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[월간 사보] 4월의 제일기획 사보를 소개합니다!

  ▲ 4월 제일기획 사보 커버이미지   Artificial Intelligence 이세돌 9단과 알파고의 대국. 세기의 대결이라고까지 불리며 사람들의 관심이 집중됐는데요. “설마 사람이 인공지능에 지겠어?”라고 생각했던 사람들은 연거푸 3번 패배를 한 이세돌 9단의 모습에 적잖이 당황하기도 했죠. 결국 이세돌 9단은 4국에서 알파고에 승리를 거뒀지만 5국에선 또 다시 패배. 그렇게 대국은 끝이 났습니다. 대국은 끝났지만 그와 함께 격렬하게 시작된 것이 있었으니… ‘인공지능’에 대한 논쟁인데요. 대국을 통해 비로소 인공지능의 시대를 체감했기 때문이죠. 인공지능의 원리나 개발사 그리고 관련 사업에 대한 관심이 높아졌음은 물론, 앞으로 인공지능이 대체하게 될 직업을 예상해보거나 인공지능과 인간이 어떻게 공존하며 살아가야 할 것인지 윤리적 문제를 논하는 기사가 쏟아졌습니다. 제일기획도 마케팅 측면에서 인공지능의 역할과 가능성을 짚어봤는데요. 4월 특집 칼럼을 주목해주세요.   마케팅 레시피: 인공지능과 디지털 마케팅 빅데이터와 딥러닝 기술이 등장하면서 인공지능은 인간을 뛰어넘는 분석능력을 통해 진화하고 있는데요. 업종을 가리지 않고 전방위적으로 도입이 확대돼 전기나 IT처럼 모든 산업 영역에서 활용될 것이라 예측하고 있습니다. 스마트폰만큼이나 혁신적이고 새로운 가치를 제공해줄 것이라 이야기하기도 하죠.  물론 마케팅 영역에서도 인공지능은 각광받고 있는데요.  단순한 데이터 분류에서부터 소비자의 패턴을 분석하고 감정까지 파악해 소비자에 꼬~옥 맞는 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다는 점이 매력포인트! 이에 기업들은 너도나도 인공지능 도입에 열을 올리는 상황입니다. 국내…

[Special] SNS 콘텐츠? 미디어 특성부터 이해하자

  어느새 거대한 미디어로 자리매김되고 있는 SNS.  기업과 브랜드가 SNS를 효과적으로 활용하려면  어떤 콘텐츠 전략과 태도가 필요할지 살펴본다. SNS는 채널이 아니라 미디어   불과 몇 년 전만 하더라도 ‘소셜 네트워크 채널’을 단순 홍보와  위기관리 채널 정도로만 생각했다. 마케팅 분야에서도  언드 미디어(Earned Media)로 활용할 수 있다는 수준의 논의만 있었다.   그러나 최근에는 소셜 네트워크 채널을 그렇게만 바라보지 않는다. 이제는 주요한 마케팅 채널로 발전하고, 채널이 다각화돼 가면서 ‘소셜 마케팅 미디어’로 변모하기 시작했다. 페이드 미디어(Paid Media)로 개념이 확장돼 가면서 광고비가 주요하게 투자되는 매우 거대한 채널로 발전해 왔으며, 기존의 디지털 광고 시장에서 최강자 자리를 넘보는 수준에 이르렀다. 이미 페이스북은 전 세계 모바일 광고비의 20%를 흡수하고 있으며, 동영상 광고에 있어서도 유튜브를 위협하는 거대한 존재로 성장하고 있는 것을 보면 이제는 소셜 네트워크 채널이 단순히 ‘채널’이 아닌 구매를 수반한 ‘미디어’의 가치가 있다는 것을 알 수 있다.   사용자가 기대하는 콘텐츠를 제공하라   이렇게 페이드 미디어로 변해가다 보니, 너도나도 SNS 마케팅을 얘기하고 SNS 콘텐츠의 중요성에 대해서 거론한다. 하지만 소셜미디어의 발전이 매우 빠르고 역동적이다 보니, 마케터들이 효과적인 활용 방법에 대해 고민할 시간도 없이 사용자의 이용 패턴이 변하는가 하면 광고 상품과 알고리즘이 예고도 없이 변경되는 등 어려움을 겪고 있는 게 사실이다.   CPC(Cost Per Click)는 이렇게 하면…

카툰 싸롱 | 인공지능도 잘리면 치킨집 하려나

Global Network l | 제일 러시아 “Hack the Future!”

‘Creative Digital Strategist’라는 직무에 대해 소개해 달라. ▲ 제일 러시아의 Creative Digital Strategist인 Schcherbakov Dmitriy 말 그대로 성공적인 디지털 마케팅을 위한 전략을 구상하는 일을 하고 있다. 한마디로 ‘수십 가지 일을 한 번에 요리해내는 능력자’라고 할 수 있다.   언제 어떻게 제일 러시아에서 광고를 ‘요리’하게 됐나? ▲ 제일 러시아 직원들 2012년 입사해 당시 신생 부서였던 디지털팀에 몸담게 됐다. 제일 러시아는 1993년 설립 이래 ATL과 미디어 등 전통적인 광고회사 영역의 일을 해오다가 2011년 디지털 시대의 도래에 발맞춰 디지털팀을 신설하고 당시 업계 최고의 디지털 인재들을 영입했다. 디지털 디렉터, 디지털 크리에이티브 디렉터, 디지털 카피라이터까지 다양한 ‘디지털장이’들이 가세했다. 당시 제일 러시아는 내게 소셜미디어 TF 설립의 미션을 줬고, 나는 그 도전을 즐겁게 수행했다. 지금 제일 러시아 소셜미디어팀은 업계에서 손꼽히게 됐다. 뿐만 아니라 제일 러시아는 모든 프로젝트에 있어 디지털이 필수가 된 디지털 지향 에이전시로 자리매김했다.   현재 주요 클라이언트를 소개한다면? 현재 주요 클라이언트로는 삼성전자 외에 코카콜라 도브리(Dobry), GM 라본(Ravon), 오스틴(O’stin) 등이 있다. 코카콜라의 러시아 쥬스 브랜드인 도브리는 2014년부터 제일 러시아의 클라이언트가 됐다. 도브리와의 첫 인연은 ATL 업무로 시작했지만, 지금은 디지털 마케팅까지 의뢰할 정도로 신뢰의 폭이 넓어졌다. GM 라본은 제네럴모터스 사(社)의 신규 브랜드로 제일 러시아가 브랜딩 컨설팅 작업을 담당했으며,…

Big Step | 로봇 은행원, 금융 상품을 팔다

  소셜 로봇의 등장 BI 인텔리전스의 보고서에 의하면, 소비자 및 오피스용 로봇 시장이 2014년부터 2019년까지 연평균 17%씩 성장, 2019년에는 15억 달러에 달할 것이라고 한다. 이는 그동안 로봇 시장을 선도해 온 산업용 로봇에 비해서 상당히 가파른 성장세로, “2016년에 소비자 및 오피스용 로봇 시장에 혁신적 로봇들이 대거 등장함에 따라 대중적 관심 증가와 실질적 시장 규모의 확대를 이끌 것”이라는 분석이 나오고 있다. 흥미로운 점은 최근 등장했거나 곧 출시 예정인 소비자용 로봇의 공통점이 ‘소셜 로봇(Social Robot)’이라는 것이다. 소셜 로봇이란 사람 또는 다른 대상과 커뮤니케이션하며, 자율적으로 동작하는 로봇을 뜻한다. 그렇다면 소셜 로봇은 어떤 특성을 가질까? 일단 소셜 로봇은 ‘대화’가 가능하다. 단지 사람의 명령을 수행하는 것이 아니라, 대화를 통해 교감한 뒤 정서적 상호작용에 따라 작동한다는 얘기다. 물론 로봇의 감정은 소프트웨어의 알고리즘에 의해 생성되겠지만 말이다. 소셜 로봇의 두 번째 특징은 ‘자율성’에 있다. 사람의 명령만으로 작동되는 것이 아니라, 자신에게 주어진 역할과 규칙에 따라 주변 환경 변화를 인식하고 자율적 행동을 수행하며, 각종 사물(IoT)과 통신함으로써 임무 수행에 도움을 얻는다. 마지막으로 소셜 로봇은 ‘학습’한다는 특성을 갖는다. 사람과 상호작용하고 자율적으로 행동하면서 얻은 데이터를 축적해 사용자에게 최적화된 수행 능력을 키워간다. 다시 말해 아이들처럼 ‘성장한다’는 얘기인데, 무척 놀라운 일이다. ▲ 쇼윈도의 마네킹에 로봇 개념을…

셔터 스피드 | Artificial Intelligence

얼마 전 이세돌 9단과 알파고의 대국이 초미의 관심사였다. 이를 통해 사람들은 영화 속에서만 보던 인공지능의 시대를 비로소 체감할 수 있었다. 인간과 인공지능이 이뤄낼 새로운 ‘천지창조’는 과연 어떤 모습일까?

마케팅 레시피 | 인공지능과 디지털 마케팅

인공지능이란 무엇인가 ? 인공지능(AI, Artificial Intelligence)이란 인간처럼 사고하고, 감지하고, 행동하도록 설계된 알고리즘 체계이다. 인공지능 개념은 1956년 수학자, 과학자 등 10여 명이 모인 회의에서 탄생했다. 미국 다트머스대학에서 열린 ‘인공지능에 관한 연구 회의’에서 사람의 지적 행동을 기계로 실현시킬 수 있는지에 대한 논의가 이뤄졌는데, 이 때 수학교수인 존 매커시가 인공지능이란 용어를 처음 사용했다. 인공지능은 1997년 IBM의 인공지능 ‘딥블루’가 체스에서 인간을 이긴 것을 기점으로, 2000년 이후 컴퓨팅 기술이 발달하고 빅데이터가 등장하면서 기계 스스로 데이터를 통해 패턴을 찾아내는 방식, 이른바 ‘머신러닝(Machine Learning)’으로 진화한다. 2006년에는 인공지능 스스로 인간이 알려주지 않은 데이터의 특징 값까지 추출해내는 ‘딥러닝(Deep Learning)’ 기술이 발표되면서 신기원을 개척하게 된다. 인공지능의 진화에서 가장 중요한 요소는 ‘학습(Learning)’이다. 여기서 말하는 ‘학습’은 ‘어떤 식으로든 특성을 추출해서 분류하는 시스템을 만드는 일련의 과정’이다. 머신러닝은 상관관계, 즉 특성을 잡아 패턴을 반복적으로 관찰해서 차이점을 알아내는 기술이다. 예를 들어 수많은 고양이, 개, 새의 이미지 데이터에서 인공지능은 이것들을 구분하기 위해 특성을 잡아 어떻게 다른지 확인하는 작업을 거치게 된다. 그렇기 때문에 머신러닝에서는 데이터가 없으면 의미가 없다. 그런데 현실은 머신러닝으로 해결할 수 있을 만큼 단순한 문제로만 둘러싸여 있지 않다. 이러한 점에 한계를 느낀 머신러닝은 보다 인간에 가까운 사고를 할 수 있는 ‘다층 구조 신경망’ 연구로 축이…