‘AI 의사결정 마케팅’ 도입 전 주의사항

대부분의 브랜드가 나름대로의 "개인화 전략"을 가지고 있을 것입니다. 하지만, 이를 규모에 맞게 실제로 실행할 수 있는 기술적 인프라를 갖춘 곳은 거의 없습니다. 많은 마케터들이 고객이 무엇을 원할지 추측하기 위해 노력해왔고, 이를 위해 다양한 예측 모델을 사용했습니다. 하지만 추측에는 한계가 있습니다.

AI 의사결정이란?

AI 의사결정이란, 강화 학습(reinforcement learning)을 기반으로 구축된 에이전트들이 실시간으로 수백만 개의 개별 고객 여정을 자율적으로 실행하고 테스트하고 최적화하는 것을 말합니다.

예측 모델이 "이 고객이 이탈할 확률은 20%입니다"와 같이 결과를 예측하는 데 뛰어나다면, AI 의사결정은 그 결과를 바꾸기 위한 행동을 취하도록 설계되었습니다.

가령 에이전트는 "장바구니 이탈 회복 극대화"와 같은 특정 비즈니스 목표를 가지고 움직입니다. 해당 목표에 도달하기 위해 전송 시간, 이미지 콘텐츠, 카피, 채널 옵션 등의 변수를 컨트롤합니다. 이는 기존의 A/B 테스트를 완전히 대체할 수 있습니다. 각 개인에게 가장 적합한 조합을 선택하고, 반응을 관찰하며, 로직을 즉시 업데이트합니다. 고객 데이터를 실제 의사결정으로 전환하는 자가 최적화 엔진입니다.

"천편일률적" 마케팅이 실패하는 이유

AI 에이전트가 효과적이기 위해선, 기업의 로직에 깊이 통합되어야 합니다. 하지만 많은 경우, 아래 두 가지 함정이 빠지곤 합니다.

1. ‘붕어빵’식 제품의 함정(The “Cookie-Cutter” Product Trap)

수많은 SaaS 솔루션이 '즉시 도입 가능한' AI 기능을 내세우고 있습니다. 클릭 몇 번으로 바로 실행할 수 있어 편리해 보이지만, 이런 솔루션은 대부분 천편일률적인 기능을 가지고 있어 경직된 결과를 얻을 수 있다는 치명적 단점이 있습니다.

• 문제점: 내부 로직을 알 수 없는 ‘블랙박스’ 형태로 작동하며, 성공 지표 또한 고정되어 있습니다.
• 결과: 기업 고유의 운영 원칙을 설정하거나, 자사의 퍼스트파티 데이터를 통합하기 어렵습니다. 결과적으로 비즈니스의 세밀한 목표를 AI에 반영할 수 없게 됩니다.

복잡한 엔터프라이즈 환경에서 모두를 위한 범용 AI는 자칫 잘못하면 누구에게도 맞지 않는 AI가 될 수 있습니다.

2. 자체 구축의 함정

붕어빵 식 제품의 다른 극단에는 직접 구축(build it ourselves) 방식이 있습니다. 내부 데이터 과학 팀을 이용하든 고가의 외부 컨설턴트를 이용하든, 숨겨진 단점을 이해하는 것이 중요합니다.

• 시장 출시 속도 문제: 맞춤형 강화 학습 프레임워크를 처음부터 구축하는 데는 몇 주가 아니라 몇 년이 걸립니다. 시스템이 가동될 때 쯤이면 기업 전략이 이미 바뀌어 가능성이 높습니다.
• 취약성 요인: 커스텀 코드로 작성된 에이전트는 유지 관리 난이도가 매우 높습니다. 수석 엔지니어가 퇴사하거나 데이터 스키마가 변경되면 시스템을 운영하는 것이 거의 불가능합니다.
• 기술 부채: 단순히 구축 비용뿐만 아니라 모니터링, 이슈 해결, 인프라 확장에 대한 비용을 지불해야 하며, 생각 이상으로 높은 비용이 발생합니다.

절충안: 밀착형 AI 서비스

AI 의사결정을 도입하는 가장 효과적인 방법은 검증된 플랫폼의 강력한 인프라와 맞춤형 엔지니어링의 유연함을 동시에 갖춘 '밀착형 서비스'를 활용하는 것입니다.

BrazeAI Decisioning Studio™는 단순한 소프트웨어를 넘어, 함께 일하는 데이터 사이언티스트 및 전담 지원 팀과 같습니다. Braze AI Decisioning Studio는 다음과 같은 까다롭고 전문적인 작업들을 책임지고 수행할 수 있습니다.

• 복잡한 가드레일 설정: 브랜드 가이드라인을 준수하고, 고객에게 메시지가 과도하게 피로감을 주지 않도록 정교한 제어 장치를 구축합니다.
• 비즈니스 맞춤형 성공 지표 수립: 단순한 '클릭률' 같은 표면적 지표를 넘어, '프로모션 비용을 제외한 순매출'이나 '장기적 고객 생애 가치(LTV)' 등 실제 사업 성과에 직결되는 지표에 최적화합니다.
• 예외 상황 해결: 시장 상황 변화에 맞춰 AI 에이전트의 로직을 조정하고, 복잡한 분석 결과를 해석하여 즉각적인 대응책을 마련합니다.

Case Study: Kayo Sports가 1:1 고객 코텍스를 구축한 방법

호주의 프리미엄 스포츠 스트리밍 서비스인 Kayo Sports는 수동 워크플로의 한계에 부딪혔습니다. 유능한 마케팅 팀이 있었지만, 모든 유저 행동의 무한한 변형을 수동으로 처리하는 것을 불가능했습니다. Kayo Sports은 Braze AI Decisioning Studio™를 사용하여 "고객 코텍스"라고 부르는 것을 구축했습니다. 콘텐츠, 타이밍, 채널을 자율적으로 선택하여 유저 개개인에게 다가가는 에이전트를 도입한 것입니다.

그 결과 이탈 고객의 재활성화는 14% 증가하였으며, 연평균 시장 점유율은 8% 증가하였고, 자매 브랜드로의 크로스 셀링은 105% 증가하는 엄청난 성과를 거두었습니다.

마치며

AI 의사결정을 도입한다는 것은 단순히 고객을 아는 것을 넘어, 고객에게 실질적인 가치를 제공하는 것을 의미합니다. 수익성을 개선하려면 AI 에이전트가 브랜드의 개성을 오롯이 담아내면서도, 큰 비용 부담이 없어야 합니다.

굳이 AI의 밑바닥부터 쌓으며 시간을 낭비하지 마세요. 전문성과 사용성이 입증된 플랫폼을 통해 개인화의 진정한 비즈니스 성과를 누리세요.

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