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하루 수십 통씩 쌓이는 광고메일. 그중 어떤 메일은 읽히고, 어떤 메일은 그대로 휴지통에 버려진다. 수시로 울리는 어플리케이션의 ‘푸시’ 알림도 마찬가지다. 그 차이는 어디에 있을까? 이런 고민을 인공지능으로 풀어낸 서비스가 있다. 고객 성향을 파악해 광고 카피를 자동으로 생성하는 AI, ‘성향 맞춤 AI 카피라이터’다. CJ AI센터가 개발해 3월부터 CJ그룹 전 계열사 마케터들이 활용하고 있다. 실제 업무에 도입해 보니 고객 반응률이 놀랄 만큼 뛰었다. 생성형 AI를 활용해 광고 카피를 고객 성향 맞춤형으로 제작한 건 업계 최초 사례다. CJ뉴스룸이 지난 16일 서울 강남구 신사동 CJ AI센터에서 연구팀을 직접 만났다. 최윤종 엔지니어, 김정준·김균희 프로젝트 오너가 함께했다. 고객 반응률 30%↑…업무 시간도 반의반으로 줄였다 왼쪽부터 CJ AI Center 최윤종 엔지니어, 김균희 프로젝트 오너, 김정준 프로젝트 오너 Q. 성향에 맞춰 광고 문구를 써주는 AI라니, 어떻게 이런 서비스를 생각하시게 됐는지 궁금해요. 김정준: “어떤 광고 문구를 써야 고객이 더 많이 클릭할 것인가?”. 모든 마케터의 고민이죠. 설문조사를 해보니 ‘매력적인 문구 작성’ ‘플랫폼별 효과적인 톤앤매너 파악’이 가장 어려운 부분이라고 하더라고요. 반면 고객들은 “수많은 광고 문구 중 나에게 딱 필요한 정보는 어디서 어떻게 얻을 수 있지?”라는 고민을 합니다. AI가 개인에게 최적화된 광고 문구들을 개발해 전달한다면, 마케팅 효율과 고객 만족도를 모두 높일 수 있을 것이라 생각했죠. Q. 고객들 반응도 궁금한데요. 김정준: 앱 푸시를 클릭해 다음 페이지로 넘어가는 반응률이 유의미하게 높아졌어요. 일반적으로 스팸성 푸시의 반응률은 생각보다 낮은 편인데요. 고객 성향에 맞춰 카피를 작성하고 5만여 명의 고객에게 푸시를 날려보니 기존 반응률 대비 30% 이상 높아졌죠. 저희도 놀랐습니다. 현업 마케터분들이 체감하는 반응률은 그 이상이라고 하더라고요. 김균희: 정식 배포 전 CJ그룹 내부 전산망에 임직원이라면 누구나 사용하실 수 있도록 베타버전을 오픈했어요. 그리고 일주일 만에 800여 명의 임직원분들이 가입해 주셨는데요. 카피라이터와 직접 관련 있는 마케터 직무뿐 아니라 사내 교육 담당자부터 올리브영 점장님, 푸드빌의 레스토랑 담당자까지 고객을 응대하는 다양한 직군에서 정말 많은 관심을 보여주셨어요. Q. 현업에선 어떤 부분이 가장 도움 된다고 하시던가요? 김균희: “첫 문장을 시작하는 게 너무 어려웠는데, 그 시간을 반의반으로 줄였다”란 말씀을 가장 많이 하세요. 글을 쓸 때 첫 시작, 첫 문장 쓰기가 가장 어렵잖아요. 카피는 아주 짧은 시간 안에 짧은 문장으로 고객의 마음을 낚아채야 하는데 AI가 써준 문장에서 아이디어를 얻어 디벨롭하니 업무 시간이 크게 줄었다고 하시더라고요. 심지어 특별히 수정할 필요 없을 정도로 마음에 든다는 분들도 많아서 힘을 얻었죠. 저도 마케터 출신이거든요. Q. 고객의 성향은 어떻게 파악하나요? 최윤종 : 고객의 성향 데이터는 개별적으로 물어보는 것 외엔 방법이 없어요. 다행히 최근 주요 소비층으로 떠오르는 MZ세대들은 재미있는 콘텐츠에 즉각 반응하고 이벤트에 적극 참여해 자신의 캐릭터를 어필하는 것에 거부감이 적더라고요. CJ의 다양한 채널에서 이벤트를 개최해 고객들이 ‘자발적 참여’로 제공한 성향 데이터를 축적했어요. 추후엔 그 기준을 활용해 데이터를 확대 분석했고요. 김정준: 분석엔 기존에 널리 알려진 성향 분석 툴을 활용했어요. 이상적·감성적인 성향의 고객들은 광고 문구도 대화체나 비유적 표현을 선호하고, 현실적·이성적 고객들은 제품의 효과나 계량화된 정보에 민감하게 반응하죠. 그런 부분에 초점을 맞춰 경우의 수에 따라 크게 네 가지 성향으로 나누어 보았습니다. 이렇게 만들어진 지표로 방향성을 잡으니 문구를 만들 때 표현력과 설득력을 높일 수 있었죠. “CJ의 언어로” 고객과 마케터를 사로잡다 Q. 최근 ChatGPT의 등장으로 생성형 AI가 화제인데요. 성향 맞춤 AI 카피라이터는 어떻게 다른가요? 김균희: ChatGPT보다 더 트렌디하고, CJ 맞춤형입니다. 필요한 문구를 넣으면 글을 작성해 준다는 부분에서 동일하게 보일 수 있지만, 성향 맞춤 AI 카피라이터는 CJ의 특성과 CJ만의 언어를 학습해 CJ그룹에 최적화된 AI라고 볼 수 있습니다. 임직원분들이 업무에 활용할 때 큰 장점이 되죠. 또 CJ의 젊은 고객들에게 더 Fit 하게 맞추기 위해 MZ세대들의 언어를 많이 학습시켰습니다. ChatGPT가 2021년도까지 학습된 방대하고 종합적인 데이터를 가지고 있다면, 성향 맞춤 AI 카피라이터는 최근 버전까지 학습된, 작지만 트렌디한 도구죠. 최윤종: ChatGPT의 경쟁력은 데이터에 있죠. 전세계의 방대한 데이터를 학습시켰다는 점에서 차별화가 됩니다. 그러나 마케팅 카피의 관점에서 봤을 땐 얼마나 더 정제된 데이터를 가지고 있느냐, 풍부한 전문가들의 데이터를 가지고 있느냐가 더 중요해요. Q. 연구개발 과정에서 어려운 점은 없었나요? 최윤종: ‘성향 맞춤형 광고’라는 것은 기존에 시도조차 되지 않았던 접근입니다. 어떤 성격엔 어떤 광고가 필요하다, 이런 것들이 실제 광고 시장에 없었죠. 그러다 보니 데이터가 없다는 것이 큰 과제였습니다. 김정준: 학습용 데이터를 다량으로 만들어내는 부분이 가장 어렵고 힘들었어요. 규모도 문제지만 데이터의 질도 중요하기 때문이죠. 양질의 데이터 확보를 위해 언어학자를 비롯한 다양한 분야의 외부 전문가와 심리 성격 유형 분석 관련 선행 연구 사례를 분석해 데이터를 만들었어요. 언어학자들은 마케터들이 어떤 식으로 광고를 만드는지 모르니까, 계속 보면서 적응하고 마케터들에게 피드백 받는 과정을 반복했죠. 최윤종: CJ그룹의 여러 계열사와 협업해 현업 마케터분들의 피드백을 다량 얻을 수 있었어요. 실제 프로젝트에 참여하진 않으셨지만 직간접적으로 정말 많은 마케터들이 도움을 주셨고, 결국 차별화된 데이터를 기준으로 학습시켜 새로운 모델을 만들 수 있었습니다. Q. 연구개발 과정에서 기억에 남는 에피소드가 있다면요? 최윤종: 아무래도 선행사례가 없다 보니 프로그램 시험에 앞서 겁이 많이 났어요. 입력값에 상관없이 아무 말 대잔치가 펼쳐지거나 아예 아무것도 안 나오면 어떡하나 생각했죠. 그런데 막상 일주일 정도 프로그래밍 작업을 마치고 시험해 봤더니 생각보다 카피가 너무 잘 나온 거예요! 바로 팀원분들께 달려가서 “어? 이게 돼요?”라고 소리쳤어요. (웃음) 김정준: 이모지도 정말 신기했어요. 광고 문구에는 이모지가 많이 포함되는데, 문맥에 맞는 이모지가 바로바로 나오는 거예요. 우동을 쓰면 우동 이모지, 군만두를 쓰면 군만두 이모지. 성향과 문맥에 딱 맞는 이모지가 너무 잘 나와줘서 깜짝깜짝 놀라곤 했지요. 이모지 활용 부분에서 기대 이상의 결과를 보여줘서 많이 놀랐던 기억이 있습니다. 가장 트렌디하고 가장 정교하게! 도전은 계속된다 Q. ‘성향 맞춤 AI 카피라이터’의 미래 모습은 어떨까요? 김균희: 저희 역시 앞으로의 시장에 대한 고민이 많습니다. 성향 맞춤 AI 카피라이터는 가장 트렌디한 데이터와 가장 트렌디한 문구로 차별화되는 만큼, 향후 다양한 채널에서 활용할 수 있도록 하는 것이 목표예요. 지금은 앱 푸시를 기준으로 하는 이커머스 위주로 설계되어 있거든요. 블로그나 인스타그램, 유튜브 등 가장 트렌디하고 핫한 채널들을 아우를 수 있는 AI 카피라이터 플랫폼으로 발전하면 좋겠어요. 또 CJ그룹은 전 세계를 무대로 하는 글로벌 기업이잖아요. 한국뿐 아니라 다양한 국가의 언어와 정서, 트렌드를 반영하는 AI가 된다면 어떨까요? 고객 성향에 맞춰 다양한 채널에서 다양한 언어로 활용되는 AI 카피라이터를 개발하는 것이 목표입니다. 최윤종: 최근 트렌드는 정말 빠르게 움직이잖아요. 고객 성향은 물론 시간대나 시즈널 이슈 등을 반영한 효과적인 마케팅 카피를 제공하기 위해서는 재학습을 통해 최신 데이터를 계속해서 공급해 주어야 합니다. 성향 맞춤 AI 카피라이터가 실제 광고에 따른 고객은 피드백까지 수집 및 재학습할 수 있다면 더 정교한 AI가 될 수 있을 것 같아요. 김정준: 라이프스타일 기업인 CJ엔 생활 밀착형 서비스와 상품, 콘텐츠들이 많습니다. 푸드, 패션, 엔터테인먼트, 뷰티 등 다양한 카테고리의 특성을 살려 CJ에 최적화된 형태로 고도화하는 것이 목표입니다. 지금의 성향 구분 외에도 고객의 행동 데이터를 비롯해 더욱 확장된 범위의 데이터를 수집하여 정밀하고 고도화된 기준을 마련해야겠지요. CJ에 특화된 생성형 AI로 계속 발전시킬 계획입니다.
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