SK Broadband's AI Customer Targeting Tool: Taste Overview

김연석 매니저가 머신러닝과 고객 타깃팅을 통해 마케팅 효율을 높인 SK브로드밴드의 AI 도구 '취향'을 소개합니다.

### AI 고객 타겟팅 툴 '테이스트' 소개 및 활용 사례
* 👋 안녕하세요, 저는 SK 브로드밴드 AI R&D 팀의 김연석 매니저입니다. 오늘은 **머신 러닝부터 LM까지 제공하는 AI 고객 타겟팅 툴 '테이스트'**에 대해 발표하겠습니다.
* 📈 마케팅 분야에서는 생성형 AI 이전부터 다양한 AI 기술들이 활용되고 있었으며, 특히 **고객 관계 관리(CRM)와 관련된 액션**에서 적극적으로 사용되었습니다.
* 🔍 고객 세분화, 개인화, 자동화, 고객 상호작용의 네 가지 단계로 나누어 **AI 기술이 어떻게 활용되는지**를 설명드리겠습니다.
* 🤖 고객 타겟팅 영역은 **고객 세분화와 개인화**에 걸쳐 있으며, 이를 통해 한정된 자원으로 최대의 효과를 얻는 방법을 모색하고 있습니다.
* 📊 '테이스트'는 **타겟팅 대시보드와 L&M 헬퍼봇**을 통해 고객의 타겟군을 추출하고, **자연어 질의를 통해 데이터를 손쉽게 조회**할 수 있는 기능을 제공합니다.
* 💡 AI 스코어링 모델은 **15개의 모델**을 개발하여 **신규 가입, 리텐션, 업셀링**을 지원하며, 이를 통해 마케터의 업무 효율화를 도모하고 있습니다.
* 📊 AI 스코어링 성능 실험 결과, 기존 캠페인 대비 **약 1.7배의 반응률 증가**를 확인하였으며, 머신 러닝 스코어가 마케팅 효과에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 입증했습니다.
* 🔗 '테이스트'는 데이터 과학자와 마케터 간의 효율적인 협업을 가능하게 하여, **마케팅 캠페인의 자동화를 지원하는 강력한 도구**입니다.

### 타겟팅 대시보드 및 LM 헬퍼 봇: 마케팅 효율성 향상
* 📊 타겟팅 대시보드는 데이터를 선형적으로 표현하여 고객 분석을 간소화하도록 설계되어 **마케터가 인구 통계 및 사용 정보를 기반으로 고객 페르소나를 정의**할 수 있습니다.
* 👥 이 대시보드에는 **성별, 연령 등의 주요 인구통계 데이터**와 함께 **서비스 구독 및 TV 시청 습관**과 같은 사용 지표가 포함되어 있어 타겟 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
* 🤖 대시보드에 통합된 AI 모델은 머신러닝을 활용하여 **신규 가입, 유지, 업셀링 기회에 초점**을 맞춘 고객 행동을 예측합니다.
* 🔍 규칙 기반 필터 기능을 사용하면 **시청 시간 등 미리 정의된 규칙**에 따라 고객을 빠르게 분류하여 타겟팅 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
* 🛠 사용자 지정 옵션을 통해 사용자는 **부서별 필요에 따라 대시보드를 맞춤 설정**할 수 있으며, 보다 사용자 친화적인 환경을 위해 지속적으로 개선할 계획입니다.
* 💬 LM 헬퍼 봇은 **자연어 쿼리를 통한 데이터 추출, 시각화 및 인사이트 생성, 데이터 과학 관련 문의에 대한 Q&A 지원** 등 세 가지 주요 기능을 제공합니다.
* 📈 봇의 자체 수정 기능은 **생성된 SQL 쿼리의 정확성**을 보장하여 데이터 추출 프로세스의 신뢰성을 향상시킵니다.
* 🔧 타겟팅 대시보드와 LM 헬퍼 봇의 향후 개발 사항에는 **부서 전반으로 AI 점수 모델을 확장**하고 **다중 테이블 쿼리 생성을 위한 봇의 기능을 개선**하는 것이 포함됩니다.

마케터의 '입맛'에 맞게 ML부터 LLM까지 제공하는 AI 고객 타겟팅 툴 'TASTE' | SK브로드밴드 김현석

2023년, SK의 AI 기술은 어떤 미래를 그리고 있을까요?
최고의 기술 기업과 전문가들이 경험과 노하우를 나누는 자리에 여러분을 초대합니다.


SK TECH SUMMIT

SK브로드밴드 AI R&D팀 김연석 매니저 자기소개

AI 고객 타겟팅 툴 '테이스트' 발표 목표 설명

테이스트 등장 배경 설명: 마케팅 분야의 AI 기술 활용 현황

CRM(고객 관계 관리) 개념 설명 및 마케팅 영역에서의 중요성 강조

고객 타겟팅 단계(고객 세분화, 개인화, 자동화, 상호작용) 및 각 단계별 기술 소개

고객 타겟팅 영역의 중요성 및 기존 방식과의 차이점 설명

마케터 및 데이터 담당자 설문조사 결과 공유: AI 접근성 차이 및 분석 인력 부족 문제점 제기

테이스트 툴 소개: 타겟팅 대시보드, 규칙 기반 필터, LLM 헬퍼봇 기능 설명

테이스트의 핵심 구성 요소(AI 스코어링 모델, 타게팅 대시보드, LLM 헬퍼봇) 및 통합 기능 설명

테이스트가 제공하는 기능 요약: AI 스코어링, 타게팅 대시보드, LLM 헬퍼봇

AI 스코어링 모델: BTV 서비스 단계별 활용 가능한 15개 모델 개발 현황 및 각 단계별 모델 종류 설명

AI 스코어링 모델 성능: AB 테스트 결과 및 스코어 구간별 고객 반응률 분석 결과 제시

타게팅 대시보드: 데모그래픽 정보, AI 모델 스코어, 룰 베이스 필터를 활용한 고객 타겟팅 방식 설명

타게팅 대시보드 커스터마이징 기능 설명 및 향후 고도화 계획

LLM 헬퍼봇: 데이터 추출, 시각화 및 인사이트 제공, 데이터 과학 관련 Q&A 기능 설명

LLM 헬퍼봇 사용 기술: 어드밴스드 레그, 다이나믹 퓨샷, 셀프 코렉션

테이스트의 핵심 기능 및 장점 요약

개발 비용 절감 효과 및 향후 모델 재활용 계획

향후 고도화 계획: AI 스코어링 모델 확장, 타게팅 대시보드 커스터마이징 강화, LLM 헬퍼봇 에이전트 전환