Adobe가 내부적으로 AI를 사용하여 성장을 주도하는 방법

지난 목요일, Adobe의 비즈니스 전략 이사인 Don Bennion은 온라인 AI in Marketing 이벤트에서 유익한 프레젠테이션을 했습니다.

이 강연에서는 Adobe가 최근 몇 년 동안 내부 활동에서 인공 지능과 머신 러닝을 어떻게 점점 더 많이 사용했는지에 대한 실용적인 조언과 예를 제공했습니다.

그들의 관행은 고객 경험 메트릭과 자체 DDOM(데이터 기반 운영 모델)의 예측력에서 비롯됩니다. 이 회사는 이제 이러한 도구와 기술을 외부 파트너가 사용할 수 있도록 이동하고 있습니다.

다음은 주요 내용입니다.

AI 및 어트리뷰션

어트리뷰션은 Adobe가 AI와 머신 러닝을 사용하기 시작한 첫 번째 영역이었습니다.

'첫 번째 클릭' 및 '마지막 클릭', 이후 'U자형' 및 '선형' 모델과 같은 단순한 모델에서 벗어나 AI와 ML의 통합으로 Adobe의 모델이 크게 향상되었습니다.

Bennion은 기여에서 크레딧을 할당하는 두 가지 방법을 강조합니다.

1. 영향력: 터치포인트에 도달하면 모든 크레딧이 이러한 터치포인트에 공유됩니다.
2. 증분: 미디어 및 마케팅에 다시 할당해야 하는 크레딧의 양을 계산합니다.

Adobe는 증분 영역으로 이동했습니다. 가설은 Adobe가 모든 마케팅 노력을 중단하더라도 제품을 계속 판매할 것이라는 것입니다. 결국 고객은 브랜드 충성도 및 입소문과 같은 요소를 적어도 부분적으로 기반으로 구매합니다.

내부 데이터에 대해 훈련된 AI를 사용하여 각 구매에서 50% 마케팅 가치의 기준선을 설정할 수 있었습니다. 여기에서 그들은 모든 접점에 개별적으로 가중치를 부여하고 결정적으로 마케팅 비용을 줄이거나 더 효과적으로 할당할 수 있습니다. 영향력 있는 방법으로 크레딧을 할당하는 것보다 더 효율적입니다.

AI 및 개인화

Adobe가 AI를 통합하는 또 다른 영역은 개인화입니다.

'일대일 마케팅은 열반'이라고 Bennion은 말합니다. '하지만 세분화는 여전히 우리에게 중요한 도구입니다.'

과거에 Adobe는 속성과 행동을 분류하는 데 사용했습니다. 이것은 가치가 있지만 빅 데이터 시대에는 분명히 한계가 있습니다. Adobe의 응답은 AI를 사용하여 성향 모델링 을 개발하는 것이었습니다.

Adobe는 전환 또는 구매 등 모든 성공 이벤트에 대해 '성향 점수'를 할당했습니다. 그런 다음 잠재 고객에 대해 다음과 같이 질문할 수 있습니다.

• 개인이 제품을 구매하는 성향 점수는 얼마입니까?
• 개인이 업그레이드하려는 성향 점수는 얼마입니까?
• 이탈 성향은?

… 그런 다음 이것을 사용하여 세그먼트를 만듭니다.

기술 회사 Nvidia가 바로 이 작업을 수행했습니다. 그들은 각각 '빈번한 게이머'와 '빈번한 게이머'에 대한 성향 점수를 생성했습니다. 그들은 이 두 부문 모두 구매, 업그레이드 또는 마케팅 메시지에 대한 응답과 관련하여 서로 다른 습관을 가지고 있음을 이해했습니다.

그 결과 Nvidia는 이러한 예측을 사용하여 96% 이내의 정확도로 고객 경험을 개인화할 수 있었습니다.

정교함은 어떻게 바뀌었습니까?

Bennion의 프레젠테이션 중에 제기된 핵심 질문 중 하나는 그가 지난 몇 년 동안 데이터의 정교함을 어떻게 변화시켰는지에 대한 것이었습니다.

AI를 통합하는 속성 및 개인화는 여전히 근사치이지만, 그는 이 부문이 어떻게 항상 진화하고 있는지 강조했습니다.

'웹이 아닌 접점에서 더 많은 데이터에 액세스할 수 있습니다. 더 나은 모델링이 있습니다. 속도와 처리는 AI 데이터로 더 빨라집니다. 이는 추진력과 확장에 중요합니다.'라고 Bennion은 말했습니다.

그렇다고 해서 데이터 기반 마케터의 길에 잠재적 충돌에 대한 언급이 없었던 것은 아닙니다. 특히 향후 2년 이내에 Chrome에서 타사 쿠키를 단계적으로 제거하겠다는 Google의 최근 발표에 비추어 볼 때.

AI 시대의 마케터를 위한 교훈

마케터는 확실히 이 끊임없이 변화하는 환경에 적응할 수 있어야 하지만 Bennion은 단순히 데이터 과학을 더 잘 이해하기 위해 노력하는 것보다 최소한 자신의 비즈니스에 대해 확고하게 이해하는 것이 중요하다고 믿습니다.

Adobe의 주요 성장 전략은 다음과 같습니다.

1. 신규 고객 확보.
2. 교차 판매/상향 판매.

의심할 여지 없이, 이와 같은 성장 전략은 모든 규모와 여러 부문에 걸쳐 기업에 친숙할 것입니다.

고객 확보를 위해 Adobe는 다음과 같이 묻고 있습니다. 누가 우리에게서 구매하는 경향이 있습니까? 교차 판매(예: 고객이 업그레이드하거나 관련 구매를 하도록 유도)의 경우 이탈 성향 모델이 매우 유용하다는 것이 입증되었습니다.

증분 기여를 통한 AI와 개인화에 기여하는 성향 모델링이 Adobe가 목표를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지 명확하게 알 수 있습니다. 그리고 다른 브랜드가 어떻게 AI를 활용하여 마케팅 ROI를 향상시킬 수 있는지 보는 것은 그다지 큰 도약이 아닙니다.