2017.07.18

영주권 취득 도우미부터 고객 유치까지… 인공지능과 만난 혁신적인 모바일 앱

David Needl | Computerworld
혁신적인 모바일 앱들이 점차 더 강력해지고 있는 인공 지능(AI)과 결합하면서 점점 더 '스마트'하게 바뀌고 있다. 그리고 사용자에게 훨씬 더 유용해지고 있다.



지난 주 벤처비트(VentureBeat)가 이틀 동안 개최한 모바일비트(MobileBeat) 컨퍼런스에서 이런 혁신적인 앱들이 공개됐다. 사용자의 필요 사항을 예측할 수 있는 앱들이다. 예를 들어, 미국 '그린 카드(영주권)' 취득 프로세스나 기업 출장을 간소화 및 능률화 시킬 수 있는 앱이 등장하리라고 예상한 사람이 있었을까?

비자봇(Visabot)은 '스타트업 쇼케이스(Startup Showcase)' 세션 동안 기능에 걸맞은 이름을 가진 그린 카드(Green Card) 앱을 선보였다. 이는 사용자에게 질문을 물으면서, 미국 이민국(Citizenship and Immigration Services)에 영주권을 신청하기 위해 제출할 문서를 생성해주는 봇에 기반을 둔 프로그램이다.

비자봇을 공동 창업한 안드레이 지니비에프 최고 운영 책임자(COO)는 "미국에 왔을 때 급히 비자가 필요했었다. 그러나 무려 한 달이 소요됐다. 우리는 우리 같은 사람들이 변호사에게 수천 달러를 지불하지 않고도, 빨리 합법적으로 입국해 체류할 수 있게 도울 목적에서 봇을 개발했다"고 설명했다. 그린 카드 앱의 요금은 149달러이다. 지니비에프에 따르면, 이미 7만 명의 영주권 취득 서류 작성을 돕고 있다.

그는 "전체 과정에 평균 15-20분이 걸린다. 우리는 해외 인재들의 미국 이민을 돕기를 원한다"고 말했다.

주머니 속 '여행사'
또 다른 회사인 메지(Mezi)는 신생 창업 회사 특유의 '선회'를 했다. 쇼핑 도우미 앱을 출시하고 2년 만에 여행 앱으로 전환한 것이다. 메지는 이 일반 소비자용 여행 도우미 앱에 기업용 '서비스형 출장(Trabel-as-a-Service)' 앱을 추가시키고, 이를 모바일비트에서 공개했다. '메지 포 비즈니스(Mezi for Business)'는 여행(출장) 관리 업체, 기업 및 여행사를 위해 만들어진 앱이다. 현재 아메리칸 익스프레스(American Express)와 여러 여행사를 고객으로 두고 있다. 에이전트들이 고객 요구 사항을 관리하고, 상태를 점검 및 확인할 수 있는 대시보드가 포함되어 있다.

메지의 스왑닐 쉰데 CEO는 "여행 및 출장 프로세스의 60%를 자동화하는 여행(출장)용 봇으로 기업을 지원하고 있다"고 설명했다.

데이터 수집 및 프라이버시
많은 회사들이 새로운 데이터 스트림을 지렛대 삼아, 모바일 장치에서 비즈니스를 수행하는 방식에 변화를 가져오는 AI에 대해 이야기를 했다. 벤처비트의 마케팅 책임자 스튜어트 로저스마케팅 디렉터는 "데스크톱보다 모바일을 이용, 더 쉽게 데이터를 수집할 수 있다. 사용자의 위치와 히스토리(기록)에 대한 데이터를 얻을 수 있기 때문이다. 심지어는 개인 식별 정보(PII)가 필요 없을 수도 있다"고 말했다. 그는 "일부 고객이 스타벅스, 타겟을 방문한 후 직장으로 출근한다면, 타겟 고객 중 일부가 커피를 아주 좋아한다는 의미이다. 또 다른 고객은 방문 순서와 장소에 차이가 있을 것이다. 주말에도 다를 것이다. 어쨌든 우리는 이런 정보를 '준 개인화'에 사용한다. 올바른 장치에 제때, 그리고 적절한 장소에서 적절한 제품을 홍보할 수 있는 데이터이다"고 설명했다.

그러나 데이터에는 책임이 뒤따른다.

로저스는 "마케터는 데이터가 올바르게 사용되도록 만전을 기해야 한다. 개인 정보 보호는 정말 중요하기 때문이다. 법과 규정, 규칙을 이해하고 준수해야 한다. 특히 지금은 과거 어느 때보다 많은 데이터를 수집하고 있어 중요하다"고 강조했다.

예측을 하는 모바일 앱들
아마존을 필두로, 나중에는 넷플릭스가 가세, 소비자의 최근 구매 기록을(예, 슈윈 자전거와 함께 크립토나이트 자물쇠를 구입) 토대로 소비자가 좋아할만한 것을 제안하는 추천 엔진을 보급화 시켰다. 온라인 셀러들도 AI를 이용한 구매 트렌드 분석으로 모바일 쇼핑객이 구매할만한 제품과 서비스를 제안할 수 있다.

시장 조사 회사인 크리에이티브 스트래티지스(Creative Strategies)의 대표 팀 바자린은 "모바일 디바이스의 AI에서 가장 매력적인 활용처는 이른바 '예측 엔진'이다. AI와 머신러닝은 개별 소비자에 대해 더 많은 정보를 수집 및 분석, 소비자가 원하는 것을 예상해 개인화된 서비스를 제공할 수 있도록 돕는다"고 말했다.

전자상거래에만 국한되지 않는다. 바자린은 "AI와 모바일 결합이 나아가는 방향이 보이기 시작했다. 예를 들어, 캘린더에 점심 때 특정 레스토랑에서 특정 사람을 만날 예정이라고 입력을 하면, 출발 1시간 전에 스마트폰에 해당 레스토랑을 찾아가는 지도가 표시된다. 또 사무실에 출근하기 전, 봇에 특정 사안에 대한 조사가 필요하다고 알려준다. 그러면 사무실에 도착했을 때, 봇이 20여 관련 링크과 요약 정보를 보내 놓는다"고 설명했다.

고객 유치 및 유지
'모바일 고객 몰입 전달'이라는 패널 토론 동안, 온라인 벤더 겸 결제 서비스 회사인 스퀘어(Square)의 임원들은 AI가 고객 유치 및 유지에 도움을 주고 있다고 강조했다.
스퀘어의 고객 부문 책임자인 사우밀 메타는 휴대폰과 태블릿에서 이 회사의 서비스의 POS 장치를 이용하는 200만이 넘는 판매자들이 더 많은 고객을 유치하고 있다고 설명했다. 이들 고객은 수집한 데이터 덕분에 더 많은 돈을 쓰고 있다. 그는 기업들은 당장 사용하지 않더라도, 처음부터 고객 데이터를 수집하는 것이 아주 중요하다고 주장했다.

메타는 "스퀘어가 가장 먼저 결정한 일은 신용카드 결제를 시도할 때마다 고객 프로필을 업데이트 하는 것이었다"고 말했다. 고객 프로필 데이터베이스가 커지면, 스퀘어는 훨씬 강화된 로열티 프로그램 등의 혜택을 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 500달러를 지출하면 50달러를 할인해주는 프로그램, 90일 동안 활동이 없는 고객에게 자동으로 연락해 특별 프로모션을 제공하는 '윈 백(Win Back)' 캠페인이 여기에 해당된다.

엣치(Etsy)의 검색 및 머신 학습 제품 담당 니키힐 라가반 VP에 따르면, AI를 활용해서 검색 쿼리를 관리하고 개인화된 서비스를 제공하고 있다.

엣치가 2016년 인수한 딥러닝 분야의 신생 창업회사인 블랙버드(Blackbird)를 공동 창업했으며 CEO를 지낸 라가반은 "구매자가 관심을 가질 품목을 파악하기 위해 딥러닝을 활용하고 있다. 일부는 추천 엔진 기술이다. 이를 이용해서 사용자가 관심을 가질 품목을 파악한다"고 설명했다.

모바일은 데스크탑이나 노트북 컴퓨터보다 화면이 작은 것이 도전 과제이다. 그는 "영리하게 사용자의 모바일 환경을 구현해야 한다. 그리고 UX 측면에서 창의력을 발휘해야 한다."고 강조했다. editor@itworld.co.kr


2017.07.18

영주권 취득 도우미부터 고객 유치까지… 인공지능과 만난 혁신적인 모바일 앱

David Needl | Computerworld
혁신적인 모바일 앱들이 점차 더 강력해지고 있는 인공 지능(AI)과 결합하면서 점점 더 '스마트'하게 바뀌고 있다. 그리고 사용자에게 훨씬 더 유용해지고 있다.



지난 주 벤처비트(VentureBeat)가 이틀 동안 개최한 모바일비트(MobileBeat) 컨퍼런스에서 이런 혁신적인 앱들이 공개됐다. 사용자의 필요 사항을 예측할 수 있는 앱들이다. 예를 들어, 미국 '그린 카드(영주권)' 취득 프로세스나 기업 출장을 간소화 및 능률화 시킬 수 있는 앱이 등장하리라고 예상한 사람이 있었을까?

비자봇(Visabot)은 '스타트업 쇼케이스(Startup Showcase)' 세션 동안 기능에 걸맞은 이름을 가진 그린 카드(Green Card) 앱을 선보였다. 이는 사용자에게 질문을 물으면서, 미국 이민국(Citizenship and Immigration Services)에 영주권을 신청하기 위해 제출할 문서를 생성해주는 봇에 기반을 둔 프로그램이다.

비자봇을 공동 창업한 안드레이 지니비에프 최고 운영 책임자(COO)는 "미국에 왔을 때 급히 비자가 필요했었다. 그러나 무려 한 달이 소요됐다. 우리는 우리 같은 사람들이 변호사에게 수천 달러를 지불하지 않고도, 빨리 합법적으로 입국해 체류할 수 있게 도울 목적에서 봇을 개발했다"고 설명했다. 그린 카드 앱의 요금은 149달러이다. 지니비에프에 따르면, 이미 7만 명의 영주권 취득 서류 작성을 돕고 있다.

그는 "전체 과정에 평균 15-20분이 걸린다. 우리는 해외 인재들의 미국 이민을 돕기를 원한다"고 말했다.

주머니 속 '여행사'
또 다른 회사인 메지(Mezi)는 신생 창업 회사 특유의 '선회'를 했다. 쇼핑 도우미 앱을 출시하고 2년 만에 여행 앱으로 전환한 것이다. 메지는 이 일반 소비자용 여행 도우미 앱에 기업용 '서비스형 출장(Trabel-as-a-Service)' 앱을 추가시키고, 이를 모바일비트에서 공개했다. '메지 포 비즈니스(Mezi for Business)'는 여행(출장) 관리 업체, 기업 및 여행사를 위해 만들어진 앱이다. 현재 아메리칸 익스프레스(American Express)와 여러 여행사를 고객으로 두고 있다. 에이전트들이 고객 요구 사항을 관리하고, 상태를 점검 및 확인할 수 있는 대시보드가 포함되어 있다.

메지의 스왑닐 쉰데 CEO는 "여행 및 출장 프로세스의 60%를 자동화하는 여행(출장)용 봇으로 기업을 지원하고 있다"고 설명했다.

데이터 수집 및 프라이버시
많은 회사들이 새로운 데이터 스트림을 지렛대 삼아, 모바일 장치에서 비즈니스를 수행하는 방식에 변화를 가져오는 AI에 대해 이야기를 했다. 벤처비트의 마케팅 책임자 스튜어트 로저스마케팅 디렉터는 "데스크톱보다 모바일을 이용, 더 쉽게 데이터를 수집할 수 있다. 사용자의 위치와 히스토리(기록)에 대한 데이터를 얻을 수 있기 때문이다. 심지어는 개인 식별 정보(PII)가 필요 없을 수도 있다"고 말했다. 그는 "일부 고객이 스타벅스, 타겟을 방문한 후 직장으로 출근한다면, 타겟 고객 중 일부가 커피를 아주 좋아한다는 의미이다. 또 다른 고객은 방문 순서와 장소에 차이가 있을 것이다. 주말에도 다를 것이다. 어쨌든 우리는 이런 정보를 '준 개인화'에 사용한다. 올바른 장치에 제때, 그리고 적절한 장소에서 적절한 제품을 홍보할 수 있는 데이터이다"고 설명했다.

그러나 데이터에는 책임이 뒤따른다.

로저스는 "마케터는 데이터가 올바르게 사용되도록 만전을 기해야 한다. 개인 정보 보호는 정말 중요하기 때문이다. 법과 규정, 규칙을 이해하고 준수해야 한다. 특히 지금은 과거 어느 때보다 많은 데이터를 수집하고 있어 중요하다"고 강조했다.

예측을 하는 모바일 앱들
아마존을 필두로, 나중에는 넷플릭스가 가세, 소비자의 최근 구매 기록을(예, 슈윈 자전거와 함께 크립토나이트 자물쇠를 구입) 토대로 소비자가 좋아할만한 것을 제안하는 추천 엔진을 보급화 시켰다. 온라인 셀러들도 AI를 이용한 구매 트렌드 분석으로 모바일 쇼핑객이 구매할만한 제품과 서비스를 제안할 수 있다.

시장 조사 회사인 크리에이티브 스트래티지스(Creative Strategies)의 대표 팀 바자린은 "모바일 디바이스의 AI에서 가장 매력적인 활용처는 이른바 '예측 엔진'이다. AI와 머신러닝은 개별 소비자에 대해 더 많은 정보를 수집 및 분석, 소비자가 원하는 것을 예상해 개인화된 서비스를 제공할 수 있도록 돕는다"고 말했다.

전자상거래에만 국한되지 않는다. 바자린은 "AI와 모바일 결합이 나아가는 방향이 보이기 시작했다. 예를 들어, 캘린더에 점심 때 특정 레스토랑에서 특정 사람을 만날 예정이라고 입력을 하면, 출발 1시간 전에 스마트폰에 해당 레스토랑을 찾아가는 지도가 표시된다. 또 사무실에 출근하기 전, 봇에 특정 사안에 대한 조사가 필요하다고 알려준다. 그러면 사무실에 도착했을 때, 봇이 20여 관련 링크과 요약 정보를 보내 놓는다"고 설명했다.

고객 유치 및 유지
'모바일 고객 몰입 전달'이라는 패널 토론 동안, 온라인 벤더 겸 결제 서비스 회사인 스퀘어(Square)의 임원들은 AI가 고객 유치 및 유지에 도움을 주고 있다고 강조했다.
스퀘어의 고객 부문 책임자인 사우밀 메타는 휴대폰과 태블릿에서 이 회사의 서비스의 POS 장치를 이용하는 200만이 넘는 판매자들이 더 많은 고객을 유치하고 있다고 설명했다. 이들 고객은 수집한 데이터 덕분에 더 많은 돈을 쓰고 있다. 그는 기업들은 당장 사용하지 않더라도, 처음부터 고객 데이터를 수집하는 것이 아주 중요하다고 주장했다.

메타는 "스퀘어가 가장 먼저 결정한 일은 신용카드 결제를 시도할 때마다 고객 프로필을 업데이트 하는 것이었다"고 말했다. 고객 프로필 데이터베이스가 커지면, 스퀘어는 훨씬 강화된 로열티 프로그램 등의 혜택을 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 500달러를 지출하면 50달러를 할인해주는 프로그램, 90일 동안 활동이 없는 고객에게 자동으로 연락해 특별 프로모션을 제공하는 '윈 백(Win Back)' 캠페인이 여기에 해당된다.

엣치(Etsy)의 검색 및 머신 학습 제품 담당 니키힐 라가반 VP에 따르면, AI를 활용해서 검색 쿼리를 관리하고 개인화된 서비스를 제공하고 있다.

엣치가 2016년 인수한 딥러닝 분야의 신생 창업회사인 블랙버드(Blackbird)를 공동 창업했으며 CEO를 지낸 라가반은 "구매자가 관심을 가질 품목을 파악하기 위해 딥러닝을 활용하고 있다. 일부는 추천 엔진 기술이다. 이를 이용해서 사용자가 관심을 가질 품목을 파악한다"고 설명했다.

모바일은 데스크탑이나 노트북 컴퓨터보다 화면이 작은 것이 도전 과제이다. 그는 "영리하게 사용자의 모바일 환경을 구현해야 한다. 그리고 UX 측면에서 창의력을 발휘해야 한다."고 강조했다. editor@itworld.co.kr


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