동사의 디지털 마케팅 효율화로 Adobe Experience Cloud를 이용해 유저층에 최적화 된 전자 메일 전달 등의 효과적인 디지털 마케팅을 실시하고 있다고 소개했다.

Adobe Experience Cloud 전용으로도 제공되고 있는 머신러닝 AI "Adobe Sensei"

Adobe가 제공하고 있는 "Adobe Experience Cloud"는 효과적이고 효율이 좋은 디지털 마케팅을 지원하기 위한 소프트웨어로, 대기업 등이 전자 메일 전달이나 SNS의 정보 전달 등을 보다 효율적으로 실시할 수 있다.

그 "Adobe Experience Cloud" 용으로 제공되고 있는 머신러닝(기계학습) AI 서비스가 "Adobe Sensei." 이 AI는 동사의 크리에이터 툴인 "Adobe Creative Cloud"에서도 채용되고 있어 사진의 리터치시에 영역의 지정을 자동으로 AI가 진행한다.

Adobe Experience Cloud에서도 Adobe Sensei는 기계학습 베이스의 AI로 제공되기는 마찬가지다. 단, Creative Cloud의 사용법과는 달리 예를 들어 빅 데이터라 불리는 데이터를 해석하여 사용자를 속성별로 분류하는 용도나 이용자의 성향을 파악하는 용도로 이용된다. 이 밖에도 디지털 마케팅에 들어가는 비용과 효과를 Adobe Sensei가 측정해 비용대비 효과를 숫자로 보여주는 등의 기능도 준비되어 있다는 것.

잘 알려진 용도로는 e커머스 사이트의 리커멘데이션이 있다. 특정 ID의 이용 성향 등을 AI가 분석하고, 그 유저가 원할 것 같은 물건을 AI가 선택해 유저가 e커머스 사이트에서 브라우징을 이용하고 있을 때 그 물건을 표시한다고 하는 구조는 e커머스를 이용한 적이 있는 독자라면 한 번 반드시 체험하고 있는 것은 아닐까.

GeForce RTX 20시리즈 발매 캠페인이나 GTC 참여자 모집에도 Adobe Sensei가 활약

이번 Adobe와 NVIDIA가 공동으로 한 세션에서는 NVIDIA가 Adobe Sensei를 이용해 어떤 것을 하고 있는지를 설명했다. NVIDIA는 디지털 마케팅 기반으로서 B2C(Business to Consumer기업에서 일반 소비자)는 Adobe Experience Cloud를, B2B(Business to Business 기업 대 기업)에서는 Marketo를 활용했다. Marketo는 지난해(2018년)에 Adobe가 인수한다고 발표했으며 이미 회사 통합도 마쳤기 때문에 NVIDIA의 디지털 마케팅 기반은 B2B도 B2C도 Adobe 베이스다.

이번 세션에서는 B2C, 즉 일반 소비자용 캠페인이 어떻게 이뤄지고 있는지를 중심으로 설명했다.

NVIDIA 디지털 인텔리젼스 담당 시니어 매니저 팀·토란에 따르면 NVIDIA는 Adobe Sensei를 주로 3개의 AI의 용도로 사용하고 있다고 한다. 그것이 속성(어트리뷰트) AI, 고객 관리(고객) AI, 전체 관리(저니)AI 3가지다.

속성 AI라고 하는 것은 어느 특정 ID, 혹은 어느 특정 ID의 집합이 어떤 속성인지 등을 파악하기 위한 AI로, 그것을 활용하면 어느 캠페인에 투자한 결과와 그것이 어느 정도의 매상으로 연결되었는지 분석하거나 광고를 하려면 어떤 미디어에 대해 광고를 하면 효과적인가 하는 것을 나타내 주는 것이다.

덧붙여 오해가 없도록 설명해 두지만, 특정의 ID라고 하는 것은 그것이 누구인가라고 하는 것을 특정한 ID는 아니다. ID가 누구인지 알 수 없는 취급을 하는 것은 디지털 마케팅의 세계에서는 상식이 되어 있고, 특히 유럽에서는 GDPR 이라고 하는 어려운 개인 정보 보호 사고방식이 도입되고 있어 글로벌하게 비즈니스를 실시하고 있는 기업의 경우에는 거기에 준거한 취급이 되고 있기 때문에 유저가 자신의 정보 삭제를 요구할 수 있도록 되어 있고, 그것이 누구인가는 특정할 수 없는 구조가 마련되어 있는 것이 일반적이다.

토란에 따르면 NVIDIA는 이 속성 AI을 이용해서 실제로 GeForce RTX 20 시리즈의 발매시 등의 캠페인에 활용하고, e메일을 이용한 캠페인이나 광고 등의 구조를 이용해 종래보다 효과적인 캠페인이 가능했다고 한다. 또 지난주 NVIDIA 주최로 열린 GTC 참여자 모집에서도 기존보다 5배 정도 증가로 이어졌다는 구체적인 효과가 있다고 설명했다.

또한 기존에는 평가가 어려웠던 북미, 유럽에서의 비용대비 효과도 Adobe Sensei에 의해 보다 간단하게 확인할 수 있게 된 것으로, 향후 그 결과에 의해 각 리젼 예산 배분 등이 행해진다는 것이었다.

Adobe Sensei를 이용해 유저 전체의 동향을 파악한 "메일 캠페인"

2번째 고객 관리 AI에서는 특정 ID가 왜 그 제품을 구입했는지를 분석할 수도 있다. 예를 들어 어떤 ID가 하이엔드 GPU를 사용하고 있다고 추측할 수 있다면 왜 그 아이디가 하이엔드의 GPU를 구입했는지 등을 분석할 수 있다는 것이다.

디지털 마케팅의 용어에서는 그러한 것을 퍼스널 라이즈라고 하는데 예를 들면 그것을 기초로 나라 마다의 평균적인 게임 시간을 내거나 게임을 몇 시간 하는 유저가 어느 정도의 빈도로 동사의 Web 사이트를 방문하고 있는지 등을 데이터로 나타낼 수 있다.

그것을 기초로 하여 예를 들면 게임을 장시간 플레이 하고 있는 유저에 대해 새로운 GPU를 사지 않겠습니까, 조금 싸집니다 라는 캠페인의 메일을 내거나 하는 등의 효과적인 캠페인이 가능하게 된다. 토란에 따르면 그런 AI의 해석과 실제 통계를 비교했는데 96%의 정합성이 있다고 판명되어 AI 해석의 정확도는 높게 나타났다고 한다.

그리고 마지막으로 전체관리AI는 어떻게 어떤 ID로 리치하는 것이 좋은지를 AI가 보여주는 것이다. 예를 들어 이메일로 캠페인을 보낸다 하더라도 너무 자주 보내면 사용자는 e메일 등록을 해제하므로 역효과가 날 수도 있다. 거기서 AI가 전체의 동향을 분석하고 가령 점심 때 보낸 메일은 읽고 새로운 GPU의 구매로 이어지는 등의 평가를 한다. 그것으로 종래보다 14% 가량 URL을 클릭하는 수가 늘고 메일링 리스트의 해제율이 3분의 1로 됐다는 눈에 보이는 효과가 있었다는 것이다.

현대에서 NVIDIA, AMD 등 유저에게 이메일을 등록시켜 캠페인 메일을 보낸다는 디지털 마케팅은 당연해지고 있다. 유저로서도 좋은 캠페인은 대환영일 것이고, 거기는 서로 윈윈하는 관계라고도 말할 수 있는 것(필요가 없으면 언제라도 해제할 수 있다), 그러한 배후에는 이번에 소개한 Adobe Sensei와 같은 AI가 움직여 최적화되어 있다는 것은 꽤 흥미로운 내용이다.