Article at a Glance모바일 마케팅에 식상해진 소비자들에 대응해 좀 더 효과적이고, 기발한 기술을 활용해 고객을 유인하려는 마케팅 테크놀로지 개발이 활발하다. 모바일 마케팅에도 인공지능, 사물인터넷, 증강현실이 속속 접목되면서 효율성과 오락성 측면에서 기발한 아이디어들이 선보여지고 있다. 마케터가 최신 테크놀로지에 주목해야 하는 명백한 이유는 급변하는 시장과 치열한 경쟁 상황 때문이다. 최신 테크놀로지는 기업이 자신만의 아이덴티티를 확보하는 데 효과적인 도구가 될 수 있다. 하지만 테크놀로지에 과도한 판타지를 갖는 건 경계해야 한다. 충분한 검증을 거치고 시간과 비용 투자 등에 대해서도 균형 잡힌 시각을 갖춰야 한다.
모바일 마케팅과 최신 테크놀로지의 결합모바일 기기의 사용이 일상화되면서 소비자들이 모바일 광고와 마케팅 메시지를 수용하는 모습에도 변화가 일어나고 있다. 적극적으로 광고를 차단하거나, 자신에게 맞지 않는 마케팅 메시지에 거부감을 보이는 소비자들이 늘고 있는 것이다. 이러한 시장 환경 변화에 대응하고 소비자에게 더 매력적으로 다가가기 위해 마케팅에 최신 테크놀로지를 접목해 마케팅을 혁신하려는 시도 역시 크게 늘고 있다.
기업들은 똑똑하게 변한 소비자에 대응하고 더 많은 수익을 올리기 위해 마케팅에 적극 투자할 준비가 돼 있다. 그런 니즈를 파악한 수많은 기술기업들이 ‘마케팅 테크놀로지(Marketing Technology)’에 뛰어들고 있다. 마케팅 테크놀로지란 마케팅과 테크놀로지의 융합을 의미하는 용어다. 그리고 그 세부 분야로 세일즈 자동화, 소셜미디어 마케팅 및 모니터링, 광고, 마케팅 자동화, 콘텐츠 마케팅 등 주요 마케팅 역량을 지원하는 다양한 소프트웨어 기술들이 포함된다.
시장조사기관 벤처스캐너(Venture Scanner)에 따르면, 2017년 2월 기준으로 마케팅 테크놀로지 분야의 스타트업 개수는 1539개에 달하는 것으로 조사됐다.
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마케팅 테크놀로지 전문가이자 ‘해킹 마케팅(Hacking Marketing)’의 저자인 스콧 브린커(Scott Brinker)는 여러 관련 기관의 자료를 바탕으로 매년 여러 거대 기업 및 스타트업들의 마케팅 테크놀로지 솔루션을 추적하고 있다.
그의 조사에 따르면 2011년 150여 개에 불과했던 마케팅 테크놀로지 솔루션이 2016년에는 3874여 개에 이른 것으로 파악됐다.
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이는 전년 대비 87% 증가한 수치이며 2017년에는 그 수가 5000여 개에 달할 것으로 예상된다. 마케팅 테크놀로지를 줄여서 ‘마테크(MarTech)’라고 부르기도 한다.
마케팅 테크놀로지 생태계의 참여자들은 다양하다. 기술을 개발해 고객에게 제공하는 솔루션 기업, 솔루션을 도입해 자사의 마케팅 개선에 이용하는 기업, 조직 내부에 마케팅 테크놀로지 개발 부서를 두고 직접 기술을 개발해 자사의 마케팅에 이용하는 기업도 있다.
시장에 수많은 마케팅 테크놀로지가 쏟아져 나오고 있지만 마케터 입장에서 모든 최신 기술을 이해하고 활용할 수는 없는 노릇이고, 또 그럴 필요도 없을 것이다. 그렇다고 해도 마케팅 테크놀로지를 통해 마케팅 전반이 변화하고 있는 것이 엄연한 현실이므로 자사의 업종 특성과 시장 상황에 맞는 마케팅 테크놀로지를 선정하고 활용하는 것은 결코 외면할 수 없는 일이라고 볼 수 있다. 내가 하지 않으면 내 경쟁자가 할 것이기 때문이다.
요즘 마케팅 시장에선 모바일 마케팅이 대세다. 따라서 모바일 마케팅에 최신 테크놀로지가 결합된 내용을 3가지 기술(인공지능, 사물인터넷, 증강현실) 관점에서 사례 위주로 살펴보고 시사점을 짚어보기로 하겠다.
다가온 미래, 인공지능(AI) 기반 모바일 마케팅인공지능을 이용해 광고 타기팅을 향상시킨다현재 모바일 광고로 상당한 수익을 올리고 있는 페이스북, 구글, 네이버 등과 같은 기업들이 큰 관심을 갖고 집중 투자하고 있는 기술이 바로 인공지능이다. 광고로 수익을 창출하는 기업들이 인공지능에 투자하는 핵심적인 이유는 ‘광고 타기팅(Ad Targeting)’을 향상시키기 위해서다.
인터넷상에서는 수많은 광고 메시지들이 난무하고 있다. 따라서 많은 소비자들이 피로감을 느끼는 걸 넘어서 광고를 적극적으로 차단하거나 심지어는 해당 브랜드에 대해 반감을 느끼기도 한다. 그런 상황에서 모바일 광고 기업들은 인공지능을 이용해 이전과는 다른 새로운 차원의 광고 효과를 달성하려 하고 있다.
잠재고객을 정확하게 찾아내 해당 고객에게 가장 적합한 방법으로 광고하는 건 어려운 일이다. 하지만 인공지능을 이용해 그 한계에 도전하는 기업들이 늘어나고 있다. 머신러닝(machine learning) 알고리즘은 예측 모델링 및 샘플링을 통해 가장 적합한 잠재고객을 식별한다. 인공지능은 이 과정에서 빅데이터를 통해 취합한 사용자의 취향 및 각종 정보를 이용해 사용자 그룹을 분류하고, 해당 사용자 그룹에 특정 광고를 집행했을 때의 반응을 지속적으로 파악해 실시간으로 학습하고 스스로를 최적화한다.
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