'마케팅이 AI를 만났을 때' 아디다스·리얼리얼·페이서스 사례

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아디다스, 리얼리얼, 페이서스 스포츠 앤드 엔터테인먼트 등 선도적인 유통/소매 기업이 인공지능을 사례를 공유했다. 이들은 점점 더 발전하는 목적 기반 고객 여정으로 전환하면서 AI를 활용해 자동화된 제품 추천, 휴면 고객의 재참여 유도 등 고객 전략을 강화하고 있다. 
 

ⓒGetty Images Bank


지난주 드림포스 행사에서 아디다스, 페이서스 스포츠 앤드 엔터테인먼트(Pacers Sport and Entertainment), 리얼리얼(RealReal)의 리더들이 패널 토의에 나와 자신들의 회사가 마케팅 및 고객 교류 활동에 AI를 응용하는 방법을 소개하고 AI로의 중요한 첫 단계를 이행한 방법을 공유했다.  

아디다스의 경우, AI는 고객이 상품을 구매할 때부터 아디다스의 팬이 될 때까지 선택하는 수십만 가지 여정 조합을 고안해 자동화하면서 쇼핑 경험을 개인화하는 데 기여하였다. 

아디다스의 옴니채널 IT책임자인 에드워드 스피츠는 “5단계 여정이 있다고 하자. 어느 한 단계를 연결하는데 10가지 방법이 있다면 10만 가지 조합을 갖는 셈이다. 이는 인간의 인식 범위를 넘어선다”면서 “AI는 개인화된 경험을 생성하는 것을 지원한다. 고객의 여정은 각 단계를 거치며 나아간다. AI는 여기서 주도적 역할을 한다. 고객이 가진 현재의 의도를 이해하며 여정을 자동화하는 것이다”라고 설명했다. 

리얼리얼(RealReal)은 명품 판매 회사다. 이 회사의 라이프사이클 마케팅 디렉터인 사라 브룩스는 AI가 수년간 누적된 인간 마케팅 전문성을 습득하고 있고, 고객에 맞춰 특별한 명품을 추천하는 일을 실험하고 있다고 밝혔다. 

브룩스는 “AI가 이를 자동화된 방식으로 실행한다”라고 말했다. 

페이서스 스포츠 앤드 엔터테인먼트의 고객 참여 책임자인 알래너 갈라도는 AI가 신뢰를 쌓는 데 유용하다고 강조했다. “사람들은 소매기업이 자신의 데이터를 가져가서 소비자 경험을 향상하는 데 이용할 것으로 기대한다. 우리는 신뢰받는 브랜드가 되려고 노력한다. 디지털 활동, 회사의 제품, 반드시 이행해야 할 단계에서 신뢰를 쌓는 것이다”라고 전했다. 

AI 입문  
위의 세 기업은 모두 AI를 순조롭게 진행하고 있지만, 어디서 시작할 것인지를 아는 것은 매우 어렵다는 데 의견을 같이 했다. 

브룩스는 “인간은 AI를 통제할 수 없기 때문에 기계가 멋대로 작동할 것이라는 그릇된 관념이 있다. 이는 극복해야 할 두려움이다”라면서 “하나의 작은 테스트 사례부터 그냥 실행해보는 것이 좋다. 규모가 작아 위험이 적을 것이다. 그 후 투자를 계속할만한 가치가 있는 곳에서 충분한 규모로 확대하라”라고 말했다. 

리얼리얼은 4가지 개별 페르소나에 대한 세일즈포스 아인슈타인 참여 점수로부터 시작해 충성 고객과의 교류를 늘릴 기회를 파악하였다. 사전 구성된 기성품 알고리즘을 이용해 이메일 수를 늘리면 효과가 더 강력하고 더 오래 간다는 가설을 검증하였다.  
브룩스는 “대규모 집단을 대상으로 AI를 시험해 AI의 효과를 파악할 용의가 있었다. 실제로 효과적이었다. 투자할만하다고 느껴지는 어느 하나를 선택하는 것이 핵심이다”라고 밝혔다. 

브룩스의 두 번째 조언은 명확한 비전을 그리는 것이다. 그는 “그냥 AI만 이야기한다면, AI는 자동화 전략을 가진 사람들에게 저마다 다른 의미로 다가올 것이다”라면서 “달성할 수 있는 목표에 대한 비전을 구체적으로 제시해야 한다. 예를 들어 고객 여정의 매핑 같은 것이다. 우리가 이 툴을 사용할 수 있다고 막연히 언급하는 정도로는 곤란하다”라고 말했다. 

세 번째 조언은 적절한 KPI와 프로세스를 배치하는 것이다. 브룩스는 “비즈니스 프로세스와 가설을 미리 구축하지 않았다면 눈을 감고 비행하는 것이다. 적정한 KPI나 지표가 있어야 한다. 계산된 접근법을 취하는 것이 좋다”라고 조언했다. 

페이서스도 시작 단계에서는 규모가 작았다. 이 회사는 주간 뉴스레터에 가입한 휴면 고객을 다시 참여케 하는 계기를 마련하고자 했다.  

갈라도는 “휴면 고객에게 보내는 뉴스레터에서 어조를 바꾸었고, 사은 행사 및 판매 오퍼를 통해 재참여를 이끌어 내려고 했다”면서 “첫 번째 테스트를 했을 때, 휴면 가입자 중 20%가 비 휴면 고객으로 전환하는 성과를 거두었다”라고 말했다. 

이어서 그는 “이미 하는 것을 가지고, 최초의 AI 응용 사례를 만들도록 권고한다”라고 덧붙였다. 
 

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한편, 아디다스의 첫 단계는 문화에 관한 것이었다. 스피츠는 거대한 매트릭스 조직으로 먼저 회사 전체를 조망하면서, 고객이 이용 중인 마케팅 경로를 매핑하고(판매로부터 마케팅 및 관여에 이르기까지), 여러 부서의 관점에서 현황과 성향을 파악해야 했다고 말했다. 

스피츠는 “프로세스, 콘텐츠, 시간, 분야를 정의해야 했다”면서 “우리의 마케터들은 여전히 풋볼 시즌 때 판촉 행사를 할 생각만 하고 있었고, AI로 인해 통제권을 잃는 것을 꺼렸다. AI를 폐쇄된 집단에 배정한 후 작게 시작하고, 그냥 실행했다”라고 이야기했다. 

현재, 아디다스는 AI를 이용해 스피츠가 ‘콘셉트 소비자 DNA’라고 부르는 것을 지원하는 중이고, 데이터베이스 내 3억 명의 소비자에 대한 360도 뷰를 구축하고 있다. 

스피츠는 “360도 뷰에는 핵심 프로파일이 저장되어 있지만, 데이터 레이크에도 엄청난 양의 데이터가 있다”라며 실례로서 로 데이터 포맷 등을 언급했다. 이어서 그는 “AI 모델을 이용해 데이터베이스 안의 모든 고객에 대해 1만 가지가 넘는 속성을 계산하고 있다. 그 후 이를 360도 뷰에 배치한다. 그러면 데이터를 마케팅에서 사용할 수 있다”라고 말했다. 

“한 고객이 앞으로 3개월 이내에 운동화를 살 확률이 얼마나 되는지, 또는 이름을 거짓으로 기재할 확률이 얼마나 되는지를 이해하는 데 AI가 도움이 된다. 그 후 이러한 통찰을 고객과 교류하는 데 이용한다”라고 스피츠는 전했다. 

 


AI 공포를 극복 
토론회 참석자들은 AI가 조직 내에 상주함에 따라 효율 증대, 적용 규모, 리소스 지원을 통해 AI가 일자리를 없앨 것이라는 잠재적 우려를 불식하기 위해 직원들에게 AI의 역할을 자세히 설명하고 있다고 전했다. 

브룩스는 “AI를 규모 관점에서 생각한다”라며 “우리는 야심이 많고, 고객은 개인적으로 대화하고 싶어 하며, 우리도 전달하고 싶은 메시지가 많다. 누군가가 뉴욕의 어퍼 이스트 사이드에 있는 우리 매장을 방문하거나, 우리 전문가와 이야기를 나누거나, 구매할만한 멋진 명품을 보기를 원한다. 10차례 구매한 사람과는 위탁 판매에 대해 이야기를 나누고 싶다”라고 말했다.  

이어서 그는 “AI는 이런 일을 더 잘 할 수 있게 해준다. 온갖 콘텐츠, 코딩, 스케줄링을 지원하려면 거대한 팀을 구축해야 한다. 우리 팀이 전략을 짜면, AI가 실무 작업을 지원하였다”라고 덧붙였다. 

갈라도에게는 미지의 영역으로 나아갈 때 사업적 혜택 및 목표를 가지고 시작하는 것이 지극히 중요하다. AI도 다르지 않다. 갈라도는 “이러한 접근이 사람들을 성공으로 이끈다”라고 강조했다. 

갈라도는 “실패를 두려워하지 말라. 교훈을 얻으면 다음에는 성공할 것이다. 그러나 목표를 가지고 시작한다면 탁월한 성과를 거둘 것이다”라고 조언했다. 

페이서스의 핵심 AI 응용 사례가 판매팀의 거래 성사율을 높이는 데 도움을 주는 것이라며 갈라도는 다음과 같이 말을 이었다. 

“우리는 주로 티켓 판매 사업을 한다. AI를 이용해 판매 담당자가 큰 거래를 신속히 성사시키는 것을 지원하였다. 작은 성취를 이루었다. 결국 거래를 성사시키기까지 직원의 통화 수가 8건에서 2건으로 줄어들었다.” 

그렇다고 해서, AI가 만능이라는 것은 아니다. 스피츠는 마케팅 채널에서 고객 성공의 기여도라는 지속적 난제에 AI를 활용하고 싶다고 말했다. ‘참여의 가치를 평가하는 것과, 참여가 전체 매출에 얼마나 기여하는가’는 갈라도가 여전히 풀어야 할 문제다.  

그는 “점수를 매기고 최적화해주는 툴은 이에 도움이 된다. 특히 이들 두 측면을 하나로 취합하는 방법을 파악하는 데 집중한다”라고 밝혔다. 

페이서스의 사업에서 또 한 가지 문제는 계절성이다. 갈라도는 “참여는 성수기 때 증가하고 팀 성과는 매출에 가장 큰 영향을 준다”라고 말했다. 

이어서 그는 “현재 상황에서 효과적인 것이 무엇이고 그렇지 않은 것이 무언인지 파악하는 것이 큰 문제이다. AI는 연속 90일 회계 기준으로 작용한다. 지표가 나올 때까지 90일이 걸린다는 말이다. 그에 맞춰 기록을 유지하는 것에 익숙해지고 있다”라고 덧붙였다. 

미래의 방향 
이들 회사가 가까운 미래에 바라는 것들이 있다. 아디다스의 경우 콘텐츠 DNA(브랜드를 규정하는 특징)에 대한 이해를 높이는 것이다. 스피츠는 운동선수 및 클럽팀과 제휴하여, 그리고 회사 전체에 걸쳐 사람들에 의해 생성된 수천 개의 멀티미디어 콘텐츠 자산을 관리하고 접근하는 데 곤란을 겪고 있다고 지적했다. 

그는 “사진 로그를 만들고 픽셀 수준에서 사진을 분석하고 태그를 붙인다. 또한 아디다스 그룹 전체에서 무엇이 출시되었는지도 파악한다”라며 “우리가 바라는 또 다른 것은 ‘제품 AI’이다. 제품을 성공시키는 요인이 무엇인지 파악하려고 노력하고 있다. 예를 들어 한 특정 제품이 샌프란시스코에서 잘 팔리는 이유가 무엇인가? 현지 클럽 팁과 색상이 동일하기 때문인가?”라고 이야기했다. 

아디다스의 세 번째 잠재적 응용 분야는 마케팅 투자 수익과 마케팅 기여도 문제이다. 스피츠는 “AI가 마케팅 기여도를 파악하는 데 도움을 줄 수 있다고 믿는다”라고 전했다. 

리얼리얼은 디지털 비서 및 마케팅 활동 인사이트를 통해 AI를 B2B 비즈니스로 확대하고 있다. 또 다른 현안은 유일한 제품으로서 판매된 항목이다. 이 경우 어떤 마케팅 경로로든 개인 맞춤형 추천을 하는 것이 문제가 된다.  

브룩스는 “AI를 이용해 유사 제품을 한데 묶으려 하고 있다. 그렇다면 다른 명품 백을 제시하며 사람들을 적절히 안내할 수 있다”라고 말했다.

페이서스의 경우, AI를 이용해 권장된 마케팅 채널 전략에 맞춰 아웃바운드 메시징 기능을 이동시키려 하고 있다. 
  
갈라도는 “발송시간 최적화 기능도 검토 중이다. 더 이상 이메일이나 소셜 미디어가 전부가 아니다. 개인의 행동에 기초해 어떤 마케팅 경로든 이용할 수 있다”라고 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr