최근 온라인 마케팅 분야에서는 쿠키가 없는 환경에 맞춰 퍼포먼스 마케팅이 MMM 모델을 통한 분석으로 돌아가고 있다. 또한 CRM에서는 고객 정보를 확보하기 위해 사용자 확보에 집중하고 있다. 이는 개인정보 보호와 시장 요구에 부응하는 마케터들의 생존 전략이며, 앞으로 마케터가 갖춰야 할 중요한 능력 중 하나인 시장 학습 능력일 것이다. 이러한 맥락에서 AI와 빅데이터 기술도 시장에 적지 않은 영향을 미치고 있기에 기술 발전과 상업화 방향에 대해 관심을 가지고 지켜볼 필요가 있다.
2024년 국내 마케팅 시장의 AI, 빅데이터 기술 동향 점검
- AI, 빅데이터 기술력이 국내 비즈니스에 얼마나 빠르게 활성화 되고 있는지 확인하기 위해 2024 ai expo 에서 기술력 체험을 해보았다.
- AI expo에 참가하지 않았거나, 노출되지 않은 기술력들은 상업화되기 이르거나 아직 완성되지 않은 기술이라 판단하고 참가하고 노출된 기술을 토대로 활성화 여부를 점검.
- 기술력의 마케팅 활성 가능 여부는 그로스 마케터 입장에서 실무에서 바로 도입하여 현실적으로 사용 가능한 범주를 기준으로 적용 여부를 정성적으로 판단.
결론 : 마케팅 비즈니스에 ㅇㅇㅇ
- 적용 가능한 영역
- 오프라인 마케팅
- 대시보드
- 시장 분석
- 콘텐츠 제작
- 미흡한 영역
- 온오프라인 데이터 연동
- 마케팅 기준 데이터 최적화 및 필요 인식
딥러닝의 상업화, 마케팅은 아직?
- 기존의 데이터 분석을 통해 단편적인 결론을 얘기했던 시대에서 이제는 인공지능, 딥러닝을 통해 학습 데이터들을 통해 다양한 결론을 만들어 낼 수 있게 되었다. 하지만 이런 기술력을 적용시키기에는 알고리즘에 대한 기술력 뿐 아니라 하드웨어 성능들도 중요했기에 다양한 방법으로 사양을 고도화하는 기술들도 발 빠르게 업그레이드되어 제품으로 출시되는 것을 확인할 수 있었다.
- 즉 ai, 빅데이터가 기술력이 상업화될 수 있으나 가격적인 측면으로 인해 일반 중소기업까지의 대중성은 바라보기 어려울 것으로 보였다. 실제로 서비스를 적용한 기업은 중견, 대기업 라인들이었고 그것도 일부만 도입되었다는 것을 서비스 소개 시 인터뷰를 통해 확인한 것으로 보아도 일반 중소기업까지 적용하기에는 아직도 먼 길일 것으로 보인다.
데이터를 다룰 수 있는 마케터의 기회 시장
- AI, 빅데이터 기술이 제품 또는 서비스 고도화 투자에서 이미 비용적인 측면에서 적지 않은 저항점을 보인다면 마케팅 시장에 적용되는 시점은 더욱더 길어질 것으로 보인다. 이 부분은 데이터를 다룰 수 있는 마케터에게 일부 기회가 될 수 있을 것으로 보인다.
- 즉, 시장에 서비스가 도입될 때는 POC(기존 시장에 없었던 신기술을 도입하기 전에 이를 검증하기 위해 사용) 시기가 필요한데 검증을 위해서는 데이터에 대한 이해도가 있는 검증자가 기업 내부에도 필요하다. 그렇기에 AI, 빅데이터 기술력을 마케팅 업계에 적용되는 시점에 데이터를 다루는 마케터룰 수 있는 마케터들이 이 검증을 할 수 있는 핵심 인력이 되어야 할 것으로 보인다.
오프라인 개인화 마케팅
- AI, 빅데이터 기술의 마케팅 도메인 상업화 기술력 중 가장 눈에 띄었던 범위는 오프라인 타깃팅 마케팅 범위였다. 오프라인 구매 행동 또는 광고 영상을 시청하는 유저를 분석하여 연령을 파악하고 해당 유저에 따라 광고를 노출하는 맞춤형 광고까지 가능한 기술력은 충분히 AI 기술력이 유의미하게 적용되었다고 볼 수 있다. 하지만 이 기능의 한계는 카메라와 노출되는 광고 영역 모두가 관리 업체의 프로세스를 갖춰야 하는 단점이 있었기에 확장성 있는 파급력을 보이기는 어려울 것으로 보인다. 이러한 기술력이 한 업체가 아닌 카카오톡의 채팅 서비스처럼 최대한 많은 범위의 오프라인 광고 영역에서 계약을 만들어낼 수 있다면 그 영향력은 막대하게 커질 수 있겠지만 쉽지 않을 것으로 보여 조금은 아쉬웠었다.
- 또한 해당 기능은 온라인 데이터와 연동하기도 어려웠다. 온라인과 오프라인 데이터 모두 고유 식별자를 갖지 못하고 두 값을 연결하기 어렵기에 온 오프라인까지 연결하는 것은 아직까지 한계가 있을 것으로 보였다. 온라인 시장은 오프라인이 없으면 안 되기에 오프라인 데이터가 온라인까지 연결될 수 있는 AI 시장이 연결된다면 데이터 중심적 마케팅 시장은 더욱더 활발해질 것으로 예상된다.
- 관련 업체 리스트 : 딥라운지, 에이블에이아이
딥러닝을 할 수 있는 대시보드
- 마케팅 시각화는 주로 Tableau, Looker Studio(구 데이터 스튜디오) 등의 BI 툴을 사용한다. 이는 대용량의 로그 데이터에서 마케팅에 영향 있는 데이터를 분석하기 위해 구성된 마트를 통해 필요한 주요 지표를 실시간 또는 주기적으로 확인하기 위해 사용한 서비스였다. BI 툴의 장점은 시각적으로 이해하기 쉽게 다양한 그래프를 만들 수 있다는 장점이 있다. 즉 데이터 분석 처리는 이미 마트 구성 단계에서 모두 완료된다는 것이다.
- 하지만 AI, 빅데이터 기술이 생각보다 발 빠르게 이 부분을 대처할 수 있을 것으로 보인다. 물론 새로운 기술에 대한 이해와 사용하기 위한 방법론을 기업에서 익히는 데 시간이 걸릴 것으로 보이지만 그로스 마케터 입장에서는 지금 바로 도입해도 문제없을 정도로 다양하고 많은 업체들이 이미 대시보드와 분석이 가능한 서비스를 만들어두었다.
- 공개된 서비스들을 체험해 보았을 때 아래와 같은 패턴으로 대시보드를 제공하였다.
- STEP1. 학습데이터를 로그 데이터에서 추출 > STEP2. 학습데이터에 맞춰 인공지능 학습 선택 > STEP3. 대시보드 출력
- 딥러닝 기술을 기업에서 운영하려면 서버 유지 보수부터 알고리즘 관리 등 추가적인 비용이 적지 않게 든다. 하지만 이러한 기능을 Saas로 제공받을 수 있게 되었다. 즉 마케팅 학습 데이터를 MMM 단위 또는 특정 코호트로 구현하여 학습을 시켜낸다면 개인정보 없이도 개인화 마케팅을 이뤄낼 수 있을 것이다.
- 관련 업체 리스트 : 펜타시스템, 엑셈, 인포시즈, 빅재미
- 이 중 몇몇 업체는 개인이 사용할 수 있도록 무료 버전도 일부 제공되고 있어서 딥러닝 경험도 해볼 수 있다.
수집부터 딥러닝 분석까지 가능한 시장분석
- 온라인 마케팅을 위한 고객, 시장 분석은 주로 소셜미디어에서 발생되는 유저의 키워드 빈도 분석 또는 웹 블로그 SEO 콘텐츠 분석 등을 토대로 분석하였다. 이때 분석을 위해 마케터는 직접 크롤링이라는 기술력을 익혀 실무에 적용하거나 기술을 제공하는 업체에게 비용을 지불하고 서비스를 사용해왔다. 하지만 이제는 빅데이터 기술로 수집과 딥러닝 분석도 할 수 있게 되었다.
- 더 나아가 챗GPT의 할루시네이션(환각 : 거짓도 진실처럼 느끼게 만드는것)까지도 커버할 수 있는 기술력들이 늘어나고 있다. 또한 유저에게 맞춤형 인플루언서를 제공할 수 있는 서비스까지 최적화 될 수 있게 되어 상업화된 AI, 빅데이터 기술력을 얼마나 발빠르게 도입하고 사용하는지에 따라 마케팅 시장분석력에서 차이가 날 수 있을 것으로 보인다.
- 또한 더 나아가 시장 분석이 아닌 내부 VOC, CRM 트래픽도 함께 분석할 수 있기에 마케팅 데이터 마트가 잘 관리 되어있다면 내외부 퍼널을 한번에 분석할 수 있는 분석결과를 얻을 수 있을 것이다.
- 관련 업체 리스트 : 다이퀘스트, 라이프로그, 페르소
가성비 콘텐츠 제작
- 콘텐츠 제작을 위해 지금까지 많은 시간과 인력이 투입되어야 했지만 이제는 템플릿 안에서 자유롭게 여러 콘텐츠를 표현할 수 있는 기술력이 상업화되었다. 굳이 촬영을 위해 메이크업을 추가로 받지 않고 양복을 입지 않아도 모든 것이 AI로 표현될 수 있게 되고 이 기능은 누구나 자유롭게 다룰 수 있게되었다. 하지만 이 기능은 아직 상업적으로 활용되기에 저작물 및 개인정보 이슈 등의 논란이 될 수 있기에 각 콘텐츠 개발 단계에서 라이선스에 대한 명확한 정의가 있어야 할 것으로 보인다. 그렇기에 앞으로는 기술력보다 초상권이나 저작권으로 새로운 시장이 열리지 않을까? 예전의 아담처럼…?..
- 관련 업체 리스트 : 너무 많아서 패스….
기타
- 마케팅 시장에 적용하기 보다 AI 기술이 착하게 접목된 기술력들이 몇 개 눈에 띄었다.
- 우울증 치료를 위한 AI, 빅데이터 분석 서비스, 현 사회에 대부분 직장인들은 우울증을 달고 살고 있다. 이러한 관점에서 해당 기술력은 마케팅으로 잘 포장되고 활성화된다면 단순히 매출뿐 아니라 확장성 있는 다양한 비즈니스 모델로 커질 수 있는 기회 시장으로 보여서 AI가 산업에 접목된 좋은 비즈니스 모델로 보였었다. 이 서비스는 일반인들도 쉽게 접근할 수 있는 서비스였으면 좋았겠지만 아쉽게도 해당 서비스는 도입 문의를 통해서만 사용할 수 있는 것으로 보인다.
- 서비스명 : 공감이
- AI기반 테스트 앱, 개발 및 서비스를 오픈 하기 직전에 생각보다 많은 인력이 투자되면서 민감한 작업을 손꼽으라면 QA작업이 그 중 하나 일 것이다. 모바일에서 테스트할 수 있는 네이티브, 웹앱,하이브리드 환경까지 다양한 테스트를 AI가 대신 해주는 서비스가 나오게 되었다. 이 서비스는 반복되는 귀찮은 작업을 줄여줄 수 있는 기술력으로 앱시장에 맞추어 점진적으로 커질 것으로 보여진다. 단, 아직은 모바일 환경만 QA가능하다.
- 서비스명 : 앱테스트에이아이
- “사회 현상 해결”을 위한 우울증 서비스나 반복적인 작업을 해결하는 서비스와 같이 AI와 빅데이터가 접목될 시장은 아직도 많이 남아있을 것으로 보인다. 그렇기에 개별 도메인 시장에 누가 발빠르게 AI기술력을 선점하는지에 따라 새로운 기득권 계층이 생겨날지도?!, 마치 온라인 디지털 트랜스 포메이션이 유효한 시장이었을 때처럼!