2023 마케터는 어떻게 머신러닝을 활용할까?

2023년, 인공지능(AI)과 머신러닝이 그 어느때보다 가장 뜨거운 키워드 중 하나로 떠오르는 해입니다. 이전에는 접근하기 어려워 보였던 첨단 기술도 이제 비즈니스 분야에서 활발히 활용되고 있습니다. 몰로코도 창립 초기부터 방대한 데이터를 빠르고 효과적으로 처리하기 위한 머신러닝 기술 개발에 집중하였고, 이제는 업계에서 가장 빠른 성장 가도를 달리고 있죠.

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오퍼레이셔널 ML이란?‍

모두가 이야기 하고 있는 AI와 ML은 무엇이며, 어떠한 차이가 있을까요? 그리고 그중 몰로코가 업계 최고 수준으로 제공하고 있는 오퍼레이셔널 머신러닝(ML)의 의미를 알아보겠습니다.

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• 인공지능 (AI, Artificial Intelligence): 컴퓨터 시스템이 인간의 사고력을 모방하여 작업을 수행하는 모든 기술을 의미하며, 머신러닝 및 딥 러닝과 같은 기술을 기반으로 다양한 응용 분야에서 활용합니다. 
• 머신러닝 (ML, Machine Learning): 데이터를 기반으로 규칙적인 행동 패턴을 학습하고 예측하는 알고리즘으로, 여러 작업을 자동화하는 데 활용합니다. 머신러닝은 데이터를 끊임없이 학습하여, 시간이 지날수록 더욱 똑똑해지며 진화합니다. 
• 오퍼레이셔널 머신러닝(Operational ML): 실시간으로 쌓이는 데이터를 학습하여 기업의  비즈니스에 즉각적이고 자동적인 의사결정과 경영 최적화를 가능하게 하는 기술로, 다양한 기업 환경에서 실제로 일어나는 상황에 빠르게 대응하고 최상의 결과를 이끌어내는 데 도움을 줍니다. 

이중 오퍼레이셔널 ML은 다양한 업종에서 이미 중요한 역할을 하고 있으며 마케터 여러분의 현업에도 큰 도움이 줄 수 있는 기술입니다. 몇 가지 사례로 오퍼레이셔널 ML이 어떻게 다양한 분야에 적용되고 있는지 살펴보겠습니다. 

• OTT & 엔터테인먼트: 유저별 맞춤형 콘텐츠 추천
• 의학: 개인화된 진단 및 치료방법 제안
• 커머스: 초개인화된 제품 추천
• 금융: 투자 자동화, 상품 추천
• 광고: 실시간 광고 노출 및 퍼포먼스 최적화

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디지털 광고와 오퍼레이셔널 ML

디지털 광고 분야에서 오퍼레이셔널 ML은 특히 중요한 역할을 하고 있습니다. 최근 디지털 광고 환경은 기하급수적으로 복잡해지고 있습니다. 매우 방대해진 광고 지면과 예측이 어려워진 광고 사기에 대응하면서 마케터는 항상 ROI에 집중해야 하고, 나아가 개인정보보호 정책의 강화로 기존에 익숙하던 타겟팅 방식은 활용이 어려워지게 되었죠.

이러한 불확실성이 가득한 상황에서 오퍼레이셔널 ML은 능력을 발휘하고 있습니다. 아래 IPSOS와의 리서치 결과에서도 보여지듯, 글로벌 퍼포먼스 마케터들은 고도화된 머신러닝을 광고 성과의 가장 중요한 요소로 인식하고 있죠. 

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마케터는 오퍼레이셔널 ML을 어떻게 활용하고 있을까?

오퍼레이셔널 ML이 도입된 플랫폼을 사용한다면 마케터의 역할은 축소될까요? 그렇지 않습니다. 오히려 반복적이고 시간 소모적인 업무를 머신러닝에 맡기고, 전략적인 업무를 담당하는 마케터로서 역할을 확장하는 데 집중할 수 있습니다. 마케터들이 몰로코의 오퍼레이셔널 ML 기반 플랫폼을 활용하는 3가지 사례를 소개합니다.

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1. 마케터 A: 정교한 마케팅 목표 예측

• 가설: 단순한 ROAS 최적화가 아닌,  실제로 소셜 카지노 게임 매출 확대에 기여하는 커스텀 이벤트를 머신러닝 엔진에게 학습하면 결과가 유효할 것이다. 
• 결과: ROAS 목표 20% 초과 달성 (국내 게임사 원더피플의 케이스 스터디에서 더 자세한 내용을 확인해보세요.)

2. 마케터 B: 방대한 마케팅 전략 확장

• 가설: 앱을 사용하지 않는 단기(7~14일) 비활성 유저 외에도 중장기(15~90일) 비활성 유저에게도 의미있는 매출 증분이 있을 것이다.
• 결과: 유저의 7~90일 비활성 기간에 따라 캠페인 예산과 목표를 다르게 설정하여 리인게이지먼트 전략을 지속적으로 실행하고 실험하여 유의미한 매출 증분 확보

3. 마케터 C: 실시간 데이터를 통한 인사이트 도출

• 가설: 북미에서 진행하는 게임 마케팅과 한국에서 진행하는 금융 마케팅은 모두 같은 소재 형식을 써야만 할까?
• 결과: 카테고리별 캠페인 데이터를 기준으로 예산과 전환이 자주 발생하는 광고 소재 형식이 상이하므로, 이에 맞는 적절한 디자인 리소스를 투입하여 지속가능한 캠페인을 설계 (예: 모바일 게임은 영상 소재 형식 제작을  우선순위로 고려)

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‍몰로코는 모든 마케팅 파트너와 함께합니다.

이처럼 오퍼레이셔널 ML은 마케터에게 새로운 분석의 지평을 제공합니다. 이전에는 광고 지면, 소재, 노출 가격 등 수백 개의 최적화 버튼을 사람이 24시간, 하나하나 통제해야 했지만,현재의 모바일 앱 퍼포먼스 광고 시장은 몰로코와 같은 머신러닝 기반 DSP를 필두로 빠르게 바뀌어가고 있습니다. 이러한 흐름에 빠르게 올라타 사업과 개인의 성장을 목표로 하신다면, 언제든 몰로코를 찾아주세요!

• 인하우스 마케터와 비즈니스 리더: 몰로코는 머신러닝을 마케팅 캠페인에 활용해 사업의 성장으로 이어지도록 지원합니다. 마케팅 캠페인 성과를 분석하여 다음 의사결정과 사업 개발 의사결정에 활용할 수 있는 인사이트를 얻어보세요.
• 대행사 담당자: 몰로코가 제공하는 벤치마크와 사례를 활용해 고객의 사업을 성장시킬 수 있는 캠페인 집행 전략을 구축해보세요.