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요약
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심층적인 인사이트를 위한 AI 활용 : 마케터들은 캠페인 성과에 대한 심층적인 인사이트를 얻기 위해 AI를 점점 더 많이 활용하고 있으며, ROI, LTV 패턴, 크로스 플랫폼 비교에 대한 복잡한 질문이 일반화되고 있습니다. AI 도구를 활용하여 데이터를 분석하고 시각화함으로써 더욱 정보에 기반한 의사 결정과 전략적 조정을 지원하는 것이 중요합니다.
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성과 지표 집중 : 일반적인 검색어는 ROAS, 설치 추적, 수익 비교와 같은 특정 성과 지표에 대한 높은 관심을 나타냅니다. 마케팅 전문가는 캠페인 효과를 더욱 효과적으로 측정하고 리소스 할당을 최적화하기 위해 이러한 핵심 성과 지표를 캠페인에 우선적으로 적용해야 합니다.
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자연어 질의 활용 : 마케터들은 AI와 상호작용할 때 더 길고 자세한 질의를 활용하고 있으며, 이는 대화형 데이터 분석으로의 전환 추세를 시사합니다. 팀이 다양한 매개변수를 포함하는 포괄적인 질문을 작성하여 더욱 풍부한 인사이트를 도출하도록 장려하고, 이를 통해 AI 기반 분석의 유용성을 극대화하세요.
지난달, 저희는 Singular 데이터와 인사이트를 LLM(Learning Leadership Model)과 통합하여 사람들이 데이터와 소통할 수 있도록 했습니다. 즉, 자연어 쿼리를 사용하여 캠페인 진행 상황에 대한 인사이트를 얻을 수 있게 된 것입니다. 수백 명의 마케터들이 이 기회를 적극적으로 활용했고, 이제 저희는 AI 기반 마케팅에 대한 유용한 데이터를 확보했습니다. 마케터들이 마케팅 결과에 대해 AI에게 어떤 질문을 하는지 알 수 있게 된 것입니다.
그 결과를 살펴보는 것은 매우 흥미롭습니다.
현재 상황은 다음과 같습니다…
AI 기반 마케팅: 마케터들이 알고 싶어하는 6가지 핵심 사항
AI 기반 마케팅은 마케터들이 필요한 데이터를 빠르게 얻을 수 있도록 도와줍니다. 우리는 수백 명의 마케터들의 질문을 분석하여 사람들이 무엇을 알고 싶어하는지, 그리고 AI에게 어떤 방식으로 답변을 구하는지 살펴보았습니다.
AI가 생성한 마케팅 인사이트가 현실과 동떨어지지 않도록 하기 위해 이러한 사항들을 확인합니다 . 이는 사용성과 신뢰성을 위해 매우 중요합니다. 모든 정보는 비공개이며, 익명성 유지를 위해 검색어에 포함된 개인 식별 정보나 민감한 단어는 모두 삭제했습니다.)
그렇다면 마케터들은 AI에게 무엇을 물어볼까요?
흔히 듣는 질문 중 하나는 "설치 수와 매출 기준으로 가장 실적이 좋은 캠페인은 무엇인가요?"입니다. 이 질문은 중요하고, 실행 가능하며, 묻기도 쉽고, 이제 AI 덕분에 답하기도 쉬워졌습니다.
일반적으로 우리는 6개의 서로 다른 쿼리 클러스터를 볼 수 있습니다. 이 클러스터들은 기본적으로 모든 쿼리를 분류할 수 있는 더 큰 주제들입니다
- 캠페인 성과 및 ROAS
- 추세 분석 및 시간 기반 보고
- 수익과 지출 비교
- 크리에이티브 성과 및 A/B 테스트
- 설치 및 전환 추적
- 지리적 및 플랫폼 기반 세분화
AI 기반 마케팅은 단순한 업무에만 사용되는 것이 아닙니다. 마케터들은 AI에게 상당히 복잡한 질문들을 던지고 있습니다. 캠페인 성과 및 ROAS( .
"2024년 9월부터 안드로이드 플랫폼에 xx,xxx건의 설치가 이루어졌고 비용이 $xx,xxx.xx인 경우, 현재 시점 기준 총 ROI는 얼마이며, 이 중 현재 활성 상태인 설치는 몇 건입니까?"
그건 아주 오래전의 데이터라서 찾는 데 시간이 좀 걸릴 수 있습니다. 하지만 Claude가 복잡한 SQL 작업을 처리하고 Singular 데이터를 저장하므로, 그냥 물어보면 됩니다.
제 눈길을 사로잡은 또 다른 것이 있습니다
"Apple 검색 광고, Facebook, Google, TikTok 및 자연 검색 결과에 대한 체험판 비용을 다음 공식을 사용하여 계산하세요: 비용 / 합계("표준 체험판" + "프로 체험판")"
다시 말씀드리지만, 이것은 간단한 문제가 아닙니다. 설치 및 설치 후 데이터와 상당한 계산이 필요한 매우 중요한 문제입니다.
네, 맞습니다. AI 기반 마케팅은 단기적인 성과에도 효과적입니다. 마케터에게 심도 있는 통찰력을 즉시 제공할 수 있는 훨씬 간단한 쿼리도 많이 있습니다
- "지난 30일 동안 출처별로 모든 캠페인을 보여주세요."
- "지난 7일 동안 가장 많이 다운로드된 콘텐츠는 무엇인가요?"
- "우리는 지난 7일 동안 페이스북에 얼마를 썼을까요?"
- "최근 3일간의 이벤트를 CSV 파일로 내보내기"
- "지난 90일 동안의 모든 순방입 경로를 보여주세요."
- "현재 안드로이드 사용자의 일일 활성 사용자 수(DAU)와 평생 투자 수익률(ROI)은 얼마인가요?"
- "지난 7일간의 통신사별 지출 내역을 알려주세요."
- "어제 총 광고 수익이 얼마였죠?"
- “어떤 광고 파트너가 가장 높은 투자 수익률(ROI)을 내고 있나요?”
- "지난 2주 동안 앱 X의 7일 총 투자 수익률(ROI)이 가장 높은 국가"
- "출처별 D1 유지율, D7 유지율, D30 유지율을 보여주세요."
서두에서 말씀드렸듯이, 이는 마케터들이 특정 시점에 무엇을 필요로 하는지 엿볼 수 있는 매우 흥미로운 창입니다.
즉각적인 결정을 내리는 데 필요한 데이터가 마치 클로드나 ChatGPT에게 세상에 대한 정보를 묻는 것처럼 손쉽게 얻을 수 있다는 것은 정말 놀라운 일입니다.
분석 및 통찰: 폭넓고 (어쩌면) 예상치 못한 접근
AI 기반 마케팅은 더욱 광범위하게 적용될 수 있습니다. 클로드는 특정 질문에 대해 쉽고 명확하게 빠르게 답변하는 데 유용하지만, 데이터를 분석하고 성과 향상을 위한 핵심 사항이나 권장 사항을 제시하는 데 있어서는 더욱 인상적입니다.
마케터들은 때때로 다음과 같이 일반적인 질문을 던지기도 합니다
- "지난달 가장 실적이 좋았던 캠페인을 보여주세요"
- “2025년까지의 고객 생애 가치(LTV) 패턴을 분석해 주세요.”
- "모든 부문별로 지표를 분석하고, 어디에 투자해야 할지 추천해 주세요."
이러한 경우, 클로드는 어떤 지표가 가장 관련성이 높은지, 또는 분석을 어떻게 실행할지에 대해 좀 더 자유롭게 결정할 수 있습니다. 항상 정확한 결론을 도출하지는 못하더라도, 이전에 고려하지 못했던 흥미로운 사실들을 밝혀낼 수 있습니다.
예를 들어, 클로드가 데모 데이터의 최고 성과를 어떻게 분석하는지 살펴보세요. 그는 거래량부터 투자 수익률(ROI) 및 전반적인 효율성에 이르기까지 다양한 핵심 성과 지표(KPI)를 분석합니다
때로는 데이터를 직접 확인해야 할 때가 있습니다. 또는 AI 기반 마케팅 분석 심층 분석 결과를 공유해야 할 때도 있죠.
좋은 소식은 클로드가 데이터 시각화에도 탁월하다는 점입니다. "결과를 보기 좋은 대시보드로 보여주세요"와 같은 간단한 요청만 추가해도 놀라울 정도로 훌륭한 차트와 주요 내용을 보여주는 인터랙티브 화면이 생성됩니다
AI 기반 마케팅을 원하는 언어로 이용하세요
누가 영어를 비즈니스 세계의 공용어로 정했는지는 잘 모르겠지만, 어느 정도는 맞는 말입니다.
SQL 쿼리를 작성할 때 다양한 언어를 사용할 수 있지만, Singular의 기본 테이블 이름은 영어로 되어 있으며 모든 언어를 지원하는 것은 아닙니다.
AI 기반 마케팅이 해결책을 제시합니다.
현재 마케터들이 AI에게 최소 6개 언어로 질문하는 것을 볼 수 있습니다
- 영어 (물론)
- 체코 사람
- 스페인 사람
- 중국인
- 포르투갈 인
- 프랑스 국민
- 그리고 아마도 다른 몇 가지 언어도 포함될 수 있습니다 (문자 인코딩 문제로 인해 일부 데이터가 약간 깨져 보일 수 있습니다)
클로드나 ChatGPT 같은 대형 언어 관리자들은 대부분 최소 15개 언어를 유창하게 구사하고, 그 외에도 수십 개 언어를 다양한 수준으로 구사하기 때문에, 마케팅 데이터와 인사이트를 훨씬 더 많은 사람들에게 자연어뿐 아니라 모국어로 제공할 수 있게 되었습니다.
제가 마지막으로 확인했을 때, 체코어는 저희가 공식적으로 지원하는 언어가 아니었습니다.
이제 그러한 부족함은 원어민들에게 더 이상 결정적인 장애물이 아닙니다.
(정말 죄송합니다. 진심으로 사과드립니다. 하지만 그렇다고 해서 삭제할 만큼 죄송한 건 아닙니다.)
마케터들이 AI에게 긴 질문을 던진다
사람들이 일반적인 웹 검색보다 사실은 이미 알려져 있습니다
- 대부분의 웹 검색어는 2~4개의 단어로 이루어져 있습니다
- ChatGPT 프롬프트: 15-23단어
- ChatGPT와 SearchGPT의 연동: 4.2단어
AI 기반 마케팅에서도 이러한 현상을 볼 수 있습니다. 마케터들은 Claude MCP 통합을 통해 Singular 에서 마케팅 데이터를 검색할 때 검색어에 많은 단어를 사용합니다
- 가장 짧은 표현: 1단어 (아마도 오타일 가능성이 높음)
- 가장 긴 단어: 51개
- 평균: 15.88단어
- 중앙값: 14
저도 제가 인공지능을 활용할 때 비슷한 방식을 사용합니다.
저는 종종 마이크 버튼을 누르고 의식의 흐름대로 질문을 말합니다. 그렇게 하면 질문에 많은 세부 정보를 추가하고 여러 변수를 설정할 수 있으며, AI 엔진이 모든 것을 알아서 처리해 줄 거라고 믿습니다.
차원과 측정 기준: 마케터들이 AI에 요구하는 것…
AI 기반 마케팅은 다른 모든 분석 방식과 마찬가지로 동일한 기준과 지표를 사용합니다.
마케터는 차원을 사용하여 데이터를 세분화하고 특정 캠페인, 지역, 기기 또는 광고 파트너를 분석합니다. 그리고 Singular 통해 이러한 세분화에 영향을 받는 지표(설치 수, 수익, 비용, ROAS, ROI 등)를 계산하기를 원합니다.
평균적으로 마케터들은 질문을 할 때 단 2가지 차원만 사용합니다.
하지만 마케터들은 훨씬 더 많은 지표를 원합니다. 평균적으로 마케터들은 AI에 쿼리당 5.66개의 지표를 요청합니다(중앙값: 4.0개). 다만, 한 쿼리에서 무려 44개의 지표를 요청한 예외적인 사례도 있었습니다.
(그게 마치 주머니 속에서 실수로 전화가 걸린 것처럼 AI 쿼리가 잘못 작동한 거였기를 바랍니다. 아니면 의도적인 파괴 테스트 실험이었거나요.)
현재 확인된 최대 크기는 다음과 같습니다
- 앱
- 캠페인 이름
- 원천
- OS
- 국가
- 플랫폼
- 캠페인 ID
마케터들이 AI에게 계산을 요청하는 주요 지표는 다음과 같습니다
- 광고 네트워크 비용
- 설치
- 매출(7일)
- 투자수익률(7일)
- 실제 수익
- 실제 투자 수익률
- 수익(1일)
- 광고 네트워크 클릭
- 광고 네트워크 노출
- 투자수익률(1일)
- IPM(천 명당 설치 수)
- ARPU (7일)
할 일과 배울 것이 훨씬 더 많습니다
앞으로 몇 주, 몇 달 동안 해야 할 일과 배워야 할 것이 훨씬 더 많지만, Claude와의 MCP 통합에 대한 엄청난 호응을 보게 되어 매우 기쁩니다. 또한 이를 통해 AI 기반 마케팅이 어떻게 작동하는지 배울 수 있는 좋은 기회이기도 합니다.
저희는 거의 매일 새로운 기능과 버그 수정 사항을 추가하고 있으니, 평소처럼 다양한 채널을 통해 피드백과 제안을 보내주세요!
