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마케터가 꼭 알아두어야 할 AI 와 AI 사용방법

 

작성일 : 2022.01.05

Artificial Intelligence (AI)란, 즉 「인공지능」 은 현대의 마케팅 분야에 있어 화제의 키워드 중 하나입니다. 이제 디지털 마케팅 분야에서, 특히 도구적인 측면에서 이야기할 때 AI에 대한 언급을 피하는 것은 이제는 상상할 수 없는 일이 되었습니다. 그만큼 인공지능은 마케터들에 있어 상당히 높은 관심을 받으며 그 효과에 대해 큰 기대를 하고 있습니다. 

그러나, 한편 「AI로 무엇이 가능할까?」 , 「자사의 마케팅 활동이 어떤 방식으로 변화하는가?」 와 같이 의문을 갖는 마케터들도 있을 것입니다. 애초에 「AI」 라는 한 단어가 표현하는 영역은 상당히 범위가 넓습니다. 왜냐하면 AI란 어떤 면에서는, 다양한 기술을 사용하여 인간의 지식, 감각과 같은 지적 능력을 모방한다고 할 수 있기 때문입니다. 

예를 들어, 검색을 하는 사용자의 “의도” 와 “목적”을 적절한 형태로 이해하고 검색하고 있는 키워드를 포함하지 않아도 사용자가 정말 원하는 검색 결과를 제공하도록 하는 것과 같은 「시멘틱 검색」 (예를 들면, 「연회, 모임」을 검색하고 있는 사용자에게 「회식」 검색 결과 등도 포함하여 보여주는 것과 같은 기술) 과 최근 널리 사용되기 시작한 음성 인식과 이미지 인식, 혹은 자동으로 기사와 콘텐츠를 생성하는 프로그램 역시 모두 AI에 의해 실현되고 있습니다.

이처럼 AI가 활약하는 분야는 상당히 넓지만 특히 마케팅 분야에서 하는 주요 역할은 5가지로 나눠질 수 있습니다. 이는 「분류」 , 「예측」 , 「추천」 , 「최적화」 , 「인식」 입니다. 그렇다면 기업은 마케팅 활동에서 이러한 AI를 어떻게 활용하고 있을까요? 

구체적 예시를 들어 설명하겠습니다.

1. 분류

우선 AI는 수집한 방대한 데이터를 트렌드 및 특징을 기준으로 분류할 수 있습니다.

예를 들어, 이커머스 사이트에서는 매일 모이는 대량 구매에 관한 데이터를 바탕으로 어떤 제품이 특정한 상품과 함께 팔리고 있는 제품인지 파악하고 특정 상품을 구매하는 고객의 특징과 구매 경향, 재구매주기 등을 산출하는 기능으로 AI를 활용하고 있습니다. 

그 외에도 소셜 미디어 분석을 통해 기업과 브랜드에 대해 언급되고 있는 방대한 수의 피드를 「호의적으로 작성된 피드」 와 「부정적으로 작성된 피드」 로 분류하여 전체적인 평판과 경향을 파악하는 기능에도 활용하고 있습니다. 

Salesforce Marketing Cloud 솔루션 중 하나인 Social Studio 에서도 소셜 미디어 상 피드의 긍정적・부정적 내용 분석과 특정 내용에 대해 언급하는 사용자의 특징과 경향을 시각화하는데 AI를 활용하고 있습니다. 

2. 예측

과거에는 경험이 풍부한 마케터가 데이터를 참조하여 개인 경험에 의존하여 마케팅 전략의 성과와 매출 예측을 판단하는 경향이 있었습니다. 물론, 그런 오랜 경험에 의한 예측으로 판단하는 방식이 잘못된 것은 아닙니다. 그러나, 정밀도 높은 예측을 하기 위해서는 경험이 풍부한 마케터가 필요합니다. 이러한 상황에서 AI에 의한 예측은 상당한 힘을 발휘하고 있습니다. 예를 들어, 전환으로 이어지는 잠재 고객을 예측하고 적절한 방법을 제안해 주는 것은 물론이고 지금까지 고객 행동에서 모은 데이터를 바탕으로 예측에 기반한 고객 여정 설계의 자동화도 Marketing Cloud와 같은 AI를 통해 수행할 수 있게 되었습니다. 

3. 추천

아무리 예측이 정확하더라도 그 후의 행동으로 이어지지 않으면 예측의 가치는 감소하게 될 것입니다. 예측이 AI의 전문 분야임과 동시에 예측과 밀접하게 관련 있는 추천 기능 역시 AI의 전문성 있는 분야 중 하나입니다. Marketing Cloud에서는 메일 및 웹 제품 추천, 콘텐츠 추천을 통해 최적화된 제품, 콘텐츠, 서비스를 각각의 고객에게 제공합니다. 그리고 고객에게 경험을 제공할 뿐만 아니라 마케터에게 「다음 전략」을 제시하는 것도 AI가 수행하는 「추천」의 중요한 기능입니다. 일상적인 마케팅 활동을 통해 얻은 다양한 데이터와 인사이트를 기반으로 다음 단계에서 마케터가 해야 하는 필요한 조치를 적절한 형태로 제시하여 불필요한 작업을 반복하지 않고 본래 집중해야 하는 부분을 중심으로 업무할 수 있습니다.

4. 최적화

마케팅에 국한되지 않고 기술이 필요한 비즈니스 상황에서 「최적화」 란 단어가 자주 사용되고 있습니다. 디지털 마케팅의 문맥에서 「최적화」 란 주로 일정 제한이 있는 조건 (예산, 자원 등)에서 최대의 결과를 도출한다는 의미로 사용되는 경우가 많이 있습니다. 그리고, 이 최적화에서 AI 사용으로 유리한 기능을 확인할 수 있습니다. 

예를 들어, Marketing Cloud는 사전에 인지하고 있던 고객의 경향을 기반으로 고객이 수신된 메일을 열람할 타이밍을 파악하여 한 명 한 명 열람할 가능성이 높은 타이밍에 메일을 전송하는 기능을 가지고 있습니다. 메일 전송과 같은 전략 하나를 보더라도 적지 않은 비용과 자원이 발생합니다. 그렇게 한정된 비용과 자원의 부담을 최소한으로 하여 얻을 수 있는 효과를 최대화하는 것이 바로 AI의 독특한 기능 중 하나입니다.

5. 인식

마케팅 활동 그 자체가 디지털로 크게 변화함에 따라 바뀐 주요 변화 중 한가지는 「얻을 수 있는 데이터의 양이 증가했다」 라는 생각이 듭니다. 하지만, 「얻을 수 있는 데이터의 양이 증가했다」 라는 것은 바꿔 말하면 「분석 대상이 되는 데이터의 양이 증가했다」는 의미이기도 합니다. 그래서 발생하는 이슈는 「분석에 수고가 많이 든다」 와 같은 문제입니다. 

예를 들어, 고객의 생생한 의견을 파악하기 위해 소셜 미디어 상단에 위치한 인기 콘텐츠는 인사이트를 얻기 위한 중요한 참고 자료입니다. 이 부분에서 AI의 역할은 다시 한번 빛을 발합니다. 예를 들면, Social Studio의 옵션 기능으로 소셜 미디어 상에 업로드 되고 있는 이미지에서 무엇이 담겨있는지 인식하고 분류하는 기능이 있습니다. AI는 자사의 로고가 어떤 경우에 반영이 되고, 어떻게 언급되고 있는지와 같이 고객이 자사가 제공하는 경험에 관해 어떻게 느끼는지에 대한 척도로써 더 근접한 인사이트를 얻기 위해 능동적인 역할을 수행하고 있다고 할 수 있습니다. 

여기까지 디지털 마케팅 분야에 있어 AI가 강점을 보이는 영역에 대해 소개를 하였습니다. 그렇지만, AI를 제대로 사용하기 위해 필요한 것은 「학습」 이며 전제 조건인 「데이터」 가 필요합니다. 단순히 제품으로서 AI가 홀로 존재한다는 뜻은 완전한 기능을 발휘할 수 있다는 의미가 아닙니다. AI로 방대한 데이터를 학습하여 「분류」 , 「예측」 , 「추천」 , 「최적화」 , 「인식」 과 같은 다양한 기능들을 수행하게 될 것입니다.

충분한 데이터를 얻기 위해서는 고객 접점을 가능한 한 디지털화 해야 하고 데이터를 적절하게 수집할 수 있는 환경으로 만들어야 합니다. 데이터를 제대로 사용하는 것이 AI를 제대로 활용하기 위한 첫 걸음입니다. 

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