다. 마케팅 캠페인의 투자 수익률(ROI)을 높이는 데도 사용할 수 있다.
이는 빅데이터 분석, 머신러닝 및 기타 프로세스를 사용해 타겟 고객에 대한 통찰력을 얻음으로써 달성되며 더욱 효과적인 고객 접점을 만들 수 있다. 또 이메일 마케팅이든 고객 지원이든 AI는 고객 상호작용과 관련된 많은 추측을 제거해준다는 것이 그의 설명이다.
디지털 마케팅의 세계에서 AI는 인간의 실수 위험을 제거할 수 있다고 그는 주장했다. 독창성에 의존하는 디지털 마케팅의 영역에서 AI 프로그램은 데이터만을 사용해 보고서를 생성할 수 있기 때문이다.
그러나 그는 공감, 연민, 스토리텔링은 기계가 아직은 모방할 수 없는 속성이어서 아직은 인간의 손길이 필요하다고 주장했다.
제이슨은 “인간의 한계에 얽매이지 않는 AI는 가까운 미래에 어떤 일을 할 수 있을지 알 수 없다,”며, AI 마케팅이 주류로 진입함에 따라 업계에 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 혁신을 소개했다.
우선, 콘텐츠 큐레이션(특정 주제 또는 관심 분야와 관련된 정보를 수집하는 프로세스) 및 생성이 있다.
그에 따르면, 현재 콘텐츠 마케팅은 글로벌 산업으로 풍선처럼 불어나고 있다. 여기서 AI는 콘텐츠를 큐레이션하고, 생성한 다음 적합한 플랫폼에서 적합한 사람 앞에 배치할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
AI는 작가들을 위해 실행 가능한 주제를 생성하거나 특정 매개 변수를 기반으로 콘텐츠의 초기 초안을 개발할 수 있다.
전략 측면에서 AI는 판매담당자들이 엔드 투 엔드 콘텐츠 전략을 짜는 데 도움을 주고, 일부 마케팅 도구는 이미 이 기능을 제공하고 있다. 또 인적 노동력이 거의 관여하지 않고 콘텐츠 이니셔티브에 대한 포괄적인 보고를 생성할 수 있다.
다음으로, AI 디지털 강화 광고가 있다. 그는 “인공지능이 기업의 광고 방식도 계속 변화시킬 것”이라고 주장했다.
이 시스템들은 자율적으로 운영되며, 복잡한 알고리즘과 빅데이터를 기반으로 적합한 종류의 광고를 적절한 사람들 앞에 배치한다. 이것이 바로‘프로그래밍 광고’라고 소개했다.
얼마 전까지만 해도 광고 개발은 대부분 창의적인 시도였지만, 기업들은 이 한계를 넘어서야 한다고 그는 강조했다. 소비자와 기업 간 거래(B2B) 구매자들은 매일 광고로 압도되고 사실상 대부분의 광고는 관련이 없어 그냥 사장돼버린다.
그러나 AI를 이용하면 관련된 시청자들 앞에만 광고를 띄워 투자 수익률을 최적화할 수 있다. 광고는 자동으로 구매되고, 이후 규모에 맞게 개인화될 수 있다. 그는 “많은 광고주가 이미 이 기술을 사용하고 있다”고 밝혔다.
마지막으로, 챗봇이 있다.
기업이 판도를 바꾸는 AI가 있다면 바로 챗봇이라고 그는 말했다. 챗봇은 고객이 자주 묻는 질문에 잘 대답하기 때문에 이미 수많은 웹사이트에서 사용되고 있다.
제이슨에 따르면, 챗봇의 가장 큰 매력은 고객 경험에 미칠 수 있는 영향이다. 일부 기업의 경우 하루 중 시간이 부족해 고객의 질문에 신속하게 답변할 수 없다. 챗봇은 이 문제를 해결해준다.
그럼에도 불구하고 챗봇을 사용하는 올바른 방법과 잘못된 방법이 있다고 그는 주장했다. 챗봇은 고객 불만 사항에 대한 최종 결정권을 가져서는 안 되며 고객이 원할 경우 사람과 대화하기가 쉬워야 한다고 지적했다.
간단한 챗봇과는 달리 스마트 챗봇의 잠재력은 크며 이는 원래 생성된 실시간 응답을 사용해 인간과 통신하는 AI 기반 시스템에 의해서 가능하다는 설명이다.
AI, 디지털 마케팅 활성화해
올해 2월 1일 모바일 앱 개발, 머신러닝, 자동화, 딥러닝 및 빅데이터에 특화된 기술 솔루션을 개발하는 USM은 마케팅에 인공지능을 활용하는 10가지 방법을 블로그에 소개했다.
블로그 글에 따르면, AI 마케팅은 고객에게 더 나은 경험을 제공하기 위한 고객의 다음 단계를 예측하는 가장 좋은 방법의 하나로 정의된다. 또 방대한 고객 데이터와 머신러닝(ML)과 딥러닝 기법 등 의미심장한 AI 개념이 디지털 마케터들의 고객 관심 분석 효율을 높이는 데 도움이 되고 있다.
따라서, 빅데이터 통찰력과 고급 예측 분석 기능을 활용해 디지털 마케팅팀은 목표 고객에 대한 완벽한 이미지를 효율적으로 구축할 수 있다. AI 마케팅은 이메일 마케팅, 콘텐츠 마케팅, 검색 엔진 최적화(Search engine optimization, SEO) 운영 등과 같은 디지털 마케팅을 활성화하고, 최종적으로 투자 수익률(ROI)을 얻는 데 도움을 준다는 것이다.
몇 가지 중요한 요소들이 AI 마케팅을 더욱 매력적이고 강력하게 만들고 있다고 블로그는 설명했다.
우선, 빅데이터는 다양한 소스의 방대한 자료 수집을 통해 디지털 마케팅 캠페인을 하는 데 효과적이다. 또 이는 디지털 마케터가 복잡한 데이터 세트를 세분화하고, 선별된 커뮤니케이션 채널을 통해 적시에 고객에게 개인화된 콘텐츠를 전송할 수 있도록 돕는다.
다음으로 머신러닝 기법은 디지털 마케터들이 이러한 많은 양의 빅데이터로부터 귀중한 통찰력을 얻는 데 도움이 된다.
디지털 마케팅의 ML 도구는 시장 동향을 파악하고, 수요를 예측하며 고객 지향적인 서비스를 제공해준다. 따라서 마케팅 담당자는 AI 마케팅의 머신러닝 툴과 알고리즘을 통해 수익을 창출할 수 있다.
디지털 마케팅을 위한 AI 기반 솔루션은 고객의 감정을 해석하고 그에 따라 소통할 수 있다. 이는 감성 AI 기술을 사용해 일어나는 놀라운 일이라고 주장했다.
AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com
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