로레알의 디지털트랜스포메이션, AI광고, 일잘러 특징
1) 경쟁이 치열한 글로벌 코스메틱 시장에서 25년간 정상을 지켜오고 있는 로레알(L'Oreal)의 디지털 트렌스포메이션Digital Transformation) 사례.
2) 모든 이야기의 시작은 '로레알은 디지털을 최우선시하는 회사라는 점'에서 시작된다.
①마케팅뿐만 아니라 공급망 관리, 제품 생산, 고객 서비스까지 모든 영역을 디지털 환경에 맞게 혁신
②'최고 디지털 책임자(Chief Digital Officer)'라는 직책이 있음.
'14년 전사 디지털 전략을 총괄하는 포지션을 만들고 당시 37세에 불과했던 루보미라 로쳇을 전격 영입, 전사 차원에서의 '디지털 전환'을 전개.
③로레알이 생각하는 디지털 전환은 단순히 앱과 디지털 마케팅 예산 늘리는 수준이 아님.
로레알이 보유한 모든 데이터를 활용, 매출과 비용까지 디지털 기술에 기반하여 관리.
크리에이티브 제작부터 광고 집행을 위한 매체 구매까지 일련의 마케팅 활동은 모두 데이터를 통한 분석 기반으로 진행
④이러한 디지털 이니셔티브를 위해 디지털 전문가를 2,500명 이상 고용하고 2만 7000명의 기존 직원들에게 디지털 직무교육을 해 스페셜리스트 조직을 구축('14년 시작 당시 디지털 전문가 300여 명)
3) 루보미라가 이러한 과정에서 배운 경험을 정리.
①거대한 브랜드는 항상 더 좋은 기회를 갖고 있다(Big global brnads can win).
②'디지털 퍼스트'의 목표가 무엇인지 잊지 마라(Don't fight the wrong battle).
③부화뇌동하지 마라(Don't give into the buzz).
④성공을 위해 고객의 목소리를 듣고, 고객처럼 변화하라(Successes are earned in the field).
⑤믿음과 주목이 새로운 통화 수단이다(Trust and attention will be the two biggest currencies).
4) 제품에서 서비스로, 그리고 이제는 서비스에서 경험으로 진화하는 뷰티 시장에서 로레알이 고객 경험을 확장하기 위해 모디 페이스(Modiface)를 인수하고 '메이크업 지니어스'를 출시.
1) 디지털 캠페인을 고민하다가 우연히 퍼블리의 해당 기사를 보게 되었다. 다행히 유료버전이 아닌 무료 버전으로도 내용 확인이 가능하니 마케터뿐만 아니라 디지털 트랜스포메이션을 고민하는 사람들은 천천히 일독해보면 큰 도움이 될 것 같다. 로레알 사례 외 틱톡이나 유튜브 등에 대한 이야기도 추가로 확인할 수 있다.
2) 이제 디지털 전환이 더 이상 이커머스에서 존재감을 드러내는 것에 머무르지 않는다. 온라인 구매 비중의 증가만이 디지털화된 지표가 아닐 것이다. 즉 디지털이 전사 차원에서 어떻게 접근해야 하는지를 고민하고 변신해야 할 시기다. 거의 5년간 로레알이 했던 노력과 자원들의 규모가 가늠이 되지 않지만 변화 앞에 거스르지 말고 로켓에 올라타야 할 때다.
1) 모비데이즈가 지난 8/13~14일 이틀에 걸쳐 진행했던 '맥스 더 크리에이티브(MAX The Creative) 2019' 행사에서 '인공지능 시대의 크리에이티브'란 주제를 다룬 내용이다.
2) 적절한 마케팅 타깃을 찾아주는 구글 유니버셜 앱 캠페인(UAC)도 4년 전에 벌써 인공지능을 도입했다. 클릭 몇 번으로 마케팅을 학습한 AI 알고리즘이 자동으로 마케팅 캠페인을 만들고 있다. 데이터가 많은 앱 프로모션의 경우 100% AI가 담당하고 있다.
3) 인공지능이 쓰이는 여러 가지 마케팅 방법에도 예전 CPC 기준으로 '이 가격이라면 비딩에 들어간다'라는 IF문 성격에 프로그램이 가까웠다면 이젠 전환 가치 극대화라는 새로운 입찰방식이 쓰인다.
1) 마케팅 영역에 AI 활용이 활발하게 진행되고 있다. 구글이나 페북 광고는 더 이상 사람이 하는 영역이라기보다 학습 기반의 알고리즘이 훨씬 더 잘하는 영역이라는 이야기도 듣고 있다. 이제 다들 비슷해서 대부분의 결과가 똑같해지는 시대가 올 것 같기도 하다.
2) 최근 딥마인드에 대한 기사를 읽게 되었다. 아직까지 AI가 가야 할 길이 멀긴 하지만 제한된 영역에서는 이미 강력한 Tool로 자리 잡고 있다. 그중 하나가 광고나 음성인식이라고 언급되어 있는데 대용량 데이터 세트의 분석이 가능하다면 점점 더 기능을 발휘할 것이다. 즉, 데이터를 많이 생산해내는 비즈니스가 광고 효율도 더 좋아질 것으로 보인다.
1) 마이크로 소프트에서 워라벨(Work-life balance)의 낮은 점수를 고민하다가 직원 데이터를 작고 여러 가지 연구를 하게 되었다. 이를 통해 알게 된 '일 잘러의 특징'을 3가지로 나타났다.
①열심히 일하지만, 너무 열심히 일하지 않는다.
②부하 직원과 일대일로 자주 만난다
③사내 인맥을 키운다
1) 세 가지 내용이 모두 신선하게 느껴진다. 특히 1번같은 경우 참 지키기 어려운 일 같은데 개인적으론 좀 더 노력해야 하는 부분이다.