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AIⅹ빅데이터 마케팅
210쪽 | | 148*210*16mm
ISBN-10 : 8931461089
ISBN-13 : 9788931461084
AIⅹ빅데이터 마케팅 중고
저자 야마모토 사토루 | 역자 양희은 | 출판사 영진닷컴
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2019년 7월 10일 출간
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책 소개

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마케팅의 모든 데이터는 ‘고객의 심리를 알기’ 위해 사용됩니다. 마케터가 해야 하는 일은 ‘30대 남성의 중고 소득자에게 골프 클럽을 추천하는’ 것이 아닌 ‘골프 클럽을 사고 싶은 사람에게 추천하는’ 것이며, 이를 예측하기 위해 다양한 데이터를 사용해야 합니다.

이제 AI와 빅데이터로 새로운 수요 뿐만 아니라 다양한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 든든한 조력자로 인해 마케터의 업무는 더욱 크레이티브하게 변합니다. 아니, 변해야 합니다.

자사 브랜드를 홍보하고 싶다거나, 어떻게 광고를 하면 효율적인지 마케터에게 필요한 내용을 가득 담고 있습니다. ‘광고 플랫폼에 예산 분배를 어떻게 할 것인가’, ‘사용자는 어떤 단어로 검색하고 있는가’ 이제 감이 아니라, 데이터로 결정합시다.

저자소개

저자 : 야마모토 사토루
대기업 중심의 빅데이터와 AI를 활용한 컨설팅 및 서비스를 제공하는 ‘데이터 아티스트’의 CEO이며 게이오기주쿠대학에서 응용물리학을, 도쿄대학대학원에서 물성물리학을 공부했다. 사회에 더욱 적극적으로 공헌하고 싶어 경제, 경영, 정책 등의 영역에 AI를 적용하는 방법은 연구하는 도쿄대학의 마츠오 유타카 교수의 연구실에서 인공지능을 공부했으며, 650여개 회사가 도입하여 실적을 쌓아온 Web 마케팅 툴 ‘DLPO’를 10년 이상 개발한 경력이 있다. 사회 공헌을 위해 소규모 기업에서도 빅데이터와 AI를 활용하는 방법을 알리고자 한다.

역자 : 양희은
서울과 상해에서 소비재 브랜드 매니저로 근무했으며, 현재는 싱가포르에서 법률 분야 마케팅 업무를 하고 있다. 취미는 외국어 및 프로그래밍 언어 공부. 기술이 인간의 삶을 풍요롭게 해주는 도구라는 믿음 아래에 오늘도 “Hello World”를 외친다.

목차

CHAPTER 1 마케터를 위한 AI & 빅데이터

1-1 다시금 주목받는 AI
왜 AI인가?
제4차 산업혁명, AI
AI가 창조하는 경제 규모
딥러닝은 무엇을 배워야 하는지조차 스스로 배운다
어떻게 자동으로 데이터의 특징을 추출할 수 있을까?
AI 산업의 현 상황과 전망

1-2 AI를 실제로 활용하기 위해서는?
AI 활용 시 넘어야 하는 벽
마케팅 AI가 커버하는 주요 영역
그 외의 영역에서의 마케팅 AI
마케팅 AI의 개발을 위하여

1-3 빅데이터로 학습하는 AI
빅데이터란?
마케팅에 활용되는 빅데이터의 분류

CHAPTER 2 AI 마케팅의 기초지식

2-1 가시화된 수요에 부응하기 위한 프로세스의 개요
가시화되어 있는 수요와 새로운 수요 창출의 차이
가시화되어 있는 수요에 부응하기 위한 일반적인 흐름

2-2 분석ㆍ계획을 뒷받침하는 기반
분석ㆍ계획에 필요한 것
사용자가 접한 정보를 구조화하기
사용자의 행동 패턴 모으기
해석을 위해 사용자 행동 패턴을 정리하기
AI 학습을 위한 사용자 행동 패턴 정리하기
사용자 특징 예측하기
예측 정확도 검증 방법
학습용 레이블을 어떻게 준비할 것인가?
예측에 기여한 특징 이해하기

CHAPTER 3 실전 AI 마케팅

3-1 ‘알리기’ 위한 AI 활용
누구를 대상으로 광고할 것인가?
어떤 메시지를 전할 것인가?
누구에게 무엇을 전할 것인가?
도달 효과 측정
광고 플랫폼에 예산 분배를 어떻게 할 것인가?
리얼 미디어 광고 범위의 최적화
배너 자동 생성의 실현성
이런 그림을 그려달라고 주문하기

3-2 ‘관심을 갖게 하기’ 위한 AI 활용
‘알리기’와 ‘관심을 갖게 하기’의 차이
‘관심을 갖게 하기’ 위해 습득해야 하는 정보
긴 문장의 자동 생성

3-3 ‘검색하게 하기’ 위한 AI 활용
사용자는 어떤 단어로 검색하고 있는가?
현재 사이트 상황을 파악하기
해당 키워드에 대하여 어떻게 평가되는가?

3-4 ‘구매하게 하기’ 위한 AI 활용
구매 단계의 사용자란?
‘구매하게 하기’ 위한 메시지
동시 판매를 노린다
구매가 이루어지기까지의 상세 변화 파악하기
매장에서 구입 단계인 사용자를 대상으로 활용하기
재방문 인식하기
행동 데이터를 기반으로 한 전략 실행
최첨단 컨텐츠로 출력하기

3-5 ‘팬으로 만들기’ 위한 AI 활용
팬이 되는 단계의 특징
상품 유형별 데이터의 취득 방법
사용 중지를 예측하기 위한 속성의 설계
이탈을 막기 위한 메시지
챗봇 활용하기

CHAPTER 4 수요를 개척하는 AI 마케팅

4-1 잠재적인 의식을 불러일으키는 AI
수요를 만드는 것이란?
과학적으로 이노베이션 재현하기

4-2 미래 수요를 예측하는 AI
데이터 분석의 4가지 분류
과거의 경향으로부터 미래의 경향 예측하기
신기술 개발과의 제휴

4-3 새로운 미래를 만들어 내는 AI
문화 형성은 연예인이 한다?
캐스팅을 서포트하는 AI
앞으로 인기 있을 연예인의 특징 파악하기
연예인의 브랜딩을 잘하기 위해서는?

CHAPTER 5 마케팅의 미래

5-1 AI가 바꿀 미래
마케터의 일도 돈의 흐름도 바꾸는 AI
미디어도 바뀐다
콘텐츠도 바뀐다

책 속으로

출판사 서평

책 속 한 문장

회원리뷰

  •   원문 : ...


     

    [매력쟁이크's 책수다] 'AI'와 '빅데이터' 미래 산업의 중요키워드가 제목에 2개나 들어가 있어 흥미가 생겼던 책이었어요. 요즘에는 '마케팅'에도 관심을 두고 있어요. 트렌드를 읽히고 일하는 방법을 배우는데 여념이 없는 요즘입니다. 어쨌거나 저쨌거나 초심자의 입장에서 공부하는 마음으로 읽어내려가고 있어요. 빅데이터가 무엇인지, 어떤 특성을 가지고 있는지, 어떤 빅데이터를 모아 어떻게 분석하고 학습하며 나아가 미래를 예측하는지 큰 흐름을 익히기에 적당한 책이었습니다. 좀 더 디테일하게 필요한 부분은 별도로 공부해 봐야 겠지만 입문서로 시작하기에는 부담없고 좋았어요.

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    AI로 인해 기계가 스스로 학습하고 인간 이상의 높은 수준의 판단을 하며, 그 판단을

    토대로 다양하고 복잡한 작업이 로봇에 의해 자동화된 세계가 그려져 있습니다.

     

    이처럼 실제 세계 (Real World)와 결합하여 지적 (Intelligent)으로 처리하며,

    자연스러운 유저 인터페이스 (Natural User Interface)를 통해 사용자와 주고받는 것을

    그 머리글자를 따서 'RN 컴퓨팅'이라고 부릅니다.

     

    이러한 신기술이 활용될 유력한 후보로 다음과 같은 분야를 들 수 있습니다.

     ① 제조 혁신 · 산업 보안 · 유통 · 소매

     ② 자율 주행

     ③ 금융 (핀테크)

     ④ 건강 · 의료 · 간호

     ⑤ 스마트 하우스 · 스마트 커뮤니티 · 에너지

     ⑥ 교육

     ⑦ 농업

     ⑧ 관광

     

     

     

    * 마케팅 AI가 커버하는 주요 영역

    마케팅 AI의 목적은 사람의 심정 변화를 파악하고 그 사람에게 가능한 정보를 발신하는 것

    입니다. 그러기 위해서는 어떤 것이 필요할까요? 바로 고객의 마음을 반영하는 데이터입니다.

    AI에게는 데이터가 그 무엇보다 중요하며 현재 입수가 쉬운 데이터는 웹상에서의 사람의

    행동데이터 입니다. 행동데이터에는 '어떤 콘텐츠를 읽고 읽는가', '어떤 제품을 구매하고

    있는가' 등이있습니다.

     

    자사 사이트의 경우 이러한 웹상 사용자의 행동을 파악하는 다양한 도구를 이용해

    데이터를 입수하기가 비교적 쉽습니다. 나아가 실제 매장 내의 감시 카메라를 ㄴ˖이용한

    행동 데이터 수집이 가능해지고 있습니다. 미래에는 제품을 사고 있는 사람의 표정도

    수집할 수 있을 것이라 생각합니다.

    마케팅 AI는 이처럼 사람의 심정 변화를 반영하는 데이터를 학습한 AI라고 할 수 있습니다.

     

     

     

    * 빅데이터란?

    미국 리서치 회사 가트너의 정의를 빌리자면, 빅데이터는 다음 3개의 'V'가 커야 한다고 합니다.

    첫 번째 V는 'Volume(용량)'입니다. 빅데이터라는 단어를 처음 들었을 때 가장 먼저 떠오르는

    단어가 아닐까 싶습니다. 예를 들어 web 미디어 중 한 달에 1억회 이상 조회되는 페이지가

    다수 있다면, 그 데이터를 묶은 'DMP(Data Mamagement Platform)'는 한 달에 1,000억 회 이상의

    검색 기록이 축적될 수도 있습니다. 이런 데이터를 Volume이 큰 데이터라고 부릅니다.

    Volume이크면 AI가 일부 데이터의 특징만을 학습하여 극단적인 파단을 하는 (이를 '지난친 학습'

    이라고 함) 것을 방지할 수 있을 뿐만 아니라 AI에 의한 판단의 범용성을 높일 수 있습니다.

     

     

    두번째 V는 'Variety(다양성)' 입니다. 예를 들어, 아무리 데이터의 양이 많더라도 모든

    데이터가 인터넷상의 특징 카테고리에 속한 미디어의 행동 데이터인 경우, 특정 요구 분석에는

    적합할지 모르지만 다양한 측면에서 사용자의 심리를 파악하는 것은 어렵습니다.

    마케팅 AI를 구축하는데 있어 다양성이 있는 데이터에 대한 접근성은 매우 중요하며,

    분류별 특성 파악이 이루어져야만 합니다.

     

     

    세번째 V는 'Velocity(반영 속도)' 입니다. 만약 다양성이 풍부한 대용량의 데이터가 있다고 해도,

    데이터를 습득한 시점에서 1년이 지났다면 이 데이터는 실제 마케팅에 활용할 수 없습니다.

    실시간에 가까운 속도로 데이터를 수집하지 않으면 빅데이터라고 할 수 없습니다.

  • 빅데이터는 마케터들에게 생소하지 않은 기술 입니다. 빅데이터에 마케팅의 미래가 있다고 합니다. 소비자 행동에 관한 모든 데이터...

    빅데이터는 마케터들에게 생소하지 않은 기술 입니다. 빅데이터에 마케팅의 미래가 있다고 합니다. 소비자 행동에 관한 모든 데이터를 분석, 활용하여 마케팅 전략을 수립할 수 있다는 것입니다. 개인 맞춤화된 정보나 경험을 적극 활용하는 것입니다. 이제는 빅데이터를 넘어 머신러닝과 AI도 활용되고 있습니다. 마케팅에서 이러한 신기술을 활용하지 않는다는 이유로 이제는 시대에 뒤떨어진다는 이야기를 듣는다고 합니다.

    하지만, 실제로 최신 기술을 이용할 필요가 있는 과제는 전체의 10%에도 미치지 않는다고 합니다. 간단한 통계적 처리로 해결할 수 있는 문제가 60% 이상, 이전부터 존재해 온 다변량 해석 및 머신러닝으로 해결할 수 있는 것이 30% 이상이며, 딥러닝의 근본적인 연구 개발까지 필요한 경우는 1%도 채 되지 않는다고 말합니다.

    그럼에도 불구하고, 마케팅 전략의 실체를 만드는 기술이 필요한 것은 명확합니다. 데이터로 문제를 바라보고, 데이터 속에 숨겨진 맥락을 발견하는 것이 중요합니다. 데이터 사이언티스트도 중요하지만 빅데이터, 머신러닝 및 AI 같은 데이터를 쉽게 분석할 수 있게 도움을 주는 기술도 같이 필요합니다.

     


    AIⅹ빅데이터 마케팅 : 마케터의 업무가 변한다
    야마모토 사토루 저/양희은 역 | 영진닷컴 | 2019년 07월 18일

     

    이 책은 마케팅 개념을 AI의 문맥에서 구현한 사례를 소개하고 있습니다. 복잡한 수학공식 같은 것은 없습니다. 기술적인 개념 하나하나를 설명하기 보다는 마케팅의 큰 개념 속에 빅데이터, 머신러닝, 딥러닝 같은 AI가 어떻게 활용되고 있는지를 알려줍니다. 그 과정에서 자연스럽게 알고리즘에 대한 이야기를 곁들입니다. 마케팅에서 신기술들이 어떻게 활용되고 있는지 사례를 확인할 수 있습니다.

    마케팅에서는 고객이 중요합니다. 고객과 연동된 데이터를 찾아내어, 어떤 식으로 활용할 수 있는지 인사이트를 찾는 것이 필요합니다. 이러한 데이터에는 성별·연령·소득 등의 인구통계학적 데이터, 사람의 기호성 같은 사이코그래픽 데이터, 지리적 데이터, 기술적 데이터 등이 있습니다. 트렌트와 날씨도 데이터와 연계되어 활용됩니다. 이러한 모든 데이터는 고객의 심리를 알기 위함입니다.

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    이때 주의할 점은 마케팅의 모든 데이터가 ‘고객의 심리를 알기’ 위해 사용된다는 것입니다. 우리가 해야 하는 일은 ‘30대 남성의 중고 소득자에게 골프 클럽을 추천하는’ 것이 아닌 ‘골프 클럽을 사고 싶은 사람에게 추천하는’ 것이며, 이를 예측하기 위해 다양한 데이터를 사용한다는 점입니다.43쪽

    책은 총 5개의 Chapter로 구성되어 있습니다. Chapter 1에서는 마케터를 위한 AI & 빅데이터를 소개하는 것으로 독자의 타켓을 명확히 합니다. Chapter 2는 AI 마케팅의 기초 지식을 설명합니다. Chapter 3에서 실질적인 AI 마케팅을 소개하고 있습니다. 알리기, 관심을 갖게 하기, 검색하게 하기, 구매하게 하기, 팬으로 만들기에 AI 기술을 접목할 수 있다고 말합니다. Chapter 4는 수요를 개척하는 것에도 AI를 활용해야 된다고 하며, Chapter 5는 미래의 마케팅을 설명합니다.

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    대상이 되는 단계별로 사용할 솔루션이 달라집니다. 존재를 알리는 단계에서는 광고, 관심을 끌기 위해서는 콘텐츠 마케팅, 검색되기 위해서는 어떤 키워드가 노출이 많은지(SEO)를 고려하며, 구매를 유도하는 단계에는 웹사이트 및 매장을 개선하고, 팬으로 만들기 위해서는 이메일 등을 통한 지속적인 커뮤니케이션을 해야 합니다.59쪽

    마케팅의 큰 개념을 순차적으로 설명하면서 그에 대한 데이터의 활용을 소개하고 있어 쉽게 느껴집니다. 다만, 너무 간단히 설명하고 넘어가는 건 아닌가 하는 생각도 듭니다. 장점과 단점이 있는 것 같습니다. 마케팅 업무 차원에서는 필요한 데이터와 이러한 데이터를 어떻게 활용해야 된다는 것을 배울 수 있습니다. 또한, 마케팅에서 사용되고 있는 빅데이터 및 AI 는 이런 식의 기능이 필요하다는 것을 알 수 있습니다. 개념을 먼저 알고 난 후 조그만 것이라도 먼저 시도해보는 것을 말합니다. 저자의 집필 의도가 이런 것이 아니었을가 하는 생각도 해봅니다.

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    많은 양의 조합 중 ‘최고’는 아닐지언정, ‘계산량에 비해 훌륭한’ 결과를 얻는 방법이 있습니다. 바로 ‘메타휴리스틱스(Metaheuristics)’라고 하는 방법입니다. 예를 들어 액체 상태의 마그마가 식는 과정에서 현재의 지구의 상태가 된 것이 에너지 관점에서는 가장 안정적이라고 단언할 수는 없지만, 나름대로 안정적인 상태라고 볼 수 있습니다. 또한 생명의 진화 과정에서 사람이 되는 과정 역시 다른 진화 방향이 있을 수 있었지만, 어느 정도 정답이라고 말할 수 있을 것입니다. 이는 예측할 수 없을 정도의 갈래 중에서도 ‘나름대로 괜찮은 상태’가 된 것이며, 이를 계산으로 찾아내는 것이 메타휴리스틱스입니다.107쪽

    마케터의 업무에 데이터 분석과 활용은 기본입니다. 책의 집필 시기가 2017년 7월 이라고 하지만, 고객과 연관된 데이터를 활용하는데 AI기술이 필요하다는 지금과 비교해도 책의 내용 중 틀린 부분은 없는 것 같습니다. 데이터를 어떻게 더 빨리 수집하고, 더 빨리 분석하고, 더 빨리 활용하는 것으로 기술이 나아지고 있는 것 뿐입니다. 고객의 정의와 행동 유형은 쉽게 바뀌지는 않습니다.

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    구매 단계의 사용자란 이미 제품을 인식하고 있고 일정한 관심을 보이며 어느 정도 비교 검토를 마쳤고 커뮤니케이션 방법에 따라 구매를 할 가능성이 있는 사용자입니다. 디지털 마케팅 관점에서 이야기하면 제품의 상세 페이지를 자세히 읽은 사용자, 구체적인 키워드로 검색을 한 사용자입니다.143쪽

    이 책을 한 문장으로 정리하면, ‘마케팅에서 데이터가 왜 중요한지, 왜 데이터를 빼놓고 마케팅을 설명할 수 없는지 확실히 알게 해주는 책’ 으로 이야기 할 수 있을 것 같습니다.

  •   막연하지만 인공지능(AI)이 미래를 변화시켜나갈 것이라는 것은 삼척동자도 ...

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    막연하지만 인공지능(AI)이 미래를 변화시켜나갈 것이라는 것은 삼척동자도 다 아는 시대다. 이런 혁신적이고 편리한 시대라고 다들 말하면서도 왜 미래 변화에 대해 불안하다고 이야기하는 걸까?


    이에 대해 저자는 다름 아닌 변화에 대한 '결과'만 보여 주기 때문이라고 지적한다. 관련 종사자가 아니면 AI가 혁신을 이끌어 내는 원리나 과정을 모르기 때문에 내가 하지 않은 일들에 대한 결과를 예측할 수 없다는 것이다. 당연한 말씀이시다.


    하여 저자는 사람들에게 AI가 어떻게 구현되고, 어떤 기술로 당면한 과제를 해결하는지, 또한 AI가 과제를 처리하기 위한 딥러닝에 필요한 빅데이터의 중요성을 다룬다. 어려운 이야기를 실제적인 마케팅에 적용하여 어렵지 않게 다루려고 노력한다.

     

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    이 책의 특징은 순차적으로 읽지 않고 본인이 필요한 부분부터 읽어도 무리가 없다고 하고 있다. 머리가 쭈뼛 설 정도로 놀라운 이야기는 미래 산업의 RIN 컴퓨팅이라는 좀 생소한 개념, 즉 현실(Real World)과 연결되어 지적(Intelligent)이며 자연스러운 유저 인터페이스(Natural User Interface)로 인간과 소통하는 컴퓨팅은 신기술이 활용될 기술 여덟 개를 꼽고 있다.


    이 중에 그동안 사향 산업이며 노동 집약적 산업이라고만 여기던 농업이 떡하니 한자리를 차지하고 있다. 이 책을 통해 다시 한번 귀농을 진지 모드로 대하게 된다.

     

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    AI의 중요성에 대한 개념부터 모든 산업분야를 아우르는 교육, 관광, 의료 부분까지 광범위하게 적용 가능한 AI 마케팅에 대해 다루고 있다. 일반적으로 좀 생소한 빅 데이터와 관련된 개념적 부분은 쉬운 예로 한결 쉽게 이해를 돕는다.


    예를 들면 '영화 관련 사이트를 3번 보았으므로 영화를 좋아한다.'라는 대상자의 행동 데이터를 기반으로 수집되는 사이코 그래픽 데이터 같은 개념을 쉽게 설명한다. 뭐 솔직히 저자가 쉽게 설명하고 있다 해도 뭘 어떻게 적용 가능한지 어렵기는 매한가지이긴 하다. 이 책에서 특히 관심이 많았던 홍보와 관련된 세 번째 장은 효율적인 광고가 되기 위한 타깃팅이나 잠재적 수요자를 위한 메시지의 중요성을 강조하기도 한다.

     

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    이 책은 단순하게 미래 산업의 핵심인 인공지능에 대해 불안을 더하거나 혹은 보랏빛 환상에만 집중하지 않는다. AI가 왜 발전할 수밖에 없는지, 그 발전은 어떤 형태로 전개될 것인지 나아가 어떻게 구조화되고 있는지에 대해 너무 깊지도 얕지도 않게 그러면서 쉽게 설명을 통해 AI가 지배할 미래가 불확실하고 불안하기만 한 것은 아니라는 믿음을 준다.

     

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xeroxco
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