영국항공, 디즈니, USA투데이, BBC 등이 마케팅 효과를 높이고자 생체인식과 안면인식 같은 감정 분석 기술을 활용하고 있다.
안면인식, 소셜미디어 의견 듣기, 음성 분석, 생체인식 스캔은 정서 분석에 쓰이는 대표적인 방법이다.
브랜드의 제품 및 상호작용을 개선할 때 감정 분석은 소비자가 구두 또는 비언어적으로 의사소통하는 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 된다. 이는 소비자 참여에 관한 좀더 많은 인간적인 통찰력을 발굴하고자 분석 기법을 적용하는 것이다.
여기 10개의 유명 글로벌 브랜드가 감정 분석을 활용해 고객과의 소통 방식을 개선한 사례를 소개한다.
영국항공, 안면인식으로 탑승 속도 개선
영국항공(British Airways)은 미국에서 탑승한 승객을 위해 안면인식을 구축했다. 탑승객은 여권이나 탑승권을 보여주지 않고 자신의 얼굴을 카메라로 스캔해 자신의 신원을 확인시켜 비행기 탑승 확인을 받을 수 있다. 항공사는 이 기술을 히스로공항의 영국 국내선에서 사용하고 있으며 국제선 탑승객에게도 생체인식 기술을 적용하고자 노력하고 있다.
USA투데이, 구독자 수 늘리고 참여도 향상
USA투데이는 클라라브리지(Clarabridge)와 함께 인쇄 신문 독자를 유지하고 젊은 독자와의 관계를 심화했다. 언론계 대기업인 USA투데이는 고객 설문 조사, 평론 및 리뷰, 라이브 채팅 기록에서 고객의 음성 데이터를 분석한 후 고객들이 계정 관련 활동에 실망했음을 알게 됐다.
이에 대응하여 좀더 쉽게 온라인으로 거래할 수 있도록 가입자 커뮤니케이션을 철저히 조사했다. 검색 기능을 개선함으로써 USA투데이는 계정 관련 리소스를 더 쉽게 찾을 수 있게 되었다.
또한 USA투데이는 팟캐스트, 뉴스레터, 이벤트 등 모든 제품에 관해 과거 인식하지 못했던 많은 디지털 독자가 있음을 깨닫게 됐다. 인지도를 높이기 위해 온라인 회원 안내서를 만든 다음 광고 없는 가입 기반 앱을 제작해 언론사의 자동 재생 광고 환경에 부정적인 의견을 공유한 독자에게 더 나은 환경을 제공했다. 그 결과, USA투데이는 가입자가 늘고 참여 만족도가 올라간 것으로 나타났다.
BBC, 기술로 프로그램 호감도 테스트
BBC 월드와이드는 안면 감정 인식 기술과 AI를 사용해 새로운 프로그램이 인기가 있는지 평가한다. 안면인식 기술은 합리적 수준이 아닌 정서적인 면에서 사람들이 어떻게 콘텐츠에 반응하는지 추적할 수 있다. 인공지능 시스템은 소셜 정서와 활동을 분석해 특정 지역 시장에서 콘텐츠에 대한 수요를 예측하는 데 사용됐다.
인간 vs. 기계, 더 똑똑한 운전을 목표로
일본 보험사인 손보재팬보험(Sompo)은 액센츄어, 다이치 고츠 상요(Daiichi Kotsu Sangyo), 인텔의 사물인터넷(IoT)과 협력해 개별 운전 습관을 좀더 잘 이해하고 운송 업계에서 운전자 안전을 변화시키는 새로운 방법을 파악할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 구축했다.
딥러닝 알고리즘은 인텔 IoT 플랫폼 레퍼런스 아키텍터(IoT Platform Reference Architecture)를 사용해 니폰코아손해보험(Sompo Japan Nipponkoa Insurance)이 다이치 고츠 상요의 택시에 설치된 연결 기기의 데이터를 수집했다. 주행 데이터를 기록하는 이미지 및 원격 측정 툴을 촬영용 카메라 외에도 웨어러블 기기를 통해 택시 기사의 동의 하에 이들의 심장박동 같은 생체정보를 수집했다.
이 파일럿 프로젝트는 택시운송 회사가 운전자를 위해 맞춤식 안전 지침을 제공하고 사고 횟수를 줄이며 최적의 운전자 명단을 개발하고 교육 프로그램을 개선할 수 있도록 지원했다.
테스코, 얼굴 스캔을 통해 타깃 광고
영국의 슈퍼마켓 거물 테스코는 주유소에서 얼굴 스캔을 위해 암스크린(Amscreen)의 옵팀아이즈(OptimEyes)를 사용해 성별과 나이 같은 인구 통계학적 정보를 바탕으로 한 타깃 광고를 제공했다. 또한 안면인식 시스템에서 수집한 정보를 바탕으로 광고를 실시간으로 변경한다.
NAB, 생체인식 ATM 액세스의 미래에 직면
마이크로소프트와 함께 NAB는 고객을 인증하기 위해 생체인식 데이터를 사용해 애저 인지 서비스(Azure Cognitive Services)로 ATM의 안면인식을 시험하고 있다.
개념증명은 안면인식과 PIN을 사용해 ATM에서 현금에 액세스하는 고객을 위한 물리적인 카드나 장치 없이도 가능하도록 테스트하고 있다. 물리적인 카드나 장치로 ATM에서 현금에 찾을 필요가 없기 때문에 고객경험을 개선하도록 고안됐다.
이 은행은 정보를 고객 인증 목적으로만 사용하고 다른 목적으로는 사용하지 않는다고 전했다. 이 개념증명 테스트에 참여한 사람의 은행 정보는 시스템에 저장되지 않는다.
더 똑똑해진 옥외 광고
디지털 옥외 광고 게시판에는 사람들이 지나가고 표지판을 볼 때 얼굴을 읽고 지도로 표시하는 광학 렌즈가 장착되어 있다. 이는 대략적인 나이, 성별, 사람들이 무엇을 바라보는지 파악하기 위해 안구에 초점을 맞출 수 있다. 타깃 광고에는 실시간 참여 데이터 및 잠재 고객 프로필이 반영된다.
예를 들어 몬델리즈(Mondelez)가 캐럿(Carat), 콜리지(Collage), 아트코프(Artcope), 앰넷(Amnet)과 협력해 발 모건 아웃도어(Val Morgan Outdoor) 스크린에서 체리라이프(Cherry Ripe) 바를 홍보한 프로젝트가 있었다. 이 기술은 과거 데이터를 활용하여 체리라이프 타깃 고객이 가솔린 펌프에서 스크린에 관심을 기울일 가능성이 가장 높은 시기를 확인하고 발 모건의 DART 잠재 고객 측정 시스템(실시간 디지털 옥외 광고 시청자)과 결합된다. 이렇게 하면 시청자가 인구 통계학적 타깃에 속하는지가 확인된 다음 그에 따라 광고가 게재된다.
“AI로 나만의 결말을 고른다”
영화 및 엔터테인먼트 거물인 디즈니는 150개가 넘는 영화에서 이를 관람하는 관객의 표정을 기록하고자 적외선 카메라를 영화관에 설치해 감정 분석을 시도했다. 관객의 반응은 영화의 장면과 일치시켜 영화의 관객 반응을 평가하고 예측할 수 있다.
이 기술은 향후 테마파크와 레스토랑에서 고객경험을 이해하고 개선하는 데도 적용될 수 있다.
“원하는 광고를 보게 된다”
감정 분석에 동참한 또다른 기업으로 마즈(Mars)가 있다. 이 회사는 광고가 의도한 대로 소비자의 감정을 불러일으켰는지, 광고에 대한 감정적 반응이 실제로 판매를 예측할 수 있는지를 테스트했다.
이 프로젝트는 시장 조사를 위해 어펙티바(Affectiva)와 애프덱스(Affdex)와 함께 참여했으며 판매 효과에 대한 얼굴 반응과 정서적 반응을 묶는 최초의 대규모 연구 조사로 알려졌다. 프랑스, 독일, 영국, 미국에서 1,500명이 넘는 참가자의 웹캠을 통해 포착된 얼굴 반응 정보를 수집해 200개 이상의 광고를 내보냈고 정서적인 반응을 분석했다. 단일 소스 데이터를 사용하여 정서적 반응은 초콜릿, 껌, 반려동물 관리, 인스턴트 식품과 같은 각 제품 라인의 판매량에 연결되었다.
그 결과 얼굴 코딩 및 감정 분석을 통해 사실상 단기 매출을 정확하게 예측할 수 있었다. 마즈가 75%의 정확도를 달성하여 최상의 결과를 얻은 것은 자체 보고 및 설문 조사와 함께 얼굴 코딩을 통합한 데 있었다.
휴마나
의료보험회사 휴마나(Humana)는 음성 분석을 통해 고객의 감정을 이해하고 고객경험을 향상하기 위해 콜센터와 함께 감정 분석을 사용했다. 이 기술은 발신자의 정서를 파악하고 전화 통화를 긍정적인 경험으로 만들기 위해 적절하게 대응하는 방법을 제안해 준다.