[아무튼 린AI] 데이터 플라이휠 효과
Lean AI
매일 스타트업과 브런치. 177 day
오늘날 인공지능과 센서, 디지털 플랫폼을 통해 효과적인 학습의 기회는 증가했다. 학습 속도 경쟁은 스타트업의 성패를 결정하는 요소다. 인공지능을 받아들인 기업은 훨씬 빠르게 테스트하고 학습하며 반복할 수 있어 학습 경쟁력이 높다.
recipe 263. 데이터 플라이휠 효과
인공지능의 장점은 데이터 플라이휠(Data Flywheel) 효과를 만든다는 점이다. 더 많은 사용자가 더 많은 데이터를 생성하면 더 나은 알고리즘을 추출하고 더 나은 제품을 만들게 돼 궁극적으로는 많은 사용자를 모을 수 있다.
예를 들어, 넷플릭스의 알고리즘은 영상 플랫폼의 행동 데이터를 수집해 개인화하고, 개별 사용자에게 알맞은 영상을 자동으로 추천한다. 이런 제품 품질 향상을 통해 더 많은 사용자가 더 오랜 시간 플랫폼에 머물게 되고 다시 데이터가 생성되면서 사용자 성장을 확대해 학습 사이클을 가속한다.
빠르게 학습하는 기업은 더 나은 혜택을 제공해 많은 고객을 끌어당길 수 있다. 더 많은 데이터를 확보하게 되고 학습 능력은 더욱 높아진다. 이는 린 스타트업의 전제와 유사하다. 모든 스타트업은 끊임없는 실험 속에서 피드백 루프를 만들어 '만들고 측정하고 배우는' 방식으로 데이터를 수집한 후 계속 나아갈지 피벗팅을 할지 결정할 수 있다. 최고의 가설과 계획이 필요한 것은 아니다. 피드백 루프를 가능한 한 최고의 속도로 진행해야 할 뿐이다. 이는 고객 확보에도 동일하게 적용된다.
인공지능을 활용해 고객 마케팅 퍼널의 다양한 단계에서 실험 속도를 높이고 자금 고갈률에 최대한 영향을 주지 않으면서 가장 빠르게 학습하거나 빠르게 실패해야 한다. 최종 목표는 신규 고객을 더 깊은 퍼널로 빠르게 이동시키는 방법을 발견하는 것이다. 이는 인공지능과 데이터가 올바른 도구로 활용될 때 달성할 수 있다.
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출처: Lean AI 에서.
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