Adobe Digital Dialogue

데이터 중심의 마케팅과 머신 러닝의 상관관계

현 마케팅 지형에 비추어 볼 때 놀라운 사실은 20년 전까지만 해도 현재 마케팅 전문가가 수행하는 업무 대다수가 존재하지도 않았다는 점입니다. 당시 마케터는 소셜 미디어나 SEO(Search Engine Opti­miza­tion)에는 전혀 관심이 없었습니다. 마케팅에서 기술이 차지하는 역할의 비중이 점점 높아지면서 십 년 후 마케터의 역할이 어떻게 달라질지 파악하기란 쉽지 않았습니다.확실한 것은 머신 러닝(Machine Learn­ing)이 향후 몇 년 동안 마케팅의 변화를 주도하는 중요한 역할을 하게 될 것이라는 점입니다. 머신 러닝은 이미 데이터 중심의 마케팅 전략에서 주요한 역할을 하고 있으며 이는 앞으로 더욱 확대될 것입니다.

머신 러닝(Machine Learning)이란?

머신 러닝은 많은 것을 함축하고 있는 것처럼 보이며 인공 지능(AI) 연관된 용어로 간주되는 경우가 많습니다. 여러 영화에서 다뤄진 것처럼 인공 지능은 언젠가는 시스템이 인간을 대체할 것이라는 것을 의미하는 것처럼 보입니다. 그러나 다행스럽게도 머신 러닝의 목적은 인간을 대체하는 것이 아니라 보다 빠르게 문제를 해결할 수 있는 마케터를 위한 시스템을 구축하는 데 사용하는 것을 목표로 합니다.

그러나 이러한 목적을 달성하기 위해서 마케터는 문제가 무엇이고, 문제를 해결하기 위한 변수들이 무엇이며, 어떤 데이터세트가 사용되는지 파악해야 합니다. 그러면 제공된 데이터와 해당 데이터의 패턴을 토대로 머신 러닝을 통해 가능한 솔루션을 최적화하고 개선할 수 있습니다. 그러나 이를 가능하게 하기 위해서는 먼저 마케터가 문제에 대한 전략을 세워야 합니다.

한가지 예를 통해 이 아이디어를 쉽게 살펴보도록 하겠습니다. 휴대전화에 질문을 한다고 상상해 보십시오. 휴대전화는 특정 데이터를 기반으로 신속하게 솔루션을 찾도록 프로그래밍되어 있습니다. 또한 부적절한 언어를 사용한다고 판단하거나, 터무니 없는 질문이라고 답하거나, 답변을 거부할 수 없습니다. 즉, 시스템은 제공된 데이터를 바탕으로 학습하지만 스스로 생각하지는 않습니다. 따라서 마케터가 원하는 방식으로 고객 상호 작용이 이루어질 수 있도록 변수를 설정해야 합니다.

머신 러닝이 디지털 마케팅에 미치는 영향

시간이 지나면서 머신 러닝은 인공 지능(Arti­fi­cial Intel­li­gence) 보다는 인텔리전트 어시스턴트(Intel­li­gent Assis­tant)의 길로 진화하게 될 것으로 예상됩니다. 현재 머신 러닝에는 스스로 사고할 수 있는 기능이 없습니다. 물론 그렇게까지 필요하지도 않습니다. 머신 러닝이 스스로 생각하게 된다면 인간이 인류에 기여하는 창의성이라는 고유한 자질을 잃게 될 것이기 때문입니다. 따라서 보다 많은 이점을 제공하는 머신 러닝으로 발전시키기 위해서는 머신 러닝이 휴대전화 예에서처럼 현재와 같이 구체적인 한 가지 업무를 완료하는 데 머물러 있는 데서 우리의 요구 사항을 파악하고 예측할 수 있는 상태로 진화해야 합니다.

예를 들어 보겠습니다. 휴대전화에 레스토랑을 찾아달라고 요청할 때마다 곧바로 우버도 요청한다고 가정해 보시죠. 이 경우 인텔리전스 어시스턴트 솔루션은 사용자의 이러한 패턴을 학습하고 다음에 사용자가 레스토랑을 요청할 때 우버를 요청할지 여부를 질문하게 됩니다. 아직은 제한된 행동 패턴과 데이터 정보를 기반으로 하는데 머물러있습니다. 그러나 진정한 인텔리전트 어시스턴트의 기능이 탑재된 휴대전화는 훌륭한 비서처럼 사용자가 요청하기 전에 사용자가 원하는 것을 정확하게 파악하고 제공할 수 있게 될 것입니다.

이제 “머신 러닝이 디지털 마케팅에 어떤 영향을 미치는가?”라는 질문이 남아 있습니다. 마케팅 세상에는 감당하지 못할 정도로 많은 데이터가 범람하고 있습니다. 인텔리전트 어시스턴트 기술을 사용할 수 있다면 해당 데이터에서 통계적으로 연관성 높은 정보와 그 이유를 처리할 수 있습니다. 가까운 미래에는 보다 주도적으로 수행하도록 프로그래밍할 수 있을 것입니다. 이러한 유형의 인텔리전스 어시스턴트 기술이 발전되면 디지털 마케터는 실시간으로 제공되는 인사이트를 바탕으로 보다 주도적으로 상황에 대처할 수 있을 것입니다.

머신 러닝의 미래

머신 러닝이 이미 존재한다고 해도 과언이 아닙니다. 따라서 가까운 미래에 어떤 역할을 하게 될지 생각해 봐야 합니다. 머신 러닝은 앞으로 하나의 질문에 대한 답변을 제시하는 단순한 일대일 상호 작용에서 사용자의 취향과 행동 패턴을 학습하는 방향으로 진화할 것이며, 이러한 데이터를 기반으로 보다 주도적인 기능을 수행하는 머신 러닝으로 변모하게 될 것입니다. 인텔리전스 어시스턴트 기술은 사용자가 반드시 물어보게 될 질문을 미리 인식하게 될 것입니다.

장기적으로 머신 러닝을 통해 날씨나 경쟁업체 분석 같은 외부적인 요인을 파악하여 하나의 사건에 영향을 미치거나 유발시키는 미시적인 요인과 거시적인 요인을 모두 이해할 수 있게 될 것입니다. 그렇게 되면 고객이 블랙 프라이데이에 경쟁업체가 아닌 우리를 선택한 이유, 즉 뉴스레터를 먼저 받았기 때문인지, 제품이 더 우수하기 때문인지, 가격이 경쟁력이 있기 때문인지 등을 파악할 수 있을 것입니다. 외부 요인이 포함된 이러한 유형의 인사이트는 전에는 이해하지 못했던 더 많은 인사이트를 이용할 수 있는 기회를 제공하게 됩니다.

머신 러닝은 마케팅 방식과 고객을 이해하는 방식을 혁신적으로 바꿀 수 있는 기능을 제공합니다. 이러한 기술을 신속하고 효율적으로 구현할 수 있다면 많은 경쟁업체보다 앞서 나갈 수 있을 것이며 마케팅 전략에 의거한 데이터를 확보할 수 있게 된다면 머신 러닝의 이점을 십분 활용할 수 있을 것입니다.

본 블로그의 원문은 여기에서 확인하실 수 있습니다.

데이터 기반 마케팅

Join the discussion