[2022 데이터 그랜드 컨퍼런스] 게임, 커머스

 

 

 

1️⃣ [게임] 데이터 보지 마세요 - 넥슨코리아 인텔리전스랩스 김호연 실장님 

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•  AI 로 폭발적인 콘텐츠 증가 

 

↪ 아트 생성 (그림, 만화, 디자인)

↪ 사운드 생성 

↪ 텍스트 생성 (소설, 시나리오, 챗봇) 

↪ 영상 미디어 생성 (유튜브 영상, 게임영상, 숏츠) 

 

•  AI 로 인해 내가 원하는 것은 뭐든지 만들 수 있는 초개인화 시대 

 

 

•  중요하게 생각한 3요소 

 

↪ 2016년 생각

  ▸ 특수 도메인 데이터 (네이버, 카카오와 같은 빅테크 회사 말고 "게임" 같은 특수한 분야를 다루는 회사) 

  ▸ 산업 성장성, 좋은 서비스 

 

↪ 2022년 생각 

  ▸ AI 서비스 환경 with Data 

 

 

AI 서비스를 활용하면 얻은 인사이트를 100% 액션으로 전환할 수 있다. 

 

 

•  AI 서비스의 핵심 피드백 루프 

↪ 중요한 것은 "반응 데이터" (피드백)

 

 

 

•  AI 서비스 환경이 왜 필요한가

 

↪ 데이터 기반 AI 서비스는 지속적으로 성능을 강화시킬 수 있으며 데이터가 쌓일수록 알고리즘이 강화된다. 

↪ 초개인화 서비스가 가능 

 

 

•  핵심 기능들을 피드백 루프가 있는 AI 서비스로 

 

 

↪ 유저의 경험을 가장 크게 바꿔줄 수 있는 단계가 어떤 것이 있을지 고민하고 그 부분에 AI 서비스를 도입 

 

 

💡 인간이 데이터 하나씩 보고 생각해서 액션하는 것 말고, 데이터와 AI 가 알아서 액션할 수 있는 환경과 서비스를 고민하고 구성해보자. 

 

https://www.intelligencelabs.tech/

넥슨 인텔리전스랩스 테크블로그

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2️⃣ [데이터커머스] 데이터를 활용한 커머스 기업의 그로스 마케팅

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•  나이키와 아마존

 

↪ 나이키 오픈마켓 내 모조품 불법유통을 막기 위해 아마존에 판매하기 시작하였지만 불법 유통 문제를 해결하진 못함. 그러나 나이키 전세계 매출 50% 이상이 아마존에서 발생했기 때문에 중대한 고민이 시작됨. 아마존 플랫폼 유통을 포기하면 고객 데이터를 얻지 못하는 문제점도 존재 → 그러나 아마존에 대한 유통을 중단하기로 결정 

 

 

•  해상도 높은 데이터는 지금까지 알 수 없었던 구체적인 인사이트를 제공 

 

↪ 고객 데이터가 없다면, 어떤 경로를 통해 고객이 유입되는지, 어떤 페르소나를 가진 사람들인지, 자주 제품을 구매하는 고객들은 어떤 사람들인지, 유입에서 구매전환까지 이르는 과정이 최적화 되었는지, 구매 경험이 긍정적이었는지 확인할 수 없다. 

 

 

•  나이키의 문제와 대응 

 

 

↪ Walled Garden : 광고 마케팅에 막대한 예산을 투자하지만, 고객 데이터는 해당 기업이 받을 수 없다. 

 

↪ 나이키는 walled garden 문제를 해결하기 위해 데이터 전문 회사를 인수하기 시작한다. 

 

 

 

•  D2C (direct to customer) 가 중요한 이유 

 

↪ 중간 유통 플랫폼을 거치지 않고 소비자를 직접 대응함으로써 고객 데이터를 확보한다. 

 

 

 

•  Growth Marketing 

 

↪ 고객 구매 과정을 더 세분화해서 인사이트를 얻는 과정 

 

✔  AARRR Model 

↪ 지표로 삼아 측정하여 최적화 하는 과정 

 

 

 

•  그로스 마케팅의 3요소 

 

•   소비자를 만나는 방법 (1) : 1st party data : Design thinking + Lean Start up + Agile = Growth Hacking 

 

 

✔ Data supply Chain : 데이터가 어디서부터 생성되고 수집될 수 있는가 

✔ Data Governance : 데이터를 어느범위까지 적법하게 다룰 수 있는가 

✔ Product Market fit : 해당 제품이 시장에 받아들여질 수 있는가 

✔ Language Market fit : 소비자에게 제품에 대한 메시지가 잘 전달되고 있는가 

✔ CRM : 얼마나 자주 소비자들이 얼마만큼의 제품을 구매하고 있는가 (개인화 마케팅) 

✔ Data Engineering : 개발단으로 어떻게 이끌어 갈 것인지 

✔ Event Taxonomy : 소비자로부터 얻고싶은 정보의 시나리오를 구축 

 

마케팅 과정을 자동화

 

 

 

•  소비자를 만나는 방법 (2) 3st party data : 데이터를 활용한다는 것은 대상에 대한 실제 사실에 근접해가는 것 

 

↪ 3st party data 는 개인을 구체적으로 식별하기 어렵지만 대체적인 패턴과 특성을 얻어낼 수 있는 고객 데이터이다. 

 

 

↪ 고객 페르소나 정의가 가능 

 

1st party 와 3rd party 데이터를 혼합해서 사용

 

 

•  소비자를 만나는 방법 (3)

 

 

 

•  퍼포먼스 마케팅의 한계