대부분의 AI 관련 논의가 생산성에 초점을 맞추는 가운데, Suzie Cardwell은 AI가 고객에 대해 무엇을 드러낼 수 있는지에 더욱 깊은 관심을 기울이고 있습니다.

호주 최대 미디어 기업인 Nine Entertainment의 최고 데이터·제품·기술 책임자로서, 그녀는 AI를 오디언스 행동을 깊이 이해할 수 있는 강력한 수단이자, 더욱 풍부하고 의미 있는 관계를 구축하는 방법으로 바라봅니다. Nine은 아직 에이전틱 AI 여정의 초기 단계에 있지만, 비즈니스 전반에 걸쳐 새로운 아이디어와 사용 사례가 속속 등장하면서 그 가능성은 이미 가시화되고 있습니다.

콘텐츠 제작부터 고객 이해까지

다양한 채널과 형식에 맞게 콘텐츠를 조정하는 것은 Nine이 에이전틱 워크플로를 가장 먼저 활용하기 시작한 분야 중 하나입니다. AI는 이 작업의 상당 부분을 자동화하여 점점 늘어나는 다양한 플랫폼에 콘텐츠를 배포하는 과정을 한층 간편하게 만들어 줍니다. Cardwell은 특히 개인화 강화를 위해 AI를 콘텐츠 워크플로우에 적용하는 것에 큰 관심을 두고 있습니다.

"다양한 오디언스 세그먼트에 더욱 개인화된 크리에이티브 경험을 제공함으로써 이미 그 효과를 체감하고 있습니다"라고 그녀는 말합니다. "AI를 통해 개인 수준의 적절성을 유지하면서도 이러한 경험을 훨씬 더 폭넓게 확장할 수 있습니다."

Nine과 같은 미디어 기업에게 있어 적절성은 다양한 브랜드와 플랫폼 포트폴리오 전반에서 오디언스가 어떻게 참여하는지 이해하는 데 달려 있습니다. 한 소비자가 The Sydney Morning Herald를 구독하고, Stan을 통해 콘텐츠를 스트리밍하며, 9Now에서 정기적으로 프로그램을 시청할 수도 있습니다. 이러한 상호작용을 하나로 모으면 사람들이 무엇을 가치 있게 여기고 어떻게 콘텐츠를 소비하는지 더 완전한 그림을 그릴 수 있습니다.

Nine은 Adobe Real-Time CDP(Adobe Experience Platform의 일부)를 활용하여 고객에 대한 통합된 뷰를 구축합니다. 자사의 브랜드와 자산 전반에 걸쳐 오디언스 신호를 통합함으로써 고객 선호도와 행동에 대한 깊은 이해를 확보하고, 팀이 포트폴리오 전반에서 관련성 높은 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다. 또한 이를 통해 Nine은 4년간 디지털 데이터 수익을 265% 증대하는 성과도 달성했습니다.

동일한 데이터 기반은 Nine이 더 넓은 AI 기회를 탐색하는 데도 힘을 발휘하고 있습니다. 회사는 AI를 활용해 인사이트를 도출하고, 기존에는 파악되지 않았을 오디언스 세그먼트 간의 연결 고리를 발견하는 실험을 이어가고 있습니다. 이를 통해 팀은 참여를 위한 새로운 기회를 발굴하고 예측 모델의 기반을 마련할 수 있게 됩니다.

동시에 Cardwell은 관련성과 신뢰의 균형을 중요하게 여깁니다. Nine은 데이터 관행에 투명하게 임하고 소비자가 자신의 정보를 직접 관리할 수 있도록 하면서, 관련성 높은 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이러한 접근 방식은 조직이 캠페인 중심 마케팅을 넘어 고객 라이프사이클 관리로 나아갈수록 더욱 중요해집니다. 시간에 따른 참여도 변화를 파악함으로써, Nine은 오디언스 구성원이 이탈하려는 신호를 포착하고, 그들의 관심사에 맞는 콘텐츠와 경험으로 재연결할 기회를 만들어낼 수 있습니다.

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AI가 만드는 새로운 기회

개인화를 가능하게 하는 바로 그 데이터가 AI를 위한 새로운 기회도 열어줍니다. Cardwell에게 있어, 이 기술에서 가장 가치 있는 활용 사례 중 일부는 속도와는 크게 관련이 없습니다.

패턴 인식이 그 대표적인 예입니다. Nine은 이미 AI가 기존 분석만으로는 찾아내기 어려웠던 오디언스 세그먼트 간의 연관성을 파악하는 사례들을 확인하고 있습니다.

또 다른 기회는 데이터의 접근성을 높이는 것입니다. 이 회사는 마케터와 비즈니스 사용자가 자연어로 데이터와 상호작용할 수 있는 방법을 탐색 중이며, 이를 통해 깊은 기술 전문성 없이도 인사이트를 쉽게 찾고 활용할 수 있게 됩니다.

"가장 흥미로운 기회 중 하나는 얼마나 빠르게 배울 수 있느냐입니다"라고 Cardwell은 말합니다. "AI를 통해 오디언스의 니즈와 행동이 변화하는 속도에 맞춰 훨씬 빠르게 테스트하고 적응할 수 있습니다."

마케터는 더 이상 기존의 A/B 테스트 나 소수의 테스트 시나리오에만 국한되지 않습니다. 이제 더욱 다양한 창의적 접근 방식을 탐색하고, 그 인사이트를 바탕으로 고객 경험을 지속적으로 개선해 나가고 있습니다.

경쟁력을 결정하는 데이터 리터러시

AI의 역량이 고도화될수록, Cardwell은 선도적인 조직들이 데이터를 얼마나 효과적으로 활용하느냐를 통해 차별화될 것이라고 예측합니다.

"성공하는 마케터는 자신이 다루는 데이터를 데이터 팀만큼이나 깊이 이해하고 있습니다"라고 그녀는 말합니다. "마케터와 데이터 팀은 긴밀히 협력하여 올바른 신호를 파악하고, 그에 따라 어떻게 행동할지 함께 결정합니다."

기술은 빠르게 변화하지만, 고객을 이해하는 일은 언제나 변하지 않는 핵심입니다.

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