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마케팅 현장에서 AI가 활용되는 4가지 사례

NHN 테크 · 2024.01.30

'마케팅 자동화', 'AI 마케팅'과 같이 기술을 활용한 마케팅은 미래의 마케팅으로 받아들여지거나, 현재 진행되는 마케팅이더라도 IT기업의 전유물처럼 여겨지는 경향이 있죠. 하지만 이러한 기술 마케팅을 많은 기업들이 빠르게 채택하고 있고, 효과를 거두고 있다는 점을 염두해야 합니다. 앞으로는 마케팅 기술을 활용하는 기업이 앞 선 것이 아니라, 마케팅 기술을 활용하지 못한 기업이 뒤쳐질 것이기 때문이죠. 그러기에 AI 마케팅을 앞으로도 접해보지 않거나, 비즈니스 활용 경험이 전무하다면 기업에게도, 마케터에게도 불이익이 생기게 될 가능성이 높습니다.

실제로, IDC(International Data Corporation)의 글로벌 AI 활용 가이드 보고서에 따르면 AI 기반 서비스의 시장 규모는 미국 시장에서만 2025년까지 1,200억 달러(한화 144.4경 원)를 돌파할 것으로 예상되고 있죠. 또한, 해당 보고서는 현재 미국 은행 및 커머스 업계의 가장 큰 지출이 'AI'시스템에 있다고 밝혔으며 2019년에는 마케팅을 위해 AI 시스템에 투자된 비용만 59억 달러(한화 8경 5천 억원)가 넘는다고 이야기했습니다. 이러한 상황에 많은 전문가들은 '알고리즘 시스템이 마케팅의 미래'라고 이야기하며, AI 마케팅을 시작하지 않는다면 뒤쳐지게 될 것이라고 경고하고 있죠.

그렇다면 AI는 마케팅에서 어떻게 활용이 되고 있을까요?
이번 콘텐츠에서는 다이티가 마케팅 현장에서 AI의 다양한 활용 사례를 소개해드릴게요.



AI 마케팅의 다양한 활용사례


기술은 매일 발전하고 있습니다. 특히 인공 지능 기술 트렌드는 하루가 다르게 변화하고 있죠. 마케팅에서의 AI 활용도 마찬가지입니다. 제공되는 AI 기술에 대한 이해가 바르게 되어 있다면 비즈니스 현장에서 다양한 아이디어를 내어 마케팅을 진행할 수 있습니다. 예를 들어, 고객 데이터 기반의 마케팅 AI 기술은 구매 패턴 식별, 고객 이탈 예측 등과 같은 실제 마케팅 현장에 도움이 되는 정보를 제공할 수 있는데요. 해당 기술을 통해 이커머스 운영자는 AI 및 머신러닝을 활용하여 다양한 고객관리 등의 마케팅 활동을 자동화할 수 있죠. AI는 마케팅 활동의 속도를 크게 높이고 비용을 줄이며 효율성을 향상시킬 수 있기 때문에 ROI를 높이는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.


1) 자사 데이터와 SNS 사용 고객을 연동시켜 타겟을 제안해주는 AI 기술

내 상품(서비스)을 홍보하기에 가장 적합한 고객에게 정확히 타겟팅을 하는 방법은 무엇일까요? 많은 마케터가 '20대 부산시 거주 남성'이거나 '50대 수도권 거주 여성'과 같이 인구 통계학적 정보를 활용한 타겟팅을 진행하거나 '쇼핑 및 패션에 관심이 높음', '푸들, 치와와, 퍼그 등 강아지에 관심이 높음'과 같은 관심사 정보를 통해 타겟팅을 진행하곤 합니다. 물론, 이러한 타겟팅이 우연히 내가 운영하는 비즈니스에 가장 적합한 방법일 수 있습니다. 하지만, 높은 확률로 더 적합한 타깃에게 메시지를 전하지 못할 확률이 높은데요.

AI는 인간보다 훨씬 빠르고 효율적으로 타겟팅을 수행할 수 있습니다. AI를 활용한 타겟팅은 다음과 같이 진행될 수 있는데요. 최근 1개월 동안 내 사이트에서 높은 가치를 창출하는 상위 10%의 고객(이하 VIP 고객) 정보를 수집합니다. 이후 VIP 고객 데이터(전화번호, 이메일 주소 등)를 SNS와 연동시켜 인구 통계학적 정보, 관심사 정보, SNS 내 활동 등의 공통점을 파악합니다. 그리고 현재 VIP 고객과 전체적으로 가장 유사한 고객을 타겟으로 선정하여 광고를 노출시키는 것이죠. 이렇게 AI를 기반으로한 타겟팅은 보다 캠페인의 효율을 높이는 데 큰 도움이 됩니다.

CDP 솔루션 다이티 AI BOX의 타겟 추천 화면 중 일부



2) 상품 추천 및 개인화 마케팅을 돕는 AI 기술

위와 같이 타겟 마케팅을 진행하는 것도 개인화 마케팅의 핵심 기술 중 하나이지만, 이외에도 고객 경험 개선을 통해 효과적인 개인화 마케팅을 진행하는 다른 방법도 여러가지가 있습니다. 예를 들어, AI를 통해 전체 고객의 구매 데이터를 분석하게 하면 A상품을 구매한 고객이 어떠한 상품을 구매할 확률이 높은 지 추론할 수 있습니다. 실제로 아마존은 이러한 AI 기술을 잘 활용하고 있는데요. 아마존의 AI는 현재 사이트를 탐색하는 고객이 과거에 어떤 상품을 구매했는 지 알고 있습니다. 결제 상품을 토대로 다양한 배너에 구매 확률이 높은 상품을 노출시키고 있죠. 국내에서도 무신사, 오늘의 집을 비롯한 다양한 이커머스도 예측 알고리즘을 활용하여 효과적으로 개인화 경험을 제공하고 있습니다. 또한, 이러한 정보를 활용하여 고객의 관심이 높은 품목을 가진 브랜드를 자사의 플랫폼에 입점시키기 위해 노력하기도 하죠.


이커머스 업체 아마존의 상품추천 화면 중 일부


이러한 AI 기술은 정말 개개인에게 적합한 서비스를 제공하는 데 큰 도움이 됩니다. 그러기에 시스템이 개별 사용자를 이해하는 데 도움이 되는 데이터를 갖고 있을수록 효과적인 마케팅을 진행할 가능성이 높습니다. 모든 사용자는 저마다의 구매 특성 및 행동 패턴을 갖고 있는데요. 그러기에 특정 개인의 패턴을 이해하고 개인화 된 서비스를 제공하는 것은 중요합니다. 인공 지능을 활용하여 마케팅 캠페인의 성공을 예측하고, 더 개인화 된 고객 경험을 제공하는 것은 앞으로 몇 년 동안 지속될 AI 기술의 발전 방향으로 볼 수 있습니다. 이러한 AI 기술을 갖추는 것은 이후 효과적인 마케팅 진행을 위해 필수적입니다. 



3) 상품의 판매를 예측하는 AI 기술

이커머스를 운영할 때 수요를 잘 예측하는 것은 중요합니다. 어떤 상품이 높은 관심을 받게 될 지, 어떤 상품 간의 결합이 고객의 니즈에 부합할 지 등을 파악한다면 재고를 미리 안정적으로 확보할 수 있고, 가격 책정 등에서도 활용할 수 있습니다. 앞서 우리는 AI가 과거 상품 및 유저 데이터를 분석하여 미래 활동을 예측하기 위해 활용되는 것을 보았는데요. 상품 판매 예측에도 같은 원리를 적용할 수 있죠. 특정 제품에 대한 수요의 증감, 특정 제품과 함께 팔릴 가능성이 높은 조합 등은 AI를 통해 미리 예측해볼 수 있습니다.

이러한 수요 증감을 예측해 자동으로 상품 주문을 진행하는 AI 기술도 해외 커머스에서는 활용중에 있습니다. 실제로 코스트코는 코로나 19로 화장지, 감기약 등의 사재기가 일어나자 코로나 19 확진자 수와 상품 판매량 간의 상관관계를 파악하여 해당 기술을 통해 재고를 유지하고 매장 내 판매를 개선하였고, 재난 관리에 일조했습니다. AI 기술을 통해서 이러한 상품 주문 외에도 동적 가격 책정에도 활용할 수 있습니다. 수요가 많거나 정상적이지 않은 구매 상황에서 동적 가격 책정은 고객의 구매를 조절할 수 있으며, 자연스럽게 고객이 합리적 금액 이상으로 대량 소비를 진행하지 않도록 하면서도 비즈니스 수익을 최적화할 수 있습니다.


커머스 업체 코스트코의 코로나 19 상황 중 미국 내 화장지 판매 장면 (출처: CNBC) 



4) 콘텐츠 제작에서 활용되는 AI 기술

독특하고 매력적인 콘텐츠를 만들어내는 AI이지만 콘텐츠 전체를 제작하기에 지금은 많은 제약이 있습니다. 물론, AI는 자동으로 완성된 콘텐츠를 만들 수 있죠. 하지만 해당 기술로 생기는 편익보다 더 큰 문제가 발생할 가능성이 높아요. 그러기에 현재 콘텐츠 제작에서 AI 기술은 보조적으로 활용되고 있습니다. 예를 들어, Google Docs, Microsoft Editor는 자동 완성 기능이 추가되어 있죠. 또한 Adobe Preimire Pro에서는 자동으로 영상 내 색감을 일치시키고 사운드 믹싱을 알아서 진행해주는 등 콘텐츠 제작의 보조 도구로서 활용하기도 합니다. 그리고 최근 Apple이 iOS16으로 업데이트하며 제공하는 누끼 따기 기능은 굉장히 높은 정확도를 보여주죠. 이렇듯 우리는 콘텐츠 제작에서도 AI를 활용하고 있습니다.


동영상 편집툴 어도비 프리미어 프로 자동 색감 일치 설명 영상 중 일부 (출처: 어도비 코리아 유튜브 썸네일 화면) 


이러한 AI 기술의 활용은 이미지 생성 및 수정 작업에도 도움이 될 수 있습니다. 존재하지 않는 사람, 동물 및 사물을 이미지로 만들어 초상권/저작권을 걱정하지 않아도 되는 이미지를 만든다거나, 이미지의 제거된 부분을 복원한다거나, 이미지를 깨지지 않게 업스케일링한다거나, 얼굴 정면 사진 하나로 다양한 표정을 짓는 사진으로 변형하는 등 다양하게 콘텐츠 제작에 활용을 할 수 있습니다.



많은 마케터들은 마케팅 자동화의 도입이 마케터를 대체할 것이라는 위협을 느끼기도 합니다. 물론, 마케팅 자동화 시스템의 도입은 마케터의 역할 중 일부를 대체할 가능성이 높습니다. 하지만, 능력있는 마케터라면 이제는 그저 위협만을 느끼기보다는 AI와 머신러닝 등 관련 기술을 활용하여 경쟁에서 앞서나갈 것을 준비해야 합니다. 마케터가 AI를 활용하여 생산성과 작업 품질을 높일 수 있다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 동시에 AI를 통해 마케팅을 진행해나가는 과정에서 마케터는 이제 데이터 해석 및 개인화 마케팅 캠페인 세우기 등의 역량을 키워야 하기도 합니다.

좋든 싫든 AI는 마케팅을 하기 위해서는 필수적인 도구가 될 것이 자명하며, 비즈니스 현장에서 AI의 사용은 계속 증가하고 있습니다. 따라서 이제는 비즈니스의 성장과 마케터 개인의 역량 향상을 위해 적극적으로 마케팅 AI 도구 활용을 진행해야 할 것입니다.


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윤성민 NHN DATA 마케팅팀

다양한 데이터 업계 내 이슈를 전합니다.

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