"마케팅에 AI 접목, 광고수익률 대폭 높인다"

[ATS2018] 인사이더 맹지현 전략어카운트매니저

"머신러닝이 도입되면 많은 양의 데이터를 처리하고, 평가하며 승인해줄뿐더러 타깃 고객에 따라 적절한 데이터를 전달해줄 수 있습니다. 이는 개인이 고급화된 데이터 분석을 공부한다해더 머신러닝이 하는 것과는 차이가 있습니다. 마케팅에 머신러닝을 접목하면 광고수익률(ROAS)를 높여줍니다."

12일 서울 광화문 포시즌스호텔에서 열린 'ATS2018'에서 '인공지능(AI)기반 마케팅 통합플랫폼'을 주제로 인사이더의 맹지현 전략어카운트 매니저는 이 같은 견해를 내놨다.

즉, 인공지능을 기반으로 돌아가는 머신러닝을 통해 마케팅을 할 경우 데이터를 수집하고 분석하는 시간을 단축하는 것은 물론이고 더 정확한 고객 예측으로 광고수익률을 끌어올린다는 설명이다.

특히 디지털 채널을 중점으로 마케팅을 진행하고 있는 현 시점과 데이터 양이 폭발적으로 증가한 지금에는 머신러닝을 통한 마케팅이 유효한 결과를 낼 것이라고 덧붙였다.

12일 서울 광화문 포시즌스호텔에서 열린 'ATS2018' 행사에서 인사이더의 맹지현 전략어카운트매니저가 발표하고 있다.(사진=지디넷코리아)

맹지현 매니저는 "시스코(Cisco) 보고서에 따르면 2022년의 1년 동안 전 세계 IP 트래픽은 인터넷 보급 이후 2016년까지 총 32년치를 능가한다. 또 71%의 소비자들은 개인화된 마케팅과 쇼핑 습관에 맞춰진 최적화된 콘텐츠를 원한다는 보고서도 있다"고 운을 뗐다.

이어 맹 매니저는 "이런 상황에서 많은 데이터를 해석·처리해서 고객들이 원하는 메시지를 개별적으로 노출해야 하는데 쉽지 않다"며 "이런 고민을 인공지능이 해결해주고 기여할 면이 크다고 본다"고 말했다.

기존 마케팅 기법을 유지할 경우 맹 매니저는 무의미한 자원 낭비가 클 수 있다는 점을 지적했다. 그는 "기존 마케팅은 많은 데이터를 수집·해석해 통찰력있는 결과를 내는 일련의 과정을 반복하고 있다"며 "데이터 분석과 분석 결과 실행까지의 시간 차가 너무 커 무의미한 자원 낭비가 될 수 있다"고 지적했다.

맹 매니저는 머신러닝을 통한 마케팅 중에서도 '예측' 모델로 인한 성과물을 공개했다. 맹지현 매니저는 "머신러닝을 활용한 고객사의 결과값을 보면 광고수익률은 과거 대비해 350%가 증가했다"며 "예측 알고리즘을 통해 고객을 찾고 고객 유형에 맞춰 핵심가치를 제공하면 마케팅 효율은 엄청 달라질 것"이라고 강조했다.

마지막으로 맹지현 매니저는 "행동이 없는 데이터는 무의미할 수 있다. 반면 데이터에 근거하지 않은 행동은 무리수가 될 수도 있다"며 "마케팅과 비즈니스 영역에 머신러닝은 더 필요할 것이다. 아마존의 매출 35%는 추천 엔진서, 넷플리스의 매출 75%는 컨텐츠 큐레이션에서 발생한다"고 덧붙였다.