"AI가 의사결정 자동화...모든 시장 트렌드 예측 가능"

"인공지능(AI)이 의사결정을 자동으로 해주는 시대가 옵니다."

이진형 데이터마케팅코리아(데마코) 대표는 8일 오전 삼정호텔 라벤더홀에서 열린 '제279회 스마트 사회 지도자 포럼' 초청 강연에서 "감으로 마케팅하는 시대는 끝났다. 모든 시장 트렌드를 예측할 수 있다"며 이 같이 밝혔다.

행사는 도산아카데미 산하 스마트포럼운영위원회(위원장 김철균)가 주관하고 지디넷코리아 등이 후원했다. LG CNS 빅데이터 사업 리더 출신으로 2017년 3월 데마코를 설립한 그는 AI와 데이터를 사용한 마케팅과 의사결정 중요성을 강조했다.

AI로 만든 루이14세 목소리를 들려준 그는 "AI가 세상을 바꿔가고 있다. 존재하지 않는 사람 목소리도 재연하는 시대"라며 변하는 일상을 소개했다. 루이 14세 목소리는 프랑스 방송사 ‘카날플러스(Canal+)가 재연한 것으로, 자신들이 만든 ‘베르사유’ 드라마를 홍보하기 만들었다.

테슬라 자동차도 기술이 세상을 어떻게 바꿔가고 있는 지 잘 말해준다. 이 대표는 "기계가 사고를 피해 운전을 한다. 사람이라면 힘들었거다. 기계가 사람보다 뛰어난 영역이 생겨나고 있다. 많은 부분이 이렇게 바뀔 것"이라면서 "나는 마케팅 영역에서 AI로 세상을 바꾸고 싶다"고 말했다.

이진형 데마코 대표가 'AI, 마케팅을 바꾸다'를 주제로 강연을 하고 있다.

데이터 마케팅에 대해서는 "온라인에서 일어나는 일을 한눈에(한번에) 보여줘 의사 결정에 도움을 준다"고 설명했다. 맥킨지가 만든 용어인 CDJ(Consumer Decision Jeorney)를 언급하며 "소비자들은 흔적을 남긴다. 검색이나 SNS 후기 등을 보에 행동 패턴을 남긴다. 이런 데이터를 모아 보는게 데이터 마케팅 영역"이라고 덧붙였다.

현재 수많은 마케팅 분석 툴이 존재한다. 하지만 마케터마다 역량은 다르다. 데이터는 같지만 마케터 역량에 다르므로 해석도 달라진다. 이 대표는 "데이터가 틀린게 아니다"며 "데이터를 활용하는 사람 역량이 차이가 나 전략도 달라진다. 이런 문제는 마케터를 교육하는 것만으로는 한계가 있고, 이에 인공지능이 역할을 할 수 있다"고 말했다.

우리 주변에 가장 가까이 있는 인공지능 예는 AI비서보다 게임을 들었다. 게임 캐릭터가 아마존 알렉사, 애플 시리, 구글 어시스턴트, 마이크로소프트 코타나 같은 AI비서보다 더 우리 곁에 있는 인공지능이라는 것이다.

이 대표가 설립한 데마코는 AI 분석 솔루션 '마대리'를 개발, 공급하고 있다. '마대리'를 활용하면 물건이 얼마나 팔릴 지, 또 축제에 몇명이나 올 지 등을 예측할 수 있다. 의사 결정에 도움을 주는 것이다. 마케팅 효과 역시 계량적으로 알려준다.

펜디(FENDI)와 필라가 공동 마케팅한 사례를 들려주며 "데이터를 활용하면 누가 더 이득을 봤는지 한눈에 알 수 있다. 마케터들은 말이 아닌 데이터로 보여줘야 한다"면서 "분석에 필요한 데이터는 온라인에 많이 있다. 데이터를 분석하는 건 사람보다 기계가 더 잘 할 수 있다. AI가 의사결정을 자동으로 해주는 시대가 온다"고 예상했다.

AI가 데이터를 해석해 할일을 알려주고, 또 이랬을때 이런일 벌어질 지를 예측하는 것이다. 이 대표는 "그럼 AI와 마케터 중 누구를 쓸까?"라고 물은 후 "둘 다 쓴다. 마케터를 데이터 크리에이티브하게 만들고 싶은게 데마코가 만들고 싶은 세상"이라고 덧붙였다.

어떤 제품이 몇개월 뒤 얼마나 팔릴 지 예측하기 위해 데마코는 3단계 분석 기법을 사용한다. 먼저 영역별 키워드를 구축하고 여기에 데이터를 부여해 DPI(Data Power Index)를 산출하고, 외부 변수를 추가,예측 모형을 만든다. DPI는 데마코가 자체적으로 만든 용어다.

이 대표는 "의미없는 키워드에 숫자를 붙이면 시장 트렌드가 보인다"면서 "DPI를 이용해 데이터를 한눈에 보면 의사결정을 하는 힘이 생긴다"고 말했다.

데이터 활용도 강조했다. "꼬리에 꼬리를 물고 계속 확장하는 지식그래프라는게 있는데, 이 데이터를 어디에 쓸지를 모른다. 빅데이터 시대라고 하는데, 데이터는 많은데, 데이터를 어디에 써먹을지에 더 집중해야 한다. 데이터를 써 먹으려면 사람 말을 알아들어야 한다"며 기초 데이터 중요성을 역설했다.

이 대표는 "기초 데이터가 잘 정리돼야 챗봇이 대답을 잘 한다. 국가가 기초 데이터 구축에 더 힘을 써야 한다"고 제안했다. 기초 데이터는 활용하는데 문제가 없는 정제된 데이터 모음(데이터셋)을 말한다. 데이터에 속성을 붙이는 데이터 라벨링이 한 예다.

이 대표는 "인공지능은 모든게 자동화 된게 아니다. 사용자 입장에서만 자동화다. 공급자 입장에서는 수많은 수작업을 필요로 한다"면서 "데이터를 분석하려면 산업을 잘 알아야 하고, 산업에 밝은 AI전문가가 더 필요하다"고 진단했다. 개발자 출신인 이 대표는 "시중 AI전문가가 기술에 치우쳐 있다. AI전문가 양성 교육프로그램을 보면 파이썬, R 등 프로그래밍만 가르쳐준다"고 아쉬워하며 "더 중요한 건 이를 가지고 활용하는 것"이라고 말했다.