인공지능 시대의 마케터, 챗봇, 젠틀파이, 박정남, 퍼블리
퍼블리: 인비저블 마케팅 - 다음 시대의 마케팅, 어떻게 변할까에 기고한 '마케팅하는 인공지능 이세라 만들기'라는 글을 소개한다.
처음 제안을 받았을 때는 챗봇에 대한 글을 쓰면 되지 않을까라고 막연히 생각했는데,
스타일러스의 마케팅 리포트에 이미 챗봇에 대한 자세한 소개가 있어, 챗봇에서 영역을 넓혀 마케팅에 적용되는 인공지능에 대해 아래와 같이 이야기해 보았다.
5. 마케팅하는 인공지능 이세라 만들기 (박정남/제이미 기고)
5.1. 인공지능 퍼스트 인게이지먼트의 가까운 미래 → 미래의 인공지능 마케터가 있다면 적용될 기술 소개
5.2. 지금 활용 가능한 인공지능 재료들 → 현재 쓸수 있는 인공지능 기술 소개
5.3. 인공지능 마케팅은 개인화 → 인공지능을 통한 개인화에 대한 사례, 적용방법들 소개
5.4. 인공지능과 인간의 분업 → 인공지능 시대에 인간 마케터의 역할은 무엇인가
5.5. 완벽하지 않은 미래 → 인공지능의 현실과 우리가 할일
그 중 5.3 개인화에 대한 일부내용을 발췌해본다.
인공지능(AI) 기술을 접목해 가까운 미래를 실현해 나가는 기업이 있다. 바로, '스티치 픽스(Stitch Fix)'다. 스티치 픽스에 들어가면, 일단 고객의 패션에 대해 시시콜콜 물어본다. '당신의 신체 사이즈는? 어떤 옷을 좋아하지? 스트라이프를 얼마나 자주 입지? 이런 스타일의 옷은 어때, 싫어? 그렇담 이런 스타일은 어때?' 등 고객은 패션에 관한 자세한 정보를 제공하고, 스티치 픽스는 고객의 스타일을 분석해 그에 맞춰 매달 새로운 상품을 보내준다.
고객은 그중 맘에 드는 것만 사고 나머지는 돌려보낼 수 있는데, 이 서비스를 통해 구매한 제품 이력까지 알고리즘에 넣어 학습시키고, 그 다음 달의 옷을 보내 준다. 데이터가 계속 쌓이고 고객의 패션 스타일에 대한 이해와 정확도가 점점 올라가면서 진짜 맞춤이 시작된다. 스티치 픽스는 의류 트렌드 전반에서 최신 트렌드, 색상 및 패턴을 습득, 새로운 스타일로 결합하는 일련의 알고리즘으로 만들어진다.
사람들은 가짜 맞춤에 질렸다
리얼 데이터에 의한
개인을 위한
진짜 추천이 시작되고 있다
데이터를 기반으로 옷을 추천하는 스티치 픽스 (출처: Stitch Fix Company Fact Sheet 2016 09)
스티치 픽스에는 고객 취향과 행동을 분석하는 80명의 과학자와 3,400명의 스타일리스트가 있다. 기계와 데이터를 통한 예측만으로는 해결할 수 없는 문제들을 해결할 진짜 인간이 필요한 순간이다. 예측을 넘어선 인간의 감과 전문적인 능력이 발현되어야 비로소 서비스가 차별성을 갖게 된다.
여기서 우리가 인공지능 알고리즘에 고마워해야 할 부분은 인공지능이 기본적인 성향 분석이나 패턴 분석 등을 해주기 때문에 스타일리스트는 그것을 참고해서 더 빠르고 정확하게 더 나은 추천을 해줄 수 있다는 점이다. 마치 기초 조사와 기본적인 내용은 다 채워진 보고서처럼, 인간인 스타일리스트는 인사이트만 채우면 된다. 바닥에서 시작할 필요가 없다.
더 좋은 품질의 데이터를 얻으면 더 나은 서비스를 제공할 수 있다. 데이터 과학과 인간의 절묘한 조합은 마케팅 혁신을 이룰 수 있게 한다. 어찌 보면 업무 분화라고 할 수 있겠다. 단순하지만 반복적인, 게다가 시간이 걸려서 못했던 일들을 인공지능이 해주고, 복잡하고 전문적인 일들은 인간이 하는 방향이 바로 인공지능 시대가 진행되는 방향이다. (후략)
이번 퍼블리 글의 전체 목차는 다음과 같다.
1. 광고와 브랜드는 더는 보이지 않게 될 것이다.
2. 인공지능 퍼스트 인게이지먼트 : 이 부분이 챗봇에 관한 내용
3. 알렉사 시대의 광고
4. 제 3의 공간 타겟팅하기
5. 마케팅하는 인공지능 이세라 만들기 (박정남/제이미 기고)
6. 대화의 기술 (장원정)
7. 한국 마케터를 위한 인비저블 마케팅 활용법 (진민규)
목차에서도 볼 수 있듯이 넥스트 마케팅에 대한 세계적인 트렌드 리서치 그룹 스타일러스의 자세하고 실천적인 분석과 장원정, 진민규님의 특별 기고가 리포트에 한국 마케팅에서의 실제감을 더해준다.
개인적으로는, 챗봇에서 인공지능 마케팅으로 주제를 확장하다 보니 고민이 깊었고 덕분에 관련기술에 대해 공부도 많이 해서 더 많은 분들이 읽어줬으면 하는 바램이다. 좋은 주제의 글을 함께 쓸 수 있게 추천해준 진민규님, 그리고 편집과 조언을 해주신 퍼블리 최우창님께 감사의 인사를 전한다.
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