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자사몰 활성화를 위한 AI 솔루션 도입 시 고려해야 할 사항들
이봉교의 ‘진짜 이커머스 이해하기’

발행 2020년 04월 21일

어패럴뉴스 , appnews@apparelnews.co.kr

 

이봉교 그루비 이사
이봉교 그루비 이사

 

자사몰의 운영을 위한 별도의 기술 개발팀을 보유하고 있지 않은 많은 브랜드나 쇼핑몰들은 외부의 솔루션 서비스 도입을 검토하기 마련이다.


마케팅을 위한 솔루션 종류도 다양해지고 있는데 단순 메시지 전송부터, 웹로그 분석, 상품 추천 등 그 종류도 다양하다.


다만 이러한 솔루션 도입으로 인해 사내 온라인 마케터의 역할이 점점 중요해지기도 하지만 데이터 분석, 캠페인 진행, 보고 등의 업무가 늘어나면서 그들은 고단해질 수 밖에 없다.


온라인 광고 등의 경우는 업무의 상당 부분을 대행사가 해결해 주기도 하지만 자사몰 마케팅의 경우 내부 상황을 가장 잘 아는 담당자가 성과를 좌우하기 때문에 외부에 모든 것을 맡길 수도 없다.


이러한 상황에서 AI(인공지능)을 접목한 마케팅 솔루션의 증가는 마케터들의 입장에서 환영할만한 일이 아닐 수 없다. 마케팅 담당자가 분석하고 판단하고 적시에 실행해야 했던 많은 업무 부하를 상당 부분 줄여주기 때문이다.


그러나 이러한 기대를 가지고 솔루션 도입을 검토하더라도 막상 망설여질 수밖에 없는 상황에 부딪히기도 한다. AI 기술을 설명하는 많은 부분들이 전문적인 지식 없이 이해하기 어렵거나, 원하는 기능을 입맛에 맞게 구현할 수 있는 제품들은 매우 고가이거나 커스터마이징 비용이 만만치 않기 때문이다.


심지어, AI를 내세우지만 조금만 깊이 들여다보면 AI 기술이 아닌 경우도 적지 않다. 제대로 된 AI 마케팅 솔루션을 검토하기 위해서는 마케팅 담당자들은 다음과 같은 3가지 사항을 살펴보면 도움이 될 것이다.


1. 제대로 된 데이터를 수집하고 활용하고 있는가.
2. 데이터 사이언스 조직을 가지고 있는가.

3. 서비스 기능의 완성도가 높은가.


1번의 의미는 우리와 유관한 업종, 업계의 대량의 데이터를 수집하고, 활용한 적이 있는가인데, 이는 AI 제품 서비스를 제공하는 업체가 업종, 업계에서 필요로 하는 핵심적인 데이터에 대한 이해를 가지고 있느냐하는 것을 대변한다고 볼 수 있다.


AI 역시 데이터에 근간을 두고 있는 만큼 어떤 데이터를 활용해야 할지에 대한 인사이트가 없는 업체라면 제품 서비스 역시 성과로 이어지기 어려울 것이다.


예를 들면 해외에서는 이미 성과를 거둔 수많은 레퍼런스가 있어도 국내의 적용사례가 적은 경우에는 재고의 여지가 있다.


AI에서 활용하고 있는 복잡한 알고리즘이나 수학적 근거를 마케터가 이해하기는 매우 힘든 일이다. 마케터는 그러한 것들을 이해하기 위해 시간과 공을 들이기보다 솔루션을 활용한 실행과 성과에 집중하는 것이 맞다.


예를 들면 상품 추천에 대한 AI 로직에 대해 물어보면 영업비밀상 답변을 꺼리거나 블랙박스라고 이야기 하는 경우가 적지 않을 것이다.


실제로 많은 딥러닝 모델들은 그 설명 자체가 전문 지식을 가지고 있지 않은 이상 쉽게 설명하기도 이해하기도 매우 어려운 것이 사실이다.


차라리 이러한 로직을 이해하려고 하기보다는 해당 제품이 제대로 된 연구를 통해 만들어졌는가를 검증하기 위해 데이터 사이언스 팀의 유무를 체크하는 것이 바람직하다. 데이터 사이언스 팀의 면밀한 분석과 연구 없이 흔히 알려진 알고리즘 등을 그대로 차용하여 제품을 개발하는 경우가 적지 않기 때문이다.


마지막으로는 서비스 기능의 완성도인데, 바꾸어 말하면 마케터가 생각하는 다양한 마케팅을 구현할 수 있느냐이다. 이를 검증하기 위해서는 해당 제품 서비스가 얼마나 많은 활용 전략을 제시할 수 있느냐를 따져봐야 한다. 다양한 활용 전략을 제시한다는 것은 그 만큼 서비스 기능에 대한 완성도가 높다는 것을 의미하기 때문이다.


코로나 여파로 인해 브랜드들의 자사몰 활성화와 마케팅 강화는 더 이상 지체할 수 없는 과제가 되었다. 이러한 시기에 적절한 기술을 도입하고 활용하는 것이 위기를 기회로 전환하는 계기가 될 것이다.



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