2016.11.28

마케팅을 '확' 바꾸는 인공지능··· 어떻게?

Brad Howarth | CMO
인공지능과 봇은 마케터의 역할을 어떻게 바꿔 놓을까? 이미 마케팅 분야는 빅데이터라는 거대한 파도를 맞이했다. 그 여파가 채 가시기도 전인 현재 인공지능과 봇이라는 더 큰 파도가 밀려오고 있다.



'유행어'와 ‘새로운 트렌드’가 쏟아져 나오는 마케팅 분야에서 ‘빅데이터’ 이후 가장 주목받는 기술은 인공지능(AI)이다.

하지만 빅데이터와 인공지능이 서로 다른 부분이 있다. 빅데이터가 마케터의 업무를 결국 점점 더 복잡하게 만들었다면, AI는 정반대다. 빅데이터는 마케터에게 데이터 과학자가 되거나 그게 어렵다면 데이터 과학자를 고용하라고 요구했다. 반면 AI는 마케터가 본연의 역할에 충실하도록 도와준다는 데서 차이가 있다.

AI 기술 속속 상용화
최근 몇 달간 세일즈포스, 오라클, 마이크로소프트 등 기술업체가 새로운 AI 기반 기술을 상용화했다. 사람의 두뇌를 닮은 소프트웨어 프로세스로 인사이트를 전달하고, 전환율을 높이는 기술들이다.

세일즈포스의 아인슈타인(Einstein) AI 기술은 커머스 클라우드(Commerce Cloud)에서 제품을 추천하고, 마케팅 클라우드(Marketing Cloud)에서 이메일 콘텐츠를 추천하는 기능을 제공한다. 또 세일즈 클라우드(Sales Cloud)에서는 세일즈 담당 매니저들을 위한 예측 전망 도구를 지원한다.

세일즈포스 아태지역 제품 마케팅 책임자인 데릭 레이니는 데이터 과학을 통해 더 많은 인사이트를 얻고, 프로세스를 개선하고 싶은 마케터가 많지만, 현재 데이터 과학자 채용에 어려움을 겪는 조직이 많아 아인슈타인을 개발했다고 설명했다.

레이니는 <CMO>와의 인터뷰에서 "마케터는 데이터 과학 기술을 배우고 싶어 하지 않는다. 이들은 고객과 효과적으로 접촉할 수 있는 채널과 방법, 적합한 콘텐츠와 메시지, 이를 제때 전달하는 문제를 해결하고 싶어 한다. 이 3가지에 데이터 과학을 적용해, 마케터의 생산성을 높일 수 있다"고 말했다.

그는 "예를 들어, 우리는 CRM 영역의 문제를 파악해, 이를 하나씩 해결한 후 고객들에게 서비스로 제공한다"고 밝혔다.

마케터들은 고객과 접촉하는 규칙 기반 시스템을 만드는 때가 많다. 레이니는 AI로 이를 자동화할 수 있다고 강조했다. 기계가 개인의 행동양태 데이터를 조사해, 특별한 규칙 없이도 소비자에게 상품이나 서비스를 추천할 수 있다.

레이니는 "개별 고객이 특정 시간에 특정 메시지를 수신하는 이유를 현업 사용자는 모른다. 규칙 기반이 아니기 때문이다. 머신이 데이터 과학을 이용해 이를 흐릿하게나마 파악알 수 있다. 마케터 입장에서는 수많은 AB 테스트를 이용할 때보다 분류와 최적화 측면에서 확장성과 생산성이 훨씬 높다"고 강조했다.

오라클도 빠지지 않았다. 이 회사에 따르면, 맥시마이저(Maxymiser)를 테스팅 및 최적화 도구와 통합하고 블루카이(Bluekai) 써드파티 데이터 시장 등 다른 자산과 결합해 AI 혁신을 가져왔다.

오라클 마케팅 클라우드 플랫폼의 지역 영업 담당 윌 그리피스 부사장은 "우리 기술은 마케팅 측면에서 가장 효과가 큰 것을 자동화하고, 스스로 학습할 수 있다. 응답률을 높이는 것이 목적이다. 우리는 맥시마이저를 발전시키고 확장했다. 그리고 계속 더 많은 데이터를 주입했다. 그래야 결과가 개선될 수 있기 때문이다"고 설명했다.
 
신생 창업회사의 AI 기회
AI 기반 알고리즘 구현에 필요한 기술의 가격이 하락하면서 수많은 신생 창업회사에 새로운 기회가 생겼다. 그리고 일부는 놀라운 능력을 발휘했다.

호주 사업가인 데이브 샌더슨이 싱가포르에 창업한 누지트(Nugit)는 자연어 처리와 패턴 인식을 활용해 추천 서비스를 제공하는 회사다.

샌더슨은 "데이터에서 인사이트를 얻기까지 사람의 짐을 덜어 줄 기술이 필요하다. 대시보드만으로는 사람이 직면한 문제를 해결할 수 없다. 마지막 부분을 처리하지 못한다. 데이터를 가져와 즉시 활용할 수 있는 상태로 바꾸는 부분을 의미한다"고 밝혔다.

누지트의 스마트 스토리 테크놀로지(Smart Story Technology)는 조직 전체나 캠페인에서 데이터 포인트를 찾아 가져온다. 그리고 (사람의 편견을 없애면서) 가장 중요한 기회에 초점을 맞춘 20~30개의 슬라이드 프레젠테이션을 만든다.

샌더슨은 "정보를 시각화하고, 체계적인 스토리로 만들어 전달한다. CMO는 '잘 만들어진' 스토리와 함께 '사실'을 원한다. 그래야 약점인 부분을 극복하고, 의사결정을 내릴 수 있기 때문이다. 우리 시스템에는 아젠다가 없다. 아주 좋은 인사이트를 제안할 뿐이다"고 말했다.

누지트는 현재 15분 만에 3년 분량의 데이터를 '소화'하고, 50개 마케팅 프로세스에 도움을 줄 수 있는 모듈을 구현할 수 있다. 샌더슨은 "머신러닝으로 수많은 유사 상황을 분석해 더 나은 전망을 제시한다"고 강조했다.

누지트는 페이스북과 공조하면서 애널리스트들이 2주 걸려 처리할 일을 10분 만에 완료할 수 있도록 자사의 기술을 적용했다.

샌더슨은 "현재 페이스북은 질문을 받아 답변하기까지 걸리는 시간을 단축하기 위해 우리 기술을 사용하고 했다"고 강조했다.
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2016.11.28

마케팅을 '확' 바꾸는 인공지능··· 어떻게?

Brad Howarth | CMO
인공지능과 봇은 마케터의 역할을 어떻게 바꿔 놓을까? 이미 마케팅 분야는 빅데이터라는 거대한 파도를 맞이했다. 그 여파가 채 가시기도 전인 현재 인공지능과 봇이라는 더 큰 파도가 밀려오고 있다.



'유행어'와 ‘새로운 트렌드’가 쏟아져 나오는 마케팅 분야에서 ‘빅데이터’ 이후 가장 주목받는 기술은 인공지능(AI)이다.

하지만 빅데이터와 인공지능이 서로 다른 부분이 있다. 빅데이터가 마케터의 업무를 결국 점점 더 복잡하게 만들었다면, AI는 정반대다. 빅데이터는 마케터에게 데이터 과학자가 되거나 그게 어렵다면 데이터 과학자를 고용하라고 요구했다. 반면 AI는 마케터가 본연의 역할에 충실하도록 도와준다는 데서 차이가 있다.

AI 기술 속속 상용화
최근 몇 달간 세일즈포스, 오라클, 마이크로소프트 등 기술업체가 새로운 AI 기반 기술을 상용화했다. 사람의 두뇌를 닮은 소프트웨어 프로세스로 인사이트를 전달하고, 전환율을 높이는 기술들이다.

세일즈포스의 아인슈타인(Einstein) AI 기술은 커머스 클라우드(Commerce Cloud)에서 제품을 추천하고, 마케팅 클라우드(Marketing Cloud)에서 이메일 콘텐츠를 추천하는 기능을 제공한다. 또 세일즈 클라우드(Sales Cloud)에서는 세일즈 담당 매니저들을 위한 예측 전망 도구를 지원한다.

세일즈포스 아태지역 제품 마케팅 책임자인 데릭 레이니는 데이터 과학을 통해 더 많은 인사이트를 얻고, 프로세스를 개선하고 싶은 마케터가 많지만, 현재 데이터 과학자 채용에 어려움을 겪는 조직이 많아 아인슈타인을 개발했다고 설명했다.

레이니는 <CMO>와의 인터뷰에서 "마케터는 데이터 과학 기술을 배우고 싶어 하지 않는다. 이들은 고객과 효과적으로 접촉할 수 있는 채널과 방법, 적합한 콘텐츠와 메시지, 이를 제때 전달하는 문제를 해결하고 싶어 한다. 이 3가지에 데이터 과학을 적용해, 마케터의 생산성을 높일 수 있다"고 말했다.

그는 "예를 들어, 우리는 CRM 영역의 문제를 파악해, 이를 하나씩 해결한 후 고객들에게 서비스로 제공한다"고 밝혔다.

마케터들은 고객과 접촉하는 규칙 기반 시스템을 만드는 때가 많다. 레이니는 AI로 이를 자동화할 수 있다고 강조했다. 기계가 개인의 행동양태 데이터를 조사해, 특별한 규칙 없이도 소비자에게 상품이나 서비스를 추천할 수 있다.

레이니는 "개별 고객이 특정 시간에 특정 메시지를 수신하는 이유를 현업 사용자는 모른다. 규칙 기반이 아니기 때문이다. 머신이 데이터 과학을 이용해 이를 흐릿하게나마 파악알 수 있다. 마케터 입장에서는 수많은 AB 테스트를 이용할 때보다 분류와 최적화 측면에서 확장성과 생산성이 훨씬 높다"고 강조했다.

오라클도 빠지지 않았다. 이 회사에 따르면, 맥시마이저(Maxymiser)를 테스팅 및 최적화 도구와 통합하고 블루카이(Bluekai) 써드파티 데이터 시장 등 다른 자산과 결합해 AI 혁신을 가져왔다.

오라클 마케팅 클라우드 플랫폼의 지역 영업 담당 윌 그리피스 부사장은 "우리 기술은 마케팅 측면에서 가장 효과가 큰 것을 자동화하고, 스스로 학습할 수 있다. 응답률을 높이는 것이 목적이다. 우리는 맥시마이저를 발전시키고 확장했다. 그리고 계속 더 많은 데이터를 주입했다. 그래야 결과가 개선될 수 있기 때문이다"고 설명했다.
 
신생 창업회사의 AI 기회
AI 기반 알고리즘 구현에 필요한 기술의 가격이 하락하면서 수많은 신생 창업회사에 새로운 기회가 생겼다. 그리고 일부는 놀라운 능력을 발휘했다.

호주 사업가인 데이브 샌더슨이 싱가포르에 창업한 누지트(Nugit)는 자연어 처리와 패턴 인식을 활용해 추천 서비스를 제공하는 회사다.

샌더슨은 "데이터에서 인사이트를 얻기까지 사람의 짐을 덜어 줄 기술이 필요하다. 대시보드만으로는 사람이 직면한 문제를 해결할 수 없다. 마지막 부분을 처리하지 못한다. 데이터를 가져와 즉시 활용할 수 있는 상태로 바꾸는 부분을 의미한다"고 밝혔다.

누지트의 스마트 스토리 테크놀로지(Smart Story Technology)는 조직 전체나 캠페인에서 데이터 포인트를 찾아 가져온다. 그리고 (사람의 편견을 없애면서) 가장 중요한 기회에 초점을 맞춘 20~30개의 슬라이드 프레젠테이션을 만든다.

샌더슨은 "정보를 시각화하고, 체계적인 스토리로 만들어 전달한다. CMO는 '잘 만들어진' 스토리와 함께 '사실'을 원한다. 그래야 약점인 부분을 극복하고, 의사결정을 내릴 수 있기 때문이다. 우리 시스템에는 아젠다가 없다. 아주 좋은 인사이트를 제안할 뿐이다"고 말했다.

누지트는 현재 15분 만에 3년 분량의 데이터를 '소화'하고, 50개 마케팅 프로세스에 도움을 줄 수 있는 모듈을 구현할 수 있다. 샌더슨은 "머신러닝으로 수많은 유사 상황을 분석해 더 나은 전망을 제시한다"고 강조했다.

누지트는 페이스북과 공조하면서 애널리스트들이 2주 걸려 처리할 일을 10분 만에 완료할 수 있도록 자사의 기술을 적용했다.

샌더슨은 "현재 페이스북은 질문을 받아 답변하기까지 걸리는 시간을 단축하기 위해 우리 기술을 사용하고 했다"고 강조했다.
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