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2019년에는 AI, 빅데이터, 데이터 과학이 마케팅에 어떤 변화를 가져올까요?

4분 읽기 | 2019년 3월

오늘날 소비자에 대한 데이터 포인트는 집단적으로나 개별적으로나 그 어느 때보다 많습니다. 더 중요한 것은 머신러닝(ML)과 인공지능(AI) 기능이 더욱 정교해지면서 마케터들이 새로운 방식으로 데이터를 활성화하기 위해 확장할 수 있는 능력이 향상되고 있다는 점입니다.

많은 마케터들이 이러한 기술이 업무 수행 방식을 변화시킬 것이라는 사실을 알고 있지만, 정확히 무엇이 얼마나 빠르게 변화할지는 아직 불분명합니다. 앞으로의 길을 엿보기 위해 몇몇 데이터 과학자들에게 가까운 미래에 가장 큰 트렌드가 될 것이라고 생각하는 것을 공유해 달라고 요청했습니다.

과학자들은 컴퓨터가 언어를 정확하게 이해하도록 가르치는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

올해에는 텍스트를 모델링하고 처리하는 방식이 크게 발전할 것입니다. 현재 자연어 처리(NLP) 업계에서는 이 분야에서 가장 성공적인 모델 중 일부의 취약한 특성과 아주 간단한 텍스트 조작으로 인해 당황스러운 방식으로 고장이 날 수 있다는 점에 대해 열띤 논쟁이 벌어지고 있습니다. 현재 최고의 모델은 정교한 패턴을 암기할 수 있을 뿐이며, 실제로 텍스트를 이해할 수 있는 모델에 근접하지 못했습니다. 따라서 이 분야에 대한 많은 연구가 이루어질 것으로 기대하며, '상식'을 모델에 도입하고 통합할 수 있는 방법을 찾기 시작할 것으로 낙관합니다.

- 마이클 모건, 수석 데이터 과학자, 닐슨

고품질의 깨끗한 데이터의 중요성은 점점 더 커질 것입니다.

앞으로는 '신경망'(예: 인간의 뇌와 신경계를 모델로 한 컴퓨터 시스템)의 학습 데이터를 보완하고 개선하는 혁신적인 방법을 찾는 데 더 많은 관심이 집중될 것으로 생각합니다. 이러한 유형의 모델은 입력된 데이터만큼만 좋은 결과를 제공할 수 있습니다. 따라서 앞으로는 이러한 데이터 세트의 품질과 양을 효율적으로 늘리는 데 더욱 집중하게 될 것입니다.

- 제시카 브린슨, 수석 데이터 과학자, 닐슨

머신러닝과 인공 지능은 성장을 원하는 기업에게 핵심적인 차별화 요소가 될 것입니다.

더욱 정교해진 알고리즘, 더 강력해진 데이터 과학 인재, 증가하는 데이터 양으로 인해 2019년에는 기업들이 ML과 AI를 핵심 차별화 요소로 활용하고 그 어느 때보다 더 많은 가치를 창출할 수 있게 될 것입니다.

5년 후, 데이터 과학과 AI에 대한 논의는 도구와 알고리즘의 개발에서 복잡한 문제 해결 능력을 개발하는 방법으로 발전할 것입니다. 또한 알고리즘과 소프트웨어는 데이터 과학에 익숙하지 않은 사람들을 위해 더욱 사용자 친화적이고 민주화될 것입니다.

- 아비 자인, 지역 데이터 과학 고객 책임자, 닐슨

온라인 데이터를 수집하는 능력은 더욱 어려워지고 세분화될 것입니다.

점점 더 많은 인터넷 브라우저가 타사 쿠키를 차단하기 시작하면서 데이터 관리 플랫폼(DMP) 공급업체는 온라인 데이터를 수집하는 데 어려움을 겪기 시작할 것입니다. 마케터들은 개별 DMP가 이전과 같은 수준의 정확도로 동일한 양의 데이터를 제공할 수 없게 될 것입니다. 이는 마케터가 오디언스를 정확하게 타겟팅하고 세분화하는 능력에 큰 영향을 미칠 것입니다. 그 동안 DMP 공급업체는 이러한 데이터 손실을 보완할 수 있는 솔루션을 모색할 것입니다.

- Pengfei Yi, 데이터 과학 부문 이사, 닐슨

성공하는 기업은 데이터 과학 기반 솔루션에 상당한 투자를 할 것입니다.

디지털화는 전통적인 마케팅 접근 방식을 파괴하여 더욱 역동적이고 세분화된 환경을 조성하고 있습니다. 그 결과, 특히 소비재(CPG) 기업들은 더 높은 수익성을 달성해야 한다는 압박을 받고 있습니다. CPG 마케터들은 견고하고 이상적인 디자인보다 실시간 솔루션, 관련성, 속도를 더 중요하게 여기고 있습니다. 또한 종합적인 시장 관점을 제공하기 위해 민첩하고 혁신적인 접근 방식을 찾고 있으며, 이러한 문제를 해결하고 해결하기 위해 데이터 과학을 활용하는 기업이 점점 더 많아질 것입니다.

앞으로 소비자가 생성하는 디지털 데이터의 양은 매년 두 배로 증가할 것으로 예상되며, 이러한 디지털 홍수를 헤쳐나가려는 기업은 데이터를 캡처하고 측정하기 위해 디지털화된 기술에 투자할 것입니다. 또한 AI, 머신러닝, 신경망을 사용하여 솔루션을 설계할 것입니다. 데이터 과학 알고리즘을 통합하는 기업은 확장성과 효율성을 높이고 기존의 측정 방식을 뛰어넘어 발전할 수 있을 것입니다.

- Neerja Joshi, 데이터 과학 부문 이사, Nielsen

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