이제는 마케팅도 인공지능 시대이다
이용호가 말하는 ‘생활 속의 인공지능’
'마케팅 회의' DALL-E 3로 이용호 그림인공지능 AI는 이미 마케팅 분야에서 많은 영역에서 활용되고 있다. 최근 몇 년간 인공지능의 발전으로 전통적인 마케팅 방법론에 혁명과도 가까운 변화가 있었고, 효율성과 정확도도 크게 향상되었다. 이번 칼럼에서는 마케팅 분야에서 AI가 활용되는 네 가지 주요 영역에 대해 이야기 해보고자 한다.
첫 번째, 고객 세분화와 타깃팅 부분이다. 고객 세분화란, 고객의 다양한 특성에 따라 그룹을 분류하는 것을 말한다. 전통적인 세분화 방식에는 지리적, 인구통계학적, 심리적, 행동적 기준이 있다. 그러나 AI의 등장으로 고객 세분화의 정도가 더욱 정밀해졌다. AI는 대규모의 데이터를 빠르게 분석하며, 고객의 구매 패턴, 온라인 행동, 그리고 반응까지도 파악한다.
예를 들어, 국내의 유명한 패션 브랜드인 LF에서는 AI를 활용하여 고객들의 구매 기록을 기반으로 SS와 FW 어느 시즌에 더 많은 구매가 이루어지는지, 어떤 색상의 옷을 선호하는지, 그리고 어떤 시간대에 가장 많은 구매가 이루어지는지 등을 파악하고 있다.
이러한 세분화를 바탕으로 이 기업은 타깃팅, 즉 가장 적합한 고객 집단을 대상으로 광고나 프로모션을 진행한다. AI의 도움으로 기업들은 그룹별로 개인화된 메시지나 제안을 보낼 수 있게 되었으며, 이로 인해 광고의 효율성과 효과가 크게 향상되었다.
하지만 AI를 활용한 마케팅에는 주의점도 있다. 고객 데이터의 보안과 개인정보 보호가 핵심적인 이슈로 부상하고 있다. 따라서 기업들은 AI 기술의 발전과 함께 고객의 정보를 안전하게 관리하는 방안도 동시에 고려해야 할 숙제로 부상하고 있다.
두 번째, 채팅봇과 고객 서비스 자동화 부분이다. 채팅봇은 웹사이트나 메신저 플랫폼에 통합되어, 사용자의 질문에 실시간으로 응답하는 프로그램을 의미한다. AI 기반의 채팅봇은 단순한 스크립트에 의존하는 것이 아니라 사용자의 문의를 해석하고, 가장 적절한 답변을 제공한다. 이로 인해 고객은 24시간 언제든지 기업과 소통할 수 있는 채널을 갖게 되었다.
예를 들어, 국내의 대표적인 온라인 쇼핑몰인 쿠팡에서는 AI 채팅봇을 활용하여 고객의 주문 및 배송 관련 문의, 제품 정보, 교환 및 환불 절차에 대한 안내 등 다양한 서비스를 제공하고 있다. 이로 인해 기업은 고객 서비스 관련 인력 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라 고객 만족도 역시 향상되었다. 또한, 채팅봇은 단순한 문의 응답뿐만 아니라, 고객 데이터를 분석하여 개인화된 마케팅 제안까지도 할 수 있다. 고객의 구매 기록, 검색 기록, 클릭률 등의 데이터를 분석하여, 그에 맞는 제품이나 서비스를 추천한다.
하지만 AI를 활용한 채팅봇의 도입에는 신중을 기해야 한다. 고객의 문의나 요구가 복잡해질 경우, 채팅봇만으로는 충분한 서비스를 제공하기 어려울 수 있다. 이런 경우, 실제 고객 서비스 담당자와의 연결이 필요하다. 또한, 고객 데이터의 보안과 개인정보 보호는 기업의 주요 책임 중 하나로 남아 있다.
세 번째는 예측 분석 분야이다. 예측 분석은 과거의 데이터를 기반으로 미래의 트렌드나 사건을 예측하는 기술이다. AI와 머신러닝 알고리즘이 함께 사용되면, 기업들은 고객의 구매 패턴, 제품의 인기도, 심지어는 특정 광고 캠페인의 성공 가능성까지도 미리 예측할 수 있다.
예를 들어, 국내 대표적인 화장품 회사인 아모레퍼시픽에서는 새로운 제품을 출시하기 전에 예측 분석을 활용하여, 어떤 연령대나 성별의 고객들이 그 제품에 더 큰 관심을 보일지, 어떤 마케팅 채널이 그 제품의 판매를 가장 크게 촉진할지 등의 정보를 미리 알아보고 있다.
더 나아가, 예측 분석은 마케팅 예산의 효율성도 크게 높여준다. AI는 다양한 데이터 소스와 변수들을 빠르게 분석하여, 기업의 리소스를 어디에 집중해야 가장 큰 효과를 볼 수 있을지의 방향을 제시해 준다.
그렇다면 이 모든 장점에도 불구하고 예측 분석에는 주의할 점이 없을까? 물론 있다. 먼저, 예측은 100% 정확하지 않다는 점을 항상 명심해야 한다. 과거의 데이터는 미래의 정확한 지표가 될 수는 있지만, 예측의 오차 범위나 가능성을 고려하지 않으면 큰 실수를 범할 수 있다. 또한, 고객 데이터의 수집과 활용에서 발생하는 윤리적 문제와 개인정보 보호 문제는 반드시 고려돼야 한다. 고객의 신뢰를 잃게 된다면, 그 비용은 어떤 기술로도 회복하기 어렵다.
최종적으로, AI와 예측 분석은 마케팅 전략의 강력한 도구로써 그 가치를 입증하고 있다. 하지만 그것만이 답은 아니다. 기술의 발전과 함께 인간의 직관과 창의성, 그리고 고객과의 진심어린 소통의 중요성을 잊어선 안 된다.
네 번째는 콘텐츠 생성과 추천 분야이다. 마케팅의 큰 중심은 항상 '콘텐츠'에 있다. 그러나 현대 디지털 시대에서는 단순한 콘텐츠 제작이 아닌, AI를 통한 개인화된 콘텐츠 제작 및 추천이 뜨거운 화두로 부상하고 있다. Netflix나 YouTube와 같은 플랫폼은 사용자의 시청 기록을 상세하게 분석하여 개인화된 콘텐츠 추천을 제공하고 있다.
AI를 활용한 콘텐츠 제작은 기업들에게 무한한 가능성을 제공한다. AI는 대량의 데이터를 분석하고, 그 중에서 트렌드나 관심사를 파악하여 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있다. 예를 들어, 특정 제품에 대한 고객의 반응이나 리뷰를 분석하여, 그에 맞는 광고 문구나 비디오를 제작하는 것이 가능하다.
또한, AI는 사용자의 행동 패턴, 구매 이력, 검색 기록 등을 통해 개인에게 최적화된 콘텐츠를 제공하는 '추천 시스템'을 구축하는 데 있어 핵심적인 역할을 한다. 그러나 AI를 활용한 콘텐츠 제작과 추천에는 몇 가지 주의점이 있다. 첫째, 과도한 개인화는 고객에게 불편함을 줄 수 있다. 고객이 느끼는 '개인의 선호만을 반영한 광고'의 과도한 노출은 오히려 반발을 살 수 있다.
그리고 AI의 추천은 다양성을 제한할 수 있다. 사용자가 지속적으로 특정 종류의 콘텐츠만을 추천받게 되면, 새로운 콘텐츠나 다른 관점에 대한 접근이 제한될 수 있다. 그러므로 AI를 활용한 콘텐츠 생성과 추천에서는 데이터의 질과 양이 중요하다. 부정확하거나 편향된 데이터는 잘못된 콘텐츠나 추천 결과를 가져올 수 있다.
다시 한 번 정리하자면 AI의 활용은 마케팅 분야에서 콘텐츠 제작과 추천의 효율성을 크게 향상시킨다. 그러나 동시에 데이터의 품질 관리와 고객의 경험에 대한 세심한 주의가 필요하다. 기술의 발전만큼이나, 그를 활용하는 방식과 전략이 중요하다는 것을 잊어선 안 된다.
이 외에도 이미지와 음성 인식, 감정 분석, 가격 최적화와 같은 마케팅 분야에서도 AI는 다양하게 활용되고 있으며, 그 활용 범위는 계속 확대되고 있다. AI 기술의 발전에 따라 마케팅 전략과 방식도 지속적으로 진화하게 될 것으로 기대된다.
| 작가 프로필
호몽 이용호는 스마트 공장에서 주로 사용되는 ‘머신비전’ 전문회사인 ‘호연지재’를 경영하고 있으면서 다양한 분야에 관심이 많아 메타버스와 유튜브 인플루언서로 활동하고 있다. 특히 ‘머신비전’에서 인공지능 딥러닝에 의한 영상처리기술을 자주 적용하다보니 AI 분야에 대해서도 해박한 지식을 가지고 있다. 또한 SKT 메타버스 플랫폼인 이프랜드(ifland)에서 매주 월요일 오후 9시에 정기적으로 ‘힐링토크쇼 호몽캠프’를 진행하고 있으며 86회 이상 진행된 토크쇼에는 작가, 강사, 가수, 연주가, 아티스트, 사업가 등 여러 분야의 전문가들이 초대되었다.
주요 강의 분야는 “챗gpt 시대 생활 속의 인공지능 발견하기”, “시니어와 MZ세대 간의 원활한 커뮤니케이션”, “시니어 세대 인플루언서 활동으로 인생 이모작”, “워라밸 시대 워크닉으로 행복한 인생 만들기” 등이 있으며, 저서로는 『나는 시니어 인플루언서다』가 있다.
