블로그 2021년 머신러닝과 디지털 마케팅에 관해 알아야 할 모든 것

2021년 머신러닝과 디지털 마케팅에 관해 알아야 할 모든 것

프로그래매틱 입찰부터 챗봇까지, 모바일 마케팅 생태계는 머신 러닝(ML)을 통해 계속 발전하고 있습니다. 유저들 또한 스스로 자각하지 못하는 사이 머신 러닝에 더욱 익숙해지고 있으며, 매일 머신 러닝을 사용하고 있습니다. 현재 모바일 유저 중 97%는 AI 비서 기능을 사용하고 있습니다. 글로벌 인공 지능(AI) 시장은 2025년 1,916억달러 규모로 성장할 것으로 전망되며, AI는 앞으로 우리의 삶과 업무에서 더욱 중요한 역할을 차지하게 될 것으로 보입니다. 본 가이드는 머신러닝을 통해 마케터들이 타겟 오디언스에 도달하고 서비스를 제공하는 방식이 어떻게 변화하고 있는지 살펴봅니다.

머신러닝이란?

머신러닝은 AI를 사용하여 자동으로 학습하고, 업무를 개선할 수 있는 시스템을 구축합니다. 머신러닝은 AI를 기반으로 데이터에 액세스하고 특정 목표를 달성하기 위한 분석적 결정을 내리며, 이를 통해 업무 수행 능력을 스스로 향상시킵니다. 이러한 머신러닝을 활용하여 인간이 직접 수행하는 것이 불가능하거나 시간이 지나치게 오래 소요되는 업무를 자동화할 수 있습니다.

모바일 마케팅에 머신러닝이 중요한 이유

모바일 마케터들은 다양한 방식으로 머신러닝을 활용하여 타겟팅의 정확도를 높이고, 가장 가치 있는 유저를 규명 및 타겟팅할 수 있으며, 기존 및 신규 고객에게 더 높은 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 머신러닝을 사용하여 고객에게 24시간 서비스를 제공함으로써 고객을 마케팅 퍼널의 하단으로 이동시킬 수 있고, 매출을 끌어낼 수 있습니다. 머신러닝을 활용하는 것은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 일반적으로 기계는 인간이 직접 수행하는것이 불가능하거나 지나치게 많은 인력이 필요한 일에 사용되는데, 머신러닝은 이러한 업무를 자동화 할 수 있습니다. 앞으로는 머신러닝을 활용하지 않으면 시장 경쟁력을 유지하고 비즈니스를 확장하는 것이 더욱 어려워질 것입니다.

마케팅 전략 최적화를 위해 머신러닝을 사용할 때는 자동화 가능한 부분과 인간이 해야 하는 업무가 무엇인지 정확히 구분하는 것이 매우 중요합니다. FiveChannels의 창립자이자 CEO인 제이슨 홀(Jason Hall)은 Forbes와의 인터뷰에서, "AI 프로그램은 데이터를 사용하여 리포트를 만들어낼 수 있다. 그러나 고객과 진정으로 유대관계를 구축하려면 인간이 개입해야 한다. 감정 이입, 공감 능력과 스토리텔링은 아직까지는 기계가 대체할 수 없는 영역이다"라고 기고한 바 있습니다.

머신러닝과 디지털 마케팅: AI 기술이 마케팅 업무에 가져온 9가지 변화

1. 개인화를 통한 유저 경험 개선

개인화(personalization)는 앱 비즈니스의 목표 달성을 지원할 수 있는 강력한 방법입니다. 소비자 중 71%는 개인화되지 않은 쇼핑 경험에 불만을 느끼고 있으며, 91%의 소비자는 맞춤 추천과 개인화된 프로모션을 제공하는 브랜드에서 쇼핑할 확률이 높다고 응답했습니다. 머신러닝은 마케터들이 특별한 고객 경험을 제공할 수 있도록 지원하여, 판매를 높이고 브랜드 충성도를 구축하며 LTV를 증진시킬 수 있습니다. 예를 들어, 전자상거래 앱은 머신러닝을 통해 고객의 구매 내역과 장바구니 아이템을 기반으로 맞춤 구매 추천을 제공할 수 있습니다. Netflix나 Amazon Prime Video와 같은 엔터테인먼트 앱은 유저의 시청 기록에 따라 맞춤 추천 기능을 제공할 수 있습니다.

머신러닝은 문제를 분석하고 최적화 방법을 찾는 데 효과적입니다. 또한 여러 다른 마케팅 유형에 개인화를 도입할 수도 있습니다. 예를 들어, 인앱 및 웹사이트 콘텐츠 기획, 인게이지먼트 유도를 위한 맞춤형 이메일 제작, 또는 유저의 관심사에 가장 적합한 광고를 제공하는 데 머신러닝을 활용할 수 있습니다.

2. 챗봇을 통해 높은 수준의 고객 서비스 제공

머신 러닝은 다양한 방식으로 유저의 경험을 증진시킬 수 있습니다. 예를 들어, 챗봇을 사용하여 24시간 고객 서비스를 제공하면 고객이 기다리는 시간을 줄일 수 있습니다. 챗봇은 정의된 규칙이나 머신러닝을 사용하여 고객이 원하는 것이 무엇인지 알아내고, 이에 따라 필요한 정보를 제공할 수 있는 소프트웨어입니다. 챗봇은 SMS나 웹사이트 채팅창, 소셜미디어 비즈니스 페이지에서 활용될 수 있습니다.

챗봇의 활용 방식은 앱의 특성에 따라 달라집니다. 챗봇은 위의 방식 외에도 다음에 활용할 수 있습니다.

  • 팀원들이 직접 수행하던 일을 자동화하여 시간과 비용 절약
  • 여러 마케팅 채널에서 전환률 증진
  • 검증된 리드를 만들고 회의 주선
  • 방대한 양의 고객 지원 요청을 관리하여 이탈률 축소
  • 고객에게 팔로우업 메시지를 보내고, 유사한 아웃바운드 마케팅 지원
  • 신제품 출시 안내와 할인코드 공유로 인게이지먼트 증진

단, 모든 챗봇이 머신러닝을 활용하지는 않는다는 것을 기억해야 합니다. 규칙에 기반하여 자동화된 메시지를 보내지만 프로그램 자체에 한계가 있는 라이브 챗봇이 있는 반면, AI를 통해 지속적인 학습이 가능한 챗봇도 있습니다. 인간의 습관을 학습한 AI 챗봇은 복잡한 질문에도 대답할 수 있습니다.

3. 머신러닝을 통한 제품과 서비스 개발

AI는 타겟 오디언스와 기존 고객에게 맞춤화된 새로운 상품과 서비스를 모색하는데 활용될 수 있습니다. AI 보이스 어시스턴트를 사용하는 유저의 72%는 이러한 생활이 일상이 되었다고 응답했습니다. 보이스 커머스(voice commerce) 산업은 2022년 시장 규모가 400억달러에 이를 것으로 전망됩니다. 이를 통해 브랜드들은 고객이 필요한 것이 무엇인지 찾고, 가시성을 높여 매출을 증진시킬 수 있습니다. AI 보이스 어시스턴트는 지속적으로 유저의 행동을 학습하여 초개인화를 위한 데이터를 제공합니다. 또한, AI 음성 애널리틱스를 활용하여 UX 디자인이나 고객 지원 분야 등에서 개선해야 할 부분을 찾을 수 있습니다.

4. 웹사이트 디자인과 UX 최적화

비즈니스 목표를 달성하기 위해 UX와 웹사이트 디자인을 개발하고 최적화하는 것은 필수적입니다. 머신러닝은 적외선 열지도나 기타 애널리틱스와 같은 유용한 지표를 생성하여, 마케터들이 데이터를 기반으로 웹사이트 디자인을 최적화할 수 있도록 지원합니다. 또한 A/B 테스트 실행에도 머신러닝을 활용하여 계속적으로 UX를 최적화할 수 있습니다.

5. 마케팅 자동화 활용

머신 러닝과 마케팅 자동화를 통해 반복적인 작업에 소요되는 시간을 줄이고, 이 시간을 대신 전략적인 캠페인 관리에 활용할 수 있습니다. 이메일 마케팅, 소셜 미디어 관리나 광고 캠페인과 같은 절차를 자동화하기 위해 소프트웨어를 사용할 수 있습니다. Adjust의 자동화 툴인 Automate는 교차 앱, 교차 파트너, 교차 네트워크 리포트를 간단하게 생성하도록 도와줍니다. Automate는 각기 다른 광고 캠페인, 국가, 네트워크로 부터 발생한 데이터를 하나의 대시보드로 모아 주요 KPI 분석이 가능하도록 지원합니다.해당 데이터에 즉시 접근할 수 있게 함으로써 동일 대시보드 내에서 입찰 및 예산을 실시간으로 조정할 수 있을뿐 아니라 교차 플랫폼 캠페인도 최적화 할 수 있습니다. 또한 자동화 기술을 활용하여 벤치마크에 미달인 속성을 자동으로 변경하도록 규칙을 정립할 수도 있습니다.

자동화와 머신러닝을 통한 광고 타겟팅 최적화

모바일 마케터들은 어느 채널에서 어떻게 광고 비용을 배분하고, 언제 캠페인을 시작하여 얼마나 오래 집행할지에 대해 알아야 합니다. 이러한 과정은 머신 러닝을 통해 관리할 수 있습니다. 예를 들어 Facebook의 유사 오디언스(Lookalike Audience)와  같은 툴을 통해 유사 잠재 고객을 겨냥하여 더 많은 고가치 유저를 획득할 수 있습니다. 이는 기존의 오디언스와 유사한 특성을 가진 잠재 고객에게 도달할 수 있도록 도와줍니다. 동일한 캠페인에 대해 여러 오디언스를 동시에 사용하고, 선택한 유사 오디언스에 속하는 유저에게 광고를 보여줄 수 있습니다.

Adjust 고객사의 경우 오디언스 빌더를 통해 본인들의 Adjust 데이터를 기반으로 지정한 범주에 맞는 유저를 자동으로 그룹화하여, 시간과 노력을 절감하고 매출 목표를 더 빠르게 달성할 수 있습니다. 오디언스 빌더는 실시간으로 모든 오디언스를 업데이트하여, 유저를 일일이 직접 새로 추가하거나 오디언스 범주에 맞지 않는 유저를 삭제하지 않아도 됩니다.  Adjust는 또한 Facebook이나 Snapchat과 같은 주요 파트너들과 직접 연동되어 있으며, 간편한 동적 웹훅 연동을 제공하여 모든 광고 네트워크와 쉽게 연동할 수 있습니다. 오디언스 빌더는 오디언스를 하위 그룹으로 세분화할 수 있도록 지원하여 보다 통제된 샘플을 생성할 수 있기 때문에, 이를 통해 더욱 스마트한 A/B 테스트를 진행할 수 있습니다.

6. 프로그래매틱 미디어 바잉

프로그래매틱 미디어 바잉은 광고 익스체인지에서의 인벤토리 거래 과정을 자동화한 것입니다. 해당 과정에서 머신러닝을 활용하여 효율성을 높이고, 광고주들이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 프로그래매틱 광고에 머신러닝을 사용할 때, 알고리즘은 여러 소스에서의 대규모 데이터를 분석합니다. 즉, 머신러닝을 사용하여 미디어 전략을 예측, 계획, 최적화할 수 있습니다. 이 과정에는 여전히 미디어 구매 담당자의 감독이 필요하지만, AI를 통해 반복적인 업무에 소요되는 시간을 줄이고 전략에 보다 집중할 수 있습니다.

7. 자동화 이메일 마케팅

이메일 마케팅에 머신러닝을 접목하여 개인화된 이메일을 통해, 유저 인게이지먼트를 높이고 마케팅 목표를 달성할 수 있습니다. 오디언스 세분화, 콘텐츠 라이브러리 큐레이션, 최적화에 필요한 데이터 또한 수집할 수 있습니다. 이 모든 것을 활용하여 유저의 인게이지먼트를 높이고, 장기적인 브랜드 충성도 구축에 도움이 되는 고도로 개인화된 이메일을 만들 수 있습니다.

현재 MailChimp, Moosend, SendinBlue와 같은 소프트웨어 회사들은 고객들에게 머신러닝 솔루션을 제공하고 있습니다. 콘텐츠 큐레이션 외에도 유저에게 이메일을 보내기에 최적의 시점을 결정하는데 활용될 수 있습니다. 이는 이메일이 성공적으로 전송되도록 보장하여, 발송 도메인의 명성 관리에도 도움이 될 것입니다.

8. 머신 러닝을 통한 대규모 SEO 분석

머신 러닝은 대규모의 SEO 분석을 지원합니다. SEMrush, WordTracke와 같은 툴을 통해 검색 엔진의 상위 순위, 타겟팅해야 하는 검색어 및 키워드에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 기반으로 웹사이트의 링크나 페이지를 최적화할 수 있습니다. SEO 분석 툴은 성장 촉진과 노출 향상에 도움이 되는 리포트를 빠르게 생성해줍니다.

개인화된 유저 여정을 위한 콘텐츠 제작에 머신러닝을 활용할 수도 있습니다. 예를 들어, 머신러닝 툴을 활용하여 웹사이트 SEO를 위한 콘텐츠 제작을 대규모로 진행할 수 있습니다.

9. 광고 해킹과 인앱 봇 사기 방지

광고 해킹은 모바일 마케팅 생태계에 만연한 문제입니다. Adjust의 리서치에 따르면, 모바일 생태계에서 가짜 유저는 가장 흔한 사기 형태로, 전 세계 광고 해킹의 54.6%를 차지하고 있습니다. 게임 앱 카테고리 내 글로벌 광고 해킹 발생률은 2019년 8월부터 2020년 8월 사이 172.95% 증가했으며, 미국에서는 동기간 내에 무려 310.29% 증가했습니다. 적절한 광고 해킹 방지책이 마련되어 있지 않다면 광고주들의 예산은 큰 타격을 입을 것입니다. Unbotify와 같은 AI 머신러닝 솔루션은 유저의 행동을 학습하여 실제 유저와 봇을 구분하여 광고 해킹 방지에 활용될 수 있습니다.

본 가이드가 도움이 되었다면, B2C와 B2B 회사를 위한 마케팅 자동화 플랫폼 활용 방법에 관한 가이드 또한 확인해보시기 바랍니다. Adjust는 또한 이메일 마케팅니치앱의 소셜 미디어 마케팅 방법에 관한 자료를 제공합니다.


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