마케팅 投資 收益에 對한 企業의
可視性
이
얼마나 不足한지
에 對해 數年間 많은 主張이 提起돼 왔다. 이 問題가 持續的으로 이어져 온 理由는 마케팅 活動에 對한 投資와 이에 따른 市場의 反應 사이의 因果關係를 推定하는 데 어려움이 있었기 때문이다.
디지털 世界에서 因果關係를 推定하는 一般的인 方法은 比較的 低廉한 費用으로 實驗을 數次例 하는 것이다. 企業은 檢索에서 클릭, 購買, 甚至於 消費에 이르기까지의 過程에서 顧客 反應을 追跡할 수 있다. 그 結果 企業이 接近할 수 있는 데이터의 量이 暴發的으로 늘어났다.
우리는 어떻게 特定 企業이 他社보다 훨씬 더 빠르고 正確하게 顧客 反應에 따라 마케팅을 변화시킬 수 있는지 理由를 알고 싶었다. 一部 企業은 特히 팬데믹 初期였던 2020年과 景氣 沈滯가 始作된 2022年에 急增하는 顧客 데이터를 分析해 마케팅과 營業을 빠르게 調整할 수 있었다. 이런 企業들에는 AI 모델을 使用한다는 共通點이 있었다. 예컨대 AI 모델을 活用해 過去 消費者 行動 데이터를 分析하고 顧客이 特定 마케팅 캠페인에 好意的으로 反應할 可能性을 豫測한 것이다.
이런 企業들은 다음과 같은 共通點도 있었다. 첫째, 顧客의 行動에 事後的으로 反應하는 代身 顧客 關係를 管理하는 데 先制的인 接近法을 取하고 있었다. AI를 使用해 어떤 顧客이 離脫할 可能性이 있는지, 顧客이 離脫하지 않도록 하기 위해 어떤 是正 措置를 取할 수 있는지를 豫測했다. 또한 外部 變化나 市場 狀況으로 인해 豫測이 빗나가면 이를 피드백 삼아 마케팅 및 營業 活動의 方向을 빠르게 再調整하고 轉換했다. 이처럼 수많은 實驗을 設計하고 實行하는 企業은 競爭社보다 더 빠르게 市場 變化에 對應할 수 있다.
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