고객 및 소비자 참여의 획기적인 변화를 원하는 기업은 지금 당장 이 강력한 신기술에 대한 연구를 시작해야 한다.
이 글은 AI가 생성하는 크리에이티브 콘텐츠와 정교한 의사결정 엔진을 결합한 고급 개인 맞춤화 플랫폼인 퍼사도(Persado)와의 협업을 통해 작성됐다.
개인 맞춤화 부문에서 Fortune 500 기업의 2,000억 매출 증가와 향후 십년간 세계적으로 최대 8,000억 달러를 창출할 수 있는 새로운 핵심 요인이 형성되고 있다. AI가 생성하는 크리에이티브 콘텐츠와,콘텐츠와 수신자를 맞춘 AI 활용 의사결정의 결합은 광범위한 분야의 산업 전반에서 이미 인상적인 결과를 보인다. 기업들은 매출과 점유율을 경쟁업체에 넘겨주기 전에 이 새로운 역량을 철저히 분석해야 할 것이다.
현재 소비자와 고객 참여에서 개인 맞춤화는 점점 더 중요해지고 있다. 2020년 BCG 연구조사에 따르면 임원 10명 중 9명이 디지털 전환의 최우선 목표로 고객 중심성과 개인 맞춤화를 손꼽았다. 이 보고서를 작성하면서 인터뷰한 임원들도 비슷한 비율로 유사한 내용을 언급했다. 한 응답자는 ‘고객 중심성은 우리의 모토’이며, ‘고객들을 사로잡기 위해 고도로 개인 맞춤화되어야 한다.’고 강조했다.
고객 관계를 대규모로 개인 맞춤화하는 기업의 능력은 날로 더 개선되고, 자동화되고, 더 ‘개인적’으로 변모하고 있다. 2021년 2월 BCG는 데이터, 고급 분석기술, 새로운 콘텐츠와 미디어의 조합이 어떻게 상호작용지점에서 개인 맞춤화된 콘텐츠의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는지와 개별적인 콘텐츠를 대규모로 제공할 수 있을지에 대한 보고서를 작성했다. 선도기업들은 이제 콘텐츠 생성과 매칭을 모두 가능하게 하는 AI 기반 기술을 이용해 기업들이 고객들과 일대일로 소통하는 방식을 자동화하고 구체화하고 있다.
자동 개인 맞춤화
개인 맞춤화의 기본 틀은 이미 잘 알려져 있다. 적절한 제품을 적절한 가격에, 적절한 사람에게, 적절한 채널을 통해, 적절한 시간에 제공하는 것이다. (보기 1 참조)
고객 대면 기업은 지난 몇 년간 이 프로세스 단계의 대부분을 발전시켰지만, 메시지의 수신인이 행동을 취하도록 유도하는 구체적인 단어를 선택하거나 이런 단어를 자동으로 찾아내는 것에는 거의 관심을 기울이지 않았다. 진정한 개인 맞춤화의 여정에서, 단어를 개별 주제에 대한 감정적 반응과 언어적 선호에 따라 맞추는 것은 정확히 해내기 가장 어려운 작업이기 때문에 대부분 자동화되지 않은(비과학적) 작업으로 남아있었다.
일명 AI 크리에이티브 콘텐츠 생성이라고 불리며, 빠르게 주류에 편입하고 있는 이 AI 기반 기능은 태그된 단어와 어구의 대규모 데이터베이스와 결합한 알고리즘을 이용해 이를 변화시킨다. 고객 상호작용의 각 지점에서, 이 기술은 가장 공감이 잘 되는 단어와 어구를 고르고 목표 수신인과 가장 효과적인 조합을 매칭하려고 한다. 콘텐츠 생성과 개별 메시지의 타켓팅 모두를 자동화하는 것은 개인맞춤형 마케팅의 획기적 변화를 의미한다.
분석 결과에 따르면 이 조합은 엄청난 가치 상승으로 이어질 수 있다. 알고리즘은 수백만 개의 태그되고 점수가 매겨진 단어와 어구들을 자연언어 생성 및 실험설계에 따라 분석한다. 이로 인해 확실성과 정확도를 높일 수 있었으며 고객 여정의 모든 참여 채널 전반에서 평균 전환율이 40% 이상 상승한다.
일례로, 한 대형 소매업체의 경우 팝업 웹 광고문구에 대한 참여율이 하락해 양질의 고객 확보와 새로운 방문객을 통한 매출이 감소하는 문제를 겪고 있었다. 이 문제로 인해 이 회사가 개인 맞춤형 메시지를 생성하는데 필요한 인사이트를 도출하는 능력 역시 약화되고 있었다. 하지만 퍼사도(Persado) 플랫폼을 이용하면서, 이 업체는 매출이 127% 상승하고, 주문량이 112% 증가했으며, 신규고객 등록이 103% 증가하는 결과를 얻어냈다. 그뿐만 아니라 광고에서 성취물 중심 언어- ‘정말로 큰 혜택입니다(You’ve really won big)’-의 사용이 신규가입자를 유치하는 가장 큰 동인이라는 것을 확인할 수 있었다. (보기 2 참조)
이미 개인 맞춤화 성숙도 곡선에 도달한 기업들에 이는 소비자와의 소통 방식을 한층 더 발전시킬 기회이다. 이 여정의 초기에 있는 기업들에게는, 이 기술이 기초 역량을 발전시키고 훨씬 더 고도화된 전사적 개인 맞춤화를 대규모로 실현할 기회를 제공할 것이다.
AI 크리에이티브 콘텐츠 생성은 여전히 상당히 새로운 기술이지만, 사용사례가 빠르게 확대되고 있으며 그 기술에 대한 관심이 점점 커지고 있다. 데이터 중심의 고도화된 포춘100대 기업들은 이미 이와 관련해 상당한 가치를 실현했으며 다른 많은 기업도 앞으로 관련 시험과 실험을 진행하는 것을 최우선 과제로 삼고 있다. 소매 부문에서 금융서비스, 여행, 보험에 이르는 다양한 산업들이 이 기술을 활용 중이다. 사용사례는 기업 전반의 고객 상호작용 및 커뮤니케이션을 망라한다. 마케팅(인식, 고객 확보, 온보딩, 유지 및 충성도, 라이프사이클 관리), 이커머스(제품설명 및 방문페이지), 고객서비스(서비스 중심 판매, 챗봇, 대화형 음성응답) 등이 이에 포함된다. AI 크리에이티브 콘텐츠는 SMS, 이메일, 웹사이트, 푸시 마케팅 등 짧은 일련의 단어들이 사람들의 행동 동기부여 요인이 되는 모든 채널에서 상당한 성공을 거두고 있다.
기업 부문 외에 사용사례에는 정부 공공서비스 발표와 비영리단체의 모금 활동 등을 생각해볼 수 있다. 또한, 이 기술은 소셜 네트워킹, 데이트 프로필, 전문성 개발 등 D2C(direct-to-consumer) 응용으로 확대될 잠재력도 있다.
AI 활용사례
또 다른 사례를 살펴보자. 한 모바일 통신사는 고객들이 핸드폰을 업그레이드하도록 유도하고 싶었기 때문에 체험 기간 신규 폰을 무료로 받을 수 있는 옵션 등 기기와 요금제에 대한 특별 제안이 있는 캠페인을 기획했다. 이 통신사의 광고대행사는 관련 단어와 어구를 이용해 이 캠페인의 근간이 되는 광고문구를 만들었다.
전통적인 캠페인이라면, 이 광고문구는 카피라이터의 직관과 경험을 이용해 만들어져 전체 캠페인에 일관되게 사용될 것이다. 따라서, 성공은 대부분 추측으로 이루어지는 과정에 달려있다. 그러나 AI 크리에이티브 콘텐츠 생성은 모든 메시지에 가장 적합한 단어를 과학적으로 선택함으로써 이 노력의 정확도를 대폭 개선한다. 이 알고리즘은 기본 문구를 가져와 이를 구성요소(형식구성, 감정적 호소, CTA(call to action) 등)별로 세분화해 다양한 사용자 세그먼트에서 작용하는 방식을 조정할 수 있다. 기존의 단어와 어구의 데이터베이스를 이용해, 이 알고리즘은 이 광고문구를 이용한 모든 가능한 순열을 생성하고 이는 수십만, 심지어 수백만 개의 옵션을 만들 수 있다. 과거 캠페인 경험에 따라, 예를 들어, 십여개 혹은 두 개의 관리 가능한 대안을 테스트로 선정한다. 시장 경험에 따라 다양한 고객 세그먼트에 대해 이메일, 웹사이트 광고, 인앱제안 등 채널별 가장 효과적인 특정 문구를 찾아낸다.
AI 크리에이티브 콘텐츠 생성에서는 크리에이티브 개발과정에 대한 강력하고 과학적인, 시험을 통한 학습(test-and-learn) 접근법이 이용된다. 캠페인에 최적화된 광고문구 버전의 사용이 시작되면, 그 성과를 엄격히 측정하고 도출된 결과를 통해 머신러닝 엔진을 학습한다. 이런 식으로, AI는 인간 카피라이터가 대규모로 최적의 결정을 내리는 능력을 강화한다. (보기 3 참조)
AI 크리에이티브 콘텐츠 생성을 통해, 이 휴대폰 기업의 캠페인은 전통적인 캠페인을 이용하는 통제그룹과 비교해 참여도는 36%, 전환율은 83% 상승했다. 나아가, 참여도 상승 기여도를 감정적 호소(69%). 포지셔닝(14%), 콜 투 액션(17%)의 세 가지 핵심요인으로 구분해 특정 AI 생성 메시지가 왜 더 효과적인지 그 이유를 설명할 수 있었다.
비슷한 방식으로, 미국의 한 주요 은행과 항공사는 협력을 통해 새로운 제휴 신용카드를 출시했다. 이 캠페인의 핵심은 AI 크리에이티브 콘텐츠 생성을 전체 고객기반에 적용하고 세 가지 다른 고객 세그먼트별로 맞춤화된 메시지를 도출하는 것이었다. 이 기업의 의사결정 플랫폼은 주요 허브 도시, 이차 허브 도시, 비허브 도시의 고객들을 살펴보고 AI 기반 알고리즘을 이용해 각각에 대해 가장 큰 반응이 있는 광고문구를 찾아냈다. 예를 들어, 주요 허브도시의 고객들은 무료 위탁 수하물과 클럽 이용권을 제공하는 내용에 가장 강력하게 반응한 데 비해, 이차 허브도시의 고객들에게는 무료 혜택과 만료일 없는 마일리지 적립이 가장 큰 동기였다. 클럽 이용권과 무료 위탁 수화물은 주요 허브 고객들에 비교해 우선순위가 뒤바뀐 점은 다르지만, 비허브 도시 고객들에게도 가장 큰 효과가 있었다. 이 개인 맞춤형 세그먼트별 메시지 생성의 결과로, 이 은행과 항공사는 3가지 세그먼트에 대해 신규고객확보 건당 비용을 29%에서 61%까지 감소할 수 있었다.
행동할 시간
소프트웨어 기업들에 의해 이 미래가 더욱 가까워지면서, 이에 대한 관심과 사용사례가 계속해서 빠르게 확장될 것으로 전망된다. 공급업체들의 기존 언어 데이터베이스의 규모, 깊이, 품질은 소비자 중심 기업 임원들이 고려해야 하는 가장 중요한 요인들이다. 수백만 개의 태그된 단어와 어구로 구성된 거대한 언어 지식 기반은 구축하기 어렵고 많은 시간이 소모되기 때문이다. 하지만 AI는 작동 중에도 학습하고 개선되기 때문에, 얼리 무버(early mover)들은 맥락별 지식을 알고리즘에 더 빠르게 적용할 수 있는 이점이 있다. 이는 여러 기업이 동일한 플랫폼 제공업체와 함께 일하는 경우에도 마찬가지이다.
동급 최고의 공급업체들과 협력하고자 하는 기업들은 당장 움직이고 싶을 것이다. 이미 개발된 엄청난 전문기술을 활용할 수 있겠지만 플러그 앤 플레이(plug-and play) 기술이라 해도, 전문화를 통해 개선될 수 있으며 이를 위해서는 공급업체 뿐 아니라 사용자 입장에서의 지식과 경험이 요구된다. 기업들은 콘텐츠 개발, 캠페인 실행, 실험 및 조정을 위해 인력을 교육하고 프로세스를 정립해야 할 것이다.
AI 크리에이티브 콘텐츠 생성과 우수한 의사결정 플랫폼의 결합은 이미 개인 맞춤화의 다음 단계를 구축하고 있다. 기업 전반적인 고객 및 고객 참여의 획기적 변화를 꿈꾸는 기업이라면 이 강력한 신기술에 대한 연구를 당장 시작해야 한다.
