인공 지능과 디지털 마케팅

인공 지능과 디지털 마케팅

Alpha 이해영

평소 서울에서 근무하던 김모양은 출장 차 부산을 가게 되었다. 부산에서 성공적으로 업무를 마치고 서울로 돌아가기 전 연료가 떨어진 김모양, 연료를 넣기 위해 주유소에 가기로 한다. 그 때 김모양에게 문자 한 통이 도착했다. 확인해보니 평소에 자주 사용하는 카드사에서 어떻게 알았는지 주유소 할인 혜택을 전해준 것이다. 김모양은 한편으로는 어리둥절했지만 할인혜택을 통해 기분 좋게 주유를 하고 돌아갔다. 이것이 과연 우연이었을까? 정답은 당연히 ‘아니요!’이다. 이는 <이세돌 VS. 알파고>의 세기의 대결로 2016년 주인공에 오른 ‘인공지능’을 활용한 디지털 마케팅이다. 현재 ‘인공지능’은 단순한 데이터 분류에서 벗어나 소비자의 패턴과 감정까지 파악할 수 있어 마케팅분야에서 각광받고 있다고 한다. 이번 글을 통해 ‘인공지능 마케팅’을 파헤쳐 보고자 한다.

  (1)‘알파고=인공지능?’, 인공지능이 무엇인가요??

‘알파고’는 수도 없이 보고 들어보았지만 정작, 인공지능이 무엇인지 모르는 사람이 많다. 인공지능의 용어는 1967년 다트머스 대학에서 열린 ‘인공지능에 관한 연구 회의’에서 ‘지적 행동을 기계로 실현시킬 수 있는지’에 대하여 논의하며 등장했다. 재미있는 사실은 인공지능과 대결한 인간이 이세돌이 처음이 아니라는 것이다. 인공지능은 그 동안 몇 차례 진화를 거듭해 왔는데 각 단계마다 인간과의 대결전적이 있었다고 한다. 

 초기의 인공지능은 체커, 체스 등의 보드게임에서 이용자와의 대결 상대를 해주는 수준에 불과했다. 이후 컴퓨팅기술과 빅데이터가 등장하면서 인공지능은 ‘머신러닝’으로 진화하게 된다. 머신러닝은 다량의 데이터를 입력하면 인공지능이 스스로 이를 분석해 판단하고 결과를 도출하는 방식이다. 예를 들면 고양이, 개, 새의 이미지 데이터를 주면 반복적으로 관찰하여 차이를 잡아내는 것이다. 그런데 머신러닝은 특성상 많은 데이터를 필요로 했고, 현실의 문제들은 머신러닝으로 해결하기에 복잡했다. 그러다 등장한 것이 ‘딥러닝’ 기술이다. 딥러닝이란 스스로 인간이 알려주지 않은 데이터 특징 값까지 추출하는 기술이다. 따라서 적은 양의 데이터를 통해 사람이 판단기준을 정해주지 않아도 컴퓨터가 스스로 인지, 추론, 판단 할 수 있다. 요즘 인공지능 기술을 활용했다면 이 ‘머신러닝’ 이나 ‘딥러닝’ 중 하나를 이용한 것이다. 

인공지능은 현재 소비자의 감정과 취향을 분석할 수 있을 정도로 발전했다. 예를 들어 IBM에서 개발한 인공지능 ‘왓슨’의 경우 글쓴이의 감정을 정확하게 나타내주는 ‘완슨 톤 애널라이저’기술이 있다. 이는 컴퓨터가 메시지를 읽고 글쓴이의 감정과 사회적인 특징(성격, 개방성 등)까지 분석할 수 있다. 인공지능은 현실 문제를 해결하기 위해 점차 범용프로그램으로 개발되어 여러 서비스와 마케팅에 접목하려는 움직임을 보이고 있다. 덧붙이자면, 딥러닝을 탑재한 알파고가 바둑의 신 이세돌을 이겼다면, 머신러닝은 세계 체스 챔피언을 이겼다고 한다.

 

(2)인공지능의 마케팅 효과

요즘 기업은 인공지능 관련 신생기업을 인수하는 등 너도나도 할 것 없이 인공지능 기술을 도입하고자 하고 있다. 이렇게 인공지능 기술이 환영 받는 이유는 무엇일까? 마케팅 영역에서 살펴보자면 인공지능을 통해 이룰 수 있는 마케팅 효과가 최신 디지털마케팅 트랜드와 일치하기 때문이다. 그럼 인공지능의 마케팅 효과 위의 사례와 함께 살펴보자.

1) 개인화된 마케팅 전략

최신 마케팅 영역의 트랜드는 ‘개인화’이다. 개인의 상황과 취향을 반영한 마케팅 전략을 구현해야 하는 것이다. 보통 인공지능을 활용한 마케팅은 메시지를 발송하는 것과 같은 pushing방식에 많이 활용되고 있다. pushing방식에서 소비자는 정보가 무작정 제공되기 보다 본인이 받고 싶은 정보만 받고 싶어한다. 그런데 모바일과 웨어러블 기기가 개인의 삶에 더욱 밀착되면서 기업은 이로부터 얻어진 데이터를 통해 한층 더 개인화된 소비자 경험을 제공할 수 있게 되었다. 위의 예시에서 카드사는 김모양의 결제 내역을 통해 서울에서 카드를 사용하다가 부산에서 사용한다는 정보 알아내고 이를 데이터로 저장한다. 그러면 인공지능은 이 데이터를 분석하여 소비자가 장거리 이동에 따라 연료가 부족할 것이라고 제시한다. 그러면 카드사는 고객에게 주유할인 혜택을 제시하는 것이다. 이렇게 인공지능은 개인화된 정보를 포착하여 효율적인 고객관리를 가능케 한다.

2) 실시간 마케팅

디지털기기는 ‘실시간으로’ 브랜드와 소비자 사이의 연결을 가능하게 한다. 기업은 인공지능을 활용하여 디지털을 통해 정해진 데이터를 분석하여 실시간으로 소비자가 처한 상황을 고려한 맞춤형 마케팅을 펼칠 수 있다. 위에서 카드사는 김모양이 연료가 떨어져 주요소로 가고 싶은 순간을 포착하여 주요할인 혜택을 실시간으로 전해주었다. 인공지능이 판단을 너머 예측까지 하는 것이 가능하기에 기업은 이를 통해 어떤 소비자가 무언가를 알고 싶고, 사고 싶고, 하고 싶고, 가고 싶은 바로 그 순간의 의도와 맥락까지 파악할 수 있게 된다. 인공지능은 고객의 순간의 변화를 포착하여 실시간으로 고객과 소통할 수 있게 한다. 

3) 마케팅 자동화 

인공지능은 쌓인 데이터를 통해 학습을 하다 보면 소비자에게 어떤 메시지를 어느 시점에 노출해야 할지 알 수 있어 이 과정이 자동화되는데 기여할 수 있다. 이에 따라 기업과 브랜드 입장에서는 더욱 효율적인 프로모션을 진행할 수 있게 된다. 더 나아가 향후 인공지능은 소비자의 다음 행동까지 예측할 수 있어 기업은 이에 상응하는 마케팅 활동을 계획할 수 있게 되어 예측 마케팅까지 가능하게 된다. 

(3)인공지능을 활용한 마케팅 사례.

위의 사례는 사실 KB국민은행의 인공지능을 활용한 ‘스마트 오퍼링’ 서비스였다. 200여건의 마케팅 테스트를 통해 이용금액이 7천억원이 늘어나고 고객 반응도가 24% 향상되는 성과를 거뒀다고 한다. 요즈음 카드사는 고객관리의 일환으로 인공지능을 활용한 서비스를 출시하고 있다고 한다. 고객관리 외에도 인공지능은 어떻게 활용될 수 있을까?  

1) 인공지능이 메시지를 작성해주는 ‘Persado’ 

로봇 카피라이팅 회사 ‘Persado’는 인공지능이 작성한 메시지를 통해 고객들과의 커뮤니케이션하고 있다. 인공지능이 기존에 축적된 copywriting 100만단어와 문구데이터를 통해 문장의 형식, 구조 그리고 문장에서 나타나는 감정을 분석해서 적절한 마케팅 메시지를 제시해주는 것이다. 사진에 보이는 것처럼 ‘4시 30분입니다. 처방된 약을 복용하시기 바랍니다.’와 같은 문장을 인공지능은 ‘약을 드시길 시간이에요. 당신의 가족은 당신이 건강하길 바랍니다.’와 같이 효과적인 문구로 바꿔주었다. 실제로 Persado를 통해 바뀐 문구는 기존에 비해 클릭률이 75~110%까지 올랐다고 한다. 오늘날 고객을 효과적으로 유입하기 일환으로 메시지나 앱의 푸쉬 문구를 유용하게 사용하고 있다. 이때 메시지를 어떤 방식과 표현으로 사용하느냐에 따라 고객의 반응이 달라지기 때문에 메시지의 내용의 중요성이 높아지고 있다. Persado는 이와 같이 인공지능을 통해 메시지와 관련된 마케팅 커뮤니케이션 전반에 효과적으로 활용되고 있는 사례라고 할 수 있다.

 

2) 인공지능을 활용한 광고 

글로벌 광고회사 M&S 사치(M&S Saatchi)가 지난 해 영국 런던 중심가의 옥외 광고판에 인공지능광고를 게시했다. 이 광고는 유전자 알고리즘을 적용하여 진화론의 핵심인 '적자생존 자연도태'의 알고리즘에 따라 작동한다. 다양한 이미지, 문구, 배치 등을 조합하여 수 천 가지의 광고를 임의로 내보내고, 카메라를 통해 지나가는 행인의 반응을 분석한다. 따라서 반응이 좋지 않은 광고는 도태되어 결국에는 반응이 좋은 광고만 남게 되는 방식이다. 인공지능의 학습기능을 활용하여 계절별, 요일별 등 다양한 조건에서 어떤 광고가 반응이 좋은지 판단하여 제시하는 것이다. 이처럼 인공지능은 데이터분석을 토대로 효과적인 광고전략을 제시하는데 활용될 수 있다. 

 

3) 아마존 예측배송

아마존은 인공지능을 통해 소비자 데이터를 분석하여 서비스에 적극적으로 활용해왔다. 아마존의 인기서비스인 ‘관심제품 추천서비스’가 그 예이다. 이 서비스는 과거의 구매 내역과 행동패턴을 분석해 고객의 소비취향과 관심사를 미리 파악해 추천해준다. 그런데 최근 아마존은 이제 추천해주는 것을 넘어서 고객이 주문도 하기 전에 배송을 먼저 하는 ‘예측배송’시스템의 특허를 냈다고 한다. 예측배송은 인공지능과 빅데이터를 통해 고객이 이전에 어떤 상품을 샀고 얼마나 오랜 시간 봤는지를 분석하고, 장바구니와 위시리스트 검색 목록도 살핀다. 고객이 구매할 만한 가능성이 높은 제품을 고객이 물건을 주문하기 전에 구 미리 물품을 포장해 고객과 가까운, 물류창고나 배송트럭에 옮겨 놓는 것이다. 이는 기존에 추천을 권하는 소극적 push방식이 아닌 직접 제품을 발송하는 적극적 Push 방식의 마케팅이다. 그 결과 아마존 인공지능을 통해 마케팅과 물류의 두 마리 토끼를 잡게 될 것으로 예측된다. 

(4)우리가 가져야 할 자세: creative idea!

이세돌과 알파고의 대결 후 한동안 사람들은 인공지능이 인간을 대체하는 것이 아닌지에 대해 우려를 표했다. 위의 사례를 보아도 인공지능은 마케팅의 다양한 영역에서 활용되고 있다. 이로 인해 앞으로 마케터가 설 자리가 좁아지는 것이 아닌가 걱정이 들 수도 있다. 그러나 인공지능은 아직 마케팅과정을 자동화하는데 불과하다. 기업의 입장에서 인공지능이 무엇을 하는 가보다 중요한 것은 인공지능을 어떻게 활용하는 가이다. 아마존은 인공지능을 적절하게 활용해서 마케팅을 넘어 물류개혁까지 이룰 수 있었다. 따라서 앞으로 우리는 인공지능을 마케팅의 어느 과정에 위치해서 혁신을 이룰 수 있을지에 대한 창의적인 아이디에 집중해야 할 것이다.  

주석

카드사들 빅데이터로 인공지능 마케팅, 한겨레, 16 06 02

 http://www.hani.co.kr/arti/economy/it/694038.html#sthash.tkTwH11c.dpuf

인공지능과 마케팅, 마케팅레시피, 김재필, KT경제경영연구소 2016.04.22

인공지능, 데이터로 커뮤니케이션 혁신하다, THE PR NEWS, 문용필기자

 http://www.the-pr.co.kr/news/articleView.html?idxno=14608 2016.04.28

digital marketing trends for 2016, ydm이노베이션센터

로봇경제 로보코노믹스 월간마케팅 2015.8  https://storyssentation.wordpress.com/2015/07/24/

인공지능 ‘광고를 보는 시선’을 읽다. http://heraldk.com/2016/04/06/ 헤럴드 경제 2016.04/06 

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