한빛미디어

그로스 마케팅에 대한 책입니다. 특히 스타트업 기업을 대상으로 하고 있습니다. "LEAN 스타트업"에서 영감을 받은 것 같더군요.

린은 도요타의 성공적인 생산공정 방법론을 지칭하는 용어입니다. "낭비"를 최소화하는 방식/철학을 이야기 하죠.

"린스타트업"은 린을 스타트업 회사에 적용해보자는 책이었습니다.

 그 몇 달간 한 일 중에서 우리가 학습하는 데 기여하지 않은 모든 것이 바로 낭비였다. 

<린스타트업> - 에릭 리스

이미 자리를 잡은 회사가 아니라 스타트업에 경우 낭비는 더욱 치명적일 수 있습니다. 그러니 지속적으로 낭비를 제거할 방법을 마련해야 하고, 여기엔 학습이 절대적입니다. 여기에 더해 저자는 다음과 같이 이야기합니다.

지금부터 중요한 경쟁요소는 학습 자체가 아니라 학습 속도이다

본문 48 페이지

그렇다면, 스타트업은 지속적으로 빠르게 학습할 방법을 찾아야 합니다.

이 책은 그 방법을 AI에서 찾고 있습니다. 그래서, 마케터 입장에서 필요한 인공지능 개념에 대해서 잠깐 설명하고, 마케팅 입장에서 그로스 마케팅과 인공지능을 어떻게 사용해야 하는지 설명하고 있습니다.

대규모 데이터를 빠른 속도로 처리하는 일, 과거의 성공과 실패 사례를 학습해 더 빠르고 정확한 의사결정을 내리는 일을 수행하기에는 인간보다 인공지능이 유리하다

본문 229 페이지

현재는 고객에 대한 다양한 데이터를 만들어 낼 수 있는 기술이 있습니다. 그리고 이 데이터는 대규모로 흐르고 있죠. 따라서 데이터를 제대로 분석할 수 있는 능력이야 말로, 낭비를 줄이고 스타트업을 성공시킬 수 있는 필수 요소가 아닐 수 없습니다.

인공지능에 대해서 한가지 문제가 있습니다.

그건 인공지능이 발전하면, 마케터들의 일자리를 잠식하게 되는 것 아니냐는 건데요. 여기에 대해서도 언급하고 있습니다. 인공지능이 못하는 일이 있다는 거죠. 그리고 그런 일들은 마케터들이 훨씬 잘 할 수 있습니다. 그러니 단순하게 자료를 수집하는 일이 아니라 이를 제대로 연결하고 분석하는 쪽으로 자기 역량을 키워가야 합니다.

시장에서 경쟁 우위를 차지하기 위해 실험하고 학습하는 데 창의적이고 기민하게 움직일 수 있는 동력이 되는 것이다

본문 249 페이지

인공지능은 도구입니다.

인간과 기계 중 더 나은 것을 선택하는 것이 아니라 서로의 장단점을 보완해주는 방식으로 인공지능을 활용해야 한다

본문 251 페이지

사람들은 "기술"을 현재와 미래를 연결하는 가교로 착각하는 경우가 있습니다. 하지만 "기술"은 가교가 아니라 기중기 입니다. 기중기를 사용해서 가교를 만드는 건 우리의 몫이죠. 저자는 이 부분을 정확하게 지적하고 있는 겁니다.

증폭의 법칙에서 볼 때, 기술은 가교가 아니라 기중기이다. 이미 있던 격차는 기술 때문에 더 벌어지고 있다

<기술 중독 사회> - 켄타로 토야마

따라서, 인공지능을 적절하게 사용하는 그로스 마케팅이야말로 스타트업 회사를 생존하게 하는 가장 중요한 무기중 하나라고 보는 것이 마땅하죠

미디어를 통해 '린 스타트업'이라는 말을 들어오면서 그게 무엇인지 깊게 관심을 가져 본 적이 없었는데, 이 책을 만나서 LEAN에 대해 알고 이해하며 그 활용성에 대해 알 수 있게 되었다. 린은 단시간 동안 제품을 만들고 성과 측정을 통해 이후 제품 개선에 반영하는 과정을 반복하며 성공 확률을 높이는 일종의 경영 방법론이다. 일본 도요타 자동차의 제조 방식인 '린 제조 방식'을 모티브로 한 것으로, 미국의 실리콘밸리 벤처기업가가 개발했는데, 빠르게 만들고, 측정하고, 그 결과를 통해 학습하며 꾸준히 발전해나간다. 지금 내가 다니는 회사에서는 애자일을 사용하고 있는데, 전체는 아니라도 프로젝트 단위로 적용시켜서 발전시키면 좋을 것 같다는 생각이 들었다.

이 책은 스타트업 팀을 타깃으로 어떻게 고객을 확보하고 수익을 성장시킬 것인지에 대한 실용적인 내용을 담고 있다. 스타트업이라고는 해도 갓 창업한 회사가 아니라 어느 정도 내부 프로세스를 갖춘 소규모 회사에도 적용할 가치가 있다고 생각된다. 현재 두 프로젝트의 PD와 PM을 맡고 있어서 어떻게 하면 지표를 더 잘 활용하고 성장할 수 있을까 고민을 하던 차에 만난 이 책은 무척 유용하게 다가왔다. 직접 실행하고 부딪혀야 익힐 수 있는 것들을 책을 통해 미리 예상하고 학습할 수 있다는 점도 유용했다. 중요한 지표는 무엇이고 그 지표를 어떻게 활용할 수 있는지, 사용할 수 있는 자산은 무엇이고 어느 범위까지 사용할 수 있는지 디테일한 사례들과 함께 당장 사용할 수 있도록 실용적으로 작성되었다. 덕분에 보다 적은 비용을 들여 업무 프로세스에 적용하고 결과를 도출할 수 있을 것으로 보인다. 사실 처음에 잘 모르는 상태에서 프로그래밍 언어 책인 줄 알았는데, 정말 지금 나에게 꼭 필요했던 책이란 것을 알게 되어서 기쁘다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

이번에 읽게 된 책은 LEAN AI다.


스타트업이 4차산업 핵심 신기술인 인공지능을 잘 활용하여 효율적으로 마케팅하고 회사를 이끌어나갈 수 있도록 돕는 가이드북으로 보인다.

인공지능을 통한 자동화로 어떤 조직이 일하는 방식을 바꿀 수 있음을 강조한다. 이런 시스템을 완성하기 위해 스타트업이 필요한 종합적인 준비들을 안내한다. 그리고 스타트업의 운영을 돕는 AI 프로세스가 마련되었을 때, 어떻게 작동하여 회사를 돌리는지도 이야기한다.

책의 구성

PART1
>> 스타트업의 마케팅을 위해서는 고객 데이터가 필수적이다. 빅데이터도 중요하지만 데이터를 잘 분석하여 실질적인 수익 루트로 접어들게 해야 한다. 이와 관련하여 '그로스 마케팅'을 파트1에서 소개하고 있다.
요즘 회사가 경쟁력 있는 좋은 경영을 할 때 인공지능의 도움은 핵심이 된다. 그리하여 파트1에서는 인공지능, 머신러닝, 인공지능 마케팅 등에 대하여 알기 쉽게 안내한다.

PART2
>> 업무 프로세스 자동화의 중요성은 더 말할 것도 없다. 하지만 자동화를 어떻게 시작해야 할 지 모를 기업인들에게 자동화의 방법과 도구를 안내해준다. 아쉬웠던 점은, 파트 2의 대제목이 '사용자 유치 3.0'인데 사용자유치 3.0이 뭘 의미하는지 단번에 와닿지 않았다. 설명을 하고는 있는데 왜 3.0이 붙었는지 자세히 설명은 안해주고 있는 느낌이 들었다. 이 부분 외에는 괜찮았다. 요즘 필수적인 광고 자동화에 대한 설명도 깔끔했다. 여기도 전체적으로 인공지능 시스템 구축 방법을 안내하는 장이다.

PART3
>> 중요한 지표를 찾는 방법을 안내한다. 사용자 유치를 위한 핵심 지표를 어떻게 분석해야 할 것인가에 대한 지식을 전한다. 또 광고시 무엇이 중요한지 안내하며 효과적으로 광고를 게재하는 이야기를 한다. 그리고 기여도 분석을 위한 내용을 전하는데, 이 부분은 A부터 Z까지 안내하고 있는 점이 마음에 들었다.

PART4
>> 사업자는 신규 사용자 유치를 하기가 충분히 막막할 수 있다. 신규 사용자를 수익으로 끌어들이는 내용을 담고 있고, 이 또한 인공지능을 기반으로 분석한다.

PART5
>> 데이터가 방대하고 세분화되어 방향이 꼬일 수 있다. 어디에 집중해야 할 것이며 어떻게 분류해야 할 것인지 결정하는 것은 까다롭고 오래 걸린다. 사실 이러한 부분이 인공지능이 힘을 발휘하기 좋은 부분이다. 인공지능을 통해 복잡성을 관리할 수 있음을 안내한다. 또한 최적의 가능성을 이미 학습한 인공지능은 사업 리스크를 줄이기도 한다. 그래서 인공지능을 '잘' 적용해야 하는데, 이를 데이터 의존성, 투명성, 편향성, 개인정보 보호법 준수 등 유의해야할 점을 바탕으로 설명하고 있다.

PART6
>>  마지막 장은 사업과 인공지능 활용에 대한 이해도를 가볍게 높여주고 통찰을 얻어갈 수 있는 마무리 장 느낌이다. 해결해야 할 과제를 안내하며 조금 더 생각할 거리를 준다.




총평: 옮긴이의 말을 읽어보니 타겟 독자가 따로 있어보인다. 사실 내가 이 책을 선택한 이유는 기업이  AI를 활용하는 방법과 그와 관련된 AI기술이 궁금해서였다. 책 내용은 예상에서 살짝 방향이 빗나갔다. 조금 더 실질적이고 실용적이었다. 정말 진지하게 사업에 인공지능을 적용시킬 생각이 있는 사업자나 마케팅 리더 등이 읽으면 빠르고 직접적인  도움이 될 것 같다. 아직 나는 대학생이고 정말 아직까지는 본격적인 창업을 시도해볼 단계가 아니어서 그런지 솔직히 말하면 책 내용이 흥미롭게 다가오지는 않았다.

'더 빨리 배울수록 더 많이 학습하고 발전한다' 

이전에 기술 학습에 대한 글을 읽다가 어렴풋이 기억나는 문구다.

이 책은 데이터를 활용해서 검증된 비즈니스 모델을 가진 스타트업이 어떻게 효과적인 사용자 유치를 할 수 있는지 설명한다. 서론을 읽으면서 위의 문구가 생각이 났다. 더 많은 데이터를 가지게 될 수록 더 빨리 학습하고 효율이 좋아진다.

더 빨리 실패하고 더 빨리 배워야 한다. 즉 더 빠르고 많이 실패할수록 성공의 길이 좁혀진다는 말이다. 

실제로 인공지능 기술을 활용하면 기존에 매뉴얼로 작업할 때 드는 시간을 상당 부분 단축시킬 수 있다. 물론 유지보수의 측면은 생기지만.. 따라서 이전까지 시간 소모적이라고 생각되는 잡일들을 자동화하는 데에도 인공지능을 사용한다면 사실 우리가 생각하는 거창한 예측 이전에도 쓸모가 확실히 있는 기술이다. 

이 책은 사용자 유치를 위한 그로스 마케팅의 측면에서 인공지능을 활용한 마케팅 자동화에 대해 설명한다.

실제 회사 사용자 유치와 KPI 측정에 있어서 성과를 내본 실무자가 작성한 책이라서 그런지 상상 가능한, 그리고 체감 가능한 설명들이 존재해서 많은 도움이 되었다. 또 인공지능을 단순히 기술적 측면에서만 접근하는 것이 아니라 이를 잘 활용할 수 있는 실제적인 시스템을 소개한다는 점에서 양쪽 파트 모두 해당 내용을 숙지한다면 목표를 잡거나 업무를 진행할 때 도움이 될 것 같다는 생각이 들었다. 마케팅 업무에서 사용하는 단어들을 익혀놓는다면 관련 작업을 한다고 했을 때 이해도가 초심자보다 깊을 것이며 의사소통에도 도움이 될 것이다. 또한 타 부서에서 업무 협조 요청이 왔는데 해당 업무의 목표와 score 개발이라던지 비즈니스 효율화와 어떻게 연결지을 것인가도 사실 기술 쪽에서는 모호하기 마련인데 이 부분이 인공지능과 결부되면 기술 쪽에서 의외의 부분들을 결정해야 하는 경우도 있다. 이때도 해당 내용이 도움이 될 것이라는 생각이 들었다. 

생애주기 마케팅도 인상적인 내용이었다. 스타벅스가 이 마케팅을 잘 활용한다는 뉴스를 본 적이 있었는데 여기서도 이 마케팅에 주목하면서 신규 사용자도 중요하지만 고객이 서비스를 구매한 다음까지 케어할 수 있는 마케팅이 중요하다고 했다. 또한 어떤 자극이 사용자를 지속적으로 참여하고 구매하게 하는지 알아내는 것도 중요하다는 것을 알았다. 

또한 사용자 유치 비용, 고객 유지율 등 알아두면 업무할 때 도움이 되는 수치 계산방법도 제시되어 참고하기 좋았다. 이 경우 주간 보고서 제작시 여러 모로 활용이 가능한 수치이기 때문에 유용했다. 

사실 이 책에 있는 내용은 지금의 빅테크인 구글이나 페북 또한 매일 하고 있는 고객 관리일지도 모르겠다. 3번 사랑하게 하라의 경우 개발자를 위한 행사를 매년 진행하면서 기존 고객 관리 및 신규 고객을 유치하는 것을 보면 어떤 의미에선 전략적 사용자 유치 계획인 것 같다. 그리고 실제로 좋은 반응을 얻고 좋은 내용도 많다는 점에서 서로 윈윈할 수 있는 시스템이니..

이제는 가수나 스타들만 팬층을 거느리는 게 아니다. 기업이나 서비스, 상품 또한 열렬한 팬층이 존재해야지만 강력한 경쟁력을 갖고 살아남는 것 같다. 그 경쟁력을 위해서라도 더 많은 데이터 분석과 전략이 필요하다. 특히 153p의 콘텐츠 내용이 재미있었는데 제품이 고객 리뷰나 블로그, 영상 등에서 독특한 콘텐츠를 만들어내고 있으면 고객 유치에 도움이 된다는 내용이다. 그래서 리뷰단이 있고 체험단이 있나보다. 그리고 어떤 면에선 정말로 계속해서 사람들의 입에 오르내리게 하는 것이 중요하다는 것도 체감했다. 실제로 현업에서도 많이 듣던 말이었고. 매체 대행업, 언론 기사 등의 역할에 대해서 다시 한번 익숙한 사고를 되짚어볼 수 있었다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

이 책은 인공지능을 활용해 사용자를 유치하고 비즈니스를 성장시키는 방법을 안내하는 실용서로 안내되고 있다. 유명한 에릭 리스의 ‘린 스타트업’ 시리즈로 최근 발간된 도서이다. 지난 10년간 실리콘밸리 스타트업에서는 그로스 마케팅 부서가 빠르게 성장했다. 그로스 마케팅 전략을 바탕으로 실시간 데이터를 활용하여 효과적인 마케팅을 검증해오고 있는 것이다. 그로스 마케팅은 기업이 고객에게 원하는 주요한 활동인 구매, 공유, 가입 등을 추적하기 위해 단계별 구분하고 이를 전체적으로 바라본다. 퍼널 앞에서 메세지를 테스트하고 퍼널 뒤에서는 가설을 세워 동시에 테스트를 진행하며 사용자 유치율을 높이는데 이를 이해해야 새로운 레벨의 SW를 활용할 수 있다.

이 책에서 ‘린 AI 자동화 등급’을 5가지로 구분한다. 책에서 소개하는 사례들이 어떤 레벨에 해당되는지 언급하고 있기에 이 개념은 꽤나 중요하다. 레벨 0은 자동화가 없는 CRM과 기본 도구, 레벨 1은 마케터가 정의한 규칙에 따라 추천하는 시스템과 대시보드, 레벨 2는 사용자가 입력한 규칙 기반으로 마케터 개입 없이 마케팅 자동 조정, 레벨 3은 머신러닝을 마케팅 자동화와 결합한 통계분석을 기반으로 관찰하고 학습하고 성과를 개선하여 사용자 개입이 거의 불필요한 단계, 레벨 4는 인사이트 자동화로 사용자 상호작용, 콘텐츠, 행동, 성능 데이터 등의 맥락적 의미를 이해하고 다양한 채널에 맞는 1:1 마케팅 메시지를 개인화하여 운영자를 위한 최적의 성능 유지, 레벨 5는 완전 자동화 단계로 시스템은 인사이트가 있는 자동화 능력을 보유하여 마케팅 팀의 계속적인 개입 없이 테스트와 광고 소재, 타겟 매개변수 등을 직접 생성한다. 보통 그로스 마케팅 팀은 레벨 0에서 2로 나아가기 위한 방법을 찾는다고 한다. 레벨 2에서 레벨 5로 나아가는 것은 가장 큰 도전 과제로 인공지능의 초능력을 완전히 습득하고 사용자 유치 3.0 세계로 확장하는 것이다. 인공지능을 활용한 마케팅 자동화의 발전방향을 제시하는 거랄까.

파트 2. 사용자 유치 3.0에서는 인공지능을 사용하여 고객 데이터를 효과적으로 활용하는 방법에 대해 안내한다. 특히 이 책의 저자 로밋 파텔은 한국에서도 서서히 알려지고 있는 ‘메타버스’ 개념을 기반으로 한 소셜 네트워크 IMVU 서비스의 자동화된 마케팅 사례를 같이 공유한다. IMVU는 CAC(Customer acquisition cost, 사용자 유치 비용)과 ROAS(Return on ad spend, 광고 비용 대비 매출)의 KPI 기준이 엄격하다고 한다. IMVU는 인공지능을 활용해 목표를 관리한 결과 채널별로 효과적인 리소스 분배가 이루어졌고 주요 성능 지표에서 성과를 유지할 수 있었다고 한다. 또한 인공지능이 다른 채널에서 잠재 고객을 발굴해내면서 인앱 구매에 대한 재타게팅 비율이 크게 증가했다고 한다.

머신러닝은 데이터 양이 많을수록 더 정확한 예측이 가능하다. 구글, 페이스북과 같은 주요 마케팅 플랫폼은 머신러닝을 활용하여 소비자들에게 보다 관련성이 높은 광고를 제공하고, 광고 퍼포먼스를 향상시켜 광고주들에게 더 큰 비용을 지불하게 한다. 이렇게 머신러닝 기술이 발전하면서 머신러닝 기술만들 전문적으로 다루는 SW 회사들도 생겨났다. 이처럼 서드 파티 솔루션을 활용하면 큰 비용을 들이지 않고도 머신러닝 알고리즘을 통해 미디어 광고 예산을 효율적으로 편성할 수 있다. 이는 앞서 말했던 린 AI 자동화 등급의 레벨 3에 해당된다. 이런 자동화의 이점을 인공지능으로 극대화하기 위해서는 고객 여정을 고려해야 한다.

저자는 마케팅 목적의 머신러닝 기능을 ‘지도 학습 알고리즘, 비지도 학습 알고리즘, 준지도 학습 알고리즘, 강화 학습, 딥러닝 등으로 구분하고 전문적으로 설명한다. 특히 IMVU의 마케팅 영역에서의 인공지능 활용 사례를 중간 중간 들어주기 때문에 마케터에게 도움이 많이 될 것 같다. 이어서 스타트업에게 인공지능 기능을 직접 구축할 것인가 vs. 서드 파티를 활용할 것인가에 대한 비교도 도와주고 있다. 이후에는 비즈니스에 맞는 전략을 선택하는 방법과 함께 성장하기 위해 고려해야 하는 핵심 사용자 확보 전략, 원하는 결과를 얻기 위해 사용해야 하는 도구인 ‘그로스 스택’을 상세히 소개하고 있다.

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“린 스타트업은 싸게 만드는 일이 아니다. 낭비를 줄이면서도 큰 일을 해내는 것이다. - 에릭 리스”

꽤나 감탄하며 읽었던 에릭 리스의 말이다. 스타트업은 예산 낭비를 줄이며 더 빠른 속도로 학습해야 하며 경쟁을 위해 더 빠른 의사결정이 이뤄져야 한다. 이 책을 통해 향후 마케팅 영역 또한 인공지능을 통한 사용자 유치가 중요하겠다는 생각이 들었다. 인공지능을 활용한다면 마케팅 플랫폼에서 자동으로 예산을 배정하고 광고 소재 노출을 조정하며, 인사이트 도출까지 복잡한 영역을 세밀하게 관리할 수 있다. 인간의 개입이 서서히 줄어드는 것이다. 데이터 기반 결과물과 같이 반복적이고 단순 계산은 인공지능에 맡기고 인간은 더 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있다.

하지만 이는 마케팅 팀 외에 다양한 이해관계자의 지원이 있어야만 성공적으로 인공지능을 적용할 수 있을 것이다. 먼저 성공을 위해 함께 협업하는 조직 문화가 뒷받침 되어야 하고, 사용자 유치나 매출 목표 달성에 연계하여 전체 구성원의 인센티브를 보장하는 것도 좋을 것이다. 회사는 좋은 아이디어를 가졌다고 항상 성공하는 것은 아니며 리소스를 잘 분배하여 최고의 효율을 만들어야 할 것이다. 미래에는 인공지능과 인간이 하나의 팀이 되는 날이 오겠지.

※ 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.

이 책은 '린 AI와 자동화를 스타트업에서 얼마나 유용하게 활용할 수 있는지'를 중점으로 그로스마케팅부터, 인공지능 개념, 사용자 유치 3.0을 먼저 설명하고 린 AI를 위해 어떻게 계획하고 행동해야 하는지를 설명합니다. 기업은 적극적으로 린 AI 개념을 도입하지 않으면 도태될 것이라는 내용이 반복 강조되며 기존 제품 기획 또는 마케팅 업무를 담당자는 인공지능을 활용한 분석 업무라는 전문성을 확보해서 업무를 수행해야 살아남을 수 있다는 것이 반복되는데 이는 확실히 고민을 해봐야하는 현실입니다. 최근 몇년간 마케팅과 통계, 회계 업무를 하는 곳에서 인공지능을 접목하여 실시간 분석을 하는 것이 추세이고 하이퍼클로바, 태블로, 메이아이 등의 관련 솔루션이 끊임없이 쏟아져 나오고 있습니다. 시장에서 살아남기 위해서는 변화를 적극적으로 수용하고 이를 성과 연결하는 것이 중요하기에 이 책은 인공지능과 제품 기획 및 마케팅이라는 관점에서 상당히 의미가 있습니다.

출처 : https://anisos.tistory.com/1365

이 책은 마케팅 개발자를 위한 책입니다.

그로스 마케팅에서 인공지능 마케팅으로 바뀌는 이 시점에 무엇을 공부해야 하는지

어떻게 준히해야 하는지를 잘 설명해 줍니다.

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린 시리즈는 린 스타트업의 창시자 에릭 리스가 시리즈로 에디터를 맡아 출간한 책인데요.

린 스타트업 시리즈에는

린 스타트업, 린 분석, 린 스타트업 실전 UX, 린 고객 개발, 린 AI 로 이어지고 있습니다.

이 책의 독자는

제목에 나오는 것처럼 스타트업의 개발자를 꿈꾸는 분들을 위한 책이고요.

관리자로 스타트업 프로그램을 개발하기 위한 분에게도 추천하는 책입니다.

아직까지 이런 종류의 책이 시중에 많지 않기 때문에 한 번 공부해 두면 좋을 것 같다는 생각을 합니다.

린 AI: 사용자 유치, 그로스 마케팅, 성장 전략 수립에 인공지능 활용하기저자로밋 파텔출판한빛미디어발매2021.06.01.

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PART I 인공지능+그로스 마케팅=스마트 마케팅

PART II 사용자 유치 3.0

PART III 중요한 지표 찾기

PART IV 사용자 유치를 위한 올바른 접근법 선택하기

PART V 복잡성과 리스크 관리하기

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5개의 파트로 구성이 되어 있는데요.

첫 파트에서는 그로스 마케팅과 인공지능이 결합해서 스마트 마케팅으로 바뀐다는 것인데요.

기존의 마케팅은

'상품 혹은 서비스를 생산자에서 소비자 혹은 사용자에까지 유통시키는 것에 관한 기업경영 활동의 수행을 의미한다'라고 규정 지을 수 있습니다.

미국 마케팅 협회

기존의 마케팅에 그로스 마케팅은 IT 분야 전문가를 붙여서 만든 마케팅입니다.

그로스 마케팅 분야도 스타트업 시대에 나타난 개념이라 많이 생소하기도 합니다.

그런데 이제는 이런 그로스 마케팅에 인공지능을 붙여서 새로운 마케팅의 시작점이 되었다고 하네요.

그것이 바로 스마트 마케팅

아마도 스마트 마케팅은 아래 표처럼 변화할 것이라고 예상하네요.

둘째 파트에서는 인공지능 마케팅이 어떻게 발전할지를 말해 주는데요.

인공지능을 활용하기 위해서 올바른 핵심 성과 지표(KPI)의 중요성과 항목을 이해해야 하는데요.

Key Performance Indicator 의 항목으로는

→ 사용자 유치 비용customer acquisition cost(CAC),

→ 광고 비 용 대비 매출return on ad spend(ROAS),

→ 일 활성 사용자 수daily active user(DAU),

→ 월 간 활성 사용자 수monthly active user(MAU),

→ 유지율,

→ 이탈률churn rate

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기존에는 이런 KPI를 사람이 수동을 했다면, 인공지능 시대에는 인공기능 기반 기술이 처리해서 원하는 목표를 얻도록 마케팅을 하게 된다는 건데요.

그래서 등장하는 것이 인공지능 프레임워크입니다.

마케팅에 부합된 인공지능을 프레임워크로 만들게 되면 기본 마케팅 회사에서 프레임워크를 가지고 원하는 인공지능 마케팅 프로그램을 개발할 수 있도록 만들어 진다는 거에요.

그리고 이후에는 서드 파티 업체들이 출연해서 구축해 주는 형태로 마케팅이 발전할 것이라고 합니다.

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마케팅과 인공지능에 관심있는 독자라면 읽어볼 것을 추천합니다.

배울 것이 엄청 많은 책입니다.

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#LeanAI #린AI #그로스해킹 #그로스마케팅 #성장전략수립 #인공지능활용하기

드디어 에릭 리스의 [린 스타트업] 시리즈로 [린 AI]가 나왔다. 그동안 [린 스타트업], [린 분석], [린 스타트업 실전 UX], [린 고객 개발]에 이어서 독자들이 기다려 왔던 책이라 생각된다. 

'힙한 인공지능 마케팅', '힙한 알고리즘 마케팅', '고객의 마음을 사로잡는 인공지능 마케팅' 등 다양한 마케팅 지능화 실행 방법론에 대해서 강의를 하고 있는 내 입장에서도 정말 필요했던 책이다. 

이 책을 7월 10일부터 개강되는 모두연 풀잎스쿨 '힙한 알고리즘 마케팅' 4기의 부교재로 활용할 생각이다. 현재 교재는 [알고리즘 마케팅]으로 예측 모델링, 프로모션과 광고, 검색, 추천, 가격 책정과 상품 구성 등 마케팅 기능별 알고리즘 단위로 깊게 다루고 있다.

이 책은 좀 더 큰 그림에서 사용자 유치, 그로스 마케팅, 성장 전략 수립에 어떻게 인공지능을 활용하여 성과를 창출하는지 다뤄주므로 완벽하게 상호 보완이 된다. 

주요 목차만 살펴 보아도, 데이터 기반의 마케팅 자동화 및 지능화에 관심을 가지셨던 분들이라면 바로 눈이 반짝거리실 것이다. 

Part 1. 인공지능 + 그로스 마케팅 = 스마트 마케팅

Chapter 1. 그로스 마케팅 알아보기

성공한 스타트업은 그로스 마케팅 전략을 바탕으로 실시간 데이터를 활용해 효과적인 마케팅이 무엇인지 검증할 수 있다.

스타트업 성공에 필요한 과제는 (1) 올바른 인재 채용 (2) 사용자 유치와 유지 (3) 매출 성장 최적화이다. 

스타트업의 PMF(제품 시장 적합성)을 넘어 존폐를 결정할 수 있는 그로스 마케팅은 전체 고객 퍼널을 여러 작동부가 있는 하나의 몸체로 본다. 이를 도와주는 새로운 레벨의 그로스 해킹 소프트웨어(엄청난 양의 데이터와 시장 피드백을 이해할 수 있도록 도와주는 인공 지능과 머신러닝)를 잘 활용하기 위해서는 그로스 마케팅의 기반이 되는 지식을 명확하게 이해해야 한다. 

인공지능이 대세가 된 시대에 린 스타트업 접근법에 관한 지식은 성공적인 성과를 얻을 기회를 빠르게 높여준다. 이제는 그로스 마케팅을 위해서 그로스팀에 적극적으로 인공지능 기술을 요소요소에 유연하게 활용할 수 있어야 한다. 많은 메이저 마케팅 플랫폼은 API를 제공해 쉽게 데이터를 확보하고 활용할 수 있으며 최종적으로 최선의 투자자본수익률(ROI)을 얻을 수 있는 곳에 마케팅 예산을 할당할 수 있도록 지능화해주고 있다. 

Chapter 2. 왜 린 AI인가

인공지능과 머신러닝의 힘으로 고객 마케팅 퍼널 전반의 프로세스를 효율화해 경쟁력을 확보할 수 있다.

• 인공지능 적용 분야: 시장 세분화, 개인화, 매체 구매, 캠페인 최적화, 고객 행동 예측, 데이터 분석 및 보고, 고객 지원, 크로스 플랫폼 통합, 부정 트래픽 방지, 광고 개발 및 개선 등

마케팅 프로세스에 인공지능을 활용하면 더 똑똑하게 일할 수 있으며 전체 여정에서 실시간으로 일어나는 전반적인 고객 상호작용을 볼 수 있다. 또한 데이터를 신속하게 처리하면서 빠르게 실행할 수 있는 인사이트를 확보해 더 높은 가치의 업무에 집중할 수 있다. 

Part 2. 사용자 유치 3.0

Chapter 3. 사용자 유치 3.0이란

• 사용자 유치 1.0은 각기 다른 서버에 분산돼 정리되지 않은 데이터를 기반으로 고객을 유치하는 단계이다.
• 사용자 유치 2.0은 클라우드 및 데이터 처리 기능을 활용해 여려 곳에 분산된 고객 데이터를 하나의 고객 데이터 플랫폼으로 통합할 수 있다. 페이스북, 구글, 스냅챗 등 주요 채널에 양질의 데이터를 제공하면서 인공지능과 자동화를 활용해 주요 광고를 노출하고 예산을 최적화하고 목표를 달성할 수 있다.
• 사용자 유치 3.0은 인공지능을 사용하여 고객 데이터를 효과적으로 활용하고 인사이트를 가시화한다. 예산을 최적화하고 성과를 달성하기 위해 실시간 데이터를 활용하여 유료 고객을 유치하는 전반적인 업무를 관리한다. 인공지능을 활용하여 사람이 일일이 개입하지 않고도 린 팀을 효과적으로 운영할 수 있다. 

Chapter 4. 수동화 대 자동화

• 미디어 구매 자동화: 머신러닝 알고리즘을 통해 미디어 광고 예산을 효율적으로 편성 (린 AI 자동화 등급 레벨 3에 해당)
• 크로스 채널 마케팅 오케스트레이션: 고객 여정 기반으로 마케팅 퍼널, 고객의 동선, 생애 주기를 고려하여 최적화
  • 고객 세분화와 타기팅
  • 제품 구매에 이르는 고객 여정을 파악하기 위해 다양한 채널에서의 고객 행동 예측
  • 크로스 셀링이나 업셀링을 위한 미세한 조정 및 보완
  • 광고의 노출 비율을 및 횟수에 기반해 고객 참여를 증진할 수 있는 적합한 채널 파악
  • 성능 분석에 대한 정확도 향상
  • 부정 거래 탐지 및 보안
• 마케팅 영역에서의 가상 비서: 고객이 직접 사용하거나 고객에게 서비스를 제공하는 앱을 위해 설계 (등급 레벨 4와 5에 해당)
• 콘텐츠 제작 및 배포: 인공지능이 고객이 좋아하는 콘텐츠, 잠재 고객이 공감할 콘텐츠, 효과가 높은 광고 매체를 선별해 줌
• 고객 지원 및 서비스: 인공지능 기반의 챗봇을 활용해서 고객의 시간을 아껴 주고 고객에게 좋은 경험을 제공해 줌
• 고객 세그먼트 개발 및 관리: 고객과의 상호작용, 구매, 제품 사용, 지원 및 서비스 등 실시간 누적 데이터와 결합하여 제공
• 인사이트 도출: 고객의 행동을 분석하여 다음 행동을 높은 확률로 예측하고, 계속 발전하는 고객의 행동과 관심사에 맞춰 인공지능 시스템도 같이 고도화되어가는 순환 구조를 만들어 냄
• 광고 소재 도출: 자연어 생성 기술로 인공지능이 마케팅 문구를 분석한 것을 토대로 브랜드의 목소리를 여러 형태로 만들어 냄
• 최소한의 투자 '고객 생애 주기 관리': '인지→관심/참여→평가→구매→구매 이후→기여' 고객 생애 주기 전반의 효율을 증대함

Chapter 5. 인공지능 프레임워크

마케팅 자동화를 위해 인공지능을 접목시킬 때는 프레임워크 개념을 심고 가는 것이 좋다.

★ 프레임워크의 기본 요소는 다음과 같다. 

• 고객 여정, 경험, 생애 주기에 대한 이해
• 고객의 생애 주기에 최적화된 광고 소재나 콘텐츠, 광고 소재나 구매 혜택 등의 내용은 생애 주기의 단계에 맞게 제공돼야 함
• 고객 여정을 파악하고, 행동 코호트를 타깃 세그먼트로 세분화할 데이터
• 광고 캠페인 제작 및 오케스트레이션을 목적으로 선호하는 마케팅 채널(페이스북, 인스타그램, 구글, 스냅챗, 이메일 서비스 제공자 등)에 대한 API 기반 접근
• 광고 리포팅 및 실시간 최적화를 위해 활용할 수 있도록 피드백 루프, 서드 파티의 분석 도구나 플랫폼 자체의 기능으로 운영될 수 있음
• 최적화 작업, 시스템에 입력된 피드백을 기반으로 성능을 개선할 수 있는 최적화 알고리즘

Chapter 6. 직접 구축 대 서드 파티 활용

그로스팀은 가장 먼저 '제품에 대한 상세 요구 사항(PRD: Product Requirement Document)'을 문서로 정리해야 한다. 모든 요구사항을 PRD에 명확하게 설명할 수 있어야 하며, 제품 로드맵 관점에서 지능형 머신 활용이 적합한 비즈니스 사례를 명시해야 한다. PRD를 통해 제품이 나아가야 하는 방향을 이해하고 우선순위에 따라 먼저 해야 할 일을 결정할 수 있다.

★ PRD에 포함되는 항목은 다음과 같다. 

• 비즈니스 및 기술적 관점에서의 프로젝트 목적 및 범위
• 예상되는 비즈니스 성과의 정량화된 지표 (예: ROI 10% 향상)
• 그로스팀에게 도움을 줄 수 있는 활용 시나리오
• 제약 사항 (예: 예산, 기간, 이용 가능한 개발 리소스, 전문가)
• 그 밖의 의존성을 지닌 요소
• 상세한 업무 절차, 일정, 마일스톤
• 성능 평가 지표 및 평가 계획
• 요구 사항의 상세 항목
  • 기능적인 요구사항: 제품이 어떤 기능을 할 수 있는가?
  • 사용성 측면의 요구사항: 제품이 어떻게 사용될 수 있는가?
  • 기술적인 요구 사항: 데이터, 보안, 네트워크, 통합 등은 어떠한가?
  • 지원 측면의 요구 사항: 제품 지원을 위한 리소스에는 무엇이 있는가?
  • 상호작용 관점의 요구 사항: 제품이 다른 시스템과 어떻게 연동될 수 있는가?

★ 직접 구축과 서드 파티 활용 분석하기를 위해서 거쳐야 하는 단계

• 해결해야 하는 문제를 정의하고, 예산 범위를 설정하고, 솔루션이 필요한 일정을 고려한다. 
• 직접 구축에 따른 리스크
  • 마케팅 목적의 인공지능이 회사의 핵심 역량이 될 수 있는가?
  • 얼마나 자주 업데이트해야 하는가?
  • 기회비용은 어떤가?
  • 기술 부채(Technical Debt, 장기적으로 필요한 솔루션을 적용하는 대신 당장 쉽게 적용할 수 있는 코드를 사용해 발생하는 추가 개발 비용)는 얼마나 되는가?
  • 규모의 경제를 실현할 수 있는가?
• 서드 파티 사용에 대한 리스크
  • 데이터 접근 권한
  • 안전성에 대한 리스크
  • 문제를 면밀히 파악하는가?
  • 서드 파티 자체의 리스크
• 서비스형 머신러닝(MLaaS, Machine Learning as a Service) 사용 방안
  • 아마존 머신러닝 서비스, 마이크로소프트 애저 머신러닝, 구글 클라우드 AI, IBM 왓슨 등이 있으며, 데이터 전문가로 구성된 데이터 팀이 회사 내부에 있어야 활용할 수 있다. 
• 직접 구축과 서드 파티 활용을 동시에 진행하기
  • 서드 파티 솔루션을 우선 도입해서 진행하다가, 고유한 기능 개발이 필요한 시점에 직접 인공지능을 구축하는 방안도 고려할 수 있다. 

Part 3. 중요한 지표 찾기

Chapter 7. 스타트업 성장을 위한 핵심 지표

지능형 머신이 목표로 삼을 수 있는 명확한 성공 목표를 제시하기 위해서는 가장 중요한 성장 지표가 무엇인지 파악해야 한다. 

• 사용자 유치 비용(CAC) = 신규 사용자 유치에 투자된 비용 / 신규 고객 수
• 고객 유지율 = (기간의 첫날 사용자 - 기간의 마지막 사용자) / 기간의 첫날 사용자
• 고객 생애 가치(LTV) = 평균 전환 가치 x 기간당 평균 전환 수 x 사용자 평균 유지 기간
• 광고 비용 대비 매출(ROAS) = 캠페인 수익 / 캠페인 비용
• 전환율(Conversion Rate) = 기대 행동을 수행한 사용자 / 기대 행동을 수행할 가능성이 있었던 사용자
• 허영 지표(Vanity Metric, 비즈니스 성공과 관련이 없는 지표) 주의하기
  • 허영 지표의 함정에 빠지지 않으려면 사용자 활동과 마일스톤을 단일 이벤트 흐름에 집중시키는 것이 좋다. 
  • 이벤트 흐름은 고객이 실제로 어떤 행동을 하는지 이해하고, 성공 지표와 함께 사용자 행동에 대한 주요 질문의 답을 찾을 수 있는 손쉬운 방법이다. 
  • 가장 좋은 방법은 모든 팀이 공동이 목표를 삼을 만한 몇 가지 핵심 성장 지표를 갖추는 일이다. 

Chapter 8. 광고 퍼포먼스

신경망과 NLP의 진보는 인공지능이 훈련을 통해 해당 브랜드와 어울리는 광고 혹은 마케팅 카피를 작성하거나 소셜 미디어 작성 글의 해시태그를 추천할 수 있도록 만들었다. 

Chapter 9. 크로스 채널 기여도 분석

앱스플라이어와 같이 멀티 터치 기여도를 제공하는 크로스 플랫폼 기술은 모든 채널과 플랫폼에서 나오는 방대한 데이터를 바탕으로 접점에 대한 전체적인 시각과 고객 개개인의 비전을 파악하는 '사용자 중심 기여도'를 제공한다. 이는 장치가 아닌 '사람'이 마케팅 채널에서의 개인의 데이터 접점들 사이에서 공통분모임을 이해하는 것을 바탕으로 한다. 

결과적으로 '사용자 중심 기여도' 분석은 분리된 마케팅 상호작용을 '고유한 사용자 프로필에 연결'해주는 데 초점을 맞춰야 한다. 사용자 중심 기여도 분석은 고객 생애 주기를 바탕으로 구체적인 광고 요소와 콘텐츠 효과에 대한 인사이트를 인공지능에게 제공할 수 있다. 

Part 4. 사용자 유치를 위한 올바른 접근법 선택하기

Chapter 10. 신규 사용자 유치 전략

★ 전략적 사용자 유치 계획 3단계는 효과적인 사용자 유치 계획을 위한 필수 단계를 포함한다. 

1. 알게 하라(인식) : 브랜드 인식 만들기
   • 유료 채널: SEM/ASO, DSP, SSP, 디스플레이, CPA, DRTV, 팟캐스트
   • 인플루엔서: PR, 지지 방송, 전략적 제휴
   • 유통: D2C, 온라인/오프라인, 소매점, 전략적 제휴
2. 믿게 하라(신뢰) : 신뢰를 쌓고 고객을 유치하라
   • 퍼널 최적화: 전체 퍼널 단계에서의 A/B 테스트와 다변수 테스트
   • 잠재 고객 교육: 영상, 케이스 스터디, 사용자 및 언론 리뷰, UGC
   • LTV 증가: CRM, 리타기팅, 광고, 유지율 증가, 관여와 수익화
3. 사랑하게 하라(지지자) : 지지를 얻어라
   • 지지자 식별을 위한 데이터 사용: NPS, CSAT, 평점과 리뷰
   • 입소문과 바이럴 순환 유도를 위한 혜택/유도책/기능
   • 커뮤니티 활성화: 로열티 프로그램, VIP 그룹, 온라인/오프라인 경험

★ 다섯 가지의 핵심 사용자 유치 전략

1. 유료 사용자 유치
   • 수익화할 수 있는 비즈니스 모델을 준비한다. 
   • 최고의 LTV 고객이 누구인지 파악한 후 유료 채널에서 유사한 고객을 찾는데 필요한 도움을 받는다.
   • LTV:CAC  비율을 3:1로 유지하기 위한 최적의 CAC를 만들어야 한다. 
2. 바이럴리티
   • 사용자의 '입소문'을 통해 '순고객 추천지수'(NPS: Net Promoter Score)와 긍정적인 사용자 리뷰를 얻을 수 있다. 
   • 바이럴 계수(= 사용자별 초대 수 x 평균 전환율)는 1을 넘으면 입소문이나 별도의 비용이 들지 않는 채널에서 더 많은 사용자가 유치돼 CAC 값이 내려가면서 사용자 유치 비용에 이득이 된다. 
3. 콘텐츠
   • 콘텐츠는 노출이 잘 되기까지, 팔로워의 커뮤니티가 형성되기까지 시간이 걸리지만, 효과적인 장기 사용자 유치 전략이 된다. 
   • 콘텐츠 마케팅을 활용하면 다양한 채널에서 타깃 고객을 유치하고 SEO를 위한 도메인 권한을 이용해 콘텐츠로 유입되는 링크를 만들 수 있다. 
   • 더 많은 플랫폼에 더 많은 콘텐츠를 작성하고 게시할수록 빠르게 새로운 영향력을 키울 수 있다. 
4. 전략적 제휴
   • 성공한 다른 플랫폼이나 비즈니스를 활용하는 것은 자신의 비즈니스나 플랫폼을 키우는 좋은 방법이다. 
   • 타깃 고객과 유사한 고객을 보유한 다른 연관 플랫폼, 비즈니스, 제품 혹은 서비스와 협업할 방법을 찾아야 한다. 
   • 타깃 고객과 유사한 사용자에게 도달하면서도 당신의 제품과는 직접적인 연관이 없는 파트너를 찾아, 동시에 양쪽 모두에게 이익이 되는 제휴를 찾는 것이 핵심이다. 
5. 제품 혁신
   • 대부분의 혁신은 기업의 핵심 사업을 향상시키고 보완하며, 잠재력을 가진 가치 있는 자산을 활용하고 강화해 결과를 만들어 낸다. 

수백만 명이 사용자와 유료 고객을 확보하는 데 성공한 스타트업은 항상 한두 개의 성장 전략에 집중하고 있으며, 이 전략들은 다른 전략으로 넘어가기 전에 완벽하게 최적화된다. 

Chapter 11. 그로스 스택

그로스 스택은 그로스 팀이 신규 사용자 유치에 필요한 사용자 성장 전략을 개발하고 발전시키는데 도움을 주는 프레임워크다. 스택은 제품 생애 주기의 모든 단계 혹은 다양한 비즈니스 모델에 적용할 수 있다. 프레임워크는 성장 수단을 핵심 퍼널 단계(사용자 유치, 관여, 유지, 수익화)로 나눈다. 실무자가 각 단계에서 모바일 제품의 성장을 이끌 모든 방법을 고려할 수 있게 하며, 집중해야 하는 영역을 결정하고 일관성 있는 전략을 만드는 데 도움을 준다.

스타트업을 성장시키는 각 단계에서 하지 말아야 할 일을 결정하는 것은 해야 할 일을 정하는 것만큼 중요하다. 

성장의 각 단계에서 어떠한 성장 스택 요소를 사용할지 정확히 결정하고 내부나 외부 플랫폼 중 무엇을 활용할 것인지 적절한 균형을 찾는 것이 모든 스타트업의 과제이다. 

Part 5. 복잡성과 리스트 관리하기

Chapter 12. 복잡성을 관리하는 방법

그로스 팀이 마케팅 자동화에 인공지능을 활용하는 것은 엄청난 이점이다. 인공지능은 수만 개의 테스트를 통시에 진행할 수 있다. 다양한 채널에 제공하는 일련의 캠페인을 자동으로 동기화하고 조정할 수도 있다. 

Chapter 13. 리스크를 줄이는 방법

예측 분석과 머신러닝 분야에서 종종 '콘셉트 드리프트(Concept Drift)'라는 말을 쓴다. 예측 대상의 통계적 속성이 시간이 지나면서 예측이 어렵게 변한다는 의미다. 시간이 지나면 자연스럽게 에측의 정확도가 떨어질 수밖에 없다. 콘셉트란 예측할 수치, 즉 예측 대상이 되는 변수를 뜻한다.

세상은 끊임없이 변하며 미래를 예측하기란 쉽지 않다. 사용자 유치도 마찬가지다. 언제든지 예측하지 못한 문제에 봉착할 수 있으며, 문제 해결을 위해서는 인공지능이 새로운 환경에 기민하게 적응해야 한다. 새로운 니즈, 데이터 소스, 학습 모델을 빠르게 받아들이고 적용해야만 변화하는 환경에 맞는 새로운 솔루션을 찾을 수 있다. 

Chapter 14. 인간 대 기계

인공지능은 그로스 팀의 마케팅 기술을 혁신할 수 있으며 더 나아가 경쟁력을 갖출 발판이 되어준다. 

그로스 팀은 단순히 '인공지능이 어떻게 작동하는지' 이해하는 데 그쳐서는 안 된다. 인공지능이 사람의 일을 어떤 식으로 돕게 할 것인지를 비즈니스 관점에서 판단할 역량을 길러야 한다. 

인공지능의 도입은 인간과 기계의 서로의 장단점을 보완하면서 가장 조화롭게 협업하는 방식을 찾아내야 한다. 

Part 6. 다음 세대의 중심이 될 인공지능, 그리고 인간

Chapter 15. 성과를 달성하기 위한 계획

"계획은 세우는 데 실패했다면 당신은 실패할 수밖에 없다." - 벤저민 프랭클린

비즈니스 측면의 KPI와 인공지능이 지향하는 바가 서로 일치한다면 인공지능의 성능 측정이 쉬워진다. 

인공지능을 성공적으로 도입한 기업이 특징은 경영진이 신기술 도입을 전폭적으로 지원한다는 점이다. 

★ 고객 데이터 플랫폼(CDP, Customer Data Platform)

• CDP는 고객을 전방위적 측면에서 바라보게 함으로써 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있게 한다. 
• CDP 서비스를 지원하는 플랫폼은 데이터 기반의 고객 참여를 유도하고, 캠페인 결과를 정량화하고, ROI 개선 및 경쟁력 확보에 도움을 준다. 
• CDP는 사용자 이해도 향상, 효과적인 사용자 세분화, 맥락에 맞는 광고 메시지의 실시간 전달 등 인공지능에 긍정적인 영향을 미친다. 
• CDP는 인공지능의 생명이다. 비즈니스 관련 인사이트를 얻는 데 도움을 주기 때문에, 인공지능의 기능을 극대화하려는 기업에게 CDP의 도입은 매우 중요하다. 
• CDP와 같은 데이터 관리 플랫폼 및 관련 기술은 앞으로 더 발전하고 견고해질 것으로 예상되며 이는 곧 ROI 개선으로 이어질 것이다. 

Chapter 16. 해결해야 할 주요 과제

자사(1st Party) 고객 데이터는 값을 매길 수 없을 만큼의 가치를 지닌다. 누구나 쉽게 접근할 수 있는 형태가 아닌 자체적으로 수집한 고유한 데이터는 매우 큰 경쟁력이 된다. 

크로스 플랫폼을 대상으로 한 고객 여정에서 광고의 기여도를 분석하는 일은 그 자체로도 충분히 어려운 일이다. 여기에 개인정보 보호에 대한 정부의 조사까지 더해진다면 어려움은 더욱더 커질 수밖에 없다. 

디지털 광고 사기가 정확하게 측정하기 어려울 정도로 광범위하고 은밀하게 이루어지고 있다. 이를 막기 위해 서드 파티를 통해 광고 분석 플랫폼 내 비정상 트래픽을 모니터링하고 필터링하는 방법이 사용된다. 모호하고 불투명한 채널을 피하는 것이 광고 사기를 최소화할 수 있는 가장 좋은 방법이다. 신뢰할 수 있는 광고 미디어를 직접 구매함으로써 간단하게 사기를 피할 수 있다. 사기 때문에 발생한 부적절한 데이터는 인공지능 알고리즘에 좋지 않은 영향을 미치며 잘못된 광고 분석 결과를 불러온다. 

인공지능은 아직 초기 단계이고, 인공지능이 해결해야 할 도전 과제가 많다는 것은 개인과 팀 차원에서 학습하고 성장할 기회가 많음을 의미하기도 한다. 혁신의 대상이 되기보다 혁신의 주체가 되어야 한다. 

Chapter 17. 인공지능과 함께 성공하는 방법