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by 카카오 May 22. 2019

마케터, 로봇에게
시안 선정을 맡기다

데이터 구슬을 꿰어 가치를 높이는 사람들

바야흐로 인공지능의 시대입니다. 하지만 사람의 주관적인 판단에 오롯이 의존하는 분야도 남아 있죠. 광고 시안 고르는 일이 대표적입니다. 카카오에서 수백만 이용자들에게 플러스 친구 메시지를 전송하는 디지털 마케터 에두(Edu)와 데이터 사이언티스트 헨리(Henry)를 만나 ‘시안 골라주는 로봇’에 관한 이야기를 나눴습니다. 


 마케터가 시안을 고르지 않아도 된다니 무슨 이야기인가요?
 

에두) 시안을 고르는 일에서 완전히 자유로워진 건 아니고요, 주관이 개입돼 오판할 여지를 확 줄였다고 표현하는 게 좋겠어요. 광고 시안과 메시지(광고 카피)를 정할 때면 저와 동료들은 수십 개 시안을 펼쳐 놓고 고민에 빠졌죠. 직관에 의존했으니 만족스러운 결과를 얻기도, 당혹스러울 만큼 저조한 수치를 받아 들기도 했어요. 로봇의 힘을 빌리면서부터 데이터 기반으로 좋은 시안을 고를 수 있게 됐습니다.


 흥미로운데요, 더 자세히 이야기해주세요
 

에두) ‘최적의 모바일 광고 시안, 누가 대신 골라줄 수 없을까?’ 고민할 때, 빅데이터 스타트업을 운영하다가 카카오 크루로 합류한 헨리(Henry)가 스마트 메시지라는 솔루션을 만들어내더라고요. 5만 명 이상의 플러스 친구를 보유하고 있다면 10개 이하로 추린 시안들을 모두 등록해 소수의 친구들에게 전송하고, 어떤 시안이 좋은 반응을 얻었는지 빠르게 판단하는 원리죠. 그리고 가장 좋은 반응을 얻은 메시지를 나머지 다수의 친구들에게 발송하는 겁니다. 실시간 이용자 반응 데이터라는 든든한 무기가 생겼죠.


어떤 계기로 개발에 착수했나요?
 

헨리) ‘구슬 서 말도 꿰어야 보배’라는 말이 있잖아요. 데이터가 그래요. 파고들어 꿰어보면 보배로운 가치가 생기거든요. 전에 다니던 회사에서도, 창업했을 때도, 카카오에 합류한 후에도 늘 데이터 기반의 비즈니스 의사 결정 솔루션을 고민했어요. 지난해 플러스친구 전반을 훑어보다가 스마트메시지 개발을 시작했어요. 카카오 내부에서 쓰려는 의도였습니다. 유저들이 받는 메시지의 총량은 줄이되, 효율은 높이자는 목표를 설정했어요. 그러기 위해 마케터가 선택한 메시지가 좋은 것인지, 나쁜 것인지, 어떤 유저들이 내 메시지에 반응했는지, 그들의 관심사는 무엇인지 관찰할 수 있게끔 개발을 했죠. 베타 테스트 과정에서 확연한 지표 개선이 관찰돼 정식 출시로 이어졌습니다.


현업에서 지혜롭게 쓰는 사례들이 있다면?
 

헨리) 한 e커머스 기업은 이용 초기에 가장 좋은 시안과 꼴찌 시안 간의 클릭률 차이가 1%에 불과했어요. 지금은 5% 수준까지 벌어졌죠. 선택은 로봇에 맡기고 사람은 더 창의적인 시도를 해 온 결과입니다. 한 소프트웨어 기업은 무려 60%라는 클릭률을 기록해 모두를 놀라게 하기도 했어요.


현업에서 활용해본 결과, 가장 크게 체감하는 변화를 꼽아주신다면?


에두) 메시지 발송 효율이 종전 대비 50% 이상 개선된 점입니다. 게다가 발송 중 실시간으로 고객 반응 통계를 살펴보고, 발송이 끝나면 1시간 만에 정리된 리포트를 손에 넣을 수 있게 됐죠. 불필요한 고민이 줄어든 만큼 이용자가 무엇을 진짜 좋아하는지에 대해 더 깊게 생각할 수 있어요. 오판 여지가 줄어든 점도 만족스럽습니다.


스마트메시지, 어떤 분들에게 유용할까요?


에두) 고객의 모바일 환경과 보다 면밀하게 연결되고 싶은 마케터 혹은 사업자 모두에게 권해드리고 싶습니다. 내가 보내는 메시지가 최적인지, 어떤 사람들이 반응하는지, 다음번에 어떤 점을 보완해야 할지 계속해서 영감을 주니까요.


스마트메시지를 어떤 식으로 발전시켜 나갈 건가요?
 

헨리) 고객을 보다 능동적으로 탐구할 수 있도록 로봇 분석 기능을 보강할 거예요. 내 메시지에 반응한 고객군과 유사한 특성을 지닌 수백만 잠재 고객에게 닿을 수 있는 연결점도 만들어줄 겁니다. 자영업자도 대기업 못잖게 전략적인 마케팅을 할 수 있게 되는 거죠.


스마트메시지는 실시간으로 가장 경쟁력 있는 광고 시안을 골라주고, 이용자 반응을 관찰할 수 있게 돕습니다.


스마트메시지 발송 후 1시간 뒤, 로봇 분석을 통해 어떤 이용자들의 반응을 얻었는지, 그들이 관심사가 무엇인지 알 수 있습니다.


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