2018.05.25

세일즈포스가 플랫폼에 AI를 접목시키는 방법

Scott Carey | Computerworld UK
세일즈포스는 자사의 플랫폼에 AI 기능성을 어떻게 투입하고 있을까? 지난주 런던에서 열린 세일즈포스 월드 투어에서 세일즈포스 아인슈타인 제품 팀의 리더가 이에 대해 설명했다.

세일즈포스는 메타마인드(MetaMind)를 인수하고 이의 설립자인 리차드 소처를 수석과학자로 임명하면서, 자사의 각종 고객관계관리(CRM) 소프트웨어에 AI 기능을 이식하는 일을 추진해왔다. 판매, 마케팅, 고객 서비스 부서들이 한층 실용적인 인사이트를 얻도록 하는 한편 쓰면 쓸수록 더 많은 것을 학습할 수 있는 시스템을 활용할 수 있도록 한다는 목적이다.



이는 2016년 드림포스에서 발표되고 세일즈포스의 3차례 연간 업데이트 릴리즈에서 신기능들로 이목을 집중시킨 바 있는 아인슈타인 브랜드의 배경이 되는 설립 이념이다.

AI와 머신러닝 기술을 세일즈포스 플랫폼에 이식하는 책임을 맡은 사람은 2005년 세일즈포스에 입사해 아인슈타인의 제품 부사장으로 있는 마르코 카살라이나(Marco Casalaina)다.

카살라이나의 팀은 각 세일즈포스 ‘클라우드’ 관련 제품 팀들과 협력하며 (마케팅, 세일즈, 서비스, 커머스) AI가 적절히 쓰일 수 있는 분야를 탐색하고 있다. 현재 세일즈포스 클라우드에 직접 이식된 아인슈타인 기능의 사례가 30건에 이른다. 여기에 기저 기술을 노출하며 고객 커스터마이징을 강화한 마이아인슈타인(MyEustein) 플랫폼이 가세한다.

“설치할 게 별로 없다. 사람들이 사용하는 애플리케이션에 그냥 자연스럽게 융화된다”가 아인슈타인에 관한 그의 짧은 설명이다.

리차드 소쳐는 아인슈타인 팀의 최전선에서 많은 역할을 하지만, 그 역할은 핵심 측면에서 카살라이나와 차이가 있다.

카살라이나는 “아인슈타인 팀의 일부로서 소쳐와 그의 팀이 하고 있는 연구들을 보면, 그는 비전을 설정하는 일을 하고, 나의 팀은 이를 제품화하고 확장한다”고 설명하면서 “다음 해에는 연구 프로젝트가 제품으로 결실을 맺는 사례가 조금 나올 것이다”고 말했다.

AI에 대한 신뢰 구축
그는 “많은 부분이 이용자의 직관에 부응할 것이다. 사람들의 직관은 대개 정확한 편이고, 상당 기간 동안 해온 것이라면 특히 그러하다. 그래서 이들이 이유를 이해한다면 대부분이 그들의 직관에 부응할 것이다”고 말한다.

예를 들어, 인기 있는 아인슈타인 리드 채점 기능은 판매가 완료되리라는 알고리즘 예측에 따라서 세일즈 클라우드 내의 리드에 점수를 매긴다. 그러나 카살라이나에게 있어 핵심은 어떤 리드 점수가 할당되었다면 그 이유를 즉시 설명해주는 것이다.

예를 들어, 대다수 영업직원이라면 업종 내의 어떤 사건에서 나온 리드가 인터넷에서 나온 리드보다 더 좋은 것이 보통임을 안다. 시스템은 더욱 독창적인 인사이트들 역시 제공할 수 있지만, 시스템이 직관에 부합된다고 여겨지는 경우 신뢰가 쌓이기 시작한다.

마이아인슈타인
아인슈타인 포트폴리오에 가세한 최신 서비스 중 하나는 고객을 위해 개인화를 강화한 솔루션을 향한 회사 차원의 노력의 일부로서 지난 해 드림포스에서 발표됐던 마이아인슈타인(MyEnistein)이다.

카살라이나는 “마이아인슈타인은 CRM을 위한 AI라는 아인슈타인이 갖는 본질을 여전히 대표한다. 그래서 종합적인 AI 툴킷은 아니다. 이를 가지고 무인 자동차를 제작하지는 못한다”고 말했다.

마이아인슈타인의 발상은 고객이 자사의 세일즈포스 데이터를 바탕으로 커스텀 AI 모델을 구축할 수 있게 하여, 예컨대 고객 해약 등의 사업 성과를 예측하는데 도움이 되도록 하는 것이다.

그는 이어 “그러나 사람들이 예측하고 싶어하는 것 가운데 하나는 마손(attrition)이다. 단 세일즈포스 안에서나, 보다 넓은 비즈니스 세계 안에서, 마손(attrition)에 대한 표준적 개념이 존재하지 않는다. 마손의 개념은 사람마다 크게 다를 수 있다. 따라서 그러한 현실에 맞추다 보니 이용자들에게 아인슈타인 플랫폼을 개방하는 수밖에 없었다”라고 말했다.

아인슈타인의 고객들
카살라이나는 고객이 아인슈타인 기능을 도입하는 것의 용이함을 설명할 때 특히 두 고객, 즉 US 뱅크와 가구소매업체인 룸앤보드(Room and Board)를 실례로 드는 것을 좋아한다.

룸앤보드는 오랫동안 마케팅 클라우드를 이용해온 고객이다. 최근에는 보다 지능적인 이메일 분류를 위해 아인슈타인을 채택하였다. 예를 들어, 회사가 35세 이상의 캘리포니아 거주 남성을 겨냥해 이메일을 보내고 싶다고 하자. 고객은 현재 마케팅 클라우드 안에서 이메일을 열어볼 확률에 대한 파라미터를 추가할 수 있다. 카살라이나에 따르면 이는 무려 15%까지 개봉율을 크게 높이는데 기여했다.

그는 “고객이 데이터를 우리에게 위탁할 때 세일즈포스만의 강점이 발휘된다. 룸앤보드는 계속해서 마케팅 클라우드를 사용해왔기 때문에 마케팅 클라우드 상에서 아인슈타인을 작동시키면 아인슈타인은 이미 있는 데이터를 가지고 작업을 하며, 결과물이 꽤 무결한 편이다”고 말했다.

한편 그는 이의 모델이 마케팅 클라우드를 이용하는 타 고객으로부터 언제나 완전히 격리된 상태임을 여러 차례 강조하곤 했다.

로드맵
당연한 말이지만, 고객들은 세일즈포스닷컴의 아이디어 페이지에 나온 요청들을 추천한다든지(upvoting), 월드 투어와 같은 행사를 통해서든지, 아니라면 고객자문 게시판을 통해서든지, 세일즈포스 기능들을 얼마든지 요청할 수 있다.

카살라이나는 “내 경험 상, 아이디어 교환 게시판에서 찬성 수는 고객들이 내게 구두로 요청한 것과 유관한 경향이 있다”라고 말했다.

그는 신기능이 이미 시험 중일 때처럼 일찍부터 고객을 열광시킬 수 있어야 한다고 말했다. 카살라이나는 “이들 AI 기능은, 부분적으로, 예측 대 실제 관계가 있기 때문에 일반 기능들보다 마무리까지 시간이 더 걸린다. 그래서 마손을 3개월로 예측한다면 이게 정확한지 알 수 있는 유일한 방법은 3개월을 기다리는 것이다. 그래서 우리는 시험을 진행하고 한참 후에 경로를 알리는 경향이 있다”고 말했다.

현재 시험 중인 기능은 아인슈타인 프리딕션 빌더이다. 그는 “이는 마이아인슈타인 플랫폼 상에서도 구축된다. 그리고 세일즈포스 내의 어디서든 예측을 제공하는 것을 목표로 한다”고 전했다. ciokr@idg.co.kr 

2018.05.25

세일즈포스가 플랫폼에 AI를 접목시키는 방법

Scott Carey | Computerworld UK
세일즈포스는 자사의 플랫폼에 AI 기능성을 어떻게 투입하고 있을까? 지난주 런던에서 열린 세일즈포스 월드 투어에서 세일즈포스 아인슈타인 제품 팀의 리더가 이에 대해 설명했다.

세일즈포스는 메타마인드(MetaMind)를 인수하고 이의 설립자인 리차드 소처를 수석과학자로 임명하면서, 자사의 각종 고객관계관리(CRM) 소프트웨어에 AI 기능을 이식하는 일을 추진해왔다. 판매, 마케팅, 고객 서비스 부서들이 한층 실용적인 인사이트를 얻도록 하는 한편 쓰면 쓸수록 더 많은 것을 학습할 수 있는 시스템을 활용할 수 있도록 한다는 목적이다.



이는 2016년 드림포스에서 발표되고 세일즈포스의 3차례 연간 업데이트 릴리즈에서 신기능들로 이목을 집중시킨 바 있는 아인슈타인 브랜드의 배경이 되는 설립 이념이다.

AI와 머신러닝 기술을 세일즈포스 플랫폼에 이식하는 책임을 맡은 사람은 2005년 세일즈포스에 입사해 아인슈타인의 제품 부사장으로 있는 마르코 카살라이나(Marco Casalaina)다.

카살라이나의 팀은 각 세일즈포스 ‘클라우드’ 관련 제품 팀들과 협력하며 (마케팅, 세일즈, 서비스, 커머스) AI가 적절히 쓰일 수 있는 분야를 탐색하고 있다. 현재 세일즈포스 클라우드에 직접 이식된 아인슈타인 기능의 사례가 30건에 이른다. 여기에 기저 기술을 노출하며 고객 커스터마이징을 강화한 마이아인슈타인(MyEustein) 플랫폼이 가세한다.

“설치할 게 별로 없다. 사람들이 사용하는 애플리케이션에 그냥 자연스럽게 융화된다”가 아인슈타인에 관한 그의 짧은 설명이다.

리차드 소쳐는 아인슈타인 팀의 최전선에서 많은 역할을 하지만, 그 역할은 핵심 측면에서 카살라이나와 차이가 있다.

카살라이나는 “아인슈타인 팀의 일부로서 소쳐와 그의 팀이 하고 있는 연구들을 보면, 그는 비전을 설정하는 일을 하고, 나의 팀은 이를 제품화하고 확장한다”고 설명하면서 “다음 해에는 연구 프로젝트가 제품으로 결실을 맺는 사례가 조금 나올 것이다”고 말했다.

AI에 대한 신뢰 구축
그는 “많은 부분이 이용자의 직관에 부응할 것이다. 사람들의 직관은 대개 정확한 편이고, 상당 기간 동안 해온 것이라면 특히 그러하다. 그래서 이들이 이유를 이해한다면 대부분이 그들의 직관에 부응할 것이다”고 말한다.

예를 들어, 인기 있는 아인슈타인 리드 채점 기능은 판매가 완료되리라는 알고리즘 예측에 따라서 세일즈 클라우드 내의 리드에 점수를 매긴다. 그러나 카살라이나에게 있어 핵심은 어떤 리드 점수가 할당되었다면 그 이유를 즉시 설명해주는 것이다.

예를 들어, 대다수 영업직원이라면 업종 내의 어떤 사건에서 나온 리드가 인터넷에서 나온 리드보다 더 좋은 것이 보통임을 안다. 시스템은 더욱 독창적인 인사이트들 역시 제공할 수 있지만, 시스템이 직관에 부합된다고 여겨지는 경우 신뢰가 쌓이기 시작한다.

마이아인슈타인
아인슈타인 포트폴리오에 가세한 최신 서비스 중 하나는 고객을 위해 개인화를 강화한 솔루션을 향한 회사 차원의 노력의 일부로서 지난 해 드림포스에서 발표됐던 마이아인슈타인(MyEnistein)이다.

카살라이나는 “마이아인슈타인은 CRM을 위한 AI라는 아인슈타인이 갖는 본질을 여전히 대표한다. 그래서 종합적인 AI 툴킷은 아니다. 이를 가지고 무인 자동차를 제작하지는 못한다”고 말했다.

마이아인슈타인의 발상은 고객이 자사의 세일즈포스 데이터를 바탕으로 커스텀 AI 모델을 구축할 수 있게 하여, 예컨대 고객 해약 등의 사업 성과를 예측하는데 도움이 되도록 하는 것이다.

그는 이어 “그러나 사람들이 예측하고 싶어하는 것 가운데 하나는 마손(attrition)이다. 단 세일즈포스 안에서나, 보다 넓은 비즈니스 세계 안에서, 마손(attrition)에 대한 표준적 개념이 존재하지 않는다. 마손의 개념은 사람마다 크게 다를 수 있다. 따라서 그러한 현실에 맞추다 보니 이용자들에게 아인슈타인 플랫폼을 개방하는 수밖에 없었다”라고 말했다.

아인슈타인의 고객들
카살라이나는 고객이 아인슈타인 기능을 도입하는 것의 용이함을 설명할 때 특히 두 고객, 즉 US 뱅크와 가구소매업체인 룸앤보드(Room and Board)를 실례로 드는 것을 좋아한다.

룸앤보드는 오랫동안 마케팅 클라우드를 이용해온 고객이다. 최근에는 보다 지능적인 이메일 분류를 위해 아인슈타인을 채택하였다. 예를 들어, 회사가 35세 이상의 캘리포니아 거주 남성을 겨냥해 이메일을 보내고 싶다고 하자. 고객은 현재 마케팅 클라우드 안에서 이메일을 열어볼 확률에 대한 파라미터를 추가할 수 있다. 카살라이나에 따르면 이는 무려 15%까지 개봉율을 크게 높이는데 기여했다.

그는 “고객이 데이터를 우리에게 위탁할 때 세일즈포스만의 강점이 발휘된다. 룸앤보드는 계속해서 마케팅 클라우드를 사용해왔기 때문에 마케팅 클라우드 상에서 아인슈타인을 작동시키면 아인슈타인은 이미 있는 데이터를 가지고 작업을 하며, 결과물이 꽤 무결한 편이다”고 말했다.

한편 그는 이의 모델이 마케팅 클라우드를 이용하는 타 고객으로부터 언제나 완전히 격리된 상태임을 여러 차례 강조하곤 했다.

로드맵
당연한 말이지만, 고객들은 세일즈포스닷컴의 아이디어 페이지에 나온 요청들을 추천한다든지(upvoting), 월드 투어와 같은 행사를 통해서든지, 아니라면 고객자문 게시판을 통해서든지, 세일즈포스 기능들을 얼마든지 요청할 수 있다.

카살라이나는 “내 경험 상, 아이디어 교환 게시판에서 찬성 수는 고객들이 내게 구두로 요청한 것과 유관한 경향이 있다”라고 말했다.

그는 신기능이 이미 시험 중일 때처럼 일찍부터 고객을 열광시킬 수 있어야 한다고 말했다. 카살라이나는 “이들 AI 기능은, 부분적으로, 예측 대 실제 관계가 있기 때문에 일반 기능들보다 마무리까지 시간이 더 걸린다. 그래서 마손을 3개월로 예측한다면 이게 정확한지 알 수 있는 유일한 방법은 3개월을 기다리는 것이다. 그래서 우리는 시험을 진행하고 한참 후에 경로를 알리는 경향이 있다”고 말했다.

현재 시험 중인 기능은 아인슈타인 프리딕션 빌더이다. 그는 “이는 마이아인슈타인 플랫폼 상에서도 구축된다. 그리고 세일즈포스 내의 어디서든 예측을 제공하는 것을 목표로 한다”고 전했다. ciokr@idg.co.kr 

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