온라인이나 모바일 앱으로 원하는 물건을 고른 후 ‘구매’ 버튼을 누른다면 무슨 일이 일어날까? ‘구매’ 버튼을 누른 후 벌어지는 일은 단순 물건 수령 이상이다. 바로 이 순간, 마케터와 광고인들에게는 황금 같은 ‘고객 데이터’가 생성되기 때문이다.

하지만 분석되지 않은 고객 데이터는 무용지물이다. 이 때 ‘데이터 사이언스(data science)’가 빛을 발할 수 있다. 데이터 사이언스는 웹사이트와 앱에 구축된 알고리즘으로 매 순간 고객의 선택을 평가하고 각자의 취향에 맞는 개인화된 경험을 선사한다.

또한 고객 행동에서 예상치 못한 패턴을 발견하고 이를 마케터가 업무에 활용할 수 있도록 돕는다. ‘고객 데이터’가 소비자들에게 최고의 개인화된 경험을 제공하도록 돕는 일등 공신이 바로 데이터 사이언스다.

어도비 마케팅 클라우드(Adobe Marketing Cloud)에 추가된 해당 기능은 인간의 창의력과 데이터 사이언스의 분석 능력을 심층적으로 결합, ‘취향을 저격하는’ 디지털 마케팅을 지원한다.

또한 수십억의 데이터 포인트에서 더욱 쉽게 인사이트를 뽑을 수 있도록 해 마케터가 더 나은 비즈니스 결정을 내리고 뛰어난 콘텐츠를 제작할 수 있도록 돕는다. 데이터 사이언스 기능을 활용해 고객에게 본인도 몰랐던 새로운 취향을 추천 및 예측해 제안하는 일도 가능해졌다.

이처럼 어도비 마케팅 클라우드(Adobe Marketing Cloud)는 기여도 분석(Contribution Analysis), 이상 감지(Anomaly Detection), 즉시 구매 가능 비디오(Shoppable Video) 등 40개가 넘는 기존 데이터 사이언스 기능에 새로운 기능이 더해졌다.

어도비 익스피리언스 매니저(Adobe Experience Manager)의 스마트 태그(Smart Tag) 기능은 마케팅 컨셉에 맞는 이미지 등의 크리에이티브 클라우드 애셋을 신속하게 태그해 추천해준다.

어도비 애널리틱스(Adobe Analytics)의 부문별 IQ 기능은 잠재 고객으로 설정된 집합의 공통점과 차이점을 포착해, 중요한 행동 패턴 차이로부터 인사이트를 도출할 수 있도록 지원한다.

어도비 애널리틱스의 가상 애널리스트(Virtual Analyst) 기능은 일종의 인공지능 비서로 평소 마케팅 담당자가 자유 사용하는 지표를 바탕으로 스스로 학습을 거쳐 연관성 있는 데이터를 분석한 뒤 사용자들이 보다 나은 의사결정을 할 수 있도록 원하는 알람을 매 시간 보고한다.

어도비 타깃(Adobe Target)의 “고객 평생 가치 결정(lifetime value decision)” 기능은 특정 고객의 과거 행동과 구매 이력을 분석해 마케터들이 한 고객으로부터 최대한의 수익을 이끌어낼 수 있는 맞춤형 구매 시나리오를 제공한다.

어도비 미디어 옵티마이저(Adobe Media Optimizer)의 광고 인사이트(Advertising Insight)기능은 광고담당자가 진행한 캠페인에 대한 분석작업을 완전히 자동화해 전문 통계 도표, 추천 사항 등이 포함된 완성도 높은 보고서를 파워포인트 형식으로 대신 작성해 준다.

어도비 캠페인(Adobe Campaign)의 이메일 제목 자동 작성 기능은 모든 광고 메일은 스팸이라 여기는 고객들의 관심을 끌 수 있는 광고 메일 제목을 추천해준다. 단, 해당 기능은 올해 3분기에 베타 버전으로 공개될 예정이다.

아닐 카마스(Anil Kamath) 데이터 사이언스 부문 어도비 펠로우(Adobe Fellow)는 “디지털 마케팅에서 데이터 사이언스는 아직 초기 단계에 있다”며, “어도비 알고리즘의 목표는 마케터의 훌륭한 업무 역량을 강화하고 개인화와 타겟팅, 세분화를 통해 놀라운 소비자 경험을 제공하는 것”이라고 설명했다.
 

최한기 기자
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