[기획]인과AI 센서를 장착한 마케팅로봇을 만드는 기업 3.

편집자주: 다양한 현상들에 대한 원인과 결과의 관계를 데이터로부터 알아내는 인과추론 작업이 마케팅 시장의 화두로 부상했다. 비즈니스 분야에서도 신중한 데이터 수집과 분석을 기반으로 새로운 지식을 창출해야 경쟁력을 갖출 수 있다는 분석이 지배적이다. 전자신문은 4회에 걸친 전문가들의 시각을 통해 인과추론에서 마케팅 로봇까지의 전체 인사이트를 정리해본다.

<글 싣는 순서>

1. 데이터를 바라보는 새로운 눈 : 단순AI를 넘어 인과AI의 시대로

2. 마케팅 성과분석의 진화 : 성공과 실패의 원인을 밝히다.

3. 데이터의 무한확장 : AI기반 초개인화 마케팅 시대로

4. 국경 없는 디지털지도를 질주하는 자율마케팅로봇

◆데이터의 무한확장 : AI기반 초개인화 마케팅 시대로

◇초개인화 마케팅 성공요인 : 데이터 경쟁력

2022년 1월 금요일 여의도에 거주하는 30대 여성 이모씨는 모바일앱 알림을 클릭했다. “고객님, 여의도 A 치과 진료 후 근처 B카페에서 신규 출시된 콜드브루 커피를 드셔 보시면 어떨까요? C카드로 모두 결제하시면 각각 5% 할인혜택을 드립니다.“

최근 디지털 마케팅의 화두는 초개인화 마케팅이다. 초개인화 마케팅은 기업내외부의 데이터를 집약해 고객의 TPO(시간:Time, 장소:Place, 상황:Occasion)를 예측하는 알고리즘을 통해 고객이 필요한 시점에 최적의 맞춤 혜택을 제공함으로써 차별적인 경험을 주는 것이다. 올해부터 마이데이터 시대가 개막되면서 초개인화 마케팅에 있어서 이종산업간 데이터를 결합해 분석·활용하는 역량은 더욱 중요해졌다.

◇ 데이터 유통 산업 동향

데이터는 그 자체로도 가치를 지니지만 분석과 가공을 통해 디지털 지식으로 변환되면 더 큰 부가가치를 창출한다. 미국은 데이터 산업의 선도국가로서 오래전부터 개인데이터를 수집하고 거래하는 데이터 중개상이 합법적으로 활동하고 있다. 대표적 데이터업체인 액시엄(Acxiom)은 전 세계 7억명 넘는 소비자 정보를 보유하고 있다. 2018년 맞춤형 데이터 사업을 가속화하고자 사명을 라이브램프(LiveRamp)로 변경하였다. 글로벌 유제품 선도회사인 다농(Danone)은 라이브램프사와 함께 자사데이터와 외부 데이터를 비식별 결합해 최종고객에 대한 접근성을 개선, 온라인 판매실적 17% 증가, 총판매 실적은 24.7% 증가 효과를 거뒀다.

국내에서는 작년10월 '데이터 산업진흥 및 이용촉진에 관한 기본법(데이터기본법)'이 국회 본회의를 통과했고, 금년 4월부터 시행될 예정이다. 이 법은 데이터 생산과 거래 활용에 필요사항을 규정한 것으로 데이터 산업 육성을 아우르는 세계 최초의 기본법이라는 점에서 의의가 크다. 이번 법안 통과로 공공, 민간의 데이터 활용이 가속화될 것으로 전망된다.

◇ 데이터 결합 및 활용의 3가지 성공조건

그럼, 각 기업에서는 데이터 결합과 활용은 어떤 방식으로 진행해야 할까? 우선 데이터 결합 및 활용에 대한 비즈니스 케이스 발굴이 선행돼야 한다. 예를 들면 인터넷 포탈에 입점한 온라인 사업자 정보와 신용정보사의 대출, 상환 정보를 결합·분석해 대안신용평가 모형을 만들고 소상공인 전용 대출상품 개발에 적용할 수 있다. 통신사와 금융사의 데이터를 결합하여 백화점소비, 명품구매 등 예측모형을 개발해 마케팅에 활용할 수도 있다. 또 결합데이터 자체를 데이터 상품화하거나 데이터를 가공해 BI 인사이트 분석상품을 수요기업에 판매하는 것도 하나의 활용방안이 될 수 있다. 최근 발표된 데이터 결합 제도 개선안으로 샘플링 데이터 결합이 가능해지므로 활용목적에 따른 사전 데이터 분석과 실효성 검증이 용이해질 것으로 기대된다.

두 번째는 데이터 3법 및 데이터 가명, 익명처리 규정을 준수해야 한다. 발굴된 비즈니스 케이스에 따라 데이터 결합 시 데이터 3법 및 데이터 가명, 익명처리 등 관련 규정을 준수해야 한다. 개인데이터의 활용에 대한 잠재가치가 부각될수록 상대적으로 느슨해진 개인정보 보호에 대한 논란 역시 가중되고 있다. 최근 마이데이터 베타서비스를 오픈한 금융사, 핀테크 일부업체에서 개인정보가 유출돼 논란이 된 사례도 있다. 데이터 활용에 대한 고민 뿐 아니라 개인정보 보안 역시 중요하게 다뤄져야 한다.

세 번째는 데이터 결합 및 선순환적 활용을 위한 플랫폼 구축을 고려해야 한다. 대용량의 가명 결합된 데이터를 AI 머신러닝 기반으로 분석해 분석지수를 생성하고 마케팅에 연계할 수 있는 AI 분석플랫폼과 가명원천 데이터와 가공 분석된 BI 분석상품을 유통·판매하기 위한 데이터 거래 플랫폼 등에 대한 블루프린트 수립이 필요하며, 이에 근거한 플랫폼 구축이 필요하다. 그래야만 데이터 결합 및 활용이 단기간에 끝나지 않고 지속적으로 활용될 수 있는 기반이 마련될 것이다.

◇ 소비자에게 혜택주는 마케팅으로 연결돼야

마지막으로 데이터3법 개정 및 마이데이터로 조성 된 데이터유통 환경은 국가디지털경쟁력은 물론 기업의 디지털경쟁력을 높이는데 핵심적인 역할을 할 것으로 기대된다. 다만 데이터 유통의 최종 수혜자는 데이터를 제공하는 고객, 즉 기업의 상품과 서비스를 구매하고 사용하는 사용자에게 돌아가야 선순환구조가 완성돼 더욱 활성화가 될 것이다.


이런 측면에서 빅데이터와 AI기법을 결합해 데이터를 분석하는데 그치지 않고, 소비자에게 직접적으로 혜택을 줄 수 있는 마케팅으로 연결이 되고 그 성과가 고객 입장에서 최적화 되도록 하는 것이 어렵게 조성된 생태계를 발전시키는 핵심일 것이다.

박송 : 서울대 계산통계학 학사, 오브젠 Data LAB 리더. spark@obzen.com