2019.03.13

"마케터의 AI 활용··· 문제는 창의력이다" IDC 게리 머레이

Nadia Cameron | CMO
인공지능(AI)과 머신러닝이 마케팅에서 확산되는 가운데 기술 및 데이터 분석과 마케터의 창의력 결합이 핵심이라는 주장이 제기됐다. 

이는 최근 멜버른과 시드니에서 열린 <CMO>-<CIO>의 EC(Executive Connections) 이벤트에서 마케팅과 고객 참여 부문에서 AI 활용이 어떻게 확산되기 시작했는지 소개한 IDC의 리서치 디렉터 게리 머레이(사진)의 주장이다. 머레이는 마케팅과 기술 임원들이 자신들의 잠재력을 실현하기 위해 무엇을 해야 하는지도 언급했다. 
 
ⓒIDC


머레이에 따르면, AI는 현재 모든 마케팅 툴에 적용되고 있으며 IDC는 최근 조사 결과에서 80건 이상의 AI 활용사례를 발견했다고 밝혔다. 이는 가상 판매원과 소셜 분위기 분석부터 리드 스코어링, AI 지원 콘텐츠 마케팅, 챗봇, 추천 엔진, 속성 분석에까지 적용된다. 

그중 일부는 기존의 마테크 시스템과 플랫폼에 융합되고 있으며 다른 AI 엔진들은 사례별로 개발될 것이다.   

머레이는 참석자들에게 "스포츠에 비유하고자 한다. 수영부터 스카이다이빙, 미식축구, 서핑, 오스트레일리안 풋볼까지 매우 다양하다"고 말했다. 이어서 "각 운동선수들은 재능이 있으며, 자신의 분야에서 매우 높은 수준으로 경쟁하기 위해 특화된 기술을 개발하느라 엄청난 노력을 기울였다. 그들을 섞어 놓고 같은 수준의 성과를 기대하지는 않을 것이다"고 이야기했다. 

머레이는 "AI 엔진도 마찬가지다. 일반적으로 특정 목적에 특화되어 있다"고 전했다. 

AI와 ML에 대한 IDC의 자체적인 공식 정의는 다음과 같다. "일련의 기술은 자연어 처리, 머신러닝, 지식 그래프, 비디오/이미지/음성 분석, 기타 기술을 이용해 질문에 대한 답을 찾고 통찰을 발견하며 예측 또는 추천을 제공한다. 이런 기술을 이용하는 애플리케이션은 가설을 제시하고 이용 가능한 증거에 기초하여 가능한 답변을 구성하며 광범위한 데이터/콘텐츠를 흡수하여 교육할 수 있으며 자동으로 적응하며 실수와 실패로부터 학습한다." 

현재 AI는 이메일 제목 표시줄 최적화, 콘텐츠 추천 엔진, 판매 가격 솔루션 등 과업 수준의 활동에서 가장 많이 활용되고 있다. 

머레이는 "모든 분야에서 AI로 얻는 게 있으며 마케팅 자동화 및 AI/ML이 스택 수준에서도 사용되고 있다. 하지만 CMO를 위한 계획, 예산 책정, 경쟁 정보, 통찰 달성 등을 지원하는 기능도 존재한다"고 말했다. 이어서 "여기에 핵심은 마케팅 업무로 인해 AI 사용례가 발생한다는 점이다. 사용례를 결정하는 팀에서 시작되며 이 팀은 이 의사결정을 뒷받침하는 데 필요한 데이터를 찾아낸다. 이것을 통해 데이터에 적용하고 싶어 하는 엔진의 유형이 결정된다"고 이야기했다.
    
무엇보다도 팀들은 AI의 성과를 전통적인 활동과 비교하기 위한 탄탄한 지표를 마련해야 한다. 

"마지막으로 엔진을 구동하기 위한 모든 데이터 요건을 이용할 수 있는지 확인해야 한다"고 머레이는 말했다. "데이터는 마케팅이 아닌 다른 부서에 있을 수도 있고 마케터에게 해당 데이터에 관한 접근 권한이 없거나 데이터 세트를 신뢰하기 어려울 수도 있으며, CRM의 평판이 그다지 좋지 않을 수도 있다." 
 


머레이는 "이는 식당 운영과 비슷하다. 소비자용 상품으로 만들 수 있는 전문 기술과 도구를 갖춘 주방팀에게 상하기 쉬운 다양한 재료를 제공해야 하는 것과 같다는 의미다. AI '웨이터'는 고객이 원하는 경험과 식당이 재료를 고객이 좋아할 만한 음식으로 바꾸는 방법을 잇는 핵심 역할을 맡아야 한다"고 강조했다. 

"다른 역할들은 데이터 지향적인 마케팅 전문가와 백엔드를 다루는 엔지니어링 전문가 사이를 잇는다. 여기서 핵심 역할은 비즈니스 분석가다"고 머레이는 덧붙였다. 그에 따르면 이것들은 마케팅 전문가에게 목표, 데이터 세트, 결정 기준을 제공하며 전문가들은 이것들이 데이터 세트에 포함되어 있는지 확인하고 엔지니어링팀이 이 모든 것들을 융합하도록 한다. 

 




2019.03.13

"마케터의 AI 활용··· 문제는 창의력이다" IDC 게리 머레이

Nadia Cameron | CMO
인공지능(AI)과 머신러닝이 마케팅에서 확산되는 가운데 기술 및 데이터 분석과 마케터의 창의력 결합이 핵심이라는 주장이 제기됐다. 

이는 최근 멜버른과 시드니에서 열린 <CMO>-<CIO>의 EC(Executive Connections) 이벤트에서 마케팅과 고객 참여 부문에서 AI 활용이 어떻게 확산되기 시작했는지 소개한 IDC의 리서치 디렉터 게리 머레이(사진)의 주장이다. 머레이는 마케팅과 기술 임원들이 자신들의 잠재력을 실현하기 위해 무엇을 해야 하는지도 언급했다. 
 
ⓒIDC


머레이에 따르면, AI는 현재 모든 마케팅 툴에 적용되고 있으며 IDC는 최근 조사 결과에서 80건 이상의 AI 활용사례를 발견했다고 밝혔다. 이는 가상 판매원과 소셜 분위기 분석부터 리드 스코어링, AI 지원 콘텐츠 마케팅, 챗봇, 추천 엔진, 속성 분석에까지 적용된다. 

그중 일부는 기존의 마테크 시스템과 플랫폼에 융합되고 있으며 다른 AI 엔진들은 사례별로 개발될 것이다.   

머레이는 참석자들에게 "스포츠에 비유하고자 한다. 수영부터 스카이다이빙, 미식축구, 서핑, 오스트레일리안 풋볼까지 매우 다양하다"고 말했다. 이어서 "각 운동선수들은 재능이 있으며, 자신의 분야에서 매우 높은 수준으로 경쟁하기 위해 특화된 기술을 개발하느라 엄청난 노력을 기울였다. 그들을 섞어 놓고 같은 수준의 성과를 기대하지는 않을 것이다"고 이야기했다. 

머레이는 "AI 엔진도 마찬가지다. 일반적으로 특정 목적에 특화되어 있다"고 전했다. 

AI와 ML에 대한 IDC의 자체적인 공식 정의는 다음과 같다. "일련의 기술은 자연어 처리, 머신러닝, 지식 그래프, 비디오/이미지/음성 분석, 기타 기술을 이용해 질문에 대한 답을 찾고 통찰을 발견하며 예측 또는 추천을 제공한다. 이런 기술을 이용하는 애플리케이션은 가설을 제시하고 이용 가능한 증거에 기초하여 가능한 답변을 구성하며 광범위한 데이터/콘텐츠를 흡수하여 교육할 수 있으며 자동으로 적응하며 실수와 실패로부터 학습한다." 

현재 AI는 이메일 제목 표시줄 최적화, 콘텐츠 추천 엔진, 판매 가격 솔루션 등 과업 수준의 활동에서 가장 많이 활용되고 있다. 

머레이는 "모든 분야에서 AI로 얻는 게 있으며 마케팅 자동화 및 AI/ML이 스택 수준에서도 사용되고 있다. 하지만 CMO를 위한 계획, 예산 책정, 경쟁 정보, 통찰 달성 등을 지원하는 기능도 존재한다"고 말했다. 이어서 "여기에 핵심은 마케팅 업무로 인해 AI 사용례가 발생한다는 점이다. 사용례를 결정하는 팀에서 시작되며 이 팀은 이 의사결정을 뒷받침하는 데 필요한 데이터를 찾아낸다. 이것을 통해 데이터에 적용하고 싶어 하는 엔진의 유형이 결정된다"고 이야기했다.
    
무엇보다도 팀들은 AI의 성과를 전통적인 활동과 비교하기 위한 탄탄한 지표를 마련해야 한다. 

"마지막으로 엔진을 구동하기 위한 모든 데이터 요건을 이용할 수 있는지 확인해야 한다"고 머레이는 말했다. "데이터는 마케팅이 아닌 다른 부서에 있을 수도 있고 마케터에게 해당 데이터에 관한 접근 권한이 없거나 데이터 세트를 신뢰하기 어려울 수도 있으며, CRM의 평판이 그다지 좋지 않을 수도 있다." 
 


머레이는 "이는 식당 운영과 비슷하다. 소비자용 상품으로 만들 수 있는 전문 기술과 도구를 갖춘 주방팀에게 상하기 쉬운 다양한 재료를 제공해야 하는 것과 같다는 의미다. AI '웨이터'는 고객이 원하는 경험과 식당이 재료를 고객이 좋아할 만한 음식으로 바꾸는 방법을 잇는 핵심 역할을 맡아야 한다"고 강조했다. 

"다른 역할들은 데이터 지향적인 마케팅 전문가와 백엔드를 다루는 엔지니어링 전문가 사이를 잇는다. 여기서 핵심 역할은 비즈니스 분석가다"고 머레이는 덧붙였다. 그에 따르면 이것들은 마케팅 전문가에게 목표, 데이터 세트, 결정 기준을 제공하며 전문가들은 이것들이 데이터 세트에 포함되어 있는지 확인하고 엔지니어링팀이 이 모든 것들을 융합하도록 한다. 

 


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