IMVU의 성장 담당 부사장인 로밋 파텔과 함께 AI를 활용하여 고객 확보를 강화하는 방법에 대해 알아보겠습니다

어려운 시장 상황에서도 어떻게 더 빠르게 성장할 수 있을까요? 게다가 고객 확보 비용을 3분의 1로 줄이면서 광고 투자 수익률(ROAS)을 5배로 높일 수 있을까요?

좋은 데이터는 기본 요건이죠. 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지에 대한 통찰력도 마찬가지입니다.

하지만 인공지능도 도움이 될 수 있습니다.

이번 Growth Masterminds 에피소드에서는 IMVU의 성장 담당 부사장인 로밋 파텔(Lomit Patel)과 이야기를 나눕니다. 파텔은 이전에는 Roku에서 성과 및 디지털 마케팅을 총괄했으며, Apple이 인수하여 Apple News+로 만든 Texture에서 고객 확보를 담당하기도 했습니다.

그래서 그는 성장과 고객 확보에 대해 꽤 잘 알고 있습니다. (사실, 소셜 앱인 IMVU는 현재 코로나19 팬데믹 상황에서도 성장하고 있습니다.)

그는 성장 전략에 관한 책을 직접 집필하기도 했습니다. 파텔은 지난 3월, 혁신적인 스타트업이 인공지능을 활용해 성장하는 방법(Lean AI: How Innovative Startups Use Artificial Intelligence to Grow)이라는 책을 출간했습니다. 이 책에는 AI를 활용하여 성장 규모를 확대하고 사용자 확보를 늘리는 방법에 대한 실용적인 조언이 가득 담겨 있습니다.

팟캐스트를 들어보세요:

핵심 인용문 및 통찰: AI를 활용한 고객 확보 가속화

마케터가 AI를 활용해 성장할 때:
“현재 5% 미만만이 실제로 이를 실행하고 있습니다.”
-Lomit Patel

로밋 파텔이 제시하는 고객 확보의 세 가지 시대:

• 고객 확보 1.0: 모든 데이터를 통합하기
• 고객 확보 2.0: 광고 파트너에게 깨끗한 데이터 제공
• 고객 확보 3.0: AI를 활용하여 광고 파트너 간 예산 배분 자동화

고객 확보는 새로운 데이 트레이딩입니다:
“우’리는 기본적으로 데이 트레이더처럼 행동합니다. 파트너별 입찰 변동을 실시간으로 보면서, 하루와 한 달 말 목표를 확실히 달성할 자신감이 높아집니다.”
-Lomit Patel

AI를 직접 구축하거나 파트너와 협업하기:
“우리가 결국 하게 된 일 중 하나는 IMVU에서 우리의 역량이 어디에 있는지에 대해 솔직하고 철저한 감사를 수행하는 것이었으며, 스스로 이런 것을 구축할 핵심 역량이 거의 없다는 것이 명확했습니다.”
-Lomit Patel

자동화가 가능하게 하는 것:
“우리는 … 약 … 매달 수천 개의 다양한 크리에이티브를 테스트하고 있습니다.”
-Lomit Patel

수익화 흐름을 빠르게 파악하기:
IMVU’s AI는 24-48시간 이내에 사용자가 광고를 통한 수익화인지 인앱 구매를 통한 수익화인지를 식별합니다.

Lomit Patel이 AI가 IMVU’s 고객 획득에 한 일에 대해:
“우리는 CAC가 3배 이상 감소한 것을 보았습니다.”
“우리는 ROA, 즉 투자 수익률이 3배 이상 상승한 것을 보았습니다.”
“예전에는 5~6개월 정도 걸렸지만 이제는 … 광고비 회수의 대부분을 30~35일 안에 회수합니다.”

전체 녹취록은 다음과 같습니다: AI 기반 고객 확보

존 코에치어: 인공지능으로 어떻게 성장을 촉진할 수 있을까요?

존 코에치어가 진행하는 Growth Masterminds에 오신 것을 환영합니다. 이 팟캐스트는 똑똑한 모바일 마케터들이 더욱 똑똑해지는 곳입니다. 오늘 게스트는 지난 3월 O'Reilly Media에서 출간된 "Lean AI"의 저자이자, IMVU의 성장 담당 부사장, Roku의 성과 및 디지털 마케팅 책임자, 그리고 Apple이 인수하여 Apple News+로 만든 Texture에서 고객 확보를 총괄했던 분입니다.

로밋 파텔 씨, 안부 전해주세요!

Lomit Patel: 안녕하세요, 여러분. I’m 여기 와서 정말 신나요.

존 코에치어: 멋지네요. 이렇게 와주셔서 정말 기쁩니다. 책 출간도 정말 축하드리고요. 우선 지금 우리 삶에서 가장 중요한 문제인 코로나바이러스에 대해 여쭤봐야 할 것 같은데요, 어디에 계신가요? 어디에 격리되어 계시면서 어떻게 지내고 계신지 궁금합니다.

IMVU는 다른 모든 회사와 마찬가지로 코로나바이러스로 인해 재택근무 체제로 전환했습니다

Lomit Patel: 그래요, 코로나바이러스는 지금 매일 매일 확실히 화제입니다. 하지만 저에게는, 우리는’ 지난 몇 주 동안 IMVU에서 재택근무를 해왔고, 이 상황이 다가올 것을 알고 어느 정도 준비가 되어 있었습니다. 그리고 우리는’ 매우 행운이며 원격으로 꽤 효율적으로 일할 수 있었습니다. 그래서 it’ 상황이 잘 풀리고 있습니다. 하지만 비즈니스 측면에서 coronavirus hasn’ 큰 문제를 일으키지 않았는데, 우리는’ 소셜 네트워크이며 it’ 또 다른 방법으로 전 세계 사용자와 계속 연결될 수 있기 때문입니다. 그리고 우리에게는 it’ 확실히 역방향 문제가 되었습니다, 지난 몇 주 동안 급증한 수요를 관리하려는 측면에서

John Koetsier: 음, it’s 정말 흥미롭네요, 왜냐하면 우리는 방금 이 쇼를 준비하면서 대역폭 문제에 대해 얘기했’거든요. 제 일반적인 오디오 팟캐스트 플랫폼이 작동하지 않았습니다. 여러분은 아바타로 모여 소셜 인터랙션을 하는 소셜 네트워크인데, 지금은 그게 절실히 필요합니다. 그래서 서비스 제공에 충분한 대역폭 확보도 문제죠, 맞나요?

Lomit Patel: 네. 우리에게는 당연히 서버 용량에 더 많은 인프라를 지속적으로 추가하는 것이 과제인데, 우리가 발견한 것은 미국에서 들어오는 사용자와 전 세계에서 들어오는 사용자 사이의 적절한 균형을 찾으려는 것이며, 가능한 한 그 수요를 단계적으로 분산시키려는 것입니다.

존 코에치어: 와, 와.

Lomit Patel: 그리고 그 위에, 많은 소셜 네트워크에서 크게 인기를 끄는 또 다른 요소는 라이브 스트리밍입니다. 그’은 새로운 기능으로 급부상했으며, 우리는 ‘host rooms’와 유사한 서비스를 제공해 사람들이 친구와 연결하고 라이브 이벤트를 주최할 수 있게 합니다. 따라서 이런 기능은 명백히 대역폭 사용량을 증가시킵니다

존 코에치어: 전적으로 동감합니다.

Lomit Patel: 사람들은 실시간으로 진행하고 있기 때문에, 지금 많은 사람들이 겪는 문제보다 오히려 더 나은 문제라고 생각합니다. 하지만 우리는 더 적극적으로 대응하려고 노력했고, 특히 미국을 비롯한 여러 주에서 더 엄격한 격리 규정을 도입하면서 이러한 추세는 더욱 강화될 것입니다. 따라서 더 많은 사람들이 격리될 것이며, 인간으로서 혼자 할 수 있는 일은 한계가 있습니다

존 코에치어: 우리는 사회적 동물이다.

로밋 파텔: 네, 그렇습니다.

성장 담당 부사장: 광범위하고 다양한 분야의 역할

John Koetsier: 물론이죠. 시작해볼까요? 인공지능, 성장, 고객 확보, 사용자 확보 등 모든 주제를 다룰 겁니다.

하지만 잠시 상황을 설명해 주시고, 현재 맡고 계신 역할과 업무에 대해 간략하게 소개해 주시겠어요?

Lomit Patel: 네, 저는 Lomit Patel이고, 말씀하신 대로 성장 부사장입니다.

제 주된 책임은 IMVU의 모든 성장 노력을 관리하는 것입니다. 여기에는 사용자 확보, 유지, 수익 창출 등 사용자 생애주기 전반에 걸친 모든 것이 포함됩니다. 간단히 말해서, 어떻게 사용자를 유치하고, 어떻게 지속적으로 유지하며, 어떻게 수익을 창출하여 운영비를 충당할 것인가 하는 문제입니다

John Koetsier: 그것’은 성장 부사장이라는 점이 정말 흥미롭습니다. 우리는 최근 CGO, 최고 성장 책임자에 대한 연구를 발표했으며, 그’것은 바로 당신이 맡고 있는 역할이며, 이전에 꽤 별개였던 많은 영역을 아우르는 광범위한 역할입니다, 맞나요?

고객을 유치하는 사람, 제품을 개발하고 고객을 만족시키는 제품을 제공하는 사람, 그리고 고객을 유지하는 방법을 고민하는 사람이 있다는 것을 알고 계시죠? 이 모든 것이 당신의 업무 범위 안에 있습니다.

Lomit Patel: 네. 도전 과제 중 하나는 서로 다른 팀이 사용자 여정의 다양한 부분에 집중할 때, 누가 who’s 책임지는지에 대한 실행 문제가 발생한다는 점이에요.

성장 책임자가 있는 회사의 장점 중 하나는 고객을 위한 최고의 옹호자가 되는 전체적인 과정을 총괄하고, 이를 회사 전체에 전파하여 모든 구성원이 해당 기능을 지원하도록 하는 책임을 맡게 된다는 것입니다. 왜냐하면 이는 여러 부서가 협력해야 하는 기능이기 때문입니다. 모든 자원이 우리에게만 집중되어 있는 것이 아니므로, 다양한 부서와 협력해야 합니다.

하지만 중요한 것은 항상 핵심에 집중하는 것입니다. 즉, 궁극적으로 회사의 성장에 도움이 되는 주요 프로젝트에 집중하는 것입니다.

린 AI: 성장 및 고객 확보를 위한 AI

존 코에치어: 정말 일리가 있네요.

그렇게 바쁜 직장 생활과 인간으로서의 여러 가지 일들 속에서도 시간을 내어 책을 쓰셨는데, 그것도 인공지능에 관한 책이라니요. 책을 쓰게 된 계기에 대해 조금 이야기해 주시겠어요? 꼭 세상에 알리고 싶었던 메시지는 무엇이었나요? 사람들에게 전하고 싶었던 말은 무엇이었나요?

Lomit Patel: 물론이죠. 그래서 I’ve 발견한 것 중 하나는 … we’ve 지난 몇 년 동안 IMVU에서 AI 자동화에 대해 많이 실천해 왔습니다. 이는 I 정말 이게 성장 팀이 이동할 방향의 큰 트렌드의 일부분이라고 보았기 때문입니다

특히 지금처럼 엄청난 양의 데이터가 쏟아져 들어오는 시대에는 그 모든 데이터를 최대한 빨리 해독하여 실행 가능한 통찰력을 추출하고 경쟁사와 차별화하는 것이 정말 어렵습니다.

제가 이 책을 쓰게 된 가장 큰 이유는 IMVU에서 이 방식이 우리 사업에 심오한 변화를 가져오는 것을 직접 목격했기 때문입니다. 또한 여러 컨퍼런스에서 이 주제에 대해 이야기하면서, 우리처럼 이 방식을 적극적으로 도입한 회사가 많지 않다는 것을 알게 되었습니다.

제 생각에는 전체 기업 중 극히 일부, 5% 미만이 실제로 이렇게 하고 있을 것 같습니다.

그래서 저는 성장 산업에 종사하는 다른 사람들이 AI를 자동화에 활용할 수 있도록 영감을 줄 수 있는 좋은 기회가 있다고 생각했습니다. 궁극적으로 제가 모바일 성장 산업에서 가장 좋아하는 점 중 하나는 서로 정보를 공유하고 함께 성장하는 데 매우 개방적이라는 것입니다. 따라서 이것은 우리가 함께 업계를 발전시키고 AI를 전파하는 데 정말 도움이 될 수 있는 일이라고 생각합니다.

고객 확보 1.0, 2.0, 3.0

John Koetsier: 매우, 매우 멋집니다. 이제 당신이 이야기하는 것 중 하나는 고객 획득 1.0, 고객 획득 2.0, 그리고 고객 획득 3.0입니다. .0’s 를 설명해 주실 수 있나요?

Lomit Patel: 물론이죠. 이 이야기는 제가 IMVU에 합류했을 때부터 시작됩니다. 저는 3년 반 전 IMVU에 입사했어요. 처음엔 방대한 사용자 데이터가 있었지만, 데이터가 사일로에 갇혀 있었던 것이 큰 도전이었습니다. 우리는 크로스플랫폼 비즈니스라 웹 사업의 사용자 데이터가 모바일 사업과 다른 서버에 분산돼 있었죠.

결국 데이터가 사일로 형태로 존재하면 올바른 결정을 내리기가 매우 어렵습니다.

존 코에치어: 네, 그렇습니다.

Lomit Patel: 고객 획득 1.0은 실제로 모든 데이터 소스를 통합하려는 것입니다. 데이터 소스를 통합하지 않으면 전체 고객 여정을 제대로 이해할 수 있는 좋은 미리보기나 singular 뷰

일단 그런 기반을 마련했다면, 좋은 소식은 고객 확보 2.0이 이미 많은 파트너사들이 보유하고 있는 AI 기능을 최대한 활용할 수 있게 된다는 점입니다. 대부분의 기업들이 사용자 확보 예산을 투자하는 파트너사들이 바로 그런 AI 기술을 활용하고 있죠. 예를 들어, 구글과 페이스북을 비롯한 수많은 파트너사들이 AI를 활용하여 IMVU와 같은 광고주들이 더욱 효율적으로 목표를 달성할 수 있도록 지원하는 데 상당한 투자와 노력을 기울이고 있습니다. 하지만 이러한 기능을 제대로 활용하려면, 파트너사들에게 양질의 깨끗한 데이터 신호를 제공해야 합니다.

따라서 고객 확보 2.0은 모든 데이터를 통합한 후, AI 기능을 활용하여 목표 달성을 지원하는 데 필요한 적절한 데이터를 제공하는 것입니다.

그리고 고객 확보 3.0의 가장 큰 과제는, 우리 회사뿐 아니라 모든 광고주들이 직면한 가장 큰 어려움은, 예산을 어떻게 써야 할지 파트너에게 너무 의존하게 된다는 점입니다.

아시다시피, 저는 20년 넘게 사용자 확보 분야에 종사해 왔지만, 파트너사로부터 "비용을 줄여야 한다"는 말을 들어본 적은 단 한 번도 없습니다.

하지만 그 외에도, 궁극적으로 더 나은 방법이 있을까 하는 생각을 하게 되면서 어려움이 생겼습니다. 제가 영감을 얻은 분야 중 하나는 금융 산업을 살펴보는 것이었습니다. 왜냐하면 사용자 확보 팀은 결국 데이 트레이더와 같아서, 매일 돈을 투자하여 회사의 투자 수익률을 높이려고 노력하기 때문입니다.

금융 업계가 훌륭하게 해낸 일 중 하나는, 바로 수많은 퀀트와 데이터 과학자를 고용하여, 주식과 상품을 구매하는 방식을 더욱 효율적이고 스마트하게 만들어주는 인프라와 지능형 시스템을 구축한 것입니다. 인간에 의존하는 대신, 순전히 데이터에 기반한 방식으로 거래를 진행할 수 있게 된 것이죠.

그게 바로 제가 고객 확보 3.0을 구상하게 된 계기였습니다. 궁극적으로 인사 부서의 급여 지출을 제외하면 사용자 확보 또는 성장은 회사에서 두 번째로 큰 지출 항목이기 때문에, 예산 관리에 막중한 책임이 따릅니다. 따라서 예산 관리를 더 효율적이고, 빠르고, 스마트하게 할 수 있는 모든 방법에 집중하는 것이 중요합니다.

그래서 고객 확보 3.0은 금융 산업에서 얻은 영감을 바탕으로, 모든 데이터를 한 곳에 모아둔 지금, 우리가 데이터를 제공하는 다른 개별 파트너들과 비교했을 때 가장 큰 장점은 바로 사업 현황을 singular 에 파악할 수 있다는 점입니다. 이것이 바로 가장 큰 경쟁 우위입니다.

그래서 우리는 어느 날, 어느 주, 어느 달이든 특정 시점에 한 파트너가 다른 파트너와 어떻게 비교되는지 정확히 알 수 있습니다.

다양한 채널과 데이터를 전체적으로 조망할 수 있게 되면서 핵심적인 요소들을 효과적으로 활용할 수 있는 훨씬 유리한 위치에 서게 되었습니다. 파트너사들이 AI 관련 역량을 많이 구축해 놓았지만, 여전히 입찰, 예산, 광고 소재, 목표 설정 등 사용자 확보팀의 핵심적인 입력값에 크게 의존하고 있다는 점이 중요한 부분입니다.

그래서 저는 이런 것들을 자동화하는 것에 대해 생각하기 시작했습니다. 자동화는 데이터 분석을 기반으로 이루어졌는데, 모든 데이터를 한곳에 모아 언제든 예산을 늘려야 할 곳, 줄여야 할 곳, 또는 조정해야 할 곳을 정확히 파악할 수 있게 되었습니다. 또 다른 관점에서 보면, 결국 모든 것은 수요와 공급의 문제입니다. 다행히도 현재 예산 지출의 모든 과정은 프로그램으로 자동화되어 이루어지고 있습니다.

우리가 발견하기 시작한 것은, 이러한 다양한 파트너들을 전체적으로 파악하고 살펴볼 수 있게 되자, 예를 들어 하루 중 특정 시간에는 페이스북이 스냅챗보다 더 효율적일 수 있고, 구글이 애플 검색보다 더 효율적일 수 있다는 점이었습니다.

하지만 문제는 인간적으로 하루 24시간 내내 앉아서 이 일을 하는 것은 불가능하다는 것입니다. 하지만 인공지능의 능력을 활용하여 인간처럼 생각하고 기회가 생길 때를 예측하여 행동할 수 있다면, 그것이 바로 우리에게 큰 깨달음의 순간이었습니다.

AI: 마케터에게 고객 확보에 대한 통제권을 되돌려주다

John Koetsier: 제가 정말 좋아하는 점은 마케터들이 페이스북, 구글, 기타 파트너에 돈을 쏟아부으며 통제력을 잃어가고 있다는 느낌이 점점 커졌다는 겁니다. 그리고 그들은 AI와 인텔리전스로 가득 찬 블랙박스를 만들었죠. 말씀하신 대로 데이터를 많이 줄수록 원하는 결과를 더 잘 제공합니다, 물론

하지만 그렇게 하면 통제력을 잃게 되고, 실제로는 그 블랙박스 안의 기계가 점점 더 똑똑해지도록 부추기는 꼴이 됩니다. 당신은 그 위에 AI라는 층을 덧씌우고는 "좋아, 훌륭해, 우리에게도 좋은 일이야. 우리는 모든 고객 확보 및 사용자 확보 채널에서 더 똑똑해질 거고, 거기서 경쟁사를 이길 거야."라고 말하는 것과 같습니다.

정말 흥미롭네요.

로밋 파텔: 네. 말씀하신 대로 핵심을 잘 짚어주셨습니다. 제가 자주 듣는 말 중 하나는 우리가 통제할 수 있는 부분이 없다는 것입니다. 하지만 사실 우리가 통제할 수 있는 요소들이 분명히 있고, 바로 그 요소들을 통제하는 것이 중요합니다. 결국 모든 파트너들이 가장 바라는 것은 우리가 더 많은 예산을 쓰는 것이니까요.

그리고 그걸 직접 통제할 수 있어요. 핵심은 돈의 흐름을 따라가는 거죠. 돈을 어떻게 쓸지 스스로 결정할 수 있다는 거예요. 완전히 수동적으로 돈을 맡기기만 할 필요는 없어요.

그래서 지금 우리는 매일매일 데이 트레이더처럼 행동하고 있습니다. 왜냐하면 언제든지 특정 파트너의 입찰가 변동을 보고 있기 때문입니다. 궁극적으로 이러한 방식을 통해 우리는 하루 또는 월말에 목표를 달성할 수 있다는 확신을 더욱 높일 수 있습니다.

성장을 관리하는 AI를 제어하기

John Koetsier: 이 질문을 꼭 해야겠어요. 우리는 주식시장에서 모든 것을 기계에 맡겼을 때 몇 차례 재앙을 목격했습니다. 다행히도 이제는 지나갔지만, 누군가 매수를 했을 때 시스템이 붕괴돼 모든 것이 급락해 매도, 매도, 매도, 매도를 반복하고 인위적인 브레이크를 적용한 사례도 있었습니다. 또 기계가 실수를 저질러 수십억 달러가 사라진 경우도 들었습니다

당신은 그러한 상황에 대비하기 위해 어떤 안전장치를 마련해 두셨나요?

Lomit Patel: 네, 우리가 한 일 중 하나는 금융 업계에서 하는 방식과 매우 유사합니다. 일종의 손절매 주문을 설정해, 상승이나 하락이 과도하면 제한을 두는 방식입니다.

그리고 우리가 그렇게 하게 된 이유 중 하나는, 아시다시피 금융 업계와는 달리, 시장 변동성이 매우 큰 경우가 많기 때문입니다. 다양한 파트너사의 여러 AI 기능을 활용할 때 명심해야 할 중요한 점은, 언제든 10~20% 정도의 변동폭 내에서 변화에 대응할 수 있어야 한다는 것입니다.

만약 그 범위를 벗어나 너무 급격한 변화를 계속 가하면 AI가 초기화될 가능성이 높습니다. AI는 누적된 변화에 적응하도록 훈련되었지만, 급격한 변화를 주면 마치 완전히 새로운 캠페인을 시작하는 것처럼 느껴져 초기화가 진행될 것이고, 이는 프로그램 전체의 취지에 어긋나게 됩니다.

존 코에치어: 네, 네.

Lomit Patel: 그래서 우리가 결국 이렇게 했습니다.

IMVU가 사용자 확보를 위해 사용하는 기술

John Koetsier: 그 말이 정말 이해돼요. 정말 굉장히 멋지네요. That’s 당신이’하고 있는 일에 대한 훌륭한 개요예요. 좀 더 깊게 파고들어볼게요, AI에 구체적으로 어떤 기술을 사용하고 있나요?

Lomit Patel: 우리 AI는 주로 세 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다. 하나는 모바일 측정 파트너이며, 여기서 많은 모바일 데이터를 얻습니다. 많은 데스크톱 데이터는 자체 데이터 웨어하우스에서 나오며, 우리는 Tableau를 사용해 해당 데이터를 추출합니다. 그리고 현재 모든 설치 후 사용자 행동 데이터는 Leanplum에서 나오며, 이것이 우리의 CRM 자동화입니다.

그래서 저희는 이 세 가지 소스를 한 곳에 통합하여 단일화된 시각을 얻을 수 있도록 했습니다. 이를 위해 두 가지 방법을 사용했는데, 하나는 이메일 주소를 이용하는 것입니다. IMVU에서 계정을 만드는 모든 사용자는 고유한 이메일 주소를 가지며, 이메일 주소는 새로 만들거나 재사용할 수 없습니다.

그리고 또 하나는 모든 사용자에게 고유한 고객 ID가 부여된다는 점입니다. 따라서 이 두 가지 요소를 통해 사용자가 어디에서 유입되었는지, 그리고 어떤 방식으로 우리와 상호작용하는지에 관계없이 사용자 여정을 추적할 수 있습니다.

AI 구축 및 교육: 팀 및 파트너

존 코에치어: 네. 팀 구성 측면에서 보면, AI 팀을 따로 구성하셨나요, 아니면 그 인재들을 여러 팀에 분산시키셨나요?

Lomit Patel: 우리는 결국 다양한 팀에 걸쳐 작업을 분산하려고 시도했습니다. 하지만 주로 우리가 한 일은 IMVU에서 우리의 역량이 어디에 있는지 솔직하고 철저하게 감사하는 것이었습니다. 그리고 스스로 이런 것을 구축할 핵심 역량이 거의 없다는 것이 명확했습니다.

그래서 결국 우리가 한 일은 마지막 조각을 완성하는 데 도움을 줄 수 있는 잠재적인 파트너 또는 SAS 플랫폼을 찾는 것이었습니다.

그러다가 Nectar9이라는 회사를 발견했어요. 그들은 비슷한 것을 만들려고 노력하는 작은 스타트업이었죠. 하지만 당시 그들에게 부족했던 것은 알고리즘을 학습시키고 UA(사용자 확보) 맥락에서 제대로 작동하도록 만드는 데 필요한 충분한 사용자 데이터였어요. 그래서 결국 우리가 하게 된 건… 일종의 자체 개발이었죠. 존, 아시다시피 뭔가를 만드는 건 항상 어려운 일이지만, 또 다른 어려움은 그걸 유지 관리하는 거잖아요?

그리고 저는 그런 복잡한 문제에 깊이 파고들고 싶지 않았습니다. 그래서 결국 Nectar9와 파트너십을 맺게 되었고, 그들과 협력하면서 제가 업계에서 쌓아온 인맥을 활용해 Google, Facebook, Snapchat 등 우리가 광고비를 지출하고 대부분의 사람들이 돈을 쓰는 주요 파트너사의 API를 그들의 플랫폼에 통합하는 데 도움을 줄 수 있었습니다.

이러한 API를 구축함으로써 관련 데이터 신호에 대한 접근 권한을 제공할 수 있었습니다.

그래서 그들은 이미 AI 기능을 보유했고, 그 기능은 비구조화 학습 방식입니다. 즉’ 주로 들어오는 데이터를 모아 인사이트를 도출하고, 이를 기반으로 우리는’ 알고리즘을 훈련시켜 전체를 통합적으로 바라보며 개별 파트너를 별도로 보는 대신 활용할 수 있게 됩니다.
그래서 가장 좋은 방법은 단계별로 진행하는 것이었습니다.

그래서 저희는 주로 캠페인을 반수동으로 관리하던 시기에 페이스북과 같은 파트너들과 협력하여 데이터를 제공하기 시작했고, 이후 넥타9(Nectar9)에 데이터를 제공하여 저희의 업무 방식에 어떤 효과를 가져올 수 있는지 살펴보았습니다.

약 30~40일 정도 걸렸지만, 결국 기계가 학습하고 성능이 향상되어 우리보다 훨씬 효율적으로 작동하기 시작했습니다. 그래서 영국이었던 것 같은데, 작은 지역에서부터 시작해서 점차 범위를 넓혀가며 그 효과가 지속되는지 확인해 봤습니다. 효과가 있길래 결국 페이스북을 완전히 자동화했습니다. 그리고 구글, 스냅챗 등 우리가 협력하는 여러 파트너사에도 같은 방식을 적용하기 시작했습니다.

하지만 그것은 순차적인 과정이었지, 모든 것을 한꺼번에 집어넣은 것은 아니었습니다.

그리고 사내 자원, 특히 제 팀의 경우, 제가 가장 큰 어려움 중 하나로 꼽은 것이 캠페인 관리 인력 유지였습니다. 많은 사람들이 그 업무에 지쳐버리고, 다른 회사에서 그 역할을 맡으면 1만 달러에서 2만 달러를 더 주겠다는 제안을 받기 쉽기 때문입니다.

그래서 제가 겪었던 어려움과 좌절 중 하나는 새로 합류하는 몇몇 사람들을 계속해서 교육하는 것이었습니다. 제가 발견한 것은 시스템을 통해 한 번만 교육하면 그 후에는 팀원들의 해당 기술을 구축하는 전체 과정을 다시 거칠 필요가 없다는 것이었습니다. 그래서 저는 팀의 기존 기술 역량을 전환하여 이 시스템을 어떻게 지원할 것인가, 어떻게 시스템에 필요한 자원을 공급할 것인가에 집중했습니다. 특히, 저희가 사내에 투자를 아끼지 않고 크게 발전시킨 분야는 바로 크리에이티브 개발입니다.

저희 팀원 중 한 명이 주로 집중하는 부분은 머신러닝에서 나오는 모든 데이터 인사이트를 면밀히 분석하는 것입니다. 즉, 우리가 투자하고 있는 다양한 파트너사 전반에 걸쳐 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지 파악하고, 사내 팀과 지속적으로 협력하여 머신러닝에 입력할 수 있는 새롭고 창의적인 방안을 계속해서 고안해내는 것입니다.

그리고 저희는 현재 매달 수천 가지에 달하는 다양한 크리에이티브 변형을 테스트하고 있습니다. 이는 주로 크리에이티브가 저희의 이야기를 전달하는 데 있어 매우 중요한 요소라는 것을 깨달았기 때문입니다.

존 코에치어: 와.

AI, 사용자 유지 및 사용자 여정

Lomit Patel: 다른 부분, 제가 팀에서 실제로 강화한 또 다른 역할은 유지와 CRM 전반에 걸쳐 우리가’ 얻고 있는 모든 데이터와 지금—하지만 더 나은 사용자 여정을 어떻게 만들 수 있을지 고민하는 것이었습니다

예를 들어, 구글에서 온 사람이 있고 그들이 어떤 창의적인 동기로 입사했든 간에, 우리는 그들이 입사하게 된 계기를 이어갈 수 있도록 연속성을 제공하고 싶습니다. 그리고 가능한 한 빨리 그들이 제품의 핵심적인 '아하' 순간들을 경험할 수 있도록 도와주고 싶습니다.

인공지능이 실제로 도움이 되는 부분은 바로 이상적인 사용자 여정이나 사용자가 해야 할 행동과 조치를 파악하는 데 도움을 주는 것입니다. 특히 모바일 환경에서 온보딩은 매우 중요하기 때문에, 사용자를 빠르게 사로잡지 못하면 결국 떠나게 될 것입니다.

저희는 사용자를 두 가지 세그먼트로 분류할 수 있었는데, 이것이 바로 저희가 사용자를 통해 수익을 창출하는 방식이기 때문입니다.

하나는 인앱 구매와 관련된 것이고, 다른 하나는 광고와 관련된 것입니다. 일반적으로 사람들은 IMVU 크레딧을 구매하는 쪽을 택하는데, IMVU는 자체 화폐를 사용하여 가상 아이템을 구매하고 가상 세계를 만드는 데 사용하기 때문입니다. 따라서 크레딧을 구매하는 쪽이 더 많고, 보상형 동영상 시청, 온라인 설문 조사 참여, 광고 참여 등을 통해 크레딧을 획득하려는 쪽도 있습니다.

저희 AI는 사용자의 행동을 분석하여 24시간에서 48시간 이내에 사용자가 어떤 경로로 유입될 가능성이 더 높은지, 즉 인앱 구매 경로인지 광고 경로인지를 신속하게 파악할 수 있습니다. 그리고 이를 바탕으로, 향후 수익 창출 가능성이 높은 사용자 경험을 제공하기 시작합니다.

John Koetsier: 흥미롭네요. 그래서 사용자가 들어올 때 그들이 누구인지에 대한 이해를 바탕으로 어느 정도 사용자 여정, 고객 여정을 실제로 구축하고 있는 것이군요.

하지만 여러분은 사용자에 대한 이해를 바탕으로 제품 사용 방식을 맞춤화하기도 합니다. 이 사용자가 비용을 지불할 가능성이 높은지, 광고를 시청할 가능성이 높은지 등을 파악하는 것이죠. 따라서 전체적인 경험은 특정 사용자 그룹을 어떻게 수익화할 것인지에 맞춰 맞춤화되는 것이라고 할 수 있습니다.

다기능 팀

Lomit Patel: 맞아요. That’s 여기서 우리가 제품팀처럼 교차 기능적으로 협업해야 하는 부분이 나옵니다. 그리고 제가 맡은 두 역할 중 하나는 제품팀과 함께 제품 경험을 최적화해 we’re 찾는 방향에 맞추는 데 많은 시간을 씁니다. 다른 역할은 마케팅팀과 협업해 크리에이티브 개발과 스토리 전달 방식을 개선해 머신에 모두 피드백합니다

저희의 또 다른 역할은 주로 파트너사와의 협력에 있습니다. 파트너사는 모든 데이터를 수집하여 인사이트를 제공해 줍니다. 파트너사에는 최고 데이터 과학자가 있기 때문에 저희는 따로 인력을 채용할 필요가 없습니다. 저희는 파트너사와 최소한 매주 회의를 진행합니다. 파트너사의 역할 중 하나는 알고리즘을 지속적으로 분석하고, 알고리즘이 무엇을 학습하고 어떤 결과를 도출하는지 정확하게 알려주는 것입니다. 저희가 가장 피하고 싶은 것 중 하나는 머신 러닝이 만들어낼 수 있는 편향입니다.

그리고 저희는 개발하게 될 모든 알고리즘이 다양성이라는 저희의 핵심 가치에 부합하는지 확인하고 싶습니다. 특정 인구 집단이나 성별 등 특정 분야에만 치우쳐 한쪽으로 치우치는 기업이 되고 싶지 않습니다. 저희는 사용자 기반을 최대한 다양하게 유지하고자 합니다.

John Koetsier: 그것은’s 정말 흥미롭고 똑똑합니다. 알고리즘이 무언가를 감지하고 사회에 편향이 존재한다면—때때로 무의식적·잠재적으로 우리가 하는 행동이 편향이나 차별을 초래한다면—그리고 AI가 이를 학습하면 디지털 환경에서 눈에 잘 띄지 않게 복제하게 됩니다.

그렇게 해주셔서 정말 훌륭해요.

또한, 시스템이 이제 사용자 확보를 담당하게 되었으니 일부 인력을 더 높은 수준의 직무로 재배치한다는 소식을 듣게 되어 매우 기쁩니다. 정말 훌륭한 생각입니다.

주요 성장 지표: 고객 확보 비용, ROI 및 ROAS

앞서 언급하신 것처럼 몇 가지 핵심 지표를 살펴보고 계신데요, 그 핵심 지표에 대해 여쭤보고 싶습니다. 그리고 추가적으로 질문 하나 드리겠습니다. AI를 도입한 후 얼마나 더 나아졌다고 느끼시는지, 그리고 그에 대한 데이터나 수치가 있는지 궁금합니다. 얼마나 개선되었는지 알고 싶습니다

Lomit Patel: 물론. 먼저 우리에 대한 질문에 답하면 핵심 성과 지표 는 주로 there’s 두 가지 목표가 있습니다, 성장팀이 비즈니스를 실질적으로 돕기 위해 살펴봅니다.

첫 번째 목표는 고객 확보 비용(CAC)이고, 두 번째 목표는 광고 지출 대비 수익률(ROAS)입니다. 하지만 저희는 주로 투자 수익률(ROI)이라고 부르는데, 그 이유는 ROI를 계산할 때 단순히 광고비 지출을 통해 창출한 수익만 보는 것이 아니라, 그 수익을 지원하는 데 드는 비용도 고려하기 때문입니다. 예를 들어, 저희의 경우 인앱 구매 시 구글과 애플에 지불해야 하는 30%의 수익 분배 수수료와 크리에이터 로열티 등이 여기에 포함됩니다.

우리는 YouTube처럼 많은 크리에이터가 있어, 이들이 다양한 콘텐츠를 많이 제작합니다.
그래서 우리는 크리에이터가 다양한 콘텐츠를 제작하는 마켓플레이스와 같습니다. 사용자에게 흥미로울 수 있는 아이템과 매칭해 주죠. 사용자가 IMVU 크레딧으로 아이템을 구매하면 수익을 공유하지만, 훌륭한 크리에이터에게 일정 비율을 되돌려 줍니다. 따라서 비용을 할인할 때 기준을 조금 더 높게 잡습니다.

그 다음 고객 획득 비용에 관해서는, 우리에게 얼마나 드는지 꽤 직관적입니다.
우리는 신규 고객을 첫 7일 이내에 첫 구매를 한 사람으로 정의하고, 따라서 항상 7일 코호트를 분석합니다. 결과 예시를 들자면, 제가 처음 시작했을 때의 기존 고객 획득 1.0 사례를 되돌아볼 수 있습니다. 당시 CAC가 꽤 높았지만, 이제는 AI와 자동화를 활용한 고객 획득 3.0 단계에 도달했습니다.

해당 기간 동안 고객 획득 비용(CAC)이 3배 이상 감소했고, 투자 수익률(ROI)은 3배 이상 증가했습니다.

투자 수익 회수 속도: 엄청난 장점

John Koetsier: 대단해!

Lomit Patel: 하지만 가장 큰 장점은, 모바일 광고주와 얘기할 때, 사람들이 보는 다른 항목 중 하나는 what’s 광고비 회수 기간이라는 점입니다. 제가 시작했을 때는 5 – 6개월이었지만, 이제는 … 대부분의 광고비 회수를 30~35일 안에 회수합니다

존 코에치어: 그건 당신의 빠른 성장에 엄청난 영향을 미쳤겠네요.

로밋 파텔: 맞습니다.

그 덕분에 자금 소진 속도를 최소화할 수 있어서 정말 큰 도움이 됐습니다. 지출하는 금액을 빠르게 회수할 수 있기 때문에 선순환 구조가 형성되어 돈을 다시 성장에 투자할 수 있게 되는 거죠. 그 점이 저희에게 정말 큰 도움이 되고 있습니다.

John Koetsier: 와우. 대단한 수치네요. 정말 놀라운 수치입니다. 많은 스타트업과 기술 기업들의 고객 획득 비용을 보면, they’re 절대적으로 거대합니다, 모바일 전용 기업들까지도 they’re 절대적으로 거대합니다. 하루에 수십만 달러를 신규 사용자 획득에 쓰고, 이를 세 배로 줄일 수 있다면 … 와우 … that’s 인상적인 내용입니다.

저도 의견을 나누고 싶었어요. 우리가 함께하기로 한 시간이 거의 끝나가지만, 앞으로의 계획에 대한 생각도 들어보고 싶었습니다. 지금까지 정말 멋진 일들을 많이 해내셨고, 훌륭한 성과도 많이 거두셨잖아요.

상당히 발전하셨지만, 우리는 항상 미래를 내다보고 있잖아요?

인공지능과 성장의 미래

우리는 항상 이것이 어디로 향할지, 당신은 AI를 어떻게 발전시켜 나갈지, 그리고 향후 6개월에서 18개월 동안 어떤 변화를 예상하는지 살펴보고 있습니다

Lomit Patel: 네, 제 생각엔 앞으로는 성장팀이나 사용자 확보팀이 점점 더 AI 지능형 머신을 활용하거나 구축하는 방향으로 전환될 겁니다. 이 머신은 궁극적으로 이들 팀과 다양한 채널 사이에 위치해, 획득이든 유지이든 비용을 쓰는 모든 채널에서 데이터를 더 빠르고 똑똑하게 활용하도록 도와줄 것입니다. 결국 데이터는 모두가 가지고 있지만, 빠르게 가치를 추출하지 않으면 의미가 없으니까요.

그리고 또 다른 중요한 점은 성장의 비결은 가능한 한 많은 실험을 통해 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지 파악하는 데 있다는 것입니다. 그렇게 하면 효과가 있는 것에 집중하고 효과가 없는 것은 버릴 수 있습니다. 제 생각에 앞으로 많은 기업들이 캠페인 관리 및 실행 과정에서 사람과의 직접적인 접촉이나 상호 작용을 줄이는 방향으로 나아갈 것 같습니다.

그리고 앞으로는 이러한 인공지능 기계들이 많은 작업을 대신 처리하도록 더욱 의존하게 될 것입니다.

그리고 제 생각에는 Singular 나 다른 모바일 관리 플랫폼(MMP) 업체들이 고객을 위한 방대한 데이터의 보고가 되어가고 있는 것 같습니다. 궁극적으로는 이러한 플랫폼에 통합되는 지능형 시스템이 도입되어 모든 작업을 한 곳에서 처리할 수 있게 되면서 진정한 통합 경험을 제공할 수 있을 거라고 생각합니다. 우리가 이 사업을 시작했을 때는 선택의 여지가 없었기 때문에 여러 조각들을 따로따로 연결해야 했던 것과는 완전히 다른 방식이죠.

여러 조각들을 하나로 합치려고 할 때 발생하는 문제는 그 과정에서 무언가가 고장 날 위험이 항상 존재한다는 것입니다. 흔히 말하는 것처럼 모든 데이터를 한 곳에, 즉 singular 데이터 소스에 모아둘수록 더 쉬워지겠죠?

린 AI 책

John Koetsier: 정확히, 정확히. 자, 감사합니다. 이번 시간도 고맙습니다. 간단히 여쭤볼게요, 누군가 당신 책을 집어 든다면, 먼저 어디서 구할 수 있나요? 전 세계 어디서든 구할 수 있을 거라 생각하지만, 어디서 구할 수 있고 마케터나 고객 획득 전문가, 혹은 임원은 책에서 무엇을 배울 수 있나요?

Lomit Patel: 물론입니다. 이 책은 현재 주요 서점 모두에서 구입 가능하며, Amazon, Barnes & Noble, Target, Walmart 등 다양한 온라인 사이트에서 주로 구매할 수 있습니다. 책을 쓰게 된 목표는 여러 대상에게 전달하기 위함이며, 특히 창업자, CMO, 성장 담당자 등 임원들에게 AI를 비즈니스에 적용하고 주도할 수 있도록 힘을 실어주는 것입니다.

그리고 이 책은 AI 분야에서 성장하고자 하는 임원이나 관리자급 인사들에게 필요한 역량과 기술을 알려주고, 궁극적으로 모든 기업에 적용 가능한 실질적인 로드맵을 제시합니다. 특히 지금처럼 코로나19 팬데믹 상황에서는 많은 기업들이 '어떻게 하면 더 많은 것을 얻을 수 있을까? 어떻게 하면 운영 효율을 높일 수 있을까? 어떻게 하면 적은 자원으로 더 많은 것을 해낼 수 있을까?'라는 질문을 스스로에게 던지게 될 것입니다. 이는 예전부터 중요한 질문이었지만, 지금은 더욱 중요해졌습니다.

이 책은 특히 기업들이 성장을 위해 가장 많은 투자를 하는 분야 중 하나인 사용자 확보에 대한 로드맵을 제시합니다. 현재 코로나바이러스 사태로 많은 어려움을 겪고 있는 기업들을 생각하면 마음이 아프지만, 어떤 위기든 그 나름의 장점이 있다고 생각합니다. 바로 기업들이 당면한 문제에 대해 새로운 시각으로 생각하게 만든다는 점입니다.

다시 IMVU에서의 제 이야기로 돌아가서, 제가 IMVU에 합류했을 당시에는 회사의 성장세가 꺾이고 있었고, 뭔가 다른 시도를 하고 싶어 했습니다. 덕분에 저는 이 아이디어를 적극적으로 추진할 수 있었습니다. 지금 저와 비슷한 역할을 맡고 있는 분들도 이 기회를 잘 활용할 수 있을 거라고 생각합니다. AI와 자동화를 어떻게 활용할 수 있을지 더 많은 사람들이 열린 마음으로 받아들일 수 있게 될 테니까요. 결국 어떤 기업도 단순히 비용 절감만으로는 이 위기를 극복할 수 없습니다. 비용 절감은 성장 전략이 아니니까요.

데이터를 활용하여 고객 확보를 효과적으로 추진하는 방법을 더 잘, 더 빠르게, 더 스마트하게 찾아야 합니다. 이 책은 바로 그 점을 다루고 있으며, 지금이야말로 이러한 대화를 시작하기에 가장 좋은 시기라고 생각합니다.

John Koetsier: 음, Lomit, 정말 좋네요. 훌륭한 조언입니다, 강력히 추천합니다. 그 책도 추천하고, 이 시간을 함께해 주셔서 감사합니다. 진심으로 감사드리며, Growth Masterminds에서 한 시간(거의 한 시간) 함께해 주셔서 고맙습니다

Lomit Patel: 감사합니다, John. 저는 당신의 큰 팬이에요. 당신의 글을 읽고 팟캐스트를 듣는 걸 좋아합니다, 여기서 얘기하게 되어 영광입니다

존 코에치어: 정말 감사합니다.

로밋 파텔: 감사합니다.