SKT_AI_Fellowship_5th

AI 카피라이터 도입을 통한 개인화 마케팅 실현 (Realizing personalized marketing through the introduction of AI copywriters)

연구 내용

• 고객 관심사 정보를 활용하여 마케팅 성공률을 높일 수 있는 컨텐츠 연구
• Generation AI 컨텐츠 플랫폼을 활용하기 위한 input data 정제 방법 연구

연구 목적

• Topic 모델과 generation AI 융합을 통한 비즈니스 성과 창출
• 마케팅 성공률을 향상 시키기 위한 개인화 마케팅 메시지 생성 자동화

세부 내용

현업에서의 한계/문제점

• 사전 조사 결과, 마케터가 마케팅 메시지를 작성하는 데 평균 50분이 소요됨
• 가장 어려운 부분: 적절한 마케팅 타겟 설정

프로젝트 목표

• 고객, 상품, 토픽 카테고리 데이터를 활용하여 새로운 세그먼트 구축
  • 기존 세그먼트는 연령대와 성별 구분만 가능했으며, 관심사와 소비 패턴을 반영하지 못했음

단계 1: 세그먼트 정의

• ? 방법론: 그래프 마이닝의 "Community Detection" 기법 선택
  • ? 클러스터링과 달리, 그래프는 고객, 상품, 토픽 등 다양한 노드 유형과 관계를 반영 가능.
  • 그 중 Louvain Method 적용
    • 큰 네트워크에 적합
    • 가중 그래프에 적용 가능
    • 여러 노드 유형 반영
• 실험 결과 : ? 모듈러리티 값이 최대가 되는 시점에서 적절한 커뮤니티 형성됨 (8개 세그먼트)
  • 30~40대 남성, 기혼, 전자 제품 관심
  • 20대 남녀, 활발한 소비 활동
  • 40~60대, 보험, 건강식품, 부동산 연금 등 관심
  • 20~40대 여성, 식재료, 주방 청소용품 등 생활용품 관심
  • ....

단계 2: LLM 기반 메시지 생성

• ? Knowledge Graph 구축: 위에서 찾은 커뮤니티(세그먼트) 기반으로 ('값1', '관계', '값2') 형태의 프롬프트 구성
• Chain of Thoughts 단계:
  • 1. 세그먼트 -> 마케팅 메시지
  • 2. 토픽 + 세그먼트 -> 마케팅 메시지
  • 3. 현업에서 사용되는 마케팅 메시지 전략 고려 -> 마케팅 메시지
    • 문장 당 하나의 정보 포함
    • 문장은 간결하고 짧게
    • 불필요한 수식어 제거
    • ....

단계 3: 실제 고객을 대상으로 한 A/B Test

• T멤버쉽 Big 3 이벤트
• ....

활용 계획

• Topic 모델 + Generation AI 를 결합한 마케팅 플랫폼 개발
• 실제 마케팅에 적용한 A/ B 테스트 진행

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