산업군을 막론하고 AI에 대한 관심은 여전히 뜨거워요. 방송사 MBC에서는 세계 최초 AI PD가 연출한 예능이 공개되었고, Chat GPT로 세상을 떠들썩하게 만들었던 오픈AI는 동영상 생성 인공지능(AI) '소라'를 출시할 예정이라고 밝히며 큰 주목을 받고 있죠.

신생 스타트업부터 대기업까지 AI 사업에 심혈을 기울이며 너무나도 다양한 AI 기술이 쏟아져 나오고 있습니다. 특히나 마케터라면 빠르게 변화하는 트렌드에 발맞추어 다양한 생성형 AI를 경험해 보고, 기술을 공부하며 바쁜 날들을 보내고 계실거라 생각해요.

이런 트렌드에 발맞추어, 2월 버즈빌 콘텐츠레터에서는 AI와 관련된 이야기를 소개합니다🤖

생성형 AI(Generative AI), Chat GPT가 촉발한 생성형 AI의 영향력은 그야말로 엄청납니다. 여기서 더 무서운 점은 가트너의 기술 혁신 파트 VP, 브라이언 버크(Brian Burke)가 말했듯 'Chat GPT는 멋지지만, 시작에 불과하다'란 것입니다. 비즈니스 환경 자체를 변화시킬 수 있을 만큼 영향력이 큰 생성형 AI 기반 툴이 속속들이 등장하고 있고 그 가운데 마케터의 업무 범위부터 기대 역량 또한 크게 변화하고 있습니다.

많은 매체와 학자들이 어떤 역량을 키워야 할지, 무엇을 준비해야 할지를 설파합니다. 여러 리포트나 글을 통해 확인할 수 있는 공통의 요소는 아래와 같습니다. 

1. AI 리터러시(Literacy), 다가오는 변화에 눈을 떼지 않고 쫓을 것

쏟아지는 도구에 대한 우리의 학습을 멈추지 말아야 합니다. 디지털 리터러시를 넘어선 AI 리터러시 역량은 사실 '얼마나 관심 있게 이 변화의 상황을 쫓아가는가'에 달린 것 같습니다. ChatGPT 활용 꿀팁 등도 유튜브와 블로그에 넘쳐나는 요즘, 무엇을 어떻게 질문하는 것이 원하는 대답을 찾는 방법인지 파악하는 것부터, AI 트렌드와 기본 지식을 습득하는 것 또한 필요합니다.

2. 데이터 분석 및 해석 능력, How to read 보다 What to read에 대한 고찰

데이터 기반의 마케팅을 실행하란 말은 이젠 아주 오래된 격언과도 같습니다. 오늘날의 마케터에겐 Google Analytics는 기본이고, 다양한 툴을 활용한 데이터 분석력, 나아가 SQL 등을 활용하여 주체적으로 데이터를 정의하고 추출하여 해석하는 능력까지 요구되고 있습니다. 이 가운데, '툴에 대한 숙련도'는 상당 부분 AI가 대신해줄 것으로 기대됩니다.

'어떻게 데이터 대시보드를 사용하는지'를 AI로 대신할 수 있다면, 유저의 역할은 '이 대시보드로 무엇을 보아야하는지'에 대한 고찰로 좁혀집니다. 이렇듯 정확하게 문제를 정의하고 데이터 뒤에 숨겨진 의미를 읽어내는 것에 조금 더 집중해야합니다. 

3. 창의성을 포괄하는 기획력, 마케팅의 본질의 본질까지 가닿기

이미지 작업, 카피라이팅, 영상 편집 등등 마케터에게 '오랜 시간의 작업'이 요구되었던 업무가 줄어드는 만큼 우리는 본질을 넘어선 본질에 집중해야 합니다. 어떻게 유저를 획득할지, 획득된 유저는 어떤 행동을 하는지, 채널별 획득이 정말 원하는 전환값을 만들어내는지 등을 고민하는 일은 여전히 우리의 과업입니다.

앱테크의 급부상으로 금융, 멤버십 이외의 다양한 앱을 통해 리워드 광고를 접할 수 있는 지금과 달리, 과거에는 잠금화면에서 잠금을 해제하면서 리워드 광고를 주로 만나볼 수 있었습니다.

또한 리워드 광고가 노출되는 지면이 많지 않았기 때문에 명확한 유저의 관심사에 기반한 광고를 노출하는 것도, 깊이 있는 행동을 유도하는 것도 어려웠습니다. 핸드폰을 볼 때마다 광고를 노출할 수 있어 앱 설치 등의 간단한 행동을 유도하고, ‘새로운 지면’을 발굴했다는 점에서 큰 의미로 쓰이게 되었습니다. 

리워드 광고는 광고 참여에 대한 보상을 제공하기 때문에, 광고에는 관심 없이 리워드만 챙겨가는 체리피커가 존재합니다. 체리피커란 광고주 상품을 구매한다거나 서비스 이용은 하지 않고 브랜드에서 제공하는 혜택을 통해 실속만 챙기는 고객을 의미합니다. 리워드 광고 시장에서는 ‘리워드’ 혹은 ‘포인트’라는 직관적인 혜택이 있기 때문에 체리피커에 대한 우려가 큰 편이지요.

그러나 AI(인공지능) 기술이 리워드 광고 타겟팅 방식과 접목되면서, 체리피커 필터링 기술이 크게 개선되었습니다. 특히 버즈빌의 경우 대용량 데이터 분석을 기반으로 유저의 행동 확률을 예측하는 ‘정밀 타겟팅’ 기술과 고객의 활동에 따라 리워드를 차등적으로 지급하는 ‘다이내믹 리워드’로 체리피커로 여겨지는 부정 사용자를 구분합니다.

쉽게 말해, 고객의 행동 데이터를 AI 기반으로 정확히 분석하여 초개인 맞춤화 리워드 광고를 구현하는 것입니다.