머신러닝(Machine Learning, ML)은 요즘 IT 업계에서 가장 뜨거운 키워드입니다. 인공지능(AI)에 기반한 이 알고리즘은 마케팅 분야에 큰 기회를 안겨주고 있습니다. 제품과 서비스를 더 효과적으로 홍보하기 위해 많은 기업이 머신러닝을 업무 프로세스에 접목하고 있으며, 그 결과 생산성과 매출이 향상되고 나아가 조직 전체의 재무 성장으로 이어지고 있습니다.
이 혁신적인 기술은 굳이 소개할 필요도 없겠지만, 아직 개념이 선명하지 않은 독자를 위해 명확하게 정리해 드리겠습니다.
머신러닝이란 무엇인가?
머신러닝은 규칙 기반 프로그래밍 없이, 주어진 데이터로부터 스스로 학습하는 예측 이론에 근거한 기술입니다. 인공지능의 한 응용 분야로, 시스템이 자동으로 학습하고 시간이 지날수록 경험을 쌓아가도록 합니다. 즉, 사람이 일일이 코딩하지 않아도 데이터를 활용·분석하고 그에 따라 행동하는 과학이라 할 수 있습니다. 개발자가 더 많은 데이터로 시스템을 학습시킬수록 예측의 정확도와 신뢰도가 높아집니다. 이미 수많은 조직이 이 기술을 활용해 시장 수요와 고객 요구를 분석하고, 가장 효과적이고 효율적인 방식으로 그 니즈를 충족시키고 있습니다.
머신러닝은 마케터에게 어떤 도움을 줄까?
머신러닝은 마케터가 타깃 고객을 훨씬 깊이 이해하도록 돕는 강력한 도구입니다. 마케팅은 본질적으로 미래의 수요와 요구에 달려 있는데, 시장은 끊임없이 변하기 때문에 사람들이 가까운 미래에 무엇을 필요로 하고 원할지 예측하는 일은 결코 쉽지 않습니다. 하지만 머신러닝 기술은 바로 이 작업을 대신 처리해 줍니다.
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실시간 반응의 구현
기존의 어떤 기술이나 도구도 머신러닝이 제공하는 수준의 실시간 대응 능력에는 미치지 못했습니다. 고객의 검색 행동이 만들어내는 사실상 무한한 데이터를 기반으로 기계가 즉각적으로 움직여, 고객 맞춤형 오퍼를 보여줄 수 있습니다. 대표적인 예가 페이스북의 리타게팅 광고입니다. 마케터는 이 광고를 통해 소비자의 뇌리에 제품과 서비스를 확실히 각인시킬 때까지 반복적으로 노출시키고, 결국 브랜드를 단단히 자리 잡게 만들 수 있습니다.
타깃 고객의 정확한 공략
기업의 매출을 창출하려면 마케터는 효과적인 마케팅 전략을 세워야 합니다. 이런 전략은 마케팅 낭비를 줄이고 최소한의 자원으로 목표에 도달할 때 진정한 효율을 발휘합니다.
온라인·오프라인 캠페인은 타깃 고객에게 도달하는 가장 좋은 수단 중 하나입니다. 문제는 내 제품의 잠재 구매자가 누구인지 파악하고, 그들에게 캠페인을 어떻게 전달할 것인가입니다. 여기서 머신러닝은 감성 분석(Sentiment Analysis)의 진정한 의미를 실현합니다. 감성 분석은 구조화된 콘텐츠를 생성해 마케터가 무엇을 말해야 하는지, 그리고 청중이 그것에 어떻게 반응할 가능성이 높은지 파악하도록 돕습니다. 이를 통해 마케터는 적합한 타깃 고객층을 선정하고 캠페인을 설계해, 쇼핑객을 최대한 많은 고객으로 전환할 수 있습니다.
간편해진 수요 예측
수요 계획(Demand Planning)은 공급망 관리에서 가장 중요한 부분으로 꼽혀 왔습니다. 전통적으로 예측은 조직 영업 담당자들의 의견 입력에 의존했습니다. 이 입력값을 바탕으로 패턴을 도출하고 추세를 파악하는데, 과거 경험을 통해 배우는 과정이라는 점에서 '기계 역시 시간과 함께 학습한다'고 말할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 신제품의 시장 성과까지 예측할 수 있도록 전문가를 지원합니다. 또한 소셜 리스닝(social listening), 즉 제품이 어떻게 인식되고 소셜 캠페인이 얼마나 효과적으로 받아들여지는지를 측정함으로써 현재 트렌드를 학습합니다. 덕분에 공급망 팀은 소셜 감성 데이터를 통해 수요 신호를 더 정확하게 이해할 수 있습니다.
고객 경험과 고객 지원의 개선
머신러닝은 사용자 경험을 높이기 위해 데이터를 위치, 신체적 특성, 관심사, 필요에 따라 마이크로 세그먼트로 세분화합니다. 이렇게 특정 그룹에서 추출된 행동 데이터는 지식 베이스(knowledge base)를 구축하는 데 활용되고, 다시 머신러닝 알고리즘에 입력됩니다. 그 결과 시스템은 사용자가 찾고 있을 만한 제품을 예측하고 추천하며 더 나은 고객 경험을 제공합니다. 또한 이 지식 베이스를 바탕으로 마케터는 캠페인의 강도에 따라 우선순위를 정하기가 한결 쉬워집니다.
더욱 스마트해진 콘텐츠 관리
모든 마케터에게 캠페인을 시작할 때마다 기존 고객을 유지하고 새로운 고객을 유입시키는 것은 필수 과제입니다. 브랜드 인지도를 높이려면 리드, 잠재 고객, 단골 고객과 의미 있는 관계를 구축해야 합니다. 또한 어떤 캠페인이든 가능한 모든 온라인 플랫폼에서 참여(engagement)를 유도해야 하는데, 이때 머신러닝 도구가 타깃 고객에게 가장 적합한 콘텐츠 유형, 키워드, 용어를 평가해 줍니다.
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오프라인 영역에서도 작동하는 머신러닝
머신러닝은 다양한 소스에서 데이터를 수집합니다. 이를 활용하면 기업은 특정 마케팅 프로세스를 분석해 생산부터 유통 팀까지 필요한 정보를 전달할 수 있습니다. 예컨대 어떤 시점에, 어느 장소에, 얼마만큼의 수량을, 어떤 채널을 통해 유통해야 가장 효율적인지 판단하는 것이죠. 아울러 과잉 생산으로 인한 불필요한 비용을 줄이는 데도 도움이 됩니다.
평생 고객을 만드는 일은 어렵지만 불가능한 일은 아닙니다. 마케터는 고객의 구매 패턴, 캠페인과의 지속적인 상호작용, 플랫폼에서의 모든 행동을 기반으로 고객생애가치(CLV, Customer Lifetime Value)를 산출합니다. 머신러닝 앱을 활용하면 CLV를 훨씬 정확하게 계산할 수 있어, 고객을 오래도록 유지하는 데 큰 도움이 됩니다.
이 신흥 기술은 급성장하고 있으며, 매년 새로운 도구와 알고리즘이 쏟아져 나오는 만큼 기업은 프로세스를 적절히 적응시키는 것이 필수적입니다. 우리는 이미 모든 분야에서 인간과 기계가 함께 일하는 세상에 들어섰습니다. 마케팅의 모든 단계에 머신러닝을 도입한다면, 여러분의 비즈니스는 그 어느 때보다 효율적으로 고객과 연결하고 마케팅하며 캠페인을 운영할 수 있을 것입니다.