디지털 마케팅, 머신러닝으로 날개를 달다


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오늘날 마케터는 넘쳐나는 데이터를 처리하기 위해 많은 노동력을 투입하고 있습니다. EMC에서 발간한 보고서에 따르면 2020년에는 전 세계 디지털 데이터 양이 40제타바이트에 이르러 2005년 대비 300배 더 많아질 것으로 전망하고 있습니다.
데이터의 양은 갈 수록 많아지고 복잡해져 가는데 반해,  처리할 수 있는 양은 극히 일부에 지나지 않습니다. 이마저도 비즈니스 의사 결정 과정에서 적절하게 사용되지 못하는 경우가 많은데요. 머신러닝 기술을 이용하면 방대한 데이터 양을 제대로 처리할 수 있을 뿐만 아니라, 알고리즘을 바탕으로 이전까지 발견해내지 못했던 인사이트를 찾는 것도 가능합니다.

다양한 목표 설정 및 성과 달성
마케터는 최적화된 마케팅 전략을 위해 마케팅 요소의 다양한 상관관계를 이해, 통제할 수 있어야 합니다. 머신러닝을 이용하면 한 번에 두 가지 이상의 요소가 마케팅 성과에 미치는 영향을 측정할 수 있어 효과적인 전략 수립이 가능한데요. 분기 수익 대비 고객 유지율과 같이 달성해야 하는 목표에 맞춰 목표를 설정할 수 있고, 어떠한 행동을 취하지 않았을 때의 영향력도 측정할 수 있어 다양한 상황과 비교해 볼 수 있습니다.
최근 고객들은 맞춤형 고객 경험에 길들여져 더 나은 서비스를 기대하게 되었고, 마케터와 서비스 공급자는 더욱 세분화된 타기팅을 위한 과제에 직면하게 됐습니다. 설령, 데이터 과학자 및 마케팅 전문가를 보유하고 있는 기업이라 할지라도 데이터 기반의 머신러닝 기술은 효율 및 효과 측면에 큰 도움이 되므로 성공적인 마케팅 성과 달성의 지름길이 됩니다.
다양한 분석을 통한 새로운 인사이트 도출
전통적인 방식의 A/B 테스트는 매출 상승을 극대화하기 어렵습니다. 기존의 수동적인 테스트 방식은 각 요소를 통제하기 위해 매우 복잡한 방법을 이용해야 했을 뿐만 아니라 한정된 시간 동안 많은 테스트를 진행하는 데 어려움이 있었습니다.
반면 머신러닝은 엄청난 규모의 경우의 수를 테스트하는 것이 가능합니다. 실제로 수천 가지의 마케팅 인터렉션을 수백만 명의 고객에게 시도해볼 수 있으므로 최적의 타기팅 조건 및 맥락에 대한 인사이트를 발견해낼 수 있습니다.

머신러닝을 통한 장기적인 성과 측정
대부분의 마케터는 클릭 수, 응답률과 같은 단기적인 성과 척도로 성공 여부를 측정합니다. 수집한 데이터는 고객이 느끼는 흥미 또는 최초의 반응에 대해서만 제한적으로 파악할 수 있습니다.
머신러닝을 이용한 디지털 마케팅에서는 각 고객별로 개인화된 메시지를 전달할 수 있고, 고객이 어떻게 반응하는지 장기적으로 측정할 수 있습니다. 예를 들면, 14일 동안의 수익 및 90일 동안의 고객 유지율처럼 장기적인 데이터를 측정하는 것이 가능합니다. 이렇게 도출해낸 장기적인 성과를 바탕으로 더욱 최적화된 고객 경험을 제공해 비즈니스 수익을 창출할 수 있는 것입니다.
머신러닝을 통한 디지털 마케팅의 미래
머신러닝은 우리가 시장에 나아가야 할 방법과 고객을 이해하는 방법을 혁신적으로 만들어 줍니다. 마케터가 요청하지 않더라도 주도적인 학습을 통해 마케터가 해야할 일에 대해 문제제기를 하거나, 외부 변수를 고려해 깊이 있는 인사이트를 제공해주므로 이전에는 갖지 못했던 통찰력을 가질 수 있습니다.
머신러닝 기술을 빠르고 효율적으로 사용하는 기업은 시장의 선두로 자리매김하게 될 것입니다. 방대한 데이터와 마케팅 전략을 일관되게 유지하는 것을 통해 머신러닝 흐름의 선단에 설 수 있습니다.