AIⅹ빅데이터 마케팅 : 마케터의 업무가 변한다

빅데이터는 마케터들에게 생소하지 않은 기술 입니다. 빅데이터에 마케팅의 미래가 있다고 합니다. 소비자 행동에 관한 모든 데이터를 분석, 활용하여 마케팅 전략을 수립할 수 있다는 것입니다. 개인 맞춤화된 정보나 경험을 적극 활용하는 것입니다. 이제는 빅데이터를 넘어 머신러닝과 AI도 활용되고 있습니다. 마케팅에서 이러한 신기술을 활용하지 않는다는 이유로 이제는 시대에 뒤떨어진다는 이야기를 듣는다고 합니다.

하지만, 실제로 최신 기술을 이용할 필요가 있는 과제는 전체의 10%에도 미치지 않는다고 합니다. 간단한 통계적 처리로 해결할 수 있는 문제가 60% 이상, 이전부터 존재해 온 다변량 해석 및 머신러닝으로 해결할 수 있는 것이 30% 이상이며, 딥러닝의 근본적인 연구 개발까지 필요한 경우는 1%도 채 되지 않는다고 말합니다.

그럼에도 불구하고, 마케팅 전략의 실체를 만드는 기술이 필요한 것은 명확합니다. 데이터로 문제를 바라보고, 데이터 속에 숨겨진 맥락을 발견하는 것이 중요합니다. 데이터 사이언티스트도 중요하지만 빅데이터, 머신러닝 및 AI 같은 데이터를 쉽게 분석할 수 있게 도움을 주는 기술도 같이 필요합니다.

 


AIⅹ빅데이터 마케팅 : 마케터의 업무가 변한다
야마모토 사토루 저/양희은 역 | 영진닷컴 | 2019년 07월 18일

 

이 책은 마케팅 개념을 AI의 문맥에서 구현한 사례를 소개하고 있습니다. 복잡한 수학공식 같은 것은 없습니다. 기술적인 개념 하나하나를 설명하기 보다는 마케팅의 큰 개념 속에 빅데이터, 머신러닝, 딥러닝 같은 AI가 어떻게 활용되고 있는지를 알려줍니다. 그 과정에서 자연스럽게 알고리즘에 대한 이야기를 곁들입니다. 마케팅에서 신기술들이 어떻게 활용되고 있는지 사례를 확인할 수 있습니다.

마케팅에서는 고객이 중요합니다. 고객과 연동된 데이터를 찾아내어, 어떤 식으로 활용할 수 있는지 인사이트를 찾는 것이 필요합니다. 이러한 데이터에는 성별·연령·소득 등의 인구통계학적 데이터, 사람의 기호성 같은 사이코그래픽 데이터, 지리적 데이터, 기술적 데이터 등이 있습니다. 트렌트와 날씨도 데이터와 연계되어 활용됩니다. 이러한 모든 데이터는 고객의 심리를 알기 위함입니다.

이때 주의할 점은 마케팅의 모든 데이터가 ‘고객의 심리를 알기’ 위해 사용된다는 것입니다. 우리가 해야 하는 일은 ‘30대 남성의 중고 소득자에게 골프 클럽을 추천하는’ 것이 아닌 ‘골프 클럽을 사고 싶은 사람에게 추천하는’ 것이며, 이를 예측하기 위해 다양한 데이터를 사용한다는 점입니다.43쪽

책은 총 5개의 Chapter로 구성되어 있습니다. Chapter 1에서는 마케터를 위한 AI & 빅데이터를 소개하는 것으로 독자의 타켓을 명확히 합니다. Chapter 2는 AI 마케팅의 기초 지식을 설명합니다. Chapter 3에서 실질적인 AI 마케팅을 소개하고 있습니다. 알리기, 관심을 갖게 하기, 검색하게 하기, 구매하게 하기, 팬으로 만들기에 AI 기술을 접목할 수 있다고 말합니다. Chapter 4는 수요를 개척하는 것에도 AI를 활용해야 된다고 하며, Chapter 5는 미래의 마케팅을 설명합니다.

대상이 되는 단계별로 사용할 솔루션이 달라집니다. 존재를 알리는 단계에서는 광고, 관심을 끌기 위해서는 콘텐츠 마케팅, 검색되기 위해서는 어떤 키워드가 노출이 많은지(SEO)를 고려하며, 구매를 유도하는 단계에는 웹사이트 및 매장을 개선하고, 팬으로 만들기 위해서는 이메일 등을 통한 지속적인 커뮤니케이션을 해야 합니다.59쪽

마케팅의 큰 개념을 순차적으로 설명하면서 그에 대한 데이터의 활용을 소개하고 있어 쉽게 느껴집니다. 다만, 너무 간단히 설명하고 넘어가는 건 아닌가 하는 생각도 듭니다. 장점과 단점이 있는 것 같습니다. 마케팅 업무 차원에서는 필요한 데이터와 이러한 데이터를 어떻게 활용해야 된다는 것을 배울 수 있습니다. 또한, 마케팅에서 사용되고 있는 빅데이터 및 AI 는 이런 식의 기능이 필요하다는 것을 알 수 있습니다. 개념을 먼저 알고 난 후 조그만 것이라도 먼저 시도해보는 것을 말합니다. 저자의 집필 의도가 이런 것이 아니었을가 하는 생각도 해봅니다.

많은 양의 조합 중 ‘최고’는 아닐지언정, ‘계산량에 비해 훌륭한’ 결과를 얻는 방법이 있습니다. 바로 ‘메타휴리스틱스(Metaheuristics)’라고 하는 방법입니다. 예를 들어 액체 상태의 마그마가 식는 과정에서 현재의 지구의 상태가 된 것이 에너지 관점에서는 가장 안정적이라고 단언할 수는 없지만, 나름대로 안정적인 상태라고 볼 수 있습니다. 또한 생명의 진화 과정에서 사람이 되는 과정 역시 다른 진화 방향이 있을 수 있었지만, 어느 정도 정답이라고 말할 수 있을 것입니다. 이는 예측할 수 없을 정도의 갈래 중에서도 ‘나름대로 괜찮은 상태’가 된 것이며, 이를 계산으로 찾아내는 것이 메타휴리스틱스입니다.107쪽

마케터의 업무에 데이터 분석과 활용은 기본입니다. 책의 집필 시기가 2017년 7월 이라고 하지만, 고객과 연관된 데이터를 활용하는데 AI기술이 필요하다는 지금과 비교해도 책의 내용 중 틀린 부분은 없는 것 같습니다. 데이터를 어떻게 더 빨리 수집하고, 더 빨리 분석하고, 더 빨리 활용하는 것으로 기술이 나아지고 있는 것 뿐입니다. 고객의 정의와 행동 유형은 쉽게 바뀌지는 않습니다.

구매 단계의 사용자란 이미 제품을 인식하고 있고 일정한 관심을 보이며 어느 정도 비교 검토를 마쳤고 커뮤니케이션 방법에 따라 구매를 할 가능성이 있는 사용자입니다. 디지털 마케팅 관점에서 이야기하면 제품의 상세 페이지를 자세히 읽은 사용자, 구체적인 키워드로 검색을 한 사용자입니다.143쪽

이 책을 한 문장으로 정리하면, ‘마케팅에서 데이터가 왜 중요한지, 왜 데이터를 빼놓고 마케팅을 설명할 수 없는지 확실히 알게 해주는 책’ 으로 이야기 할 수 있을 것 같습니다.

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