The Modern Marketer’s AI Playbook: Redefining Measurement, Incrementality and ROMI with Predictive Intelligence
AI, 마케팅 측정의 한계 극복할 열쇠로 부상
AI가 마케팅 측정 분야에 혁명적 변화를 일으키고 있다. 인공지능(AI)을 활용한 새로운 측정 도구 ‘AIOS’가 등장해 기존 마케팅 측정의 한계를 극복하고 마케터들에게 더 정확하고 세밀한 인사이트를 제공할 것으로 기대를 모으고 있다.
Plus Company가 발표한 ‘현대 마케터를 위한 AI 플레이북’ 보고서에 따르면, 현재 마케팅 측정 도구들은 정확한 귀인(attribution)과 증분성(incrementality) 분석에 한계를 보이고 있다. 이로 인해 마케터들은 어떤 크리에이티브와 채널이 가장 효과적인지 파악하기 어려워 예산과 자원 할당에 어려움을 겪고 있다.
보고서는 기존 측정 기술들이 데이터 품질과 통합의 한계, 불완전한 고객 여정 구축, 불충분한 예측 능력 등의 문제점을 안고 있다고 지적했다. 또한 비용과 규정 준수 문제도 있고, 채널 간, 고객 세그먼트 간 인사이트를 얻기 어렵다는 점도 언급했다.
부정확한 측정이 초래하는 심각한 결과들
이러한 부실한 마케팅 측정은 심각한 결과를 초래할 수 있다. 보고서는 특히 세 가지 위험을 강조했다.
첫째, 부정확한 귀인으로 인해 마케터들이 특정 캠페인이나 채널의 매출 기여도를 정확히 파악하지 못해 마케팅 활동 최적화와 비즈니스 성장 기회를 놓칠 수 있다.
둘째, 예산 오배정의 문제가 있다. 정확한 귀인과 증분성 정보 없이는 예산을 잘못 배정할 수 있어, 비효율적인 활동에 과투자하고 실제로 효과 있는 메시지와 채널에는 소홀할 수 있다.
셋째, 마케팅 지출 정당화의 어려움이다. 캠페인 효과에 대한 정량적 증거가 부족하면 마케팅 지출을 정당화하기 어려워진다. 이로 인해 마케터들은 현실적인 전략 목표 설정과 긍정적 비즈니스 성과 달성에 필요한 자금을 확보하지 못할 수 있다.
AI, 마케팅 측정의 게임 체인저로
이러한 상황에서 AI가 마케팅 측정의 새로운 돌파구로 주목받고 있다. 보고서에 따르면 최근 AI 기술의 발전, 특히 분석 AI와 머신러닝(ML)의 발전이 마케팅 측정과 예측 인텔리전스 개선에 큰 기회를 제공하고 있다.
Plus Company가 Statista와 함께 실시한 최근 설문조사에서도 CMO들의 AI에 대한 기대가 높은 것으로 나타났다. CMO의 3분의 2 이상이 AI가 채널 간 광고 지출 최적화, 잠재적 결과 모델링을 통한 마케팅 리스크 예측 및 완화, 크리에이티브 콘텐츠 효과 예측 등에 도움을 줄 것이라고 응답했다. 또한 4분의 3의 CMO가 AI가 타겟 캠페인을 위한 더 정확한 오디언스 식별과 세분화에 도움이 될 것이라고 답했으며, 같은 비율의 CMO가 AI의 딥러닝 기능이 고객 행동과 선호에 대한 심층적인 인사이트를 제공할 것이라고 생각했다.
AIOS, AI 기반 마케팅 측정의 새로운 지평 열어
이러한 배경에서 등장한 AIOS는 AI를 마케팅 측정에 실제로 적용한 솔루션이다. AIOS는 단일 솔루션에서 채널 전반의 마케팅 활동을 계획, 측정, 최적화할 수 있게 해주며, 사용자에게 이전에는 불가능했던 수준의 깊이와 폭으로 마케팅 영향을 종합적으로 볼 수 있게 해준다.
AIOS의 핵심 기능은 크게 네 가지로 나눌 수 있다. 첫째, 가상 사용자 우주 모델링을 통해 소비자 신용, 인구 조사 등의 데이터를 활용해 시장의 모든 소비자를 대표하는 인구 기반을 생성한다. 이 과정에서 개인식별정보(PII)를 처리하지 않아 규제나 소비자 선호 변화에 관계없이 프라이버시를 보호한다.
둘째, 중첩 데이터 증강 AI를 활용해 마케팅 노출 데이터와 인구 우주를 사용해 광고 노출 수준을 복구한다. 이를 통해 오프라인 미디어, 프라이버시 옵트아웃, 중복 등으로 인한 데이터 갭을 채우고 수정한다.
셋째, 증분 귀인과 향상된 예측력을 제공한다. 가능하고 가장 확률 높은 전환 여정으로 구성된 풍부한 증강 데이터 세트를 바탕으로, 고객 여정의 각 단계에 귀인을 부여한다. 또한 각 접점이 구매자 여정의 일부가 아니었다면 어떤 일이 일어났을지 시뮬레이션하여 각 미디어 전술이 전환에 미치는 영향을 평가한다.
마지막으로, 실시간, 크로스 채널, 전술 수준의 가시성을 제공한다. 최소 2개월의 데이터만으로도 실시간 인사이트와 의사결정 지원을 제공하며, 진행 중인 마케팅 활동에 대해서도 신속하고 정보에 기반한 의사결정을 가능케 한다.
AIOS 적용 사례: 효율성 3배 증가, 회원 7% 성장
보고서는 AIOS를 적용한 두 가지 성공 사례를 소개했다. 첫 번째 사례는 미국의 한 대형 의료보험사로, AIOS를 활용해 3년에 걸쳐 퍼널을 최적화한 결과 미디어 효율성이 크게 향상되고 주요 KPI에서 두 자릿수 성장을 달성했다. 구체적으로 2,600만 달러를 재할당하고, 광고 지출 대비 수익률(ROAS)이 35% 증가했으며, 효율성이 170% 개선되었다. 또한 브랜드 고려도가 8%, 고가치 웹 액션이 13%, 신규 회원 등록이 38% 증가하는 성과를 거두었다.
두 번째 사례는 북미의 한 보험사로, AIOS를 활용해 상위 퍼널 채널에 대한 안전한 실험을 진행하면서 공격적인 성장 목표를 달성했다. 그 결과 견적 요청이 24% 증가하고 신규 회원이 7% 성장하는 성과를 얻었다. 이러한 사례들은 AIOS가 마케팅 측정과 최적화에 실질적인 효과를 가져올 수 있음을 보여준다.
AI, 마케팅 측정의 미래
보고서는 AI를 프로세스에 통합하는 마케터들이 자신들의 활동이 어떻게 결과를 이끌어내는지에 대해 더 큰 인사이트를 얻게 될 것이라고 전망했다. 또한 귀인과 증분성에 대한 접근 방식을 개선함으로써 무엇이 ROMI를 창출하는지 더 확실히 파악할 수 있을 것이라고 예측했다.
AIOS와 같은 AI 기반 솔루션의 등장으로 마케팅 측정의 정확성과 효율성이 크게 개선될 것으로 보인다. 이는 마케터들이 더 나은 의사결정을 내리고, 마케팅 예산을 최적화하며, 궁극적으로는 비즈니스 성과 향상에 더 큰 기여를 할 수 있게 해줄 것이다.
AI가 마케팅 측정의 미래를 어떻게 더 변화시킬지, 그리고 마케터들이 이러한 변화에 어떻게 적응해 나갈지 앞으로 주목해볼 만하다.
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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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