하버드비즈니스리뷰

마케팅 투자 수익에 대한 기업의 가시성이 얼마나 부족한지에 대해 수년간 많은 주장이 제기돼 왔다. 이 문제가 지속적으로 이어져 온 이유는 마케팅 활동에 대한 투자와 이에 따른 시장의 반응 사이의 인과관계를 추정하는 데 어려움이 있었기 때문이다.

디지털 세계에서 인과관계를 추정하는 일반적인 방법은 비교적 저렴한 비용으로 실험을 수차례 하는 것이다. 기업은 검색에서 클릭, 구매, 심지어 소비에 이르기까지의 과정에서 고객 반응을 추적할 수 있다. 그 결과 기업이 접근할 수 있는 데이터의 양이 폭발적으로 늘어났다.

우리는 어떻게 특정 기업이 타사보다 훨씬 더 빠르고 정확하게 고객 반응에 따라 마케팅을 변화시킬 수 있는지 이유를 알고 싶었다. 일부 기업은 특히 팬데믹 초기였던 2020년과 경기 침체가 시작된 2022년에 급증하는 고객 데이터를 분석해 마케팅과 영업을 빠르게 조정할 수 있었다. 이런 기업들에는 AI 모델을 사용한다는 공통점이 있었다. 예컨대 AI 모델을 활용해 과거 소비자 행동 데이터를 분석하고 고객이 특정 마케팅 캠페인에 호의적으로 반응할 가능성을 예측한 것이다.

이런 기업들은 다음과 같은 공통점도 있었다. 첫째, 고객의 행동에 사후적으로 반응하는 대신 고객 관계를 관리하는 데 선제적인 접근법을 취하고 있었다. AI를 사용해 어떤 고객이 이탈할 가능성이 있는지, 고객이 이탈하지 않도록 하기 위해 어떤 시정 조치를 취할 수 있는지를 예측했다. 또한 외부 변화나 시장 상황으로 인해 예측이 빗나가면 이를 피드백 삼아 마케팅 및 영업 활동의 방향을 빠르게 재조정하고 전환했다. 이처럼 수많은 실험을 설계하고 실행하는 기업은 경쟁사보다 더 빠르게 시장 변화에 대응할 수 있다.

아티클을 끝까지 보시려면
유료 멤버십에 가입하세요.
첫 달은 무료입니다!

로그인 멤버십 결제