인공지능으로부터 가장 큰 혜택을 얻고 있는 분야는 아마 마케팅일 것이다. 마케팅의 핵심 활동은 고객의 니즈를 이해하고, 그에 맞는 제품과 서비스를 제공하고, 사람들이 구매하도록 설득하는 것이다. 이런 일련의 활동들은 모두 AI를 통해 생상성이 크게 향상된다.
이미 마케팅에 인공지능을 도입하고 있지만, 앞으로 인공지능의 역할은 점점 더 커질 것이다. 기술이 가진 잠재력을 생각할 때, 마케팅 책임자는 현재 이용할 수 있는 AI의 유형과 향후 발전 가능성을 반드시 알고 그에 맞는 전략을 세워야 한다. HBR 2021년 7-8월 호에 실린 기사를 통해 자세히 살펴보자.
❏ 오늘날의 AI
기업은 고객 여정의 모든 단계에 AI를 사용한다. 예를 들어 잠재고객이 '고려' 단계에서 제품을 검색할 때는 AI가 광고를 타기팅하고 검색을 안내한다. 마케팅 담당자들이 고객의 니즈를 이해하고, 검색 참여도를 높이며, 고객을 원하는 방향으로 유도하도록 지원한다.
실시간 지리적 위치 데이터 등 매우 상세한 개인별 데이터를 사용해 고도의 맞춤형 제품과 서비스를 제안해 판매 프로세스를 효율화하기도 한다. 또한, 판매 후에는 연중무휴 24시간 내내 고객의 요청을 분류하며 인간 직원보다 더 잘 응대하거나, 간단한 문의사항은 처리하고 더 복잡한 문제는 인간 직원에게 넘길 수도 있다.
마케팅 AI는 두 가지 차원에 따라 분류된다. (1)인텔리전스 수준, (2)독립형인지 혹은 더 큰 플랫폼의 일부인지 아닌지다. 자세한 내용은 아래와 같다.
❏ 마케팅 AI 분류법
우선, 인텔리전스를 살펴보자. 두 가지 유형이 있다.
1. 작업 자동화
이런 유형의 애플리케이션은 비교적 낮은 수준의 반복적이고 구조화된 작업을 수행한다. 일련의 규칙을 따르거나 주어진 입력에 따라 미리 정해진 작업을 순차적으로 실행하도록 설계되었으며, 고객 요청의 미묘한 뉘앙스 차이 같은 복잡한 문제는 처리하지 못한다. 모든 신규 고객에게 자동으로 환영 이메일을 보내는 시스템이 이에 속한다.
2. 머신러닝
머신러닝 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 사용하여 상대적으로 복잡한 예측과 의사결정을 한다. 이런 모델은 이미지를 인식하고, 텍스트를 해독하고, 고객을 분류하는 등 다양한 이니셔티브에 어떻게 반응할지 예측한다. 머신러닝과 이를 더 정교하게 변형한 딥 러닝은 AI에서 가장 뜨거운 관심을 받으며 강력한 마케팅 툴로 부상하고 있다.
이제 독립형 AI와 통합 AI를 살펴보자.
1. 독립형 AI
보통 명확히 구분되거나 분리된 AI 프로그램을 말한다. 고객이 회사의 제품과 서비스를 학습하거나 구입하거나 지원받는 주요 채널 또는 직원이 이런 제품과 서비스를 마케팅, 판매, 서비스하는 데 사용하는 채널과는 별개다.
2. 통합형 AI
기존 시스템에 내장된 애플리케이션으로 독립형보다 고객, 마케터, 판매원의 눈에 잘 띄지 않는 경우가 많다. 이를테면 사용자에게 보여줄 디지털 광고를 즉각 결정하는 머신러닝은 구매와 광고 배치 프로세스 전체를 처리하는 플랫폼에 내장돼 있다. 넷플릭스의 통합 머신러닝은 10년 이상 고객들에게 영상 추천 기능을 제공해왔다.
❏ 마케팅 AI의 4가지 종류
두 유형의 인텔리전스와 구조를 결합하면 프레임워크에 사분면이 생긴다. 애플리케이션이 사분면 어디에 속하는지 이해하면 마케터가 새로운 AI 활용을 계획하고 순서를 정하는 데 도움이 될 수 있다.
독립형 애플리케이션은 통합이 어렵거나 불가능한 경우에 사용되겠지만 한계가 있어 점진적으로 현 마케팅 시스템 내에 AI를 통합하는 쪽으로 움직이라고 권하고 싶다. 실제로 많은 기업들이 그렇게 진행하고 있다. 2020년 딜로이트 설문조사에서 글로벌 AI 임원의 74%가 "AI가 3년 안에 모든 엔터프라이즈 애플리케이션에 통합될 것"이라는 데 동의했다.
마케터들은 사분면의 오른쪽 상단에 위치한 통합 머신러닝 애플리케이션을 추구해야 결국 최고의 가치를 얻을 것이라 생각하기 쉽다. 하지만 단순한 작업을 수행하는 작업 자동화 시스템이 고도로 구조화된 프로세스를 강화하고, 이를 바탕으로 더 복잡한 의사결정을 내리기 위해 점차 작업 자동화 인텔리전스와 머신러닝이 결합되고 있다.
❏ 단계적 접근법
AI 경험이 적은 회사라면 처음에는 간단한 규칙기반 애플리케이션을 구축하거나 구입하는 게 좋다. 많은 기업이 고객 비대면 독립형 작업 자동화 앱으로 시작하곤 한다. 기업이 기본적인 AI 기술과 풍부한 고객 및 시장 데이터를 얻으면 작업 자동화에서 머신러닝으로 이동할 수 있다.
또한, 대부분의 AI 애플리케이션, 특히 머신러닝에는 방대한 양의 질 좋은 데이터가 필요하다. 따라서 마케터는 새로운 데이터 소스를 끊임없이 찾아야 한다. 되도록 경쟁사가 복제할 수 없는 독점 소스를 찾는 게 좋다.
마케팅 AI를 더욱 정교하게 사용하면서 많은 기업이 특정 유형의 의사결정을 완전히 자동화해 전 과정에서 인간을 배제하고 있다. 프로그래매틱 광고 구매(디지털 광고가 거의 즉각 제공됨)가 요구하는 반복적이고 빠른 의사결정에는 이런 접근법이 필수적이다. 인간의 의사결정은 보통 광고 캠페인을 계속할지, 값비싼 TV 광고를 승인할지 등 가장 중요한 질문에 이용된다.
기업은 가능할 때마다 더욱 자동화된 의사결정으로 전환해야 한다. 마케팅 AI에서 가장 큰 이익을 얻을 수 있는 부분이 바로 여기다.
❏ 어려움과 위험
가장 단순한 AI도 구동하는 데 어려움이 발생할 수 있다. 모든 종류의 AI를 업무에 도입하려면 AI가 인간의 기술을 강화하고 배치했을 때 문제를 일으키지 않도록 인간과 기계의 업무를 세심하게 통합해야 한다. 이를테면 챗봇을 사용해 고객 서비스를 자동화하지만 기능이 떨어지는 봇은 오히려 고객을 짜증나게 만들 수도 있다. 이런 경우 챗봇이 고객과 직접 소통하기보다 인간 직원을 지원하는 게 더 낫다.
결국 기업은 고객의 이익을 최우선으로 삼아야 한다. 스마트하고 통합된 AI일수록 고객은 개인정보보호, 보안, 데이터 소유권에 대한 걱정이 크다. AI가 마케팅에 관여하는 범위가 확장될 때 핵심은 개인정보보호와 보안 관리가 투명하게 이뤄지고, 고객 데이터 수집과 사용 방법에 고객이 목소리를 내고, 그 대가로 기업으로부터 공정한 가치를 얻게 하는 것이다. 이런 보호를 보장하고 고객의 신뢰를 유지하기 위해 마케팅 및 법률 전문가와 함께 프로젝트를 철저히 조사해야 한다. 특히 신용점수처럼 편향되기 쉬운 고객 데이터나 알고리즘이 포함된 AI 프로젝트는 더욱 그렇다.
마케팅 AI는 엄청난 가능성을 약속한다. 하지만 마케팅 총 책임자는 AI의 현 기능에 현실적인 태도를 가져야 한다. 과대광고와 달리 AI는 여전히 한정된 작업만을 수행할 수 있다. 그럼에도 이미 상당한 이점을 제공하고 있으며, 기능도 빠르게 성장하고 있다.
결국 AI가 마케팅을 완전히 뒤바꿔 놓을 거라고 보지만 그러기까지 수십 년이 걸릴 것이다. AI 역량을 구축하고 잠재적 위험을 해결하는 데 긴 안목으로 관심을 가지고, 전략을 개발하는 데에는 지금 당장 나서야 한다.
세계적 경영 저널 HBR 2021년 7-8월 호
필자 토머스 대븐포트, 아브히지트 구하, 드루브 그레왈
번역 한지은 에디팅 조영주
정리 인터비즈 지희수
inter-biz@naver.com