머신 러닝을 이용하는 마케팅은 데이터가 있어야만 가능합니다. 머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍을 하지 않아도 컴퓨터가 학습할 수 있도록 해주는 인공 지능(AI)의 한 형태로, 컴퓨터가 데이터를 활용해 지속적으로 최적화해나가면서 “스스로 깨달을 수” 있도록 합니다 데이터가 더 많을 수록, AI도 더 스마트해집니다.
Forbes Insights와 Criteo가 공동으로 수행한 설문조사에 따르면, 대부분의 마케터들은 이미 데이터 이니셔티브에 많은 투자를 하고 있습니다. 머신 러닝은 쇼핑 고객들의 행동에 보다 깊이 접근하고, 다이내믹 콘텐츠를 생성하며, 확장 가능한 맞춤화를 지원함으로써, 마케터들이 데이터를 최대한 활용할 수 있도록 돕습니다.
머신 러닝 마케팅 솔루션이 마케팅 캠페인을 지원하는 방법을 알아봅니다.
1. 유용한 실시간 데이터
주체할 수 없을 정도로 많은 데이터에 액세스할 수 있다 해도, 문맥화되지 않은 데이터 그 자체만으로는 아무런 쓸모가 없습니다. 머신 러닝은 자동 수집해야 할 데이터의 유형을 정의하는 것은 물론 머신 러닝 알고리즘이 어떤 유형의 ‘학습’을 할지 정의할 수 있도록 하여, 다양한 데이터 유형을 위한 문맥을 제공합니다.
실시간 데이터 수집은 머신 러닝 알고리즘이 특정 상호작용이 벌어지는 정확한 시점에서 인사이트를 구현하도록 해줍니다. 일례로, 리타케팅 캠페인에서 고객의 행동에 기반해 콘텐츠와 디자인을 실시간으로 전환할 수 있습니다.
2. 고객에 대한 보다 심도 있는 통찰
머신 러닝으로 지원되는 캠페인은 잠재 고객이 어떤 유형이나 스타일의 광고를 선호하는지를 분석하고, 고객이 다음 행동을 취할 때 무엇을 보여줄지를 결정할 수 있습니다. 마찬가지로, 머신 러닝은 고객의 위치에 기반해 타게팅하여, 다양한 채널에서 관련된 콘텐츠를 제공하고, 이들의 오프라인 구매와 온라인 검색 행동을 연결할 수 있습니다.
이러한 데이터로부터 수집된 통찰에 기반해 마케터들은 보다 맞춤화된 경험을 생성할 수 있습니다
3. 다이내믹 콘텐츠
머신 러닝은 타겟 고객들에게 도달하려면 어떤 유형의 콘텐츠가 필요한지를 세밀하게 조율하는데 도움이 됩니다. 일부 솔루션들은 심지어 콘텐츠를 맞춤화하고 구축하는 데에도 사용될 수 있습니다.
AI 기반의 웹사이트 구축 플랫폼인 Bookmark.com은 맞춤형 웹사이트를 구축하는데 머신 러닝을 이용합니다. 인공 지능 디자인 어시스턴트(AiDA)라 불리는 Bookmark의 AI 기술은 사용자의 이름, 위치, 비즈니스 유형 등 짤막한 정보로부터 각 사용자의 고유한 니즈를 학습합니다.
CEO인 데이빗 코스메이어(David Kosmayer)는 “우리는 각 고객의 사업 유형이나 업종에 맞게 고유한 웹사이트를 구축해줍니다”고 말합니다.
AiDA는 제공된 정보, 고객의 비즈니스에 관한 정보 또는 Google, Facebook 등의 소셜 채널에서 발견할 수 있는 공개 정보를 이용해 경쟁업체의 웹사이트를 크롤링(조직적인 자동 탐색)합니다. 그리고 난 후, AiDA는 어떤 요소, 색상 및 레이아웃이 각 웹사이트에 가장 적합하고 관련성이 있는지를 판단합니다. 머신 러닝은 AiDA가 구축하는 새로운 웹사이트를 한층 더 향상할 수 있도록 지원합니다.
4. 고객 경험 향상
머신 러닝을 사용해, 눈길을 끄는 맞춤형 웹사이트를 구축하는 것 이외에도, Bookmark는 AI를 고객 서비스에 활용하는 방안을 모색 중입니다.
코스메이어는 “AI 활용이 제품에만 국한되어서는 안된다고 생각한다”며, “AI를 고객 서비스에 활용하여 사용자의 니즈를 이해하고 사용자가 깨닫기 전에 먼저 잠재적인 이슈를 파악할 수 있는 방안을 모색하고 있다”고 말했습니다.
Bookmark 플랫폼에서 고객들에게 개별적인 경험과 고품질의 맞춤화된 지원을 제공하는데 머신 러닝을 활용한다는 것이 골자입니다.
마케터들이 머신 러닝을 이용해 고객 경험을 향상할 수 있는 또 다른 방법은 자연 언어 처리(NLP)를 통해 인간의 언어를 보다 잘 이해하고 그에 따라 적절한 대응을 하는 것입니다. 일례로 고객 서비스 포털에서 고객의 질문에 응답을 하는 챗봇을 이용하는 경우가 늘고 있습니다. 질문을 더 많이 접할 수록, 챗봇은 고객들이 찾고 있는 답과 서비스를 더 효과적으로 제공할 수 있게 됩니다.
Apple의 Siri나 Amazon의 Alexa 서비스를 통해, 마케터들은 이러한 서비스와 고객들이 어떻게 상호작용하는지 보다 나은 위치에서 관찰하고, 수집된 데이터를 이용해 고객의 음성을 신속하게 인지하는 음성 인지 프로그램과 감정 분석을 개발할 수 있습니다.
5. 중복 제거 및 예산 최적화
머신 러닝은 보다 정확하고 비용 효율적인 마케팅을 가능하게 해줍니다. 마케터들은 실시간 행동 데이터에 기반해 특정 고객층을 겨냥하고 검색을 구매로 전환할 확률을 높일 수 있습니다.
머신 러닝은 또한 프로그램에 필요한 인력이 적기 때문에 총 마케팅 비용도 감소됩니다. Criteo의 다이내믹 리타케팅 기술이 좋은 예입니다. 크리테오의 프로그래매틱 동영상 및 디스플레이 광고는 머신 러닝을 사용해 구매 여정 전반에서 자동으로 고객들에게 맞춤화된 광고를 제공합니다.
이외에도, 머신 러닝은 마케터들이 자동화된 이메일과 소셜 미디어 게시물을 통해 고객들과 소통하고, 머신 러닝을 사용해 어떤 채널(오프라인/온라인)에 리소스를 투자할지를 결정할 수 있도록 지원합니다.
6.성공적인 데이터 중심 마케팅을 지원하는 머신 러닝
머신 러닝의 가치는 데이터에서 기회를 창출해준다는데 있습니다. 머신 러닝은 이미 마케터들이 캠페인을 관리하는 방법을 완전히 바꾸어 놓고 있습니다. 수백억 개의 다이내믹 광고를 생성하는 것에서부터 밀리초 내에 여러 다른 플랫폼에 맞게 포맷을 변경하는 것까지, 머신 러닝은 크리에이티브 담당자들의 작업을 부담을 덜어주어 창조적인 아이디어와 전략에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 해줍니다.
Criteo의 스마트한 마케터들을 위한 머신 러닝 가이드(Smart Marketer’s Guide to Machine Learning)는 머신 러닝이란 무엇인지 보다 잘 이해할 수 있도록 설명을 제공합니다. 의료 진단에서 스마트카까지, 머신 러닝의 다양한 활용 사례들을 살펴보고, 머신 러닝이 어떻게 마케팅 맞춤화를 지원할 수 있는지 알아보십시오.
