이 책은 AI를 비즈니스에 어떻게 접목하여 구현할 것인지를 기술적인 측면에서 알려주고 있다. 비즈니스에서 맞닥뜨리는 과제가 무엇인지 소개하고 그 과제를 해결하기 위하여 어떤 기술을 사용하면 좋을지를 이야기하고 있다. 따라서 기술서이자 실용서라고 말할 수 있을 것 같다.
저자는 AI가 활용될 분야로 제조 혁신, 산업 보안, 유통, 소매, 자율 주행, 금융(핀테크), 건강, 의료, 간호, 스마트 하우스, 스마트 에너지, 교육, 농업, 관광 분야를 이야기하고 있다. 이것만 봐도 AI의 활용도가 매우 높고 이는 사회 전반적으로 큰 영향을 미칠 것으로 보인다.
딥러닝은 신경망이라 불리는 기술의 하나인데 신경망은 입력 데이터와 예측 데이터 사이의 관계를 조정하며 예측의 정확도를 높인다. 특히 백프로게이션을 통하여 정답에 공헌한 관계는 두터운 관계를 형성하게 된다.
본격적으로 저자는 마케팅에 도입된 AI에 대해서 다음과 같이 설명한다."마케팅 AI의 목적은 사람의 심정 변화를 파악하고 그 사람에게 가장 적합한 정보를 발신하는 것입니다. 그러기 위해서는 어떤 것이 필요할까요? 바로 사람의 마음을 반영하는 데이터입니다. "
마케팅 AI에서 중요한 것이 바로 데이터 분석을 통하여 사람의 마음을 파악하고 예측하는 것이다. 특히 미래 수요 동향 파악은 신제품 개발에도 유용하다. 또한 운송을 최적화하여 유통에 드는 비용 및 시간도 절약할 수 있다.
빅데이터는 정의하기 나름이지만 저자는 3개의 V가 커야 한다고 말한다. 바로, Volume(용량), Variey(다양성), Velocity(반영 속도)이다. 빅데이터 분석을 통하여 고객의 심리를 파악하고 맞춤형 타깃 마케팅도 실시간 가능한 것이다. 데이터 종류에 대해서는 다음과 같이 이야기한다."고객과 연동된 데이터의 분류로 데모그래픽 데이터(성별, 연령, 소득 등의 인구 통계학적 데이터), 사이코그래픽 데이터(스포츠를 좋아하는 등의 기호성), 지오그래픽 데이터(지리적 요인), 테크노그래픽 데이터(iPhone을 Wi-Fi로 사용하는 등의 기술적 데이터), 행동 데이터 등이 있습니다."발생한 문제를 해결하기 위해서는 크게 파악->분석->계획->실행->검증의 과정을 거쳐야 한다. 분석과 관련해서 자주 이용되는 방식은 사용자에 대한 질문 결과와 행동 데이터의 관련성을 찾아내어 질문에 답하지 않은 사용자에 대해서도 질문의 답을 추측하여 부여하는 것이라고 저자는 설명한다. 검증 시에는 개선율뿐 아니라 통계적으로 신뢰성이 담보되었는지 고려해야 한다고 조언한다.
타깃 마케팅을 하려면 먼저 고객을 분류해야 한다. 관여도가 높은 분류부터 광고를 집행하여 순차적으로 확대해야 한다. 특히 관여도가 낮은 사용자 중에서도 잠재 고객을 타깃으로 잡는 것도 필요하다. 광고를 할 때 어떤 메시지를 어떤 순서로, 언제 전할지도 고려해야 한다.저자는 문장 자동 생성에 대해서도 소개한다. 먼저 키워드를 추출하여 그냥 순서를 결정하고 짧은 문장을 생성한 다음, 자연스러운 문장을 생성하는 단계로 나아가야 한다고 설명한다. 키워드 순서를 결정할 때는 지금까지 작성한 기사나 경쟁사 콘텐츠 등에서 어떤 키워드가 먼저 등장하는 경우가 많은지 확률을 계산해야 한다. 자사나 경쟁사에서 작성한 콘텐츠를 정답으로 두고 학습시키는 것이다.고객에 관심을 가지게 하기 위해서는 부정적인 것이 아닌 긍정적 측면을 전달하는 것이 중요하다고 조언한다. 물론, 관심을 가지게 만든다고 해서 모든 고객이 구매를 하는 것은 결코 아니다. 따라서 구매가 이루어지기까지의 고객 움직임을 파악하는 것도 필요하다.저자는 AI마케팅이 활용되면 인간은 창조적인 일에 힘을 더 쏟을 수 있다고 이야기한다.
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