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로봇|자동화 / 마케팅

마케팅에 'RPA' 도입하기 전에... CMO가 알아야 할 것

2021.09.28 Brad Howarth  |  CMO
지루하고 반복적이며 단순한 작업에서 마케팅 인력을 해방시키는 건 많은 마케터의 꿈이다. 공급업체에서 원활한 통합 및 데이터 흐름을 약속하긴 하지만 새로운 디지털 도구 및 프로세스를 구축할 때 수작업에 의한 데이터 처리가 불가피하기 때문이다. 

물론 이러한 상황은 마케팅에 국한되지 않는다. IT, HR, 재무 등을 비롯해 여러 비즈니스 부문에서도 비슷한 일이 일어난다. 그리고 이 어려움은 ‘로봇 프로세스 자동화(Robotic Process Automation; RPA)’라는 도구의 등장으로 이어졌다. 

포레스터의 수석 애널리스트 레슬리 조셉은 RPA란 가장 기본적인 수준에서 웹사이트 및 애플리케이션의 사용자 인터페이스 요소를 이해하는 소프트웨어 로봇을 사용해 이를 워크플로우에 연결하는 능력이고, 사람이 하는 일을 효과적으로 모방한다고 설명했다. 따라서 RPA 봇은 흔히 ‘디지털 워커(digital workers)’라고 불린다. 
 
ⓒGetty Images

조셉은 <CMO>와의 인터뷰에서 “RPA로 할 수 있는 전형적인 작업은 사람이 해야 하는 모든 종류의 반복적인 작업이었다”라면서, “이를테면 데이터를 a에서 b로 옮기거나 세일즈포스 티켓에서 케이스를 생성하는 등의 작업이다. 그런 의미에서 (RPA는) UI 중심의 화면 스크래핑이기 때문에 매우  다재다능하다”라고 말했다. 

이러한 다용성은 RPA가 광범위한 애플리케이션에 적용될 수 있다는 의미였다. 가장 효과적이고 확실한 분야는 (애플리케이션 세트 자체가 레거시였던) 백오피스 재무 또는 조달 프로세스였다고 그는 언급했다. 

조셉은 “CFO의 관점에서 봤을 때 이런 종류의 워크플로우에 ‘디지털 워커’를 활용하는 건 합리적이었다. 그렇지 않으면 시스템을 현대화하는 수밖에 없었고, 이는 기업이 긴급하게 해야 할 다른 일에서 자본 지출을 줄일 수 있었다”라고 전했다. 

하지만 그에 따르면 RPA 기반의 디지털 워커가 재무 및 IT 워크플로우에서 보편적일진 몰라도 마케팅 분야에서의 활용은 미미했다. 대부분의 최신 마케팅 플랫폼에 RPA 기반 프로세스의 필요성을 최소화하는 강력한 API 기반 통합 기능이 포함돼 있기 때문이라는 설명이다. 하지만 최근의 몇 가지 발표를 살펴보면 마케팅에서 RPA의 활용이 증가하고 있음을 알 수 있다. 

RPA와 마케팅 사용 사례 
2021년 8월 세일즈포스는 독일의 RPA 회사 서비스트레이스(Servicetrace)를 인수하면서, 지난 2018년 뮬소프트(MuleSoft) 인수로 확보한 기존 API 통합 기능과 이를 결합할 것이라고 밝혔다. 또한 같은 달, 지능형 고객 인게이지먼트 플랫폼 모인게이지(MoEngage)는 고객 인게이지먼트 최적화용 RPA 기술 개발을 위해 3,250만 달러를 모금했다고 발표했다. 

이는 RPA 공급업체와 관련된 자금 조달, 합병, 인수의 최근 사례에 불과하다. 마이크로소프트, 서비스나우, SAP, IBM은 여러 차례의 인수를 진행했고, RPA 전문 회사 유아이패스(UiPath)는 美 뉴욕 증시에 상장했다. 유아이패스의 기업 가치는 현재 350억 달러를 넘어섰다. 

거대한 자금이 쏟아지면서 마케터의 문제, 특히 고객 인게이지먼트의 데이터 흐름과 관련된 문제가 RPA 공급업체의 관심을 끌기 시작했다. 

RPA 회사 블루 프리즘(Blue Prism)의 A/NZ 마케팅 총괄 제니 서브라타는 “사용자가 문제를 해결하기 위해 정보를 공유하는 온라인 커뮤니티를 가진 모든 기업에 기회가 있다”라면서, “디지털 워커는 UX를 개선하고 마케팅팀의 워크로드를 최소화한다”라고 언급했다. 

블루 프리즘도 커뮤니티 관리 작업에 디지털 워커를 사용한다. 그는 “블루 프리즘 커뮤니티가 6주 동안 비활성화되면 디지털 워커 앨버트(Albert)가 해당 커뮤니티를 휴면 대기열에 넣고 커뮤니티 관리자에게 게시물 업로드를 요청하는 이메일을 보낸다. 그리고서 2주 동안 아무 일도 일어나지 않으면 앨버트는 커뮤니티를 폐쇄하고 콘텐츠를 병합한다”라고 설명했다.  

이어서 서브라타는 “또 스레드가 잘못된 커뮤니티에 있을 때 이를 식별하고 올바른 곳으로 이동시키는 키워드 디렉토리에 디지털 워커를 사용하는 방법을 검토했다. 이 밖에 시스템에서 스팸을 근절하는 데에도 도움이 될 수 있다”라고 덧붙였다. 

조셉은 RPA를 고객 관리에 활용할 수 있다고 언급했다. 다른 경우라면 쉽게 통합되지 않는 시스템의 데이터를 연결할 수 있어서다. 그는 “고객 이탈 등의 정보를 제공하는 다른 데이터 세트로 고객 여정을 연결하고 싶다고 해도 이를 애플리케이션 간 통합으로 달성하기 쉽지 않다”라면서, “이 지점에서 RPA가 실제로 효과적인 것으로 입증됐다”라고 말했다. 

조셉은 마케팅 지출의 효율성을 개선하는 데도 RPA에 잠재력이 있다고 전했다. 그는 “디지털 워커를 투입해 디지털 광고 프로세스를 간소화할 수 있다고 본다. 따라서 최적화를 생성하거나 워크플로우를 실행하는 데 몇 시간을 소비할 필요가 없다. RPA 봇을 투입해 전체 프로세스 및 데이터 집합을 실행하며 결과를 산출하도록 하는 것이 더 쉽다”라고 설명했다. 

RPA가 잠재력을 가지는 세 번째 분야는 리드 자동화다. 조셉은 “RPA가 자동화된 방식으로 이러한 작업 중 일부를 처리할 수 있는 애플리케이션을 가지고 있기 때문에 적합하다. 하지만 여전히 외부 데이터를 a에서 b로 이동해야 하거나 아니면 이메일 또는 다른 곳에서 유입되는 정성적 정보를 필요로 한다. RPA는 데이터를 기계적으로 이동하고 병합하는 데도 적절한 도구다”라고 말했다. 

마지막으로 RPA에 적합한 또 다른 마케팅 업무는 챗봇에 정보를 제공하는 것이라고 조셉은 언급했다. 그는 “웹사이트의 챗봇은 일반적으로 사용자에게 정보를 제공하는 일을 한다”라면서, “반대로 챗봇이 고객으로부터 정보를 가져와 고객을 대신해 일할 수 있는 다운스트림 RPA 봇에게 전달하면 어떨까? 예를 들면 티켓을 해결하거나 티켓을 생성하는 일이다”라고 전했다. 

RPA의 진화 
RPA 기술은 빠르게 진화하고 있다. 부분적으로는 디지털 워커가 수행할 수 있는 작업의 복잡성을 확장하는 머신러닝의 발전 덕분이다.
 
이를테면 유아이패스와 알터릭스는 서로 다른 시스템의 복잡한 데이터를 사용하고 이를 RPA 봇에 다운스트림으로 전달하기 전에 ML 기술을 적용할 수 있는 노-코드 데이터 조작 도구를 개발했다. 조셉은 이것이 ‘지능형 자동화’라는 개념의 출현으로 이어지고 있다고 밝혔다. 

그는 “이제 RPA 봇은 이메일 상호작용을 보거나 문서를 스캔하여 비정형 정보를 추출하고 이를 구조적 데이터로 변환할 수 있는 머신러닝 구성 요소를 포함할 수 있다”라고 설명했다. 

RPA가 시스템과 데이터를 통합하는 데 사용할 수 있는 다양한 선택지가 있다. 예를 들면 서비스나우는 마테크 도구와의 기본 통합 기능 외에도 비정형 작업 패턴을 지능적이고 자동화된 워크플로우로 대체할 수 있도록 지원하는 클라우드 기반 플랫폼을 제공한다. 

아울러 부미(Boomi), 지터비트(Jitterbit) 등 수많은 서비스형 통합 플랫폼(Integration Platform-as-a-Service, IPaaS) 제공업체도 있다. 이들은 디지털 워크플로우를 생성하고 관리하는 대안적 방법을 제공한다. 

조셉은 “지난 몇 년 동안 RPA와 IPaaS 사이에 이러한 통합이 있었다”라면서, “온갖 자동화 기회와 기술이 애플리케이션과 사용자 간의 자동화 ‘연결망’으로 수렴되고 있다. 여기서 모든 워크플로우와 모든 인텔리전스가 이뤄지고 있다”라고 전했다. 

한편 RPA가 마케팅 분야에서 갖는 기회는 상당하지만 조셉은 마케터가 이미 가지고 있는 도구를 사용해도 충분했던 기회가 많았다고 지적했다. 이와 동시에 대부분의 RPA 업체도 다른 비즈니스 부문에서 이미 기회가 많았기 때문에 CMO와 협력하는 데 크게 집착하지 않았다고 말했다. 

그러나 RPA의 성공은 재무, IT 등의 부문에서 많은 기회가 충족됐다는 것을 의미한다. 조셉은 “3~4년 전에 RPA와 프로세스 자동화를 시작한 기업들이 기본적인 프로세스를 대부분 자동화한 단계에 도달했다”라면서, “이제 이들은 다음 단계를 주시하고 있다. 자동화할 다음 프로세스는 백-오피스로 한정되지 않는다. 일반적으로 프론트엔드 및 고객 경험에 어떤 식으로든 영향을 미치는 프로세스다”라고 설명했다. 

궁극적으로 RPA 도구는 디지털 워커를 생성하는 결과로 이어지겠지만 이러한 생성과 통합에는 여전히 상당한 기술이 필요하며, 조셉은 이것이 단기적으로 RPA가 마케팅에 도입되는 데 있어 또 다른 장벽으로 작용할 수 있다고 진단했다. 

그는 “마케팅에서 RPA 기술을 학습하고 적용할 만한 합리적인 분야를 찾는 스킬 세트는 전통적으로 우수하지 않았다. 하지만 RPA 도구가 매우 다재다능하다는 사실을 감안하고 마케터가 조직 내에서 이러한 스킬 세트를 보유하고 있다면 여러 흥미로운 일을 할 수 있을 것”이라고 전했다. 

이어서 조셉은 “아직도 상당히 수동적인 특정 워크플로우를 최적화하는 데 관심이 있거나 아니면 애널리틱스를 보는 비표준적인 방법을 만드는 데 관심이 있는 사람에게 RPA는 정말 흥미로운 기술이다”라고 말했다. ciokr@idg.co.kr


 
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