LG전자 "타겟마케팅에 생성형AI 도입…구매전환율 250% 높여"[AWS리인벤트24]

이일세 LG전자 한국영업본부 DX담당 인터뷰
고객 데이터 플랫폼에 생성형 AI 도입 경험 소개
자연어로 고객 데이터 분석가능…마케팅 효과↑
할루시네이션 없애기 위해 에이전트 검증 활용
  • 등록 2024-12-07 오전 6:25:53

    수정 2024-12-07 오전 6:32:54

[이데일리 임유경 기자] “생성형AI 도입 후 타겟 마케팅 문자를 받은 고객의 구매전환율이 250% 늘었습니다. 마케팅 문자가 고객에게 스팸이 아니라 필요한 정보라고 느껴지게 만드는 게 궁극적인 목표입니다.”

이일세 LG전자 한국영업본부 DX담당은 5일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 ‘AWS 리인벤트 2024’ 행사장에서 국내 취재진과 만나 고객 데이터 플랫폼(CDP)에 생성형 인공지능(AI)을 도입한 효과를 소개하며 이같이 말했다.

이일세 LG전자 한국영업본부DX담당(사진=임유경 기자)
CDP는 기업이 고객과 만나는 모든 접점에서 고객이 제공하는 정보와 발자취를 하나의 데이터베이스에 수집하고 맞춤형 마케팅을 할 수 있게 해주는 플랫폼이다. LG전자 한국영업본부 DX실은 올해 처음 CDP에 생성형 AI를 접목해 SQL 같은 프로그래밍 언어를 몰라도 누구나 고객 데이터를 분석할 수 있게 해주는 내부 임직원용 서비스 ‘챗인사이트’를 베타 버전으로 선보였다.

이 담당은 “챗인사이트가 생성형 AI가 자연어를 프로그래밍 언어로 바꿔줘, 누구나 필요한 데이터를 뽑을 수 있게 됐다”며 “예컨대 ‘지난달 LG닷컴에서 식기세척기를 검색한 고객을 찾아줘’라고 자연어로 입력하면 해당 고객들에 대한 기본 속성 정보와 필요한 차트를 만들어 준다”고 소개했다.

챗인사이트 도입 후 디지털 마케팅 분야에선 즉각적인 효과가 나타났다. 회원가입한 고객에겐 CDP를 통해 고객 세그먼트(분류)를 추출해 맞춤형 마케팅 메시지를 보낼 수 있는데, 이 타겟 마케팅 문자를 받아서 구매로 연결되는 그 비율이 250% 정도 늘어난 것.

챗인사이트 개발에 있어 가장 신경을 쓴 기술적 과제는 “생성형AI에서 나타날 수 있는 할루시네이션(환각) 현상을 없애는 것이었다”고 이 담당은 말했다. 자연어 질문을 SQL쿼리 바꿀 때 정확도가 100%에 가깝지 않으면 엉뚱한 분석 결과가 나올 수 있기 때문이다. 예컨대 올해 고양시에서 식기 세척기를 구매한 고객을 찾아달라고 입력했는데, 올해 상반기에 경기도에서 식기세척기를 구매한 고객을 찾아주는 문제가 발생할 수 있다.

이 같은 문제를 해결하기 위해 도입한 것이 ‘에이전트 검증’이다. 에이전트는 대화를 넘어 자율적으로 행동까지 취할 수 있는 지능형 시스템이다. 이 담당은 “자연어 질문과 정답에 해당하는 SQL 쿼리의 쌍을 만들어 놓고, 에이전트가 이전 고객 추출기와 결과를 비교하면서 정확도를 높이는 작업을 지속적으로 했다”며 “테스트 결과 정확도를 95%까지 높일 수 있었다”고 전했다.

파운데이션모델(FM) 역시 테스트 결과 할루시네이션이 가장 낮게 나온 앤트로픽 클로드 3.5 소네트를 적용했다. 하지만, 서비스를 개발할 때 어떤 FM을 쓸지는 크게 중요한 문제가 아니라는 게 이 담당의 견해다. 그는 “풀려고 하는 문제에 따라서 성능이 더 좋은 FM을 선택하면 되는 것”이라며 “나중엔 LG AI 연구원의 엑사원이나 아마존이 새롭게 발표한 노바를 이용할 가능성도 열려 있다”고 말했다.

내년 말까진 생성형 AI가 고객 세그먼트에 맞는 캠페인까지 자동으로 만들어주는 ‘오토젠 CRM’도 개발할 예정이다. 고객을 이해하고 세그먼트 추출하는 컴포넌트에 더해 세그먼트에 맞는 크리에이티브 콘텐츠를 만들어 주는 컴포넌트까지 추가한다. 또 언제 몇 시에 누구에게 메시지를 발송할지 같은 ‘캠페인 디자인’도 자동화하고 결과를 분석하는 대시보드도 제공한다. 이 담당은 “전체 CRM 과정을 AI를 통해서 자동화해보려고 한다”고 설명했다.

그는 생성형AI를 업무에 접목하려는 기업들에게 “기술들을 제대로 활용을 하기 위해서는 ‘이용자 경험 설계’가 가장 중요하다. 챗인사이트를 만드는 과정에서 이용자들의 반응을 계속 체크해 반영했다”며 “생성형 AI 활용은 부수적인 것이라 적재적소에 비용 효율적으로 활용하면 되고 서비스의 핵심은 이용자 경험 설계라는 점을 잊지 않는 것이 가장 중요하다”고 조언했다.

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