Article at a Glance 딥러닝 기술은 마케팅 분석 활동을 개선해줄 많은 잠재력을 가지고 있다. 이런 잠재력을 놓치지 않으려면 기업들은 (1) 정교한 고객 타기팅, 신제품 개발 등 딥러닝이 가능케 할 미래의 기회에 대비하고 (2) 소비자 의견, 고객들의 검색 및 구매 결정과 관련된 클릭 경로 등의 데이터를 풍부하게 수집해야 한다. 또 (3) 내부 교육과 신규 인재 영입을 통해 AI 역량을 쌓아야 하고 (4) A/B 테스트 등의 실험을 수립해 다양한 마케팅 변수를 테스트하고 소비자 반응을 예측해야 한다. 이 같은 접근은 예측 정확도를 향상시켜 마케팅 투자수익률을 극대화할 것이다. 아울러 제품 개발의 새로운 기회를 부여하며 타깃 중심의 제품 디자인, 유통, 프로모션 등을 가능케 할 수도 있다.
편집자주 이 글은 MIT 슬론 매니지먼트 리뷰(SMR) 2020년 겨울 호에 실린 ‘Is Deep Learning a Game Changer for Marketing Analytics?’를 번역한 것입니다.
딥러닝(Deep learning) 기술은 인공지능(AI) 애플리케이션이 인상적인 성과를 낼 수 있게 하고 있다. 가령, 애플의 시리(Siri)는 인간의 목소리를 컴퓨터 명령으로 전환해 아이폰 사용자의 질문에 답변을 하고, 메시지를 보내고, 낯선 장소에서 길을 찾아준다. 오늘날의 운전자들은 자율주행 기술 덕분에 핸들에서 손을 떼고도 고속도로를 운전할 수 있으며 궁극적으로는 일반 도로에서도 그렇게 될 것이다. 생물학 분야에서는 연구원들이 DNA 기반의 의약품에 쓰일 새로운 분자들을 발굴하고 있다.
딥러닝을 활용한 일련의 활동들을 보면서 많은 이는 이 근본적인 방법론이 마케팅의 미래를 어떻게 바꿔 놓을지 궁금해 한다. 이 기술은 기업들이 고객의 요구에 부응해 수익성 높은 제품과 서비스를 기획하는 데 과연 어느 정도 도움을 줄 수 있을까?
