안녕하세요, 아이엔마케팅 김채원입니다.
많은 대표님이 AI 도입을 고민하며 “어떤 툴이 좋은가?”부터 묻습니다. 하지만 더 중요한 것이 있습니다. 바로 데이터 품질입니다.
AI는 똑똑한 학생과 같습니다. 가르치는 대로 배웁니다. 아무리 좋은 AI를 도입해도, 데이터가 엉망이면 성과는 나지 않습니다. 오늘은 AI 도입 전 반드시 점검해야 할 데이터 기초체력에 대해 이야기합니다. 구글이 이야기한 AI 도입 핵심 전략이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요.
나쁜 데이터는 나쁜 결과를 만듭니다
AI에게 “우량 고객을 발굴하고 확보하라”고 시켰다고 가정해 봅시다. 그런데 데이터에는 300만원짜리 가구를 산 고객과 3만원짜리 액세서리를 산 고객이 구분 없이 섞여 있습니다.
결과는 뻔합니다. AI는 구매력과 상관없이 “아무 구매자나” 열심히 찾아옵니다. 캠페인 숫자는 좋아 보이지만, 실제 매출은 정체됩니다.
AI의 문제라기보다, AI에 들어가는 데이터가 우리 비즈니스 기준과 맞게 정의되고 관리되고 있는가의 문제입니다. 고객과 수익의 정의를 회사 기준으로 통일하고 관리하는 것이 데이터 거버넌스입니다. 구글 데이터 측정팀도 이런 사례를 반복적으로 목격한다고 말합니다. AI는 똑똑한 계산기입니다. 그 계산기에 값을 정확하게 주는 것이 중요합니다.
마케터의 새로운 역할: 데이터 전략가
과거에는 데이터를 IT 부서가 관리했습니다. 마케터는 데이터를 받아보는 입장이었습니다. 하지만 이제는 마케터가 데이터 품질을 책임지는 전략가가 되어야 합니다.
구글은 마케터에게 5가지 핵심 역량을 주문합니다.
- 비즈니스-데이터 번역 능력: “수익을 늘리자”는 경영 목표를 “AI에 어떤 데이터를 넣어야 하는가”로 번역하는 능력
- 데이터 품질 검증 능력: 숫자를 보는 데 그치지 않고, “이 수익에 배송비가 포함된 건가?”라고 묻는 능력
- 소스 단계 검증 능력: 데이터가 생성되는 원천부터 오류가 없는지 확인하는 능력
- 우선순위 선정 능력: 무작정 데이터를 모으지 않고, 비즈니스 목표에 필요한 데이터만 골라내는 능력
- 리스크 이해 능력: 잘못된 데이터가 가져올 비즈니스 위험과 편향을 이해하는 능력
데이터 품질 체크리스트
거창한 시스템이 필요하지 않습니다. 다음 캠페인을 시작하기 전, 이 3가지 질문을 점검해 보세요.
- 목표와 데이터의 일치 : 우리가 원하는 “충성 고객”의 정의가 데이터로 명확히 구분되어 있는가?
- 전사적 합의 : 마케팅팀이 생각하는 “수익”과 재무팀이 생각하는 “수익”의 정의가 같은가?
- 정기적 점검 : 1분기에 정한 데이터 기준이 3분기인 지금도 유효한가?
데이터 관리는 성장의 발사대입니다
데이터 거버넌스는 귀찮은 숙제가 아닙니다. 성장을 위한 발사대(Launchpad)입니다.
AI라는 강력한 엔진을 달기 전에, 연료(데이터)가 깨끗한지 먼저 확인하세요. 그 작은 차이가 경쟁사와의 격차를 만듭니다.
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