AI 요약관련 정보

• 기존 마케팅의 한계 인식: 카카오 커머스 마케팅은 빠른 성과 달성 압박 속에서 복잡한 타겟 추출, 분산된 워크플로우, 실험의 어려움 등으로 인해 심도 있는 학습과 개선 사이클을 만들기 어려웠습니다. 🚧
• 데이터 엔지니어의 고충: 마케터의 요청에 대한 반복적이고 재사용 불가능한 작업으로 인해 데이터 모델 개발 및 고도화에 집중하기 어려웠으며, 유용한 데이터 자산의 통합 관리가 부재했습니다. 😩
• ACRM의 탄생 배경 및 목표: 마케터의 워크플로우를 개선하고, 실행-분석-학습-반영의 순환 구조를 만들며, 데이터 엔지니어가 만든 다양한 피처를 마케터가 자유롭게 재사용할 수 있는 통합 마케팅 플랫폼으로 ACRM이 시작되었습니다. ✨
• 워크플로우 통합 및 실험 중심 설계: ACRM은 캠페인 라이프사이클의 모든 단계(메타 정보, 실험 설계, 타게팅, 소재, 실행 이력, 성과)를 하나의 플랫폼에서 통합 관리하며, AB 테스트를 기본 흐름에 녹여 자연스러운 실험이 가능하도록 설계되었습니다. 🔄
• 오디언스 위저드를 통한 타겟 추출 혁신: 마케터가 복잡한 쿼리 없이도 흐름도를 그리듯 타게팅 로직을 설계할 수 있는 DAG 기반의 시각적 인터페이스(셀렉터, 어그리게이터, 랭커, 스플리터, 오디언스 박스)를 제공하여 모수 추출의 효율성을 극대화했습니다. 🧙‍♂️
• 피처 기반의 정교한 타겟팅: 구매 이력, 행동 이력, 모델 스코어, 관심사 등 고객의 다양한 데이터를 피처로 정의하고 표준화하여 마케터가 원하는 조건의 유저군을 손쉽게 조합하고 추출할 수 있는 기반을 마련했습니다. 🧩
• 크리에이티브 위저드 및 캠페인 플랜 확정: 하나의 캠페인 내 여러 소재를 생성하여 실험할 수 있는 크리에이티브 위저드와, 모수-소재-쿠폰 조합 및 실행 일시 설정을 통해 실험 설계를 완성하는 캠페인 플랜 확정 기능을 제공합니다. 🎨
• 성과 측정 및 학습 기반 마련: 캠페인 실행 후 유저 반응, 전환 데이터 등을 ACRM에 쌓아 퍼널 성과, ROAS, 리텐션 등을 한 번에 확인하고, 이 데이터를 기반으로 개선 및 최적화를 위한 학습을 진행할 수 있도록 대시보드 리포트 기능을 설계 중입니다. 📈
• AI와 사람의 협업 비전: ACRM은 궁극적으로 AI와 사람이 협업하여 마케팅 캠페인 실행을 효율화하고 더 높은 성과를 달성할 수 있는 기반 플랫폼을 지향하며, AI는 데이터 수집, 분석, 검색, 학습 기반을 담당합니다. 🤝
• AI 활용의 두 가지 영역: 모듈 및 워크플로우 최적화: AI는 대상 유저 추출 자동화, 메시지/이미지 추천, 최적 발송 시간 예측 등 모듈 레벨의 최적화와, 최적 캠페인 워크플로우 자동 생성, 전체 퍼널 연계, 성공 패턴 발견 등 워크플로우 레벨의 성장 자동화를 목표로 합니다. 🤖
• AI 핵심 목표: 자동화, 개인화, 성장: 주기적인 작업 자동화로 마케터가 전략에 집중하게 하고(자동화), 개인별 최적화된 마케팅으로 피로도를 낮추고 유효 접근성을 높이며(개인화), 캠페인 실행-학습-개선-반영의 순환 사이클을 통해 지속적으로 발전하는(성장) 것을 목표로 합니다. 🌱
• AI 마케팅 엔진 구축을 위한 기술적 접근: 캠페인 데이터 표준화, 유저/상품 피처 개발, 대용량 데이터 적재 및 분석 인프라(SingleStore), 경험 축적을 위한 벡터 DB(RAG) 구축을 통해 AI 에이전트의 기반을 마련하고 있습니다. 🛠️
• 자기 성찰 및 회고 가능한 RAG 에이전트: React(추론 및 행동) 파트와 Reflection(성찰 및 회고) 파트가 순환하며 성장하는 AI 에이전트를 구축하여, 과거 캠페인 데이터와 학습된 지식을 바탕으로 캠페인 최적화, 자동화, 지식 관리 등 다양한 효과를 창출합니다. 🧠
• ACRM의 최종 비전: 마케팅 성장 허브: ACRM은 단순한 마케팅 도구를 넘어, 데이터 기반으로 AI와 사람이 함께 성장하는 지속 가능한 마케팅 성장 허브로서 기업과 고객 모두에게 가치를 제공하는 플랫폼이 되고자 합니다. 🌟