본격적인 AI 에이전트 시대가 온다 : 마케팅과 AI 에이전트 간의 이해관계에 대하여
AI 에이전트 : 마케팅과 AI 간의 연결 고리를 생각해보자
마케팅 실제 현업 중 가장 어렵거나, 꺼려하는 부분이 있나요? 과거 경력을 돌아본다면 콘텐츠 기획자, 마케팅 리서치, 소셜 미디어 기반의 마케팅 직무로 일하면서 왜 일상적인 업무를 자동화할 수 없는지 아쉬웠던 부분이 많았습니다
그 당시에는 엑셀로 반복적인 데이터 입력, 복사-붙여넣기, 다양한 출처의 데이터 세트 표준화, 택배 송장을 준비한다던지, 프로젝트 시간 관리, 매월 마다 동일하게 작성해야 하는 보고서 작성, 일반적인 워크플로우 처리 등 말입니다. 이런 내용에 동의한다면, 고개를 끄덕이고 있을 것이라 판단됩니다(아래의 영상은 실제 AI 에이전트의 미래와 설계를 하는 영상 중 하나 입니다 - 자막을 통해서, 가볍게 시청하시길 추천드려요)
최근 ‘맥킨지 글로벌 연구소’에 따르면 업무의 45%는 자동화할 수 있다고 합니다. 사람을 대체할 수 있을까요? 분명, 아직은 아닐 수도 있지만 많은 역할이 업그레이드가 필요할 것이고, (언젠가는) 대체될 수 있을 것이라 판단 되는데요
▶︎ 관련 보고서 아카이브(1) : https://www.mckinsey.com/featured-insights/themes/how-automation-is-shaping-the-future-of-work
▶︎ 관련 보고서 아카이브(2) : https://www.mckinsey.com/featured-insights/sustainable-inclusive-growth/chart-of-the-day/the-true-gen-ai-talent-pool
그렇다면 어떻게 (대체) 될까요?
바로, 인공지능 에이전트(및 어시스턴트) - 이하 AI 에이전트 - 를 도입하면 됩니다. 이는 단순히 빠르게 대응하는 엔지니어링에 대한 이야기는 아닐 겁니다
Agents can follow a Sequential decision tree (if this, then that- in a sequential process flow- imagine building an email automation flow) or Hierarchical decision tree (imagine social media content creation and approval process).
(위 내용 번역) AI 에이전트는 순차적 의사 결정 트리(순차적 프로세스 흐름에서 이메일 자동화 흐름을 구축한다고 상상해 봅시다!) 또는 계층적 의사 결정 트리(소셜 미디어 콘텐츠 제작 및 승인 프로세스를 상상해 보세요)를 따를 수 있음
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(위에서 언급한) AI 에이전트로 무엇을 할 수 있을지, 간단하게 생각해 봅시다! 에이전트의 특성을 고려해서 몇 가지 아이디어를 생각해보고, 고성능 GPU처럼 머릿 속에서 다양한 의견들을 내어볼까요?
하나. 자율성: AI 에이전트는 사람의 직접적인 개입 없이 독립적으로 작동하고 의사 결정을 내립니다. (여러 동적 데이터 집합을 대시보드에 가져오기 등)
둘. 인텔리전스: AI 에이전트는 머신러닝, 자연어 처리 또는 컴퓨터 비전과 같은 AI 기술을 사용하여 문제를 추론하고 해결합니다(택배 포장에서 라벨을 읽기 등)
셋. 반응성: AI 에이전트는 환경의 변화나 사용자 입력에 반응합니다(고객 문의에 응답 하기 등)
넷. 능동성: AI 에이전트는 목표를 달성하거나 기회에 대응하기 위해 주도적으로 행동합니다(목표한 고객에 노출 및 도달할 때까지, 충분한 결과를 얻기 위해서 멈추지 않는 프로그래매틱 광고)
다섯. 목표 지향성: AI 에이전트는 특정 목표나 목적을 달성하도록 설계됩니다(약속 및 작업 예약 등)
여섯. 프로세스 최적화: 일예로, 과거 데이터를 사용하여 수요 예측 및 예측 분석 하기 등
일곱. 자연어 처리(NLP): 감정 분석에 사용
이렇게 7가지 아이디어를 생각해볼 수 있는데요. 그에 맞춰 수많은 사용 사례를 특정 요구사항에 맞게 '초맞춤형'으로 재정리 한다음 아래와 같이 확장하여 정리해 볼 수 있습니다. 다음과 같은 시나리오로 정리해본다면,
1) 자동 응답 에이전트(Simple reflex agents): 이메일 자동 응답(고객 문의에 대해 미리 정의된 답변 전송) 또는 (자동화되는) 소셜 미디어 스케줄러, 콘텐츠 발행 프로그램
2) 데이터 모델 기반, 의사결정 에이전트(Model-based reflex agents): 해당 에이전트는 (과거 기반)데이터와 모델을 사용하여 의사 결정을 내리고 개인화된 경험을 제공(개인화된 추천 엔진, 동적 콘텐츠 최적화, 예측 리드 스코어링, 고객 세분화)
3) 목표 기반의 성과 에이전트(Goal-based agents): 해당 에이전트는 구체적인 마케팅 목표를 가지고 있으며 이를 달성하기 위해 추론을 사용(마케팅 자동화, 영업 챗봇, 고객 여정 매핑, 인플루언서 마케팅)
4) 최적화 에이전트(Utility-based agents): 해당 에이전트는 각 작업 단계의 정확성과 효용성을 추정하는 단계의 효용 함수를 기반으로 의사 결정을 내림(예산 최적화, 광고 타겟팅, CLV, 마케팅 믹스 최적화)
5) 학습 기반 에이전트(Learning agents): 해당 에이전트는 실제 고객과의 커뮤니케이션 데이터을 기반으로 학습(머신 러닝)하고 시간이 지남에 따라 마케팅 성과를 개선함(예측 분석, 고객 감정 분석, 콘텐츠 추천, ABM)
(위에서도 간략하게 정리를 해봤지만) 실제 마케팅 분야에서도 유사 수준의 에이전트 활용 범위가 다양해지고 있고, 더욱 다양하게 영향력을 줄 것이라 판단됩니다
1. 개인화된 콘텐츠 생성 및 큐레이션
AI 에이전트는 방대한 양의 데이터를 분석하여 개별 고객의 관심사, 선호도, 행동 패턴 등을 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 각 고객에게 최적화된 콘텐츠를 자동으로 생성하고 추천할 수 있습니다. 예를 들어, 고객의 과거 구매 이력과 웹사이트 행동을 분석하여 관심있어 할 만한 상품이나 콘텐츠를 실시간으로 제안하는 것이 가능해집니다
2. 실시간 타겟팅 및 캠페인 최적화
AI 에이전트는 실시간으로 수집되는 고객 데이터를 바탕으로 가장 효과적인 타겟 고객군을 식별하고, 개인화된 메시지와 프로모션을 전달할 수 있습니다. 또한 다양한 마케팅 채널에서의 고객 반응을 지속적으로 모니터링하면서 캠페인의 성과를 분석하고, 이를 바탕으로 캠페인 전략을 자동으로 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 마케팅 ROI를 극대화할 수 있을 것입니다
3. 예측 분석 기반의 전략 수립
AI 에이전트는 방대한 데이터를 기반으로 미래 트렌드와 고객 니즈를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 새로운 제품/서비스 개발, 신규 시장 공략, 프로모션 전략 등에 대한 인사이트를 제공하여 기업의 의사결정을 지원할 수 있습니다. 예를 들어 특정 상품의 수요를 예측하여 적정 물량을 확보하거나, 잠재 고객군의 니즈를 파악하여 선제적인 마케팅 활동을 펼치는 등의 전략 수립이 가능해집니다
4. 고객 경험 향상을 위한 지능형 서비스(가장 현실적으로 사용되는 서비스 유형)
AI 에이전트는 챗봇, 음성봇 등 다양한 형태로 구현되어 고객과 직접 상호작용할 수 있습니다. 단순 질의응답을 넘어 고객의 감정까지 인식하면서 공감하고 문제를 해결해주는 수준 높은 서비스를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 브랜드에 대한 고객 로열티와 만족도를 제고할 수 있을 것입니다
5. 마케팅 업무 자동화 및 효율화(앞으로 대체될 업무의 중심에 있겠죠)
콘텐츠 제작, 데이터 분석, 리포트 생성 등 마케터들의 반복적이고 단순한 업무들을 AI 에이전트가 자동화함으로써 업무 효율을 대폭 향상시킬 수 있습니다. 마케터들은 전략 수립과 창의적인 활동에 더욱 집중할 수 있게 될 것입니다
이처럼 AI 에이전트는 디지털 마케팅의 전 영역에 걸쳐 혁신을 가져올 것으로 예상됩니다. 기업들은 AI 기술을 어떻게 내재화하고 활용할 것인지가 중요한 과제가 될 것입니다. 아울러 AI의 윤리적 활용, 개인정보 보호 등의 이슈들도 선제적으로 고민하고 대응 방안을 마련해야 할 것입니다(책임있는 AI를 기반으로 AI 윤리, 콘텐츠에 대한 저작권 및 개인정보 보호 까지). 현재의 Gen-AI(Generative AI)와 Meta가 LLMAMA3 로 쏠아올린 AGI 변화의 물결을 잘 읽고 발 빠르게 대처하는 기업만이 치열한 디지털 마케팅 경쟁에서 살아남을 수 있을 것입니다
현재 마케팅 현직자 들도, 지속적으로 AI를 기반으로 대체되는 기술 들에 대해서 개인 - 팀 단위 - 조직 차원의 적용 방안을 고민하고, 실제적으로 활용할 수준까지 (단계적으로) 준비해야 할 때 입니다
[참고] (반드시 자막을 활용해서 보세요) 함께 보면 좋은 Gen-AI 미래에 대한 강의자료를 첨부합니다 - 해당 내용이 현재의 변화하는 Gen-AI에 대한 기초적인 정보가 될 것 입니다
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긴글 끝까지 읽어주셔서 고맙습니다. 다음에 또 좋은 포스팅으로 찾아올께요
변화하는 Tech-Generation 시대에 생성형 AI(Generative AI)를 기반으로 AI와 마케팅, 그리고 AGI의 시대에 AI윤리와 Responsible AI, 마케팅 플랫폼, 디지털 마케팅, 콘텐츠, 팀의 성장을 함께 논의 하면서 비즈니스 역량에 AI를 추가하고, 활용할 수 있는 기회를 찾고 싶으신 파트너가 있으시다면 언제든지 연락주세요. 찾아뵙고 성장 및 활용 범위를 함께 논의 가능합니다!
함께 스터디 하고, 미래 비전을 논의하고 싶은 관심있는 '일반 개인'의 연락 또한 좋습니다!
트로이, 대표 파트너 - 박충효 드림