“이커머스에서 활용할 AI를 학습시킨다는 것은…”

TasOn 마케팅자동화 AI 마케팅

‘상품’과 ‘가격’만 좋으면 통하는 마케팅 시대는 갔습니다. 필요한 상품을 최저가로 사기보다 ‘나만을’ 위한 상품을 더 많이 구매하는 개인화 마케팅 시대가 열렸습니다. 다양한 기업에서 앞다퉈 빅데이터, 인공지능(AI) 등 최신 IT 기술을 접목한 개인화 마케팅을 선보이고 있습니다.

​20년 넘게 디지털 마케팅만 파고 있는 휴머스온도 예외는 아닙니다. 국내 최다 이커머스 마케팅 데이터 보유, 고객 행동 빅데이터 실시간 분석 등과 같은 기술은 하루아침에 만들어지지 않습니다. 꾸준한 기술 및 서비스 개발에 투자를 아끼지 않은 덕이죠.

​휴머스온은 AI 마케팅 플랫폼 ‘AI Help U’, 빅데이터 마케팅 플랫폼 ‘TasOn’, 크로스 채널 마케팅 플랫폼 ‘CMC’ 등으로 개인화 마케팅 시장을 선도하고 있습니다.

AI 마케팅의 산실 ‘CSO 데이터’ 팀

​지난해 휴머스온은 새로운 도전을 시작했습니다. 신경 협업 필터링(NCF, Neural Collaborative Filtering)을 활용해 선호 상품, 구매 습관, 구매 이력 등 고객 소비 패턴 데이터를 AI에게 학습시켰습니다. 그 결과 올해 초 구매 가능성이 높은 고객군을 분석, 실시간 마케팅을 지원하는 ‘AI 상품 추천’을 출시했죠.

​이 중심엔 하루가 다르게 빠르게 변화하는 AI 알고리즘 트렌드를 읽고, 이를 바탕으로 마케팅 혁신을 끌어내는 휴머스온 CSO 데이터 팀이 있습니다.

​CSO 데이터 팀은 1년 차부터 23년 차까지 다양한 경력의 개발자가 모여 아이디어를 공유하는 조직입니다. TasOn 마케팅자동화를 통해 습득한 고객 행동 데이터를 기반으로 구매 의도와 목적을 예측할 수 있는 AI 알고리즘을 생성하고, 해당 알고리즘 튜닝을 거듭해 개인화 추천 서비스를 개선에 힘쓰고 있습니다.

| 휴머스온에서 NCF 알고리즘을 기반으로 학습하는 방법
| 휴머스온에서 NCF 알고리즘을 기반으로 학습하는 방법

CSO 데이터 팀에서 일해보니…

​CSO 데이터 팀은 애자일로 일합니다. 팀 특성상 답이 없는 문제를 푸는 일이 많기 때문에 처음부터 거창한 계획을 세우고 해결하려고 하기보다는, 짧은 테스트를 반복하죠. 이루고자 하는 최종 목표는 그대로 둔 채, 테스트를 거듭해 보완하는 식으로 AI 알고리즘을 개선합니다. 최신 IT 기술이나 더 나은 학습 방식이 등장하면, 깜짝 토론도 마다하지 않습니다. 모든 자료는 컨플루언스와 JIRA로 정리해 팀원과 공유합니다.

​이 팀을 이끄는 사람은 올해로 입사 3년 차에 접어든 젊은 팀장! 김 책임연구원입니다. 데이터 전처리, AI 학습, 평가, 가중치 계산, 논문 검색 등 당장 결과물이 나오지 않아 답답함을 느낄 법도 한데, 김 팀장은 이 모든 과정을 ‘신기하다’라고 밝혔습니다.

AI 알고리즘 개념이 나온 건 1950년대입니다. 당시엔 이론뿐이었죠. IT 기술이 발전하고, 컴퓨팅 파워가 진화하면서 과거 AI 이론을 실제 적용해 볼 수 있게 됐습니다. 머릿속으로만, 논문으로만 존재했던 다양한 개념을 직접 해보고, 느끼고, 개선할 수 있게 됐죠. 이 과정이 너무 신기합니다. 지금은 TasOn 마케팅자동화와 연계해 학습하는 AI 알고리즘 수준이지만, 향후 마케팅 채널 최적화, 고객 선호 광고 최적화 등 다양한 영역에서도 마케팅 효율을 높일 수 있도록 AI 알고리즘을 학습시킬 예정입니다

김 팀장은 뛰어난 AI 알고리즘 개발도 중요하지만, 이를 활용한 서비스를 고객에게 선보이는 것도 중요하다고 덧붙였습니다. 마케터 업무에 도움 되면서, 매출도 만들어주는 성공 사례에 기여하고 싶다는 포부를 드러냈죠.

​디지털 마케팅 전문 기업 휴머스온은 기술과 서비스 개발에 투자를 아끼지 않습니다. 꾸준한 기술 투자와 개발이야말로 고객에게 더 나은 마케팅 경험을 제공할 수 있다고 믿습니다.

 

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