CWN(CHANGE WITH NEWS) - 머신러닝, 마케팅에서의 활용 사례는?

웹 사이트에 접속하고, 쇼핑할 때 추천 상품이나 이전에 본 제품이 뜨는 것을 본 적이 있을 것이다. 머신러닝의 알고리즘과 함께 고객의 행동을 분석 및 예측하여 자동으로 제품을 추천해주기 때문이다. 이처럼 머신러닝은 마케팅 영역에서도 자주 활용되며, 주목받고 있다. 데이터를 기반으로 컴퓨터가 학습하는 머신러닝이 광고, 마케팅에 어떻게 적용되고 있는지 살펴보자.

1. 개인화
머신러닝은 고객의 데이터를 분석하여 개인에게 알맞은 제품이나 서비스를 추천하고 고객과 관련성이 높은 광고를 제공한다. 고객의 연령, 성별, 위치와 같은 기본 정보와 검색 기록, 구매 패턴 등의 고객 행동 데이터를 기반으로 타깃의 관심사, 취향을 분석해서 자동으로 추천한다.

2. 정교한 타깃팅
광고주가 목표로 하는 타깃에만 광고를 노출 시키는 것이다. 정교하고 세밀한 타깃팅을 통하여 해당 브랜드에 관심이 있는 타깃에만 광고를 보여줄 수 있다. 고객의 관심 상품, 방문 사이트, 검색어 등을 수집해서 타깃 소비자에게 맞춤형 광고를 제공한다. 맞춤형 광고는 낭비되는 노출과 예산은 줄이면서 광고효과를 극대화 할 수 있어 광고주는 효율적인 광고를 집행할 수 있다는 장점이 있다.

3. 자동 광고 생성
머신러닝은 광고를 자동으로 만들어주기도 한다. 광고주가 광고 유형, 매체, 게재 위치, 사이즈, 이미지, 문구 등을 설정하면, 그것을 바탕으로 머신러닝이 자동으로 적절하게 조정해서 광고를 제작한다. 머신러닝이 알아서 다 해주기 때문에 시간이 절약되고, 광고를 효율적으로 집행을 할 수 있어서 편리하다.

머신러닝을 적용한 기업의 사례를 살펴보자. 아마존은 고객의 구매 목록을 수집하고 있다가 다음에도 고객이 사이트를 재방문할 때, 과거의 제품 구매 목록을 파악해 관련 제품을 추천해준다. 넷플릭스나 유튜브도 머신러닝을 이용하여 고객이 과거에 본 콘텐츠를 바탕으로 취향을 파악해, 그와 관련된 콘텐츠를 제공한다. 이 외에도 많은 기업이 머신러닝을 이용해서 고객의 데이터를 수집하면서 개인 맞춤 서비스를 다양하게 제공하고 있다.

마케팅에서 머신러닝은 컴퓨터가 자동으로 알아서 분석하고 개개인에게 맞춤 추천을 해줄 수 있다. 광고주는 머신러닝을 활용해, 예산을 줄이고 시간을 절약하면서 효율적으로 광고할 수 있다. 그리고, 주어진 예산으로 광고주가 설정한 대상에게 광고를 바로 노출할 수 있어서 효과적이다. 고객이 여러 번 검색하고 찾아보는 번거로움을 덜어주기 때문에 사이트를 편하게 이용할 수 있고, 자주 방문하면서 제품을 구매하게 될 수도 있다.

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