구글 머신러닝을 이용한 소비자 인사이트와 마케팅 솔루션

Think with Google 2018의 세션들을 모두 정리해봤습니다.

구글 머신러닝을 이용해 소비자 인사이트를 찾고 마케팅 솔루션으로 이용하는 사례에 대해 정리했습니다.

이 세션의 요지는 구글에 월 사용자 10억명이 넘는 서비스 7개(Gmail, Google map, Youtube, Chrome, Play, Android, Google)가 있으며 머신러닝을 통해 소비자 인사이트를 도출한 후 미디어와 콘텐츠 전략을 자동화, 개인화, 최적화하라는 것입니다.

주로 브랜딩에 포커싱하는 마케터에 제안하는 내용이라고 보시면 됩니다.

다음 세션을 살펴보면 퍼포먼스 마케팅을 진행하는 마케터에 제안하는 내용이 따로 있습니다.

구글 머신러닝이 마케터를 더욱 스마트하게 만들어준다

– 구글이 운영하는 월 UV 10억 이상의 서비스 7개를 이용해 소비자에 대한 인사이트를 얻은 후 미디어와 콘텐츠 전략의 자동화, 개인화, 최적화를 하는 것에 머신러닝이 핵심적인 역할을 함

소비자와 마케팅에 대한 인식 변화(Rethink consumers& marketing)

디지털로 인한 변화 사례

– 뉴욕시에 우버 서비스가 출시된 후 음주 사고 대폭 감소.
– 대한민국 방송 광고금액보다 디지털 광고 금액이 더 많음.
– 한때 디지털이 뉴미디어였으나 이제는 미디어다.

소비자를 이해하는 것이 너무 어려워짐

– 40대 소비자의 67%는 자신이 40대에 맞지 않게 생각하고 행동한다고 생각함

– 마케터가 고려해야 하는 변수가 너무 많이 이를 돕기 위해 머신러닝이 필요함.
– 20대는 식당을 검색할 때 식당명 +부정적인 단어(별로, 비추, 실망, 폭망)를 함께 검색함.
– 최근 검색 유형도 최고(best)가 포함된 검색량은 80% 증가했으나 회피(avoid)가 포함된 검색량은 150% 증가함

소비자와 마케팅을 바라보는 머신러닝 시대의 관점 변화

– 소비자의 역동적인 정체성과 복잡성 때문에 마케팅이 어려워 졌지만 오히려 새로운 기회라고 관점을 바꿀 필요성이 있음

데이터를 인사이트와 임팩트로 변화시키는 머신러닝

사례(머신러닝 기반 젖소 농장 운영)

– GFIA 유럽 2017에서 IDA라는 서비스가 발표됨. 젖소의 목에 웨어러블 장치를 설치해 소의 움직임을 통해 건강상태를 분석하고 각 소의 건강 상태에 따른 맞춤 케어를 한 후 우유 생산 증가량을 분석하는 것
– 이 서비스에 구글이 개발한 머신러닝 오픈소스 소프트웨어인 Tensor flow가 적용됨
– 이 같은 머신러닝 기반의 젖소 농장 운영은 마케팅 활동에 재해석 가능함

사례(웅진씽크빅의 AI 학습 코칭)

– 웅진씽크빅은 AI학습 코칭을 론칭해 태블릿을 통해 학습하는 아이들의 데이터(일일 1천100만 건)를 분석해 맞춤 코칭을 시도하고 있음

사례(버드의 유튜브 맥주 광고)

– 버드사가 생산하는 라임리타(lime a rita)라는 맥주는 유튜브를 이용해 25~34세의 여성을 타겟팅했으며 초콜릿 관련 영상 뒤엔 초콜릿이 포함된 맥주 광고를, 로맨틱 드라마(the Bachelor) 뒤엔 남녀의 맥주 마시는 광고가 나오도록 설정
– 이 같은 작업을 통해 브랜드 고려도와 선호도가 수십 프로 상승

사례(아모레 퍼시픽의 화장품 광고)

– 아모레 퍼시픽은 구글과 함께 작업한 미장센 퍼펙트 세럼 화장품의 유튜브 캠페인을 통해 머신러닝을 통한 캠페인 전략을 진행함

– 소비자 세그먼트에 맞춘 5가지 콘셉트의 비디오 광고를 제작하고 10~28가지의 메시지를 만든 후 관련 콘텐츠를 타겟팅해 상대적 구매 고려도가 46% 상승함.  (끝)