Grab이 AI 기반 프로모션을 통해 판매자를 위한 마케팅을 확장하는 방법#
오늘은 플랫폼 기반 비즈니스 전략을 강화하고 지속 가능한 고객 여정을 관리하는 데 있어 인공 지능(AI)의 혁신적인 역할에 대해 살펴보겠습니다. 사례로는 차량 공유 및 배달 서비스 부문의 선두주자인 그랩(Grab)에 있습니다. 지난 우버(Uber)가 자동차 공유 서비스에 AI를 활용한 것과 유사하게 Grab이 어떻게 AI를 활용하여 자사 플랫폼에서 판매자를 위한 마케팅 접근 방식을 혁신하는지 살펴보겠습니다.
그림 1 플랫폼 비즈니스의 일반적인 구조 (출처: www.applicoinc.com)
구체적으로, 이번 포스팅은 공급(판매자)과 수요자(고객)가 양면적으로 존재하는 플랫폼 비즈니스인 Grab이 AI를 어떻게 활용하여 지능적이고 타겟이 명확한 프로모션 캠페인을 만들고, 이를 통해 판매자의 고객 참여와 비즈니스 성장 환경을 재편하는 혁신적인 방법을 조사할 예정입니다.
회사 소개 및 시장 규모 - Grab#
2012년에 설립된 Grab은 싱가포르에 본사를 둔 기술 회사로 동남아시아 전역에 빠르게 입지를 확장했습니다. 원래 차량 공유 서비스로 시작한 그랩은 음식 배달, 디지털 결제, 금융 서비스 등 다양한 분야로 사업을 다각화했습니다. 2023년 4월 마지막 업데이트 기준으로 Grab은 해당 지역 8개국 400개 이상의 도시에서 운영되고 있으며 동남아시아 앱 기반 서비스 시장에서 가장 큰 기업 중 하나입니다.
시장 규모와 재무 성과 측면에서 그랩은 눈에 띄는 성장을 보여왔습니다. 구체적인 판매 수치는 2023년 이후 변화했을 수 있지만 Grab은 핵심 차량 공유 서비스뿐만 아니라 빠르게 성장하는 음식 배달 및 디지털 결제 부문에서도 지속적으로 수익원을 확장해 왔습니다. 이러한 다각화를 통해 Grab은 스마트폰 보급률이 증가하고 기술에 익숙한 젊은 인구가 앱 기반 서비스에 대한 수요를 촉진하는 동남아시아의 급성장하는 디지털 경제에 진출할 수 있었습니다.
풀고자 하는 문제(Motivation)#
그림 2 마케팅 영역에서 공급자의 피드백 (그랩 블로그)
프로모션 캠페인: 그랩의 비즈니스 AI의 활용은 마케팅에서 프로모션 캠페인의 중요성을 강조하는 것으로 시작됩니다. 이러한 캠페인은 판매, 고객 참여 또는 브랜드 인지도를 높이기 위해 고안되었으며, 판매자의 캠페인 기간 동안 특정 예산 내에서 주문과 매출을 늘리는 것이 목표입니다.
판매자 목표: 이러한 배경에서 판매자(가맹점)는 비즈니스 목표를 달성하기 위해 간단하고 비용 효율적인 방법을 추구합니다. 또한, 그들은 올바른 고객을 대상으로 하는 잘 설계된 마케팅 제안을 원하는데요. 정리하자면, Grab의 역할은 효율적인 캠페인 설정을 촉진하고 판매자가 이러한 목표를 달성하도록 돕는 것입니다.
문제 정의(Problem Statement)#
그림 3 AI 기반 프로모션 캠페인에 대한 판매 기대치를 보여주는 그래프 (그랩 블로그)
Grab이 비즈니스 영역에서 정의한 기존 마케팅 방식의 한계 3가지를 아래와 같이 정리해봤습니다.
타겟팅이 없는 글로벌 프로모션: 처음에 Grab의 프로모션 캠페인은 모든 고객을 대상으로 하여 사용 한도에 도달할 때까지 누구나 쿠폰을 사용할 수 있도록 했습니다. 해당 접근 방식은 비효율적이어서 특정 비즈니스 목표를 달성하지 못하거나 프로모션 지출을 최적화하지 못했다는 한계가 있습니다.
맞춤형 프로모션 부족: 판매자는 고유한 소비자 동향에 따라 맞춤형 프로모션을 제공할 수 있는 기능이 필요했습니다. 이러한 새로운 접근 방식 없이는 효과적으로 이익을 늘릴 수 없었습니다.
AI 기반 최적화의 부재: AI 모델을 구현하기 전에는 판매자가 대규모로 적절한 프로모션을 할당하고 비즈니스 목표를 최적화하는 것이 어려웠습니다.
해결 방안: AI 기반 프로모션 할당 시스템(Bullseye)#
만약 AI 기반 프로모션 캠페인은 휴리스틱 캠페인보다 더 많은 프로모션 비용으로 더 높은 매출을 가져올 것으로 예상할 수 있습니다. 따라서 Grab에서는 판매자가 적절한 프로모션으로 소비자를 지능적으로 타겟팅하는 동시에 판매 및 프로모션 지출을 최적화하는 데 도움이 되는 자동화된 AI 기반 도구를 도입하기 위해 Bullseye를 제안했습니다.
Bullseye는 다음 기능을 활용하는 자동화된 AI 기반 프로모션 할당 시스템이며, 크게 4가지로 구성됩니다.
자동화된 사용자 세분화: 해당 기능을 사용하면 판매자는 신규 사용자, 이탈 사용자 또는 활성 사용자와 같은 특정 사용자 그룹을 타겟팅할 수 있습니다.
자동 프로모션 디자인: Bullseye는 각 판매자 또는 판매자 그룹의 비즈니스 목표에 맞춰 프로모션을 맞춤화할 수 있는 프레임워크를 제공합니다.
최적의 프로모션 할당: 이는 사용 가능한 프로모션 배열과 판매자의 목표를 기반으로 각 사용자에게 가장 적합한 프로모션을 할당합니다.
다양한 목표에 대한 유연성: Bullseye는 개별 판매자 또는 그룹을 위한 캠페인을 타겟팅하고 최적화하여 판매 증대 또는 프로모션 비용 절감과 같은 다양한 목표에 부응할 수 있습니다.
모델 구조와 실행 방안#
AI 프로모션 마케팅을 위해 대규모 데이터를 처리하는 방법과 AI 모델 실행을 위한 핵심 요소는 크게 아래와 같이 정리했습니다.
사용자 인터페이스 및 백엔드 서비스: Bullseye의 아키텍처에는 판매자 정보를 입력하기 위한 사용자 인터페이스와 AI 모델을 사용하여 대규모 데이터를 처리하는 백엔드 서비스가 포함되어 있습니다. 이러한 시스템은 대규모 고객 집단을 처리하고 S3에 데이터를 저장하며 API 서비스를 사용하여 프로모션 할당 생성을 위한 예측 모델을 실행하는 구조입니다.
세그먼트 식별: 해당 구성 요소는 과거 주문을 기반으로 사용자를 식별하여 활성 및 이탈 또는 신규 고객으로 분류합니다.
프로모션 디자이너: 각 캠페인의 프로모션 변형을 적응적으로 디자인하는 프레임워크입니다.
캠페인 영향 시뮬레이터: 사용자 및 판매자 프로필과 제안 기능을 기반으로 수익, 매출, 비용과 같은 비즈니스 지표를 예측합니다.
최적의 프로모션 선택: 예상되는 영향과 캠페인 목표를 기반으로 최상의 제안을 선택합니다.
고객 반응 모델: 다양한 사용자 및 제안 속성을 고려하여 특정 프로모션에 대한 고객 반응을 예측합니다.
하이퍼 매개변수 선택: 다양한 비즈니스 목표에 맞게 최적화하여 AI 모델이 진화하는 비즈니스 목표와 지역 환경에 적응할 수 있도록 합니다.
<AI 기반 최적의 프로모션 마케팅 시뮬레이션, Grab>
결론#
AI 기반 마케팅 솔루션인 Bullseye는 Grab의 프로모션 지출을 줄이고 예산 수익을 극대화하는 데 효율성을 보여주었습니다. 요약하자면 아래 2가지로 정리할 수 있겠습니다.
판매 증가 및 프로모션 지출 감소: Bullseye는 음식 캠페인에서 판매 증가와 보다 효율적인 프로모션 지출로 이어졌습니다.
최적화된 예산 활용: 시스템이 프로모션 사용 횟수를 개선하고 예산 사용을 최적화했습니다.
향후 개선 사항에는 더욱 지능적인 서비스와 광범위한 AI 기술 도입을 고려할 수 있습니다. 또한, 비즈니스 맥락에서 특정 전략이나 변화의 영향을 평가하기 위해 A/B 테스트 또는 현장 실험과 같은 정밀한 실험 방법론을 사용하는 것이 중요할 것 같습니다.
이러한 접근 방식은 기술 변화가 비용 절감 및 이익 증가 측면에서 주요 비즈니스 지표에 어떤 영향을 미치는지 정량적으로 평가할 수 있습니다. 엄격한 실험 방법을 사용함으로써 기업은 전략의 효과를 더 명확하게 이해할 수 있으며, 이를 통해 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리고 잠재적으로 더 성공적인 결과를 얻을 수 있습니다. 이러한 측면에 초점을 맞춤으로써 접근 방식은 비즈니스 성과를 향상시키는 체계적이고 데이터 중심적인 방법이 되어 보다 효과적인 전략과 잠재적으로 더 높은 수익성으로 이어질 수 있을 것입니다.
레퍼런스#
https://engineering.grab.com/scaling-marketing-for-merchants