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2018.12.26 Vanessa Mitchell  |  CMO


5. 데이터 윤리와 AI
인공지능 및 머신러닝에 대한 광고가 폭발적으로 증가하면서 데이터 유리, 신뢰, 편견, 공정성이 등장하여 모든 것을 지능화하는 과정에서 불평등에 맞서고 있다. 

탈렌드A/NZ(Talend A/NZ) 지사장 스티브 싱어는 "데이터 도덕성에는 여러 계층이 존재하며 ML의 발전은 멈추지 않겠지만 연구원들이 기계의 결정에 대한 공정하고 균형 잡힌 접근방식에 대한 결론을 내기 위해 노력하면서 속도가 저하될 것이다"고 전망했다.

싱어는 "AI 및 머신러닝과 관련된 데이터 도덕성의 문제 중 하나는 후속 답변에 대한 생각 없이 수치와 시나리오가 고속으로 처리되었다는 점이다. 심지어 연구원들은 사후에 이를 정리하느라 고생할 수 있다"고 밝혔다. 

이어서 "하지만 앞으로는 전매특허 알고리즘을 통한 완전한 투명성으로 이어지지는 않겠지만 이 블랙박스는 사용자들이 점차 데이터와 그 사용 방식에 대해 알게 되면서 좀 더 이해하기 쉬워질 것이다"고 덧붙였다.  

6. AI는 비정형 데이터라는 야수를 길들일 것이다
피프티파이브의 콜리어는 2019년에 모든 기업이 세상에 존재하는 데이터의 80%를 구성하는 비정형 데이터 문제에 직면하게 될 것이며 결국 AI가 이를 해결하는 데 도움이 될 것으로 내다봤다.

비정형 데이터는 문서, 소셜 미디어 피드, 디지털 사진 및 영상, 오디오 파일 전송, 날씨 정보를 수집하는 데 사용하는 센서 등 '설정된 기록' 형식이 포함되지 않은 데이터 세트를 의미한다. 이것들은 고객 행동 및 인식에 대한 더욱 풍부한 통찰력을 제공하여 마케팅 전문가가 고객들에게 가까이 다가갈 수 있도록 돕는다.  

콜리어는 "AI가 음성, 이미지, 텍스트 분석에서 통찰을 얻고 마케팅 전문가가 이런 이질적인 데이터 소스를 합성하여 규정하기 힘든 소비자의 행동 패턴에 대한 통찰을 제공하는 데 도움이 된다"고 말했다. 이어서 "기업의 정형 데이터와 비정형 데이터를 결합하여 더 큰 가치를 도출할 수 있다. 마케팅 전문가는 이전에는 없던 통찰을 얻어 고객을 위해 표적화, 창의적이고 정확하며 전체적인 가치 제안을 개선하는 데 도움이 될 것이다"고 덧붙였다.

그 예로 그녀는 인스타그램에 로드된 이미지, 고객센터 통화녹음에 대한 정서 및 분위기 분석, 피드백 설문조사의 범주화된 문자 댓글에 대한 분석이 마케팅 전문가가 이전에는 불가능했던 통찰력을 발견하는 데 도움이 될 것이라고 콜리어는 지적했다. 

콜리어는 "AI를 통해 이 분석을 대규모로 수행하여 점차 많은 양의 같은 데이터에 노출함으로써 개선할 수 있다"며 "로딩되는 이미지 증가, 전례 없는 '좋아요' 증가, 데이터 소스들 사이의 음성, 텍스트, 이미지 증가 등이 합쳐져 소비자에 대한 이해도를 높여주고 정보에 기초하여 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕는다"고 이야기했다. 

7. 마케팅 인텔리전스가 비즈니스 인텔리전스를 대체한다 
데이터와 정확성과 경직성이 기존 BI 솔루션의 중대한 문제점인 상황에서 인공지능 지원 마케팅 인텔리전스(MI) 플랫폼은 현대의 마케팅 전문가를 위한 만병통치약이 되었다. 데이터에 대한 이력 스냅샷을 제공하는 대신에 MI 플랫폼은 마케팅 전문가에게 데이터 정확성, 유연성, 실시간 통찰, 매우 부족한 것을 확장하는 능력을 제공한다. 

이 때문에 MI가 BI를 저해하고 있다고 데이터라마(Datorama)의 CMO 레아 포프가 말했다. 

포프는 "BI에는 마케팅용 솔루션을 위해 필요한 마케팅 전문지식이 없다. 즉, BI가 마케팅 전문가의 기대치를 충족할 수 없다는 뜻이다. 하지만 MI가 등장했으니 내년에는 패러다임이 바뀔 것이다"고 전망했다. 

"현재 많은 인기 BI 툴에 여러 점 솔루션의 데이터 소스를 일반적인 마케팅 기술 스택 안에서 통합하는 능력이 없다. 이미 기업 마케팅 부서들이 90개 이상의 소스 시스템을 이해하기 위해 노력하고 있는 상황에서 이 수치는 더욱 증가할 것이다"고 포프는 내다봤다. 

이어서 포프는 "현재 시장의 기술 대부분이 아직 제대로 해결하지 못한 근본적인 문제다"고 지적했다.

8. AI는 마케팅 전문가에게 더 큰 힘이 된다
하지만 AI가 더욱 투명한 마케팅 플랫폼과 프로그램에 힘을 실어주면서 인적 요소가 다시 한번 주목을 받게 된다. 

포프는 "현재 이런 인공지능의 힘이 마케팅 전문가가 데이터 통합부터 실시간 통찰까지 자신의 목표를 달성하는 방식을 강화하고 있다"며 "산업 전문가와 할리우드는 일반 대중이 이를 기계가 등장하는 시대로 여기기를 바라지만 사실은 전혀 그렇지 않다. 왜냐하면 AI는 결국 마케팅 전문가를 대체하는 것이 아니라 팀들의 노력을 지원할 것이기 때문이다"고 설명했다.

대부분 분석을 위한 데이터 정리와 준비로 구성되는 여러 마케팅 전문가의 일상 작업을 예로 들어보자. 포프는 "2019년에는 AI 지원 솔루션이 계속 시장 점유율을 확보하여 마케팅팀이 기능과 결과적인 성장에 필수적인 전략적이고 창의적인 작업에 더 많은 에너지를 집중할 수 있을 것이다"고 전망했다. 

9. 더 나은 고객 여정을 위한 AI
포프에 따르면, 머지않은 미래에는 AI 지원 데이터 통합이 고객 여정을 정확히 추적하려는 마케팅 전문가에게는 당연한 것으로 여겨질 것이다. 

그녀는 "소비자 기대치가 바뀌면서 개인화된 마케팅 처리가 필요해졌다. '분산형' 의사소통은 더 이상 용인되지 않는다"고 강조했다. "마케팅 전문가는 적절한 채널에서 적절한 시점에 적절한 유인을 통해 구매자에게 도달하는 프로그램을 제공해야 한다. 그렇지 못한 것들은 제품이나 서비스에 상관없이 고객이 기업을 도입하도록 유도하지 못할 것이다"고 포프는 말을 이었다.  

이렇게 경쟁이 치열한 영역에서 성공하기 위해 포프는 모든 마케팅 전문가들이 마케팅 인텔리전스를 도입하여 프로그램을 더욱 잘 이해하고 올바르게 조절하여 각각의 KPI를 개선해야 한다고 조언했다. 

임플로이먼트 히어로(Employment Hero)의 CMO 캣 프레스티피노도 마케팅 전문가가 계속해서 머신러닝을 캠페인에 통합하게 될 것으로 예상했다. 

"예를 들어, 우리는 고객들에게 연락하는 방법, 그들에게 보내는 메시지, 영업팀이 집중해야 하는 부분에 대해 더욱 똑똑한 결정을 내릴 수 있도록 머신러닝에 의존하고 있다. 2018년에 진행된 소규모 머신러닝 테스트는 엄청난 성공을 거두었으며 2019년에는 그 수치가 2배가 될 것이다"고 그녀는 설명했다. 

마지막으로 APQ(Asia-Pacific for Quantcast)의 마케팅 책임자 레이첼 타운슬리는 마케팅 전문가가 효율성과 개인화를 높이기 위해 계속해서 자동화를 추구할 것이라고 말했다. 

포프는 "마케팅 전문가가 자동화하는 데 도움이 되는 AI와 ML기술은 지속해서 발전할 것이다. 예산이 넉넉지 않은 상황에서 자동화는 마케팅 전문가가 더욱 효과적으로 확장하고 결정을 위한 정보를 신속하게 제공하며 운영 비용을 낮추는 데 도움이 될 것이다. 그리고 AI와 ML이 점차 효율적인 데이터 분석을 유도하면서 마케팅 전문가는 고객에게 콘텐츠 생성부터 고유의 고객 여정까지 대대적인 개인화를 더욱 쉽게 제공할 수 있을 것이다"고 결론지었다.  ciokr@idg.co.kr

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