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인공지능이 삼킨 미래 시장, 유효한 차세대 마케팅 툴은 무엇인가
견고한 타깃 마케팅 전략의 초석이 되는 데이터 기반을 제공한다. 이러한 도구를 잘 활용하는 기업만이 미래 시장에서 성공을 거둘 수 있다. 하지만 끊임없이 발표되는 데이터 과학의 최신 연구 결과를 따라가기란 벅찬 일이다. 이 책은 자연어 처리, 음성 인식, 머신러닝 등 마케터가 알아야 할 최소한의 인공지능 지식을 훑어보고, 이를 어떻게 실용적이고 전술적으로 십분 활용할 수 있는지 살펴본다. 인터넷의 마케팅적 가치를 포착한 최초의 전문가로 평가받는 저자의 30년 노하우와 계량경제학, 웹 분석, 소셜미디어, 검색 엔진 최적화를 위한 최신 마케팅 솔루션이 담겨 있다.

1장 _ 미래에 온 걸 환영합니다
자율 마케팅 세계에 온 것을 환영합니다
마케터를 위한 AI 세계에 입문하신 걸 환영합니다
이 책은 누구를 위한 것일까?
밝게 빛나는 미래
돈이 많이 들더라도 AI를 도입하는 게 이익일까?
그렇다면 AI는 무엇일까?
AI 우산
학습하는 기계
아직 도달하지 못한 것일까?
AI는 어떤 재앙을 초래할까?
머신러닝의 최대 장애물
머신러닝이 가진 최고의 자산
우리는 정말 계산할 수 있을까?

2장 _ 머신러닝 입문
데이터 과학자가 2장을 읽어야 할 세 가지 이유
마케팅 전문가가 2장을 읽어야 하는 이유
우리는 우리가 정말 똑똑하다고 생각한다
용어를 정의하라
모든 모델은 틀렸다
유용한 모델
생각할 것이 너무 많다
기계는 커다란 아기
기계가 빛을 발하는 부분
강AI 대 약AI
적절한 일을 완수하기 위한 적절한 도구
마음을 정하라
모든 것을 다스리는 단 하나의 알고리즘?
무작위성을 받아들이라
어떤 기술이 가장 좋을까?
통계에 대해 좀 더 많이 알고 싶은 분들을 위해
우리는 무엇을 배웠는가?

3장 _ 마케팅 문제를 해결하려면
일대일 마케팅
일대다 광고
4P
무엇이 마케팅 전문가를 잠 못 들게 하는가?
고객 여정
우리는 결코 제대로 알지 못할 것이다
어떻게 연결해야 할까? 몇 가지 방법이 있는지 헤아려보자
나는 왜 연결하는가? 브랜딩
마케팅 믹스 모델링
계량경제학
고객 생애 가치
일대일 마케팅: 밈
직감적인 마케팅
간략하게 살펴본 마케팅
무엇이 문제일까?

4장 _ 고객의 관심을 사로잡기 위한 AI
시장조사: 우리는 누구를 찾고 있는가?
시장세분화
인지도 개선
소셜 미디어 참여
실생활
B2B 세상

5장 _ 설득을 위한 AI
매장 내 경험
전화
온사이트 경험: 웹 분석
머천다이징
거래 성사
다시 처음으로: 귀인

6장 _ 고객 유지를 위한 AI
나날이 커져가는 고객의 기대
유지와 이탈
불만족한 고객들의 반품
고객 감정
고객 서비스
예측형 고객 서비스

7장 _ AI 마케팅 플랫폼
추가로 소개할 만한 AI
기초부터 살펴보는 마케팅 도구
왓슨에 대한 견해
자체적인 개발에 나선다면

8장 _ 기계가 실패하는 영역
망치는 목수가 아니다
기계가 저지르는 실수
인간이 저지르는 실수
AI 윤리
해결 방안?
기계가 아직 배우지 못한 것

9장 _ 당신의 전략적인 역할
미래 지향적인 태도로 시작해보자
인간을 활용하기 위한 AI
협력
관리자로서의 역할
자신의 위치가 어디인지 이해하라
모범 관행을 위한 AI

10장 _ 기계의 멘토가 되라
용을 길들이는 법
당신은 지금 어떤 문제를 풀고자 하는가?
좋은 가설이란 무엇인가?
인간이 갖고 있는 우위

11장 _ 내일은 우리에게 무엇을 안겨줄까?
미래로 가는 길
기계여, 스스로 훈련하라
서비스로서의 지적 능력
경쟁 우위로서의 데이터
기계는 얼마나 멀리 갈 것인가?
당신의 봇이 곧 당신의 브랜드
당신의 AI에게 전화를 거는 나의 AI
내일의 컴퓨팅

자율신경계는 심장, 호흡, 소화 등 우리가 생각하지 않아도 되는 모든 것들을 통제한다. (...) 이런 일들은 복잡하고 서로 연결되어 있으며 생명 유지에 필수적이다. / 마케팅도 이런 방향으로 나아가고 있다. 이제 살아남기 위해서라도 자율 반응(automatic response)을 도입해야 하는 시대를 목전에 두고 있다. 개인화나 추천, 역동적인 콘텐츠 선택, 역동적인 디스플레이 스타일은 이제 당연한 일이 되어가고 있다. (...) 이제는 AI라는 마법으로 가득 찬 검은 상자를 열어젖힌 다음 마케팅에 최대한 활용할 수 있을 정도로 AI를 제대로 이해해야 할 때가 되었다. 무지는 그 어떤 변명도 될 수 없다. 데이터 과학 학위를 따지 않고도 AI를 실용적으로 사용할 수 있을 정도로 AI에 익숙해져야 한다. (29쪽)

원하는 기준에 따라 당신이 최고라고 생각하는 고객을 정한 다음 기계에게 해당 프로파일과 일치하는 다른 고객을 찾아낼 것을 요청할 수 있다. (...) 기계는 이런 기준을 사용해 잠재 고객들이 저장되어 있는 데이터베이스를 살펴보고 당신이 공략해야 할 고객이 누구인지 알려준다. 그런 다음, 당신은 기계가 찾아낸 결과물을 보고 “그래, 이것들이 바로 우리가 찾고 있는 고양이야”라고 말할 수 있다. 혹은, 고양이가 아닌 동물들에게 적합한 새로운 이름을 알려주는 방법을 통해 기계의 실수를 바로잡을 수도 있다. (...) 기계가 충분히 좋은 대답을 내놓기 시작할 때까지 대화를 이어나가면, 기계는 곧이어 좀 더 나은 답을 내놓게 되며, 그런 후에는 인간보다 훨씬 짧은 시간 안에 훨씬 뛰어난 결과를 내놓는다. (120쪽)

AMA는 데이터 수집 프로세스와 분석, 마케팅 조사를 통해 찾아낸 결과를 전달하는 활동에 인공지능을 가장 효과적으로 접목하기 위한 방법을 탐색하고 있다. / AMA는 AMA의 차세대 마케팅 슈퍼히어로를 개발하기 위해 IBM이 개발한 인공지능 왓슨에서 파생된 이퀄스3의 루시와 협력 중이다. 루시는 AMA가 80년 동안 진행해온 모든 연구를 활용하기 위한 수단, 즉 회원들이 기본적인 마케팅 전략 질문에 답을 할 수 있도록 지원하는 포털에서 출발한다. (...) “루시는 질문을 근거로 기사를 검색하며 패턴을 인식하고 좀 더 관련성 있는 정보를 검색하기 시작합니다. 우리는 루시가 올바른 방향으로 나아가고 있는지 답을 합니다. 루시가 제대로 작동하고 있다면, 얼마나 훌륭하게 제 역할을 하고 있는지 알려줍니다. 그러면 루시는 그 피드백으로부터 무언가를 배웁니다.” (186~187쪽)

일대일 마케팅은 항상 닿을 수 없는 곳에 있었다. 로그인을 하면, 당신은 고객이 되고 우리는 당신의 신용카드 숫자와 신발 크기, 배우자의 생일까지도 기억한다. 하지만 익명의 방문자에게 맞춤형 경험을 제공하는 것은 조금 더 까다로운 문제다. (...) 바로 이런 부분에서 AI가 위력을 발휘한다.
? 예측에 가장 도움이 되는 속성을 찾아내고 예측에 도움이 되지 않는 속성들은 무시한다.
? 인간의 추측이 아니라 실제 데이터를 토대로 결정을 한다.
? 지속적으로 ‘신념’을 업데이트한다. (254~255쪽)

최근, 마크 큐번은 창의적이고 비판적인 사고가 머지않아 가장 인기 있는 기술이 될 것이라고 이야기했다. “개인적으로는 10년 내에 프로그래밍 전공자보다 교양 과목 전공자에 대한 수요가 더욱 커질 것이라고 생각합니다. 어쩌면 교양 과목 전공자에 대한 수요가 엔지니어링 전공자에 대한 수요보다 더 커질 수도 있습니다.” (...) 상상력 다음은 다른 사람 입장에서 생각하는 능력이다. AI 시스템이 실시간으로 인간을 상대할 때 공감의 감정을 모방하거나 드러내 보이도록 가르칠 수는 있다. “당신이 곤란을 겪고 계시다니 정말 유감입니다.” AI 시스템은 얼굴 표정을 읽고 어조를 분석해 상대가 얼마나 마음이 상했는지 판단할 수 있다. / 하지만 다른 관점에서 질문을 재구성하고 해당 질문에 대한 접근법을 수정하는 것은 아직은 인간 고유의 능력이다. (400~402쪽)