인공지능(AI)이 산업계와 우리 삶에 미치는 영향이 광범위해지고 있다. 4차 산업혁명의 가장 대표적인 혁신기술로 떠오른 것이 AI라는 것은 이미 상식이 되었다. 최근 대홍기획이 진행한 ICP Pitching Day(올해부터는 공개적으로 스타트업 지원을 받아 새로운 마케팅, 비즈니스 아이디어를 개발할 예정인데, 3월 초에 Pitching Day형식으로 스타트업 심사가 진행되었음)에서도 AI를 접목한 스타트업 업체들이 등장했다. AI가 먼 미래가 아니라 바로 우리 옆에 와있는 느낌이다. 지난 1월 대홍기획의 신년행사에서도 CEO가 직접 나서서 AI가 광고업을 크게 바꿀 것이라며 이에 대한 선제적 대응이 필요함을 제기하기도 했다. 그렇다면 현재 AI는 광고와 마케팅을 어떻게 바꾸고 있으며 앞으로는 이 분야를 어떻게 변화시킬까?
이미 AI는 대세
이미 돈이 어디로 몰리고 있나를 보면 우리 시대가 어디로 향하고 있나를 알 수 있다. AI 분야는 한해만에 300% 이상 투자가 증가하는 기염을 토하며 기술투자 분야에서 선두주자로 이미 떠올랐다. 시장조사기관 포레스터 리서치(Forrester Research)도 2017년에 AI가 가장 뜨거운 투자 영역이 될 것이라고 전망했다. 특히 AI 관련 투자가 집중되는 자료를 보면 헬스케어, 광고와 마케팅, 비즈니스 인텔리전스 등이 가장 핫한 영역으로 떠오름을 알 수 있다.
이처럼 AI는 생각보다 훨씬 빠르게 마케팅 실행 영역에 대한 심대한 영향을 미치고 있다. 아직 준비가 덜 된 주체들을 더욱 궁지로 몰아세울 것이다. Forrester Research 전망에 따르면 AI로 무장한 기업들이 뒤처진 경쟁자로부터 빼앗아갈 금액이 2020년까지 1조2천억 달러에 이를 것이라 했다. AI에 기반한 개인화로 고객들을 확보하기 시작하면 그렇지 않을 기업들이 시장과 소비자를 속절없이 잃는 것은 자명하다는 예측이다. 그럼 AI가 가장 활발하게 접목되는 마케팅 분야는 어디인지 살펴보자,
AI가 바꾸는 마케팅 영역
결론부터 얘기하자면 빅데이터 분석과 예측 적용분야, 콘테츠 마케팅, 추천 엔진, 프로그램화된 광고 등이 주요한 분야로 떠오르고 있다. 이러한 응용영역의 근간은 전문가 시스템을 지원하는 역량 발전에 맞닿아 있다. 지난해 라스베가스에서 열린 <World of Watson>에서 소개된 Watson Martketing은 AI의 역할, 특히 의사결정을 지원하는 능력을 개괄적으로 잘 보여주고 있다. AI는 마케팅 매니저를 도와 브랜드 특성과 채널, 경쟁자를 분석하고 타깃과 가격 및 마케팅 예산을 설정한다. AI는 소위 STP(Segmentation-Targeting-Positioning) 전략 수립뿐 아니라 실제 광고집행, 효과분석 등 실행 영역까지 담당하고 있다. AI는 이제 Saa(Software as a Service), 모바일앱, IoT 탑재 등의 방식으로 더욱 광변위하게 적용될 것이다. 더욱 스마트하고 비용 효율적인 방식으로 발전하며 마케팅의 여러 니즈를 해결해 나갈 것이다.
빅데이터 분석과 예측 적용분야(ANALYTICS & FORECASTING)
많은 마케팅 기술 공급자들이 AI시스템을 결합해서 빅데이터로부터 인사이트 추출 및 비즈니스 인텔리전스를 제공하고 있다. 투자자들이 이들의 옥석을 가려줄 것으로 기대된다. 대표적 사례를 살펴보자면 변덕스럽기로 악명높은 패션마케팅에서 테크스타일이라는 회사는 빅데이터 AI분석시스템으로 스타일 트렌드를 예측하고 고객에게 개인화된 상품을 제공한다. 세일즈포스의 Einstein platform은 마케팅팀이 구매유도에 가장 효과적인 이메일 메시지를 예측하는 것을 돕는다. 한국에서도 마이셀럽스 같은 스타트업은 이용자의 현재 상황이나 취향, 감정을 기반으로 검색하는 '취향 검색' 서비스를 운영하고 있다. AI를 활용해 검색 대상에 대한 정확한 명칭은 몰라도 충분히 검색이 가능하다. 스캐터랩은 연인들의 메시지를 분석해 감정상태를 알려주는 감정분석 인공지는 서비스를 개발하고 있다. 이 분야에서 향후 도전과제는 마케팅 실행 자동화를 광고주별로 고도화해서 적용하는 것이다. 아울러 AI가 지원하는 챗봇이 활용범위를 넓혀갈 것이다. 가령 페이스북이 메신저에 심은 Send/Receive API는 챗봇이 고객의 항공편, 저녁 식사 예약 등 문의에 응대하도록 한다. 올해 대홍 ICP에 지원한 SENDIT 챗봇도 인공지능을 도입한 자동응대 채팅로봇서비스이다. 여행객들에게 쇼핑점의 위치, 상품구성, 층별 안내를 해줄 수가 있다.
콘텐츠 마케팅(CONTENTS MARKETING)
AI가 콘텐츠 제작 및 관리 툴에 접목되어 보다 효율화된 콘텐츠 출판을 이끌고 있다. AI가 핵심 인플루언서를 선별하고 이들에 맞는 콘텐츠를 설계하여 마케팅의 효율성을 높인다. Marketing.AI나 ClearVoice라는 툴이 이미 사용되고 있다. AI는 콘텐츠 저작(Author content)분야로도 진화하고 있다. LA Times등은 사실기반의 기사를 쓰는데 AI를 이미 활용하고 있다. Quill 같은 회사는 더 정교하게 진화된 자연어 방식으로 데이터를 이야기로 바꾼다. AI가 금세기말까지 미국 작업의 16%를 대체한다는 예측이 있는데, 콘텐츠 저작자들도 같은 걱정을 해야 할 상황이다.
추천 엔진(RECOMMENDATION ENGINES)
넷플릭스나 아마존의 추천 시스템이 대단한 활약을 하고 있음은 주지의 사실이다. 넷플릭스는 추천 시스템으로 매해 10억 달러를 절감하고 있다고 한다. 최신의 AI 기반 추천 엔진은 그간의 주먹구구식 비즈니스 방식을 변화시킬 것이다. 특히 디지털 채널 전반에 걸쳐 개인화 추천을 접목시킬 것이다. 롯데백화점이 IBM Watson과 함게 개발하고 있는 것이 온라인 쇼핑 추천 엔진이다. 이런 추천 엔진들은 빅데이터와 고객 행동추적이 결합되면 더욱 스마트해지고 맥락을 이해한 추천을 가능하게 할 것이다. 아마존은 AI 추천소프트웨어인 DSSTNE를 오픈소스로 개방했다. 개방형 혁신을 촉진할 뿐만 아니라 그들의 플랫폼 산업 표준화하기 위한 노림수이다.
프로그램화된 광고(PROGRAMMAITC ADVERTISING)
흔히 프로그래매틱 바잉(Programmatic Buying)으로 알려진 분야에도 AI가 접목된다. 매체비용의 효과적인 집행, 효율의 증대 등 소위 퍼포먼스 마케팅(Perfromance Marketing)에서 AI가 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다. 미국에서는 programmatic buying 시장 규모가 올해 270억 달러에 이를 것으로 예측된다. 전체 디지털 디스플레이 광고시장에서 72%를 점할 것으로 예상된다. AI는 개별 오디언스 보다 타기팅 되고 관련성이 높은 프로그램화된 광고를 만들며 시장 성장을 주도할 것이다. 이와 함께 앞으로 더 발전될 분야는 크리에이티브 최적화(Dynamic creative optimization)영역이다. IBM Watson이 시연하기도 했지만 카피와 디자인 옵션을 만들고 테스트해서 최적의 성과를 가져오는 창작작업을 AI가 실행하는 날이 머지 않았다. 벌써 MC Saatchi는 가공의 커피브랜드를 위한 버스정류장 광고를 AI가 만들게 했다. 사람들의 표정에 따라 크리에이티브가 발전하게 되었다. 맥켄에릭슨은 일본에서 AI CD를 임명해서 실제 첫번째 광고를 제작해서 집행했다.
앞으로의 전망
지금까지 AI가 적용된느 주요한 분야를 소개했으나 앞으로 AI가 광고와 마케팅을 어디까지 바꿀지는 속단하기 어렵다. 그만큼 AI의 활용도는 깊고 광범위할 것이다. 광고회사 입장에서 보면 여러 활용분야를 생각할 수 있겠지만 우선 퍼포먼스 마케팅 - 프로그래매틱 바잉과 크리에이티브 최적화 -에서 AI를 접목하는 혁신에 승부를 걸어야 한다. 추천 엔진으로 넷플릭스나 아마존이 부상했듯, 앞으로의 광고에서 AI는 퍼포먼스 마케팅 분야에서 특히 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 롯데그룹에서 IBM Watson 프로젝트가 진행되고 있는 상황이라 대홍기획은 다른 대행사들보다 더욱 유리한 출발점에 서있다. 선제적인 투자로 AI를 광고에 접목시킬 프로젝트를 시작해서 광고의 미래를 선도해 나가야 할 때이다.
이미 AI는 대세
이미 돈이 어디로 몰리고 있나를 보면 우리 시대가 어디로 향하고 있나를 알 수 있다. AI 분야는 한해만에 300% 이상 투자가 증가하는 기염을 토하며 기술투자 분야에서 선두주자로 이미 떠올랐다. 시장조사기관 포레스터 리서치(Forrester Research)도 2017년에 AI가 가장 뜨거운 투자 영역이 될 것이라고 전망했다. 특히 AI 관련 투자가 집중되는 자료를 보면 헬스케어, 광고와 마케팅, 비즈니스 인텔리전스 등이 가장 핫한 영역으로 떠오름을 알 수 있다.
이처럼 AI는 생각보다 훨씬 빠르게 마케팅 실행 영역에 대한 심대한 영향을 미치고 있다. 아직 준비가 덜 된 주체들을 더욱 궁지로 몰아세울 것이다. Forrester Research 전망에 따르면 AI로 무장한 기업들이 뒤처진 경쟁자로부터 빼앗아갈 금액이 2020년까지 1조2천억 달러에 이를 것이라 했다. AI에 기반한 개인화로 고객들을 확보하기 시작하면 그렇지 않을 기업들이 시장과 소비자를 속절없이 잃는 것은 자명하다는 예측이다. 그럼 AI가 가장 활발하게 접목되는 마케팅 분야는 어디인지 살펴보자,
AI가 바꾸는 마케팅 영역
결론부터 얘기하자면 빅데이터 분석과 예측 적용분야, 콘테츠 마케팅, 추천 엔진, 프로그램화된 광고 등이 주요한 분야로 떠오르고 있다. 이러한 응용영역의 근간은 전문가 시스템을 지원하는 역량 발전에 맞닿아 있다. 지난해 라스베가스에서 열린 <World of Watson>에서 소개된 Watson Martketing은 AI의 역할, 특히 의사결정을 지원하는 능력을 개괄적으로 잘 보여주고 있다. AI는 마케팅 매니저를 도와 브랜드 특성과 채널, 경쟁자를 분석하고 타깃과 가격 및 마케팅 예산을 설정한다. AI는 소위 STP(Segmentation-Targeting-Positioning) 전략 수립뿐 아니라 실제 광고집행, 효과분석 등 실행 영역까지 담당하고 있다. AI는 이제 Saa(Software as a Service), 모바일앱, IoT 탑재 등의 방식으로 더욱 광변위하게 적용될 것이다. 더욱 스마트하고 비용 효율적인 방식으로 발전하며 마케팅의 여러 니즈를 해결해 나갈 것이다.
빅데이터 분석과 예측 적용분야(ANALYTICS & FORECASTING)
많은 마케팅 기술 공급자들이 AI시스템을 결합해서 빅데이터로부터 인사이트 추출 및 비즈니스 인텔리전스를 제공하고 있다. 투자자들이 이들의 옥석을 가려줄 것으로 기대된다. 대표적 사례를 살펴보자면 변덕스럽기로 악명높은 패션마케팅에서 테크스타일이라는 회사는 빅데이터 AI분석시스템으로 스타일 트렌드를 예측하고 고객에게 개인화된 상품을 제공한다. 세일즈포스의 Einstein platform은 마케팅팀이 구매유도에 가장 효과적인 이메일 메시지를 예측하는 것을 돕는다. 한국에서도 마이셀럽스 같은 스타트업은 이용자의 현재 상황이나 취향, 감정을 기반으로 검색하는 '취향 검색' 서비스를 운영하고 있다. AI를 활용해 검색 대상에 대한 정확한 명칭은 몰라도 충분히 검색이 가능하다. 스캐터랩은 연인들의 메시지를 분석해 감정상태를 알려주는 감정분석 인공지는 서비스를 개발하고 있다. 이 분야에서 향후 도전과제는 마케팅 실행 자동화를 광고주별로 고도화해서 적용하는 것이다. 아울러 AI가 지원하는 챗봇이 활용범위를 넓혀갈 것이다. 가령 페이스북이 메신저에 심은 Send/Receive API는 챗봇이 고객의 항공편, 저녁 식사 예약 등 문의에 응대하도록 한다. 올해 대홍 ICP에 지원한 SENDIT 챗봇도 인공지능을 도입한 자동응대 채팅로봇서비스이다. 여행객들에게 쇼핑점의 위치, 상품구성, 층별 안내를 해줄 수가 있다.
콘텐츠 마케팅(CONTENTS MARKETING)
AI가 콘텐츠 제작 및 관리 툴에 접목되어 보다 효율화된 콘텐츠 출판을 이끌고 있다. AI가 핵심 인플루언서를 선별하고 이들에 맞는 콘텐츠를 설계하여 마케팅의 효율성을 높인다. Marketing.AI나 ClearVoice라는 툴이 이미 사용되고 있다. AI는 콘텐츠 저작(Author content)분야로도 진화하고 있다. LA Times등은 사실기반의 기사를 쓰는데 AI를 이미 활용하고 있다. Quill 같은 회사는 더 정교하게 진화된 자연어 방식으로 데이터를 이야기로 바꾼다. AI가 금세기말까지 미국 작업의 16%를 대체한다는 예측이 있는데, 콘텐츠 저작자들도 같은 걱정을 해야 할 상황이다.
추천 엔진(RECOMMENDATION ENGINES)
넷플릭스나 아마존의 추천 시스템이 대단한 활약을 하고 있음은 주지의 사실이다. 넷플릭스는 추천 시스템으로 매해 10억 달러를 절감하고 있다고 한다. 최신의 AI 기반 추천 엔진은 그간의 주먹구구식 비즈니스 방식을 변화시킬 것이다. 특히 디지털 채널 전반에 걸쳐 개인화 추천을 접목시킬 것이다. 롯데백화점이 IBM Watson과 함게 개발하고 있는 것이 온라인 쇼핑 추천 엔진이다. 이런 추천 엔진들은 빅데이터와 고객 행동추적이 결합되면 더욱 스마트해지고 맥락을 이해한 추천을 가능하게 할 것이다. 아마존은 AI 추천소프트웨어인 DSSTNE를 오픈소스로 개방했다. 개방형 혁신을 촉진할 뿐만 아니라 그들의 플랫폼 산업 표준화하기 위한 노림수이다.
프로그램화된 광고(PROGRAMMAITC ADVERTISING)
흔히 프로그래매틱 바잉(Programmatic Buying)으로 알려진 분야에도 AI가 접목된다. 매체비용의 효과적인 집행, 효율의 증대 등 소위 퍼포먼스 마케팅(Perfromance Marketing)에서 AI가 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다. 미국에서는 programmatic buying 시장 규모가 올해 270억 달러에 이를 것으로 예측된다. 전체 디지털 디스플레이 광고시장에서 72%를 점할 것으로 예상된다. AI는 개별 오디언스 보다 타기팅 되고 관련성이 높은 프로그램화된 광고를 만들며 시장 성장을 주도할 것이다. 이와 함께 앞으로 더 발전될 분야는 크리에이티브 최적화(Dynamic creative optimization)영역이다. IBM Watson이 시연하기도 했지만 카피와 디자인 옵션을 만들고 테스트해서 최적의 성과를 가져오는 창작작업을 AI가 실행하는 날이 머지 않았다. 벌써 MC Saatchi는 가공의 커피브랜드를 위한 버스정류장 광고를 AI가 만들게 했다. 사람들의 표정에 따라 크리에이티브가 발전하게 되었다. 맥켄에릭슨은 일본에서 AI CD를 임명해서 실제 첫번째 광고를 제작해서 집행했다.
앞으로의 전망
지금까지 AI가 적용된느 주요한 분야를 소개했으나 앞으로 AI가 광고와 마케팅을 어디까지 바꿀지는 속단하기 어렵다. 그만큼 AI의 활용도는 깊고 광범위할 것이다. 광고회사 입장에서 보면 여러 활용분야를 생각할 수 있겠지만 우선 퍼포먼스 마케팅 - 프로그래매틱 바잉과 크리에이티브 최적화 -에서 AI를 접목하는 혁신에 승부를 걸어야 한다. 추천 엔진으로 넷플릭스나 아마존이 부상했듯, 앞으로의 광고에서 AI는 퍼포먼스 마케팅 분야에서 특히 큰 역할을 할 것으로 기대된다. 롯데그룹에서 IBM Watson 프로젝트가 진행되고 있는 상황이라 대홍기획은 다른 대행사들보다 더욱 유리한 출발점에 서있다. 선제적인 투자로 AI를 광고에 접목시킬 프로젝트를 시작해서 광고의 미래를 선도해 나가야 할 때이다.
