디지털 마케팅 메가 트렌드 2018: #7 “인공지능, 마케팅과의 융합, 어디쯤 와있나”

디지털 마케팅 메가 트렌드 2018: #7 “인공지능, 마케팅과의 융합, 어디쯤 와있나”

디지털 마케팅 메가 트렌드 2018: #7  “인공지능, 마케팅과의 융합, 어디쯤 와있나”

디지털 마케팅 트랜드 일곱 번째 스토리, 인공지능, 마케팅의 미래를 바꾸다를 조명해본다.

 

By 박세정 대표 (디지털 마케팅 서밋, www.digitalmarketingkorea.com)

 

2017년 많은 사람들의 주목을 받은 IPO 중의 하나는 스티치픽스(Stichfix)라는 스타트업이다. 스티치는 바느질하다라는 의미로 스티치 픽스는 바느질로 옷을 수선하다라는 의미쯤 될 것 같다. 스티치 픽스는 개인 스타일링 서비스 회사로 2011년 비즈니스를 시작한 후, 2017년 나스닥 상장했고, 1억 2천만불 자금을 끌어모았다.

 

스티치픽스가 입에 오르내린 이유는 패션 스타일링 비즈니스 모델로 경쟁을 뚫고 살아남아 상장을 한 이유도 있지만, 스티치픽스의 독특한 비즈니스 모델과 머신러닝의 놀라운 활용 때문일 것이다.

 

 

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스티치픽스는 택배로 고객들에게 그들이 좋아할 만한 옷을 5가지 보내주고, 좋아하는 것은 구매하고, 관심 없는 옷은 다시 돌려주는 서비스다. 다수의 고객들은 온라인. 오프라인으로 옷을 구매하는 것도 귀찮아한다. 바빠서 시간이 없다는 점 그리고 고객은 자신도 무엇을 좋아하는지도 모를 수 있다는 점에 주목했다. 그리고 그들과 계속 옷을 주고받는 과정속에서 데이터가 쌓이고, 이 데이터가 고객의 성향을 더 정확하게 알아낼 수 있다는 점을 파고들었다. 고객들이 온라인에서 뭔가 입력한다는 것도 귀찮아할 수 있어서, 고객이 싫고 좋음을 표시하는 종이 카드도 동봉했다. 흥미로운 것은 수많은 고객에게 옷을 추천하기 위해, 수많은 스타일리스트와도 계약한 이 회사는 이 스타일리스트들이 판단을 하기 전에, 고객으로부터 얻은 데이터를 머신러닝으로 분석한 정보를 보여주고, 다시 이들이 판단하도록 해서 고객에게 추천하게 한 점이다. 핵심은 데이터에 있다. 그리고 머신러닝과 인간의 전문성 융합에 있다. 이렇게 개인화 추천은 고객에게는 강력한 마케팅 무기로써, 하나의 큰 비즈니스를 만들어 낼 수 있다. 판매자들이 그토록 갈구하는 자신들 고객의 성향을 분석해낸 것이다.

 

인공지능은 마케팅의 언저리에서 기웃거리다가 어느새 마케팅 영역 속으로 성큼 들어와 있다. 마치, 2000년대 초 온라인 커머스의 초창기처럼 많은 비전과 현실의 장벽과 한계 속에서 헤매고 있었다. 쏟아지는 신문기사들이나, 대형 이벤트에서 소개되는 소식은 인공지능이 마치 영화 속의 장면들이 이미 현실화된 것 같은 느낌을 준다. Resultics 라는 조직에서 진행한 설문을 보면, 가장 과대 포장된 마케팅 단어 1위가 AI임을 보여 준다. 두 번째는 빅데이터이다.

 

 

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필자의 SK텔레콤 김윤희 AI 서비스 기획 셀장과의 인터뷰에서, 현실 속의 AI 비즈니스 수준은 매우 초보적인 수준임을 강조한 것을 알 수 있었다.

 

한편으론 AI는 미래의 흥미로운 변화를 계속 불러일으킬 그 어떤 키워드보다 강렬하고 매력적인 것임은 확실하다. 어느새 사물 인터넷이란 용어도 슬금슬금 유행이 약해 지면서, AI가 큰 유행이 되고 있고, 많은 산업에서 AI가 확산되고 있다.

 

현재 판매자의 홈페이지나 소셜에서의 챗봇과의 대화에 매우 실망스럽고 이 수준에서 마케팅과의 융합적 큰 비전을 생각하긴 힘들겠지만, 그 어느 산업보다 마케팅 산업에서 AI의 융합과 진화는 빠르게 진행될 것 같다. 이유는 간단하다. 시장 수요가 공급을 끌어들이기 때문이다. 마케팅 광고 시장은 매우 큰 규모이고, 이 생태계에서 경쟁하는 애드테크 기업 수도 헤아릴 수 없이 많다. 구글 매출의 90%는 광고이며, 구글 같은 플랫폼 사에는 광고 최적화를 위해 머신러닝을 연구하는 수많은 엔지니어들로 가득차 있다.

 

인공지능은 파고들면 그 개념은 크고 기술적 관점에서 종류도 머신러닝, 딥러닝, NLP (Natural Language Processing), 로봇 등 다양하다. 이 중에서 스티치픽스의 사례처럼 패턴을 인식하는 머신러닝이 마케팅에 주목받는 이유는 기술적 진화와 방대한 데이터가 융합하면서 과거와는 확연히 다른 차원의 쓸모있는 정보를 제공해주기 때문이다. 스탠포드 대학의 발간 자료에 따르면, 머신러닝이 해낼 수 있는 일이 데이터 분류, 예측, 이미지 인식, 추천, 텍스트 분석, 비디오 분석, 뉴럴 네트워크 등이며, 데이터 분류 능력이 빠르게 진화하고 있음을 볼 수 있다.

 

 

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마케팀 관점에서 조금만 더 들어가 보자. 인공지능은 마케팅에 어떤 변화를 일으킬 수 있을까? 어떤 새로운 기술이 마케팅 산업에 영향을 줄 때는, 이 기술이 소비자의 구매 과정에 영향을 줄 때 그 의미를 갖게 된다. 예를 들면 인터넷 검색은 물건을 구매하기 전에 미리 제품을 검색하고 소비자평을 보게 했고, 모바일 기술은 구매 환경을 굳이 책상에 앉아서 PC로 구매하지 않고도, 손바닥 안으로 커머스 세계를 옮겨 놓았다. 구매의 모든 과정이 손에서 이루어진다. 이것은 새로운 경험의 진화였다.

 

AI가 마케팅에 영향을 미친다는 것은 바로 이 구매 과정인데, 판매자의 입장에서 보면 소비자의 타겟팅에서, 추천, 구매, 구매 후 분석까지 모든 과정에 인공지능이 개입할 수 있다. 아래의 그림이 바로 이것을 말해준다.

 

 

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가로의 좌측에서 우측까지 판매자가 소비자를 포착하는 시점, 행동을 유도하는 시점, 구매로 전환하는 시점 그리고 구매에 이르게 하는 시점, 이 모드 과정에 AI가 개입할 수 있다. 로버트 알렌은 크게 세 가지 관점에서 AI의 마케팅 영향을 보았다. 첫번째는 머신러닝 기술, 두 번째는 성향 분석 모델링, 세 번째는 자연어 처리 같은 AI 애플리케이션이다.

 

이 기술들이 고객의 구매 라이프사이클의 모든 단계에 적용될 수 있는 데, 어떤 기술은 아직도 매우 초보적이지만, 어떤 기술은 고도로 진화하고 있다.

 

고객의 예를 들면, 고객 접점에서는 마케터 대신 메일을 보내며 이메일로 대화를 나누는 봇(Bot), 고객 관심을 분석해서 상품을 추천하는 추천 AI, 제품 선택 시 추천 챗봇 등은 이제 일반화되어 있다. 테크 플레이어와 솔루션 측면에서는 마케팅 자동화 솔루션 기업들과 디지털 마케팅 솔루션 및 CRM 기업들의 경쟁이 달아올라 있다. 세일즈포스의 아인슈타인, IBM이 왓슨을 비롯해 어도비와 같은 디지털 마케팅 솔루션에서의 AI 적용은 고객에게 더욱 높은 수준의 고객 정보 분석과 타겟팅 때문이다. 광고주들의 수요가 강한 분야이다. 반대로 소비자 입장에서도 원치도 않는 광고를 보는 것보다는 관련성 있는 컨텐츠를 보길 원하기 때문에, 고객 경험 측면에서는 서로가 궁합이 맞아간다.

 

이러한 솔루션들은 클라우드 기술의 혜택을 많이 입었다.

 

마케팅 산업에서 가장 예의 주시하는 또 하나의 분야는 AI가 인간의 상상력의 극한을 보여주는 광고 크리에이티브 분야에 접목될 수 있느냐이다. 즉 AI가 사람이 만들어야 하는 감성적인 크리에이티브를 만들어 낼 수 있는가? 크리에이티브는 상상력의 세계여서, 이 분야는 감각도 뛰어나고, 전문적으로 트레이닝도 받은 전문가의 세계에서 가능한 일들이라 생각한다. 매우 세련된 광고라 보기는 어렵지만, 이미 이 영역도 변화가 일어나고 있다.

 

글로벌 광고 에이젼시인 MaCAAN의 쑨 마즈자카 (Shun Matuszaka)는 인공지능 로봇을 개발하여, 광고 카피라이팅을 쓰는 머신을 만들어서 화제를 모았다.

 

 

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AI가 광고 크리에이티브를 만들 때에는 수많은 과거 성과가 좋았던 크리에이티브 데이터와 대상 제품의 정보를 융합해서 만들어 낸다고 한다. 정보를 아래는 왓슨을 이용한 도요타 자동차의 광고이다.

 

 

AI와 마케팅 산업의 발전은 수요자 (광고주)와 기술의 공급자 (테크 기업)이 서로 수요.공급이 맞을 때 크게 발전한다. 이것도 2017년부터 변화를 모양을 갖춘 생태계가 자라는 것 같다. 아래는 2017년 기준으로 실리콘 밸리에서 마케팅 산업에서 다양한 AI 테크 기업들이 여러 영역에서 포지셔닝하여 시장을 넓혀 가는 것을 볼 수 있다.

 

 

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크게 보면, 마케팅 산업에서의 AI 융합 산업은 AI 기술 자체의 진화, 방대한 데이터의 도움, 애드테크 산업에서의 경쟁적인 기술 스타트업과 빅 플레이어, 구글, 바이두와 같은 플랫폼의 큰 투자가 물려 가면서, 수요자 (광고주)에게 어필하는 모양새다.

 

2020년을 미리 가 본 마케팅은 현재 우리가 하는 많은 마케팅의 방식에 조금 더 변화가 있을 것이다. 큰 시각에서 보면, 아직은 걸음마 단계이며, AI가 보여주는 결과물도 데이터 분석가, 데이터 과학자, 알고리즘을 다루는 프로그래머들이 엄청난 노동 시간을 투자해서 수작업한 결과가 대 많다. 궁극적인 지향점은 이들의 노력의 결과가 (아무도 로봇이 말을 걸어오는 듯한 광고를 보길 원치 않기 때문에) 좀 더 인간이 만든 것처럼 보이게 하는 인간화 (Humanization)에 있으며, 그 시작점에 와있다. 이 관점에서는 AI에 일자리를 뺏기거나, AI를 두려워해야 할 대상으로 생각하기보다는 AI를 활용할 수 있는 역량 개발에 신경을 써야 한다는 주장이 설득력이 높다. 문제는 그 역량 적응의 속도보다 AI 진화와 적용 속도가 더 빠를 수 있다는 데 있다.

 

(글쓴이 DMK 박세정 대표는 ‘데이터, 플랫폼, 테크놀러지, 마케팅 미래 지도를 바꾸다’의 저자이자, 디지털 마케팅 서밋 및 컨텐츠 마케팅 서밋 등의 지식 컨퍼런스 설립자로서, 국내 마케팅 산업의 발전과 혁신을 위해서 왕성한 활동을 하고 있다)

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