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호주 기반의 인공지능기업인 OpenDNA社는 2013년 설립되어 인공지능과 기기학습 시스템을 도입하여 모바일과 웹 기반의 어플리케이션을 바탕으로 실시간 고객의 상호작용을 분석하고 심리학 기법을 활용해 사용자 프로필을 자동으로 만들어내고 있는 것으로 나타나 관련 기술동향을 살펴보고자 한다. 온라인 기반의 디지털화가 다양한 산업군과 비즈니스업체에서 도입되면서부터 소비자들의 온라인 경험을 적절하게 맞춤형으로 제공할 수 있는 미래지향적 기술에 대한 관심이 날로 높아지고 있다 하겠다. 이러한 이유로 보다 진보된 기법을 활용해 광고나 마케팅을 추진해야 하는 주요 원인이 되고 있다 해도 과언이 아닐 것이다. 오늘날의 소비자들은 지난 1980년대 하루 약 500건의 광고에 노출되고 있었던 것과 비교해 하루 약 5천건의 광고에 노출되고 있는 것으로 추정되고 있으며, 현재 흔히 사용되고 있는 타겟팅형 광고는 사람들의 온라인 활동을 기반으로 잘못된 가설을 기반으로 종종 제공되고 있는 것으로 추정되고 있다 하겠다. 이에 인공지능과 기기학습 기법을 도입하여 각 기업들은 보다 연관성이 높고 개인화된 고객경험을 자동적으로 제공할 수 있는 솔루션을 찾고 있던 OpenDNA社는 인공지능과 기기학습 시스템을 개발하였다고 한다. 소비자들이 자신의 데이터에 대한 가시성을 확보하여 소비자들에게 이익을 되돌려줄 수 있을 뿐 아니라 자신의 온라인 경험을 제어할 수 있으며, 데이터에 대한 완벽한 제어가 가능하기에 자신의 관심사를 편집 및 맞춤형으로 제공할 수 있게 되었다고 한다. 해당 솔루션의 특징을 살펴보면, 거대한 데이터셋이 종종 세그먼트로 나뉘어져 데이터 예측 모델을 구축하기 전에 패턴을 분석하는 방식을 통해 유사한 특성을 공유하는 그룹의 가설을 우선 세우고, 소비자 의사결정의 심리과정을 약 8가지로 분류하여 #39;관심사항, 가치, 연결성, 시간, 위치, 날씨, 금융상태, 건강 #39; 으로 나누어 소비자 행동에 영향을 미치는 요인들을 분석하는 방식을 도입했다고 한다. 이러한 요소들을 결합하여 사람이 일상적으로 해야하는 일과 구매하는 제품들, 클릭하는 광고들, 입는 옷이나 먹거리들 등에 관한 정보를 수집할 수 있으며, 초기 광고솔루션 시장에 활용될 수 있겠지만 향후 전자상거래, 금융, 하드웨어 및 기타 유관 산업계에서도 사용될 수 있는 솔루션으로 예상되고 있다고 한다. 이러한 가상 시나리오를 통해 개인이 OpenDNA로 구현되는 스포츠웨어 상거래 사이트를 방문했을 때 소비자들이 접할 수 있는 제품 목록에는 개인의 활동 수준으로 도출된 정보와 매칭된 스포츠웨어 제품들이 보여질 것이라고 한다. 이처럼 인공지능과 기기학습을 활용한 개인화 솔루션의 등장으로 보다 소비자 편의에 초점을 맞춘 다양한 개인화 기법들이 등장하게 될 수 있을 것으로 예상되고 있는 시점이라 하겠다. |
