9월 2일 과학기술정보 통신부에서 디지털 뉴딜 정책 사업을 발표했습니다.
이번 디지털 뉴딜의 핵심은 ‘데이터 댐’ 을 구축하여 공공과 민간에서 생성/수집되는 데이터들을 모으고,
표준화 및 가공/활용하여 AI/ML을 만들어 비즈니스에 혁신을 이루는 것입니다.

비즈스프링이 디지털 뉴딜 정책 사업에 데이터 가공 및 AI 솔루션 공급기업으로 선정되어,
다양한 분야의 중소/벤처 기업이 자사제품이나 서비스에 AI를 도입해
기업 경쟁력을 강화 시키기 위한 ‘AI바우처’ 사업에 참여하게 되었습니다.

 

이번 프로젝트를 통해 만들어갈 데이터 센터와 AI 활용에 대한 이야기를 해보고자 합니다.

AI/ML 를 통한 비즈니스 혁신을 원하는 마케팅 에이전시 파트너사와 함께하고 있는데요,
파트너사의 데이터를 기반으로 비즈스프링은 AI 학습용 데이터 센터를 만들게 됩니다.

 

1. 광고/매체/소재에 대한 학습 데이터 셋 구축
2. 오디언스 행동에 대한 학습 데이터 셋 구축

 

이렇게 구축된 데이터 센터는
기존의 로그분석 데이터와 광고 성과 데이터를 수집하여 성과 보고용으로 사용하던 차원을 넘어,
이전에 경험하지 못했던 데이터의 스케일과 깊이 있는 분석을 위한 전략 선택 그리고 그에 따른 마케팅의 기반이 됩니다.

 

구축된 학습 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘을 통해 아래와 같은 활동들을 계획하고 실행할 수 있습니다.

 

1. 광고의 목적과 전략에 맞는 오디언스를 찾아내고, 정확한 메시지 전달
2. 광고 매체와 소재에 대한 목표 ROAS에 맞춘 적정 캠페인 예산의 예측
3. 특정 오디언스의 행동 데이터를 기반으로 한 전환 성과 예측

 

 

비즈스프링이 마케팅 에이전시 파트너사와 함께 구축하게 될 데이터센터에 보관할 데이터는 크게 2가지로 구성됩니다.

첫째, 수없이 계획/실행하게 되는 광고 매체와 소재들에 대한 데이터
– 그 동안은 마케터 개개인의 엑셀 파일로만 존재하던 데이터(많은 경우 노출 데이터는 매체만,
전환 데이터는 광고주만, 대행사는 비용 데이터를 각각 보거나 또는 버렸던 데이터들) – 를
광고 대행사 자체 데이터 저장소에 쌓습니다.

둘째, 광고의 영향을 받았던 오디언스들의 행동데이터라 불리는 데이터
– 그 동안은 오디언스 개개인의 광고 반응을 알지 못했던 미지의 데이터–
예를 들면, 비식별 오디언스의 광고에 대한 노출 대비 클릭에 따른 반응, 소재에 대한 반응,
광고주 사이트에서의 전환율, 관심사 등의 데이터들을 오디언스 데이터 저장소에 보관합니다.

이렇게 광고 집행에 대한 데이터와 오디언스의 행동데이터들을 마케팅 에이전시의 자체 데이터 저장소에 보관합니다.

 

 

그렇다면 이렇게 잘 쌓은 데이터를 기반으로 어떤 마케팅 활동을 할 수 있을까요?

현재도 많은 마케터들은 엑셀의 데이터들을 토대로
[ 성과 확인 → 문제점/이슈 정의 → 광고 전략을 수정 → 실행 ] 의 과정을 거쳐 업무를 진행하고 있는데요.
AI 알고리즘이 데이터 센터에 저장된 방대한 데이터를 토대로 더 쉽게 더 많은 문제점과 이슈를 발견하도록 도와주고,
변화를 예측할 수 있는 모델과 예상 결과들을 볼 수 있게 해줍니다.
또, 과거에 집행된 광고/오디언스의 데이터를 기반으로 어떠한 인과관계가 있는지를 알아낼 수 있고,
미래에 집행하게 될 광고/오디언스의 성과를 예측하여 선제적으로 대응할 수 있기도 합니다.

 

결국, 마케터들은 AI솔루션을 통해 광고 데이터를 취합하는 시간과 인사이트 찾기 위해 매크로를 만드는 시간을 절약하여,
추천받은 인과관계를 해석해 다음 전략을 선택하고 계획하는데 집중하게 됩니다.

 

 

비즈스프링은 이번 프로젝트를 진행하면서 데이터를 기반으로 한 의사결정 프로세스를 만들고자 합니다.
마케팅 목표를 명확하게 이해하고 공유되어 팀-마케터와 전략/전술의 설정-보고에 이르는 전 과정에서
데이터를 기반으로 적용할 수 있도록 함께 방법을 찾아 갈 것입니다.

 

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