디지털 마케팅에 머신러닝 어떻게 쓰일까?

"고객들의 행동을 한발 앞서 정확하게 예측할 순 없을까?"

디지털 마케팅 담당자들은 늘 이런 질문을 던져왔다. 하지만 쉽게 달성하긴 힘든 꿈 같은 질문이었다.

그런데 최근 들어 디지털 마케팅 플랫폼이 기계학습(이하 머신러닝) 기반으로 변화하면서 '사전 예측'이란 꿈이 조금씩 손에 잡히기 시작했다.

머신러닝으로 이용자 행동 기반을 정확하게 분석한 뒤 가장 효과적인 디지털 마케팅을 실현할 수 있는 방법들이 조금씩 나오고 있다.

지디넷코리아와 씨넷코리아 주최로 오는 4월11일 서울 광화문 포시즌스 호텔에서 열리는 ‘마케팅 스퀘어 컨퍼런스’(MSC 2018)에서는 마케터들의 염원인 머신러닝을 활용한 고객 행동 분석 비법이 공개될 예정이어서 많은 관심이 쏠리고 있다. (☞ MSC 사전등록 바로 가기)

■ 비즈니스 이해-특정→고객행동 변화 예측으로

디지털 마케팅 플랫폼에서는 데이터 분석과 예측 모델을 만들 때 다양한 통계 기법과 머신러닝이 주로 활용된다. 머신러닝은 데이터로부터 스스로 학습해 특정 대상의 행동 예측에 초점을 맞추고 있기 때문에 디지털 분석 전반에 폭넓게 활용되고 있다.

검색 분야에서는 오래 전부터 활용됐으며, 이커머스와 온라인 서비스에서는 머신러닝을 활용한 이용자 행동기반의 추천 서비스로 발전됐다.

최근 몇 년간 급속히 발전한 다양한 도구들을 이용하면, 과거 어렵게만 느껴졌던 머신러닝 프로세스를 보다 간편하고 손쉽게 적용할 수 있다.

이번 행사에선 디지털 마케팅 솔루션 기업 넷스루(대표 김종보)의 서동렬 박사가 실시간 데이터 분석과 머신러닝을 활용한 사례를 중심으로 특징과 응용 방향에 대해 공유할 예정이다.

넷스루는 실시간 데이터 분석 기반의 디지털 분석 솔루션과 머신러닝 기반의 고객 행동기반 개인화 추천 솔루션을 공급하고 있다.

지금까지는 디지털 분석에서 다양한 통계기법을 통해 비즈니스를 이해하고 측정했다면, 앞으로는 머신러닝을 통해 고객의 행동 변화를 예측하고 더욱 활용가치가 높은 인사이트를 얻을 수 있다.

디지털 마케팅 플랫폼은 비즈니스에 맞게 머신러닝 기반으로 데이터를 분석해 추천 알고리즘을 정교하게 조합하는 방식으로 점차 확대될 전망이다.

넷스루는 지난 19년간 디지털 분석과 개인화 추천 솔루션 연구개발에 매진해온 국내 토종 디지털 마케팅 솔루션 전문기업이다.

이 회사는 ▲대용량 데이터 처리 기반의 웹사이트 통계 및 온라인 마케팅 성과분석 소프트웨어인 '와이즈로그' ▲고객행동 기반 타깃팅 솔루션인 '커스터머포커스' ▲개인화 캠페인 솔루션인 '스마트오퍼' ▲디지털 사용자의 세그먼트별 행동을 심층 분석해 인사이트를 도출하는 '데이터스토리' ▲디지털 채널 활용효과를 실시간으로 분석하는 '데이터라이브'를 개발했다.