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[월간 사보] 4월의 제일기획 사보를 소개합니다!

  SNS 마케팅, 콘텐츠를 띄워라 실시간으로 사용자와 소통할 수 있고 뛰어난 바이럴 효과를 누릴 수 있는 SNS.  단순 홍보와 위기관리 채널 정도로만 생각했던 SNS는 이제 주요 마케팅 채널로 발전했는데요.   채널이 많아지면서 ‘미디어’로 변모하기 시작했죠. 더불어 SNS 콘텐츠의 중요성이 대두되고 있고요.   SNS 콘텐츠는 일방적으로 메시지를 전달하는 것이 아니라 타깃이 흥미로워하는 주제를 재미있고 임팩트있게 전달해야만 하는데요. 4월 사보에서는 성공적인 SNS 마케팅을 위한 콘텐츠 전략과 태도, 그리고 최근 SNS 마케팅에서 볼 수 있는 콘텐츠 트렌드를 특집으로 다뤘습니다. 또한, 이번 호의 표지를 장식하고 있는 제일기획의 ‘여기(女氣) 모여라’ 프로젝트와 ‘제일세미나’를 통해 SNS 콘텐츠가 사용자와 어떻게 소통의 시너지를 창출하는지 알아봤고요. Spesial Ⅱ: 마케팅 솔루션? 제일세미나에서 보세요   ** ** 소셜팬을 대상으로 제일기획의 통합 마케팅 역량을 소개하고 공유하는 제일세미나! 제일세미나는 매월 ATL 캠페인뿐 아니라 BTL, 디지털, 리테일, 국내외 행사 등 다양한 주제로 개최되는데요. 주제 선정부터 시의성과 타깃의 관심도를 고려해 심혈을 기울이곤 합니다.   공지부터 참가지 모집과 선정까지 제일기획 SNS를 통해 이뤄지는 제일세미나는 오프라인 행사가 끝난 후에도 SNS를 활용해 직접 참가하지 못한 소셜팬들과 다양한 스타일의 콘텐츠로 소통하는데요. 제일기획 유튜브와 페이스북을 통해 세미나의 핵심 내용을 담은 영상 콘텐츠를 릴리즈하고요. 제일기획 블로그에서는 세미나 내용을 재미있게 표현한 포토툰 콘텐츠를 발행합니다. 각 채널의 특성에 맞게 ‘제일세미나’라는 콘텐츠를 다양한 스타일로 가공해서 소개하는 것이죠. 그…

미니멀 라이프, ‘소유’ 대신 ‘향유’

  한계점에서 시작된 대안적 생존양식 영미권과 일본에서 미니멀 라이프가 태동한 시점은 2010년경으로 유사하지만, 그 배경은 사뭇 다르다. 영미권에서는 “좋은 차에, 넓은 집, 명품을 소유했지만 더 많은 물건을 구입하는 것만으로는 공허함을 채울 수 없다”는 철학적 반성을 배경으로 한다. 반면 2011년 동일본 대지진이란 자연재해를 겪으며 공포에 휩싸인 일본에서는 ‘끊고, 버리고, 떠난다’는 뜻의 ‘단사리(斷捨離)’란 유행어가 큰 반향을 일으키며 미니멀 라이프 열풍이 불기 시작했다. 구체적 배경은 다르지만, 두 경우 모두 어떤 ‘한계’에 봉착한 시점에서 미니멀 라이프가 발원했다는 공통점이 있다. 그렇다면 한국에서 최근 미니멀 라이프가 유행하게 된 배경은 무엇일까? 먼저 해답을 공개하면 ①소유 개념의 변화와 ②저성장에 따른 지속적 장기불황, ③1인 가구 증가를 그 배경으로 꼽을 수 있겠다. 이 역시 한계에 부딪친 뒤의 선택이란 점에서 영미권이나 일본의 사례와 일맥상통한다. 사회심리학자 에리히 프롬(Erich Fromm)은 현대인에게는 두 가지 생존양식이 있다고 분석했다. 하나는 돈과 명예, 권력, 지식 등의 소유에 전념하는 ‘소유적(To Have)’ 양식이며, 다른 하나는 물질에 초연하면서 자유롭고 독립적 삶을 추구하는 ‘존재적(To Be)’ 양식이다. 미니멀 라이프를 추구하는 존재적 양식은 참 매력적으로 보이지만, 끊임없이 소유를 갈망하는 현대인들에겐 참으로 실천하기 어려운 생존양식이기도 하다. 그렇다면 미니멀 라이프는 구체적으로 어떻게 구현되고 있을까?   물건 정리에서 시작된 미니멀 라이프 2~3년 전부터 우리 서점가에도 ‘심플’,…

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…