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데이터와 머신러닝 기술을 기반으로 한 디지털 광고 플랫폼 기업인 크리테오. 2005년 프랑스 파리에서 스타트업으로 설립된 크리테오는 현재 전세계 2800여명의 직원들이 근무하고 있으며, 한국 법인에도 43명의 직원이 있다. 그만큼 다양한 팀이 있지만, 데이터를 분석해 보다 효과적인 광고 솔루션을 제공하기 위해 존재하는 부서가 바로 ‘AX팀’이다.
크리테오 한국 법인 AX팀의 이재용 팀장은 “AX란, 영어로 ‘분석’을 의미하는 ‘Analytics’ 약자다. 프랑스어에서는 CS를 X로 표기하기도 해서 팀 이름이 간결하게 정해졌다”고 밝혔다.
한국의 AX팀원은 5명이지만 한국을 지원하는 AX팀은 전 세계에 포진해있다. 이중 한국에서 가장 경력이 많은 팀원인 박성욱 시니어 애널리스트는 크리테오의 기업 문화에 대해 “직원들이 제시하는 아이디어 제안과 실행에 개방적이고, 적극적으로 행동할 수 있도록 지원하는 사내 문화를 가지고 있다”며 “‘Go, Go, GO’라는 슬로건이 대변하듯이, 끊임없이 새로움을 시도하고 배우는 스타트업 정신을 유지하고 있다”고 말했다. 이어 “직원 개개인의 능력 강화를 지원해 궁극적으로 빠르고 효율적인 의사결정이 이뤄질 수 있도록 유도하기 때문에 팀원 간 상하 관계라기 보다는 수평적 관계로 업무를 진행한다”며 “AX팀은 데이터 분석에 대한 전반적인 업무를 다 맡고 있는데, 트렌드 분석 등을 집중적으로 하고 있다”고 했다.
이재용 팀장은 “AX팀은 광고 영업팀이 필요한 정보를 시뮬레이션을 하고, 데이터 분석에 대한 인사이트를 제공한다. 광고가 실제 론칭된 후에 캠페인이 최적화 되었는지와 광고비가 효율적으로 활용되어 효과적인 판매로 이어지는지를 분석하고 컨설팅하는 업무를 하고 있다”며 “자동화 분석 툴(Tool)을 개발해 모든 광고주에게 분석 자료를 제공한다. 광고 솔루션을 제공하기 전·후에 모두 개입하는 팀”이라고 했다.
박 애널리스트는 “우리는 비식별 익명 데이터를 활용한다. 유럽의 GDPR(개인정보보호 규정) 등 국제 규정에 맞는 범위에서 비식별 개인정보를 활용하기 때문에 성별, 나이 등 민감한 개인정보가 아닌 소비자 관심사를 분석한다”며 “제품 광고를 진행한다고 하면, AI 엔진을 통해 성별 혹은 연령 기반 광고보다는 제품에 실제 관심이 있고 구매 의향이 높은 사람을 파악한다”고 했다.
크리테오의 광고 플랫폼은 탁월한 인공지능(AI) 및 머신 러닝의 기술을 근간으로 전세계 20억 명 이상의 소비자로 구성된 빅데이터를 보유하고 있다. AI를 구성하는 핵심 요소로서 비딩 엔진을 지원하는 예측 비딩(Predictive Bidding), 고급 다이나믹 크리에이티브 최적화 기능인 다이나믹 크리에이티브 최적화 기능(Dynamic Creative Optimization), 다이나믹 광고에 광고 목표를 달성할 가능성이 가장 높은 제품이 보여지도록 하는 상품 추천(Product Recommendation) 기능, 그리고 기존 광고주의 브랜드에 적극적으로 참여하고 구매하는 사람들과 유사한 특성을 가진 사람들을 선별하는 룩어라이크 파인더(Lookalike Finder) 등의 기술을 보유하고 있다.
4차 산업혁명 사회는 빅데이터 사회로, AX팀처럼 방대한 정보를 분석해 적재적소에 활용하는 능력이 각광을 받는 시대다. 다만 AI의 발달이 자동화·데이터 분석·알고리즘 개발까지 모든 걸 대체할 수 있다는 위기론도 나온다. 이 팀장은 “AI가 직접 비즈니스를 하긴 어렵다. 좋은 데이터 분석가는 결국 비즈니스에 대한 이해도를 수반해야 한다”며 “아무리 인공지능이 발달하더라도 인간을 완전히 대체하지 못하고 보완이 될 것이라고 생각한다”고 밝혔다. 아울러 “데이터 분석가들은 분석적인 시각과 안목을 키우는 게 중요하다. 많은 대학생들이 데이터 분석가가 되기 위한 전공이나 준비 과정을 묻는다. 하지만 중요한 건 컴퓨터공학, 통계학 등 전공이 아니라 데이터 분석을 통해 얻은 인사이트를 비즈니스와 접목하는 능력이다. 이 때문에 전공 보다는 비즈니스에 대한 이해가 필요하다”라고 했다. 박 애널리스트는 “새로운 기술들이 너무 많이 쏟아지고 있다. 새로운 기법과 툴을 배워가는 즐거움을 느껴야 한다”며 “최근에는 프로그램 언어나 일반인도 쉽게 사용할 수 있는 데이터셋이 많이 공개돼 있다. 이를 활용해 데이터 분석을 직접 진행해보며 블로그 등을 이용해 포트폴리오를 만드는 것도 좋은 방법이 될 수 있다”고 조언했다.
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