유진희 플래티어 마케팅실 실장

IT기술은 이러한 변화를 이끄는 주 요인이다. 일찍부터 기업의 비즈니스에 적용되어 ‘마테크(Martech)’ 시장을 이끌어 온 IT는 코로나19 이후 마테크 수요가 급증하면서 그 중요성이 더욱 커지고 있다.

현재 IT 기술은 많은 기업에서 마케팅 외에도 전략, 관리, 방법론, 매출 등 비즈니스 전반을 좌우하는 핵심으로 간주된다.

8가지 IT 기술 트렌드는 이전과 완전히 달라진 시장 환경에서 비즈니스 패러다임의 변화를 이끄는 핵심 동력(dynamics)으로서 포스트 코로나 시대의 시장을 선도할 것으로 기대된다.

(1편부터 읽기)

5. 포머티브 인공지능(Formative AI) 적용 활발

앞서 언급한 ‘개인화 마케팅’은 딥러닝(DL), 머신러닝(ML) 방식의 인공지능(AI)과 결합할 때 보다 강력해진다.

2020년 딜로이트가 마케터 대상으로 조사한 결과에 따르면, 현재 마케팅에서 인공지능(AI)이 차지하는 중요도는 63%였으나(매우 중요 10%, 중요 53%), 2년 뒤에는 인공지능(AI)의 중요도가 81%(매우 중요 38%, 중요 43%)로 예측됐다. 특히 ‘매우 중요하다’ 항목이 10%에서 38%로 대폭 증가한 것은 인공지능 기술과 마케팅의 결합이 필수가 되었다는 것을 보여준다.

인간 두뇌의 ‘신경망’을 모델로 하는 머신 러닝의 하위 집합. 신경망에는 데이터를 수신하는 입력 레이어, 데이터를 계산하는 히든 레이어, 분석을 제공하는 출력 계층 등 여러 계층이 있으며 이를 ‘딥러닝’이라고 한다.

이러한 딥러닝 시스템은 히든 레이어 수가 많을수록 고도화된다. 음성, 이미지 및 비 디오와 같은 다차원 데이터를 분석하는 데 특히 유용하며, 빅데이터 분석에 주로 활용된다.

인공지능의 가장 큰 강점은 데이터 처리 속도다. 현재 시장에 나와있는 Hadoop, MongoDB, Spark, Snowflake와 같은 기술, Tableau, Looker, Microsoft Power BI, TensorFlow 등의 대표적인 AI 알고리즘들은 계속 고도화가 진행되고 있어, 아무리 많은 데이터라도 분석하는 데 어려움이 없다.

현재 AI는 업무 프로세스 자동화, 챗봇, 예측 분석, 재고 관리, 위·변조 방지, 고객 관리 등 기업의 다양한 데이터 마케팅에 활발히 적용 중이며, 2021년에는 ‘딥러닝(DL)’ 방식의 ‘포머티브 AI(Formative AI)’ 기술 활용이 더욱 증가할 것으로 보인다.

포머티브 AI는 상황을 자체적으로 학습하고 그에 대응하여 유기적으로 변화하는 AI 알고리즘으로, 특정 문제 해결부터 새로운 모형의 제안까지 광범위한 적용이 가능하다.

이러한 포머티브 AI는 넓은 의미에서는 자체 학습이 가능하다는 점에서 ‘딥러닝’ 방식을 모두 포함하지만, 주로 좁은 의미의 ‘실시간’ 딥러닝 학습을 지칭하는 경우가 좀 더 일반적이다.

자사 마테크 솔루션 ‘그루비’의 예를 들면, 개인화 메시지 캠페인에 대한 A/B/N 테스트가 가능한데, 복수의 캠페인을 진행하는 과정에서 AI가 고객들의 실시간 반응을 비교하여 효과가 더 좋다고 판단되는 타입의 노출을 늘린다. 이처럼 실시간으로 고객 반응을 확인해서 유기적으로 대응하는 자동화 테스트 기능은 ‘포머티브 AI’가 적용된 예시라 할 수 있다.

실제로 2020년 포머티브 AI 알고리즘을 활용한 브랜드들은 2020년 매출이 39% 증가한 반면 비용은 37% 감소하는 성과를 얻었다. 그에 따라 앞으로의 포머티브 AI 시장의 전망도 밝다. 포머티브 AI의 수요는 3년간 26%의 연평균 성장률(CAGR)을 기록하며, 2023년 글로벌 시장 규모가 약 $210억 달러(KWR 23조 580억 원)에 달할 것으로 추정된다.

6. ‘마테크 솔루션(Martech)’ 시장의 2차 전성기 도래

2010년대 초반 등장한 ‘마테크’ 기술은 인공지능(AI)을 활용한 데이터 분석을 접목시켜 최적화된 개인화 마케팅을 추구하는 최신 마케팅 기법이다. 마테크는 크게 ‘애드 테크(AD Tech), ‘데이터(Data)’, ‘마케팅 자동화(개인화, Marketing Automation)’의 세 가지 범주를 포함하는데, 이 중 마테크 시장의 50% 이상을 차지하는 ‘마케팅 자동화’ 부문이 시장 성장을 주도할 것으로 예상된다.

마테크 시장은 인공지능이 막 부상하던 2010년대 중반 1차 발전기를 맞았다가 잠시 성장세가 멈췄으나, 코로나를 기점으로 제 2의 전성기가 예고되고 있다.

1차 발전 시기의 마테크 솔루션은 기존 마케팅을 ‘보완’하는 측면이 강했다. 그러나 ‘마테크’에 대한 인식의 확대로 솔루션을 도입하는 기업들이 크게 늘어나면서, 포스트 코로나 시대의 마테크는 대면 마케팅을 대체하는 ‘개인화 마케팅’의 필수 방법론으로 자리잡을 전망이다.

‘마테크’ 시장의 성장은 가장 효과적인 ‘개인화’를 구현하려는 기업의 수요가 반영된 결과다. 이에 대해 HCL 소프트웨어의 CSO인 토니 아놀드(T. Arnold)는 기업의 마테크 관련 예산이 증가하는 것은, 콘텐츠 마케팅, 교육 및 교육시스템을 지원하는 플랫폼 위주로 더 많은 ‘개인화’를 추진하고 클릭에서 전환으로 이동하기까지의 여러 방해요인을 식별하여 향상된 고객 경험을 제공하기 위함이라고 설명한다.

마테크는 2020년 기업의 마케팅 예산 중 가장 많은 비중을 차지(26.2%)한 항목이었다. 2020년 기업들의 마테크 예산은 25% 증가했으며, 특히 1차 팬데믹이 발생했던 2020년 5월~7월에는 예산이 무려 42%나 증가했다. 또한 마테크 솔루션이 필수이기 때문에 2021년에도 마테크 예산을 늘리겠다는 기업들도 68%였다.

당분간 글로벌 마테크 시장은 지속적인 성장이 기대된다. 포레스터 리서치가 예측한 바에 따르면, 글로벌 마테크 시장은 2020년 $178억 달러에서, 2021년 $203억 달러, 2022년 $226억 달러에 이어, 2023년 $251억 달러 수준까지 확대될 전망이다.

하지만 마테크 솔루션을 도입한 기업들이 모두 높은 성과를 경험한 것은 아니다. 솔루션을 도입하는 기업들은 늘고 있지만 이 중 솔루션을 사용하고 있는 기업은 56%에 그쳤다. 솔루션 사용자들의 80% 이상은 기능을 제대로 이해하지 못하고 있었으며, 마테크 솔루션의 효과를 느끼지 못한다는 응답은 67%에 달했다. 많은 기업들이 효과 개선은커녕, 시간과 비용만 낭비하고 있는 셈이다.

그에 따라 2021년에는 마테크 솔루션의 올바른 활용을 위한 기업들의 디지털 역량 강화 교육이 활발해질 전망이다. 딜로이트가 2020년 조사한 결과를 보면, 75%의 기업들이 자사의 디지털 성숙도를 낮다고 평가하면서, 포스트 코로나 시대에는 임직원의 디지털 역량 강화를 위한 투자를 늘릴 계획이라고 밝혔다.

실제로 2020년 중반부터 온보딩 시스템, 데모 제공 프로모션, 각종 교육 자료 등을 개발하는 등 디지털 관련 교육이 늘어나고 있는 상황이라, 마테크 솔루션의 활용과 만족도는 빠르게 개선될 것으로 보인다.

7. ‘데이터 프라이버시 (Data Privacy)’ 이슈 대두

2021년에는 기업들의 ‘데이터’ 확보 전쟁이 치열해질 전망이다. 데이터 자체가 ‘자산’으로 인정되며 가치가 높아지는데 반해, 개인정보 공유 및 활용을 제한하는 ‘데이터 프라이버시’ 정책이 본격적으로 시행되기 때문이다.

‘데이터 프라이버시’는 개인들에게 자신의 데이터를 관리·보호하는 자유를 보장하는 것으로, ‘데이터(주로 개인정보)’의 수집·활용·처리 방법을 다루는 개념이다. 브랜드는 고객 데이터를 마케팅에 활용하기 위해 사용자 데이터가 어떻게 사용되는지 명확히 명시하고 그에 따른 확실한 동의를 얻어야 한다. 데이터 사용의 주도권이 기업에서 ‘개인’으로 이전되는 셈이다.

서구권에서는 몇 년 전부터 개인 정보 보호에 대한 관심이 뜨거웠다. 2016년 미국과 EU 국가 간의 데이터 전송 관련 계약인 ‘프라이버시 실드(Privacy Shield)’, 2018년 유럽의 GDPR(개인정보 보호규정), 2020년 미국의 CCPA(캘리포니아 소비자 개인정보법) 등은 잘 알려진 데이터 프라이버시 규정이다. 국내에서도 2021년 2월부터 개인의 금융 데이터의 활용을 다룬 ‘마이 데이터’ 법률이 시행될 예정이다.

데이터 프라이버시 시대에는 고객의 ‘신뢰’ 확보가 매우 중요하다. PwC 조사 결과, 소비자의 85%는 데이터 활용에 대해 신뢰할만한 회사가 더 많아져야 한다고 여기고 있었으며, 83%의 소비자는 스스로 자신의 데이터를 관리하고 싶어했다. 응답자의 76%는 기업의 마케팅 비즈니스에 자신들의 개인 정보가 필요하다는 것을 알고 있지만, ‘신뢰성’ 측면에서 개인정보 공유에 대한 두려움을 갖고 있었다.

프라이버시 실드의 경우, EU 최고 법원인 유럽사법재판소가 2020년 7월 무효 판결을 내렸다. 미국이 구글, 페이스북 등 자국 플랫폼을 사용하는 유럽인들 의 개인정보를 과도하게 요구한다는 이유에서다. 그러나 이 부분은 향후 미국의 대응에 따라 조정될 여지가 남아 있다.

따라서 기업은 고객의 신뢰를 얻기 위해 ‘데이터 접근(Access)’ 방식을 고객 중심으로 바꾸야 한다. 고객에게 데이터가 저장·처리되는 과정을 ‘투명하게’ 공개함으로써 ‘프라이버시 경험(Privacy UX)’을 제공하는 것이다. 현재 ‘프라이버시 경험’은 데이터의 전송 및 공유에 있어 가장 적절한 ‘보호 장치’로 인식되고 있는데, 특히 이커머스와 콘텐츠 업계에서 관심이 높다.

그러나 기업들이 데이터 프라이버시를 부담스러워하는 진짜 이유는 ‘데이터의 양’에 있다. 데이터 프라이버시 규정에서는 ‘제 3자 쿠키 데이터’의 활용이 보다 까다롭기 때문이다. 게다가 글로벌 빅테크 기업들은 데이터 프라이버시를 반영하여 ‘제 3자 쿠키 데이터’ 활용을 줄이겠다고 발표했다.

구글 Chrome이 타사 쿠키(비식별 개인정보) 데이터를 2022년까지만 서비스한다고 발표한데 이어, 애플 또한 2020년 6월 IDFA(Identifier for Advertising) 부분에서 모든 앱이 사용자 데이터를 쓰기 전 고객의 동의를 필수로 얻는 규정을 신설했다.

빅테크 기업들의 정책 변경은 기업의 활용 데이터 부족을 가져온다. 이커머스 기업의 경우 고객 데이터를 활용하여 판매전략을 수립하는 것이 일반적이나, 데이터 프라이버시가 강화될 수록 데이터 부족으로 인한 예측과 전략 수립이 어려워질 수 있다.

이러한 현상은 2025년까지는 지속될 것으로 보이며, 그에 따라 많은 기업들이 이 기간 동안 ‘자체 사이트’ 구축하거나 또는 ‘데이터 거래’에 총력을 기울일 것으로 예상된다.

하지만 데이터 프라이버시가 기업에 꼭 불리한 것만은 아니다. 일반적으로 데이터의 양이 줄어들면 데이터의 질은 오히려 좋아지기 마련이다. 데이터 활용에 있어 고객의 동의를 얻어야 하는 허들이 존재하지만, 이렇게 얻은 ‘자체 데이터(1st Cookie Data)’는 자사 비즈니스에 바로 적용할 수 있는 특수 데이터이기 때문에, ‘개인화 마케팅’에 보다 유리하게 활용될 수 있다.

8. ‘서비스 메시(Service Mesh)’와 ‘분산형 클라우드(Decentralized Cloud)’의 부상

‘서비스 메시(Service Mesh)’는 웹 또는 앱 내에서 제공되는 다양한 서비스들의 데이터를 공유하는 과정에서 소스코드와 상관없이 서비스를 제어하는 것을 뜻한다. 메시 데이터는 여러 서비스 기능에서 얻은 데이터를 모두 취합하기 때문에, 양적 부족 현상을 해소하면서도 ‘사일로(Silo)’ 1) 현상이 발생하지 않아 데이터의 일관성이 유지된다.

우리보다 앞서 데이터 프라이버시가 중요해진 해외에서는 서비스 메시가 다양한 분야에 응용되고 있는데, 2020년 하반기 이후부터 ‘사이버보안 메시’(Cybersecurity Mesh)의 수요가 빠르게 늘고 있다(Gartner IT Trends, 2021). 사이버보안 메시도 서비스 메시와 비슷한 개념으로, 분산된 방식으로 데이터를 수집하고, 데이터의 확장성, 유연성 외에 ‘보안성’도 보장한다는 점에서 인기가 높다.

이런 이유로 ‘서비스 메시(Service Mesh)’는 데이터 프라이버시로 인한 데이터 부족을 해소할 수 있는 또 다른 방안으로 인식된다. 한동안 데이터의 부족이 예상되는 상황이라 ‘서비스 메시’ 기술의 수요는 빠르게 증가할 것으로 보인다. 국내에서도 데이터 보호 관련 규정이 시행됨에 따라 2021년부터는 메시 솔루션 업체들의 증가를 기대해 볼 만하다.

‘분산형 클라우드’의 인기도 비슷한 맥락에서다. 기존의 클라우드 시스템은 서버 상에서 문제가 발생했을 때, 맞물린 여러 서비스들에서 연쇄적인 장애가 발생하는 위험부담이 있었다. 일례로 2020년 12월 국내에서 일어났던 유튜브 장애도 클라우드 서버가 원인이었다.

그러나 분산형 클라우드를 사용하면 여러 곳에 데이터를 분산시키기 때문에 이런 위험부담이 줄어든다. 분산형 클라우드는 대기업들이 시장을 주도하고 있다. 분산된 데이터를 다시 취합하는 과정에서 자칫 발생할 수 있는 데이터 손실 방지를 위해 고도의 기술이 필요하기 때문이다.

이미 아마존, MS, 구글, IBM 등이 이미 이 시장에 뛰어든 가운데, 2021년은 이들 기업의 리드 속에 분산형 클라우드 서비스 시장이 본격적으로 성장할 것이라는 전망이 우세하다.

마치며: 연결과 참여의 극대화

모두가 코로나19로 고군분투하던 와중에 어느덧 해가 바뀌었다. 갑작스런 바이러스의 출현은 우리 모두를 당황시켰지만, 감사하게도 이미 10년 전에 ‘모바일’ 생태계가 형성된 덕분에 ‘디지털 트랜스포메이션’에 따른 혼란은 크지 않았다. 오히려 그 과정에서 등장한 다양한 기술적 진보들은 우리에게 새로운 마케팅 방법들을 기대하게 만든다.

우선 온라인과 오프라인이 완벽하게 역전되었다. 디지털 트랜스포메이션이 가속화되면서 이제 온라인은 오프라인 경험을 흡수하는 단계로 가고 있으며, 오프라인 생활권은 온라인 생활권을 ‘보조’하는 구조로 바뀌었다. 쇼핑, 금융, 의료 등 일상 생활의 서비스 영역이 온라인 중심으로 바뀌면서 ‘언택트’ 문화가 생성되었다.

온라인은 언택트 확산에 따른 관계 단절도 보완했다. ‘연결’과 ‘참여’의 기능이 부각된 통합 기능의 협업 플랫폼과 참여형 콘텐츠가 새로운 마케팅 방법으로 등장했으며, IT 최대 이슈인 ‘인공지능(AI)’이 다양한 마테크 솔루션과 결합하면서 ‘개인화’ 마케팅이 대세가 되고 있다.

4P(Product, Price, Place, Promotion)로 귀결되던 전통의 마케팅 공식은 여전히 유효하나, 기업은 ‘일 대 일’ 마케팅의 확산에 따른 새로운 커뮤니케이션 방법론을 끊임없이 개발해야 하는 과제를 부여받았다.

데이터 이슈도 뜨겁다. 개인화 마케팅의 수요가 늘고 있지만, 프라이버시가 중요해지면서 데이터 활용에 제약이 생겼고 기업들의 유효 데이터 확보 전쟁이 치열해졌다. 프라이버시 시대는 기업에게 고객의 ‘신뢰’를 얻기 위해 ‘프라이버시 경험’을 제공할 것을 요구하며, 많은 기업들이 고객에게 데이터 활용 계획을 투명하게 공개함으로써 고객의 동의를 얻는 방향으로 전략을 수정하고 있다. 동시에 외부 데이터를 활용하여 데이터 부족을 해소하고자 ‘분산형 클라우드’와 ‘서비스 메시’ 기술 도입을 모색하는 기업도 늘어나는 중이다.

제시한 8가지 기술 트렌드는 포스트 코로나 시대에 발전이 기대되는 분야다. 2020년이 수많은 시행착오를 거쳐 디지털 중심의 새로운 비즈니스 방법론이 정립된 해였다면, 2021년은 이러한 IT 기술들이 본격적으로 성장하는 해가 될 것이다.

따라서 기업은 효율적인 비즈니스 수행을 위한 최적의 IT 기술을 그 어느 때보다 적극적으로 찾아야 한다. 시장의 불확실성은 여전히 크지만, ‘연결’ 및 ‘참여’의 경험을 극대화하는 방향에서 8가지 기술들을 활용한다면 의외로 최적의 방법론을 빠르게 찾을 수 있지 않을까 싶다.