Agencytimes

[MadTech 101] 사람이 상품을 고르는 화면은 남을 수 있다. 다만 그 뒤에서 누가 조건을 해석하고, 서비스를 호출하고, 결제를 실행하느냐가 달라진다. Image generated by OpenAI DALL·E 에이전트는 쇼핑을 돕는 것이 아니라 구매를 대신 수행한다 에이전틱 커머스를 추천 엔진의 다음 버전으로만 보면 핵심을 놓치기 쉽다. 이 변화의 중심에는 구매 실행권의 위임이 있다. 사용자가 목표와 예산, 선호와 허용 범위를 정하면 에이전트가 조사와 비교, 선택과 결제에 이르는 여러 단계를 대신 수행하는 구조다. 그래서 앞으로 커머스의 핵심 단위는 페이지뷰가 아니라 목표, 제약, 권한, 실행 기록으로 옮겨갈 가능성이 크다. 전자상거래의 본질을 제1원칙으로 다시 보면, 그것은 상품을 “보여주는 일”보다 조건 안에서 최적의 거래를 성사시키는 일에 가깝다. 사람이 직접 하던 그 과정을 에이전트가 넘겨받기 시작하면, 무엇을 최적화해야 하는지도 함께 바뀐다. SOA로 보면 쇼핑은 방문이 아니라 서비스 호출이다 서비스 지향 아키텍처 관점에서 보면 에이전틱 커머스는 더 선명해진다. 에이전트는 사이트를 둘러보는 것이 아니라 상품 조회, 가격 확인, 재고 검증, 결제 승인, 반품 요청 같은 기능을 호출한다. 중요한 것은 예쁜 첫 화면보다, 외부 호출에 견딜 수 있는 기능 분리와 서비스 계약이다. 비교 항목 기존 전자상거래 에이전틱 커머스 주체 사람이 직접 탐색·비교·결제 에이전트가 목표·제약을 받아 실행 핵심 자산 UX, 상세페이지, 전환 흐름 ...

[MadTech 101] AI 증분 측정 솔루션 도입, 크리에이티브 테스트 자동화의 빈칸을 채울까?

[MadTech 101] 애드저스트의 '인사이트' 출시, AI 기반 증분 측정 솔루션이 크리에이티브 테스트 운영에 미칠 영향 분석 Image generated by Google Vertex AI (Imagen 3) AI 증분 측정 도입, 자동화 기대만큼 KPI 혼선 막을 수 있을까 "AI가 알아서…"라는 문구에 현혹되지 마세요. 애드저스트가 AI 기반 모바일 애널리틱스 솔루션 '인사이트'를 출시하며 마케팅 증분 측정 가능성을 제시했지만 [1] , 크리에이티브 테스트 자동화를 꿈꾸기 전에 먼저 KPI 설정부터 점검해야 합니다. 자동화 도입의 첫 번째 실패 조건은 KPI 측정 기준의 혼선입니다. 어떤 액션을 '전환'으로 정의할 것인지, 어떤 유입 경로를 '자연 유입'으로 간주할 것인지 합의되지 않으면 AI는 쓰레기 데이터만 학습합니다. 크리에이티브 테스트, 특히 동적 크리에이티브 최적화(DCO)는 수많은 변수를 실시간으로 조정해야 하므로 자동화에 대한 기대가 큽니다. 하지만 자동화된 시스템이 모든 것을 해결해 줄 것이라는 생각은 오산입니다. 자동화는 데이터에 기반한 의사 결정을 '더 빠르게' 수행할 뿐이며, 의사 결정의 품질은 데이터의 품질과 KPI 설정에 달려있습니다. 새로운 툴 도입보다 먼저, '바꾸지 않아야 할 것'을 정해야 하는 이유 새로운 솔루션 도입을 고려할 때 가장 먼저 해야 할 일은 '무엇을 바꾸지 않아야 하는가'를 정의하는 것입니다. 기존의 크리에이티브 제작 프로세스, 데이터 수집 방식, KPI 정의 등을 면밀히 검토하고 어떤 부분을 유지해야 하는지 결정해야 합니다. 예를 들어, 특정 크리에이티브의 핵심 메시지는 AI가 함부로 변경해서는 안 됩니다. 브랜드의 핵심 가치나 톤앤매너는 유지하면서 AI가 최적화를 수행하도록 가이드라인을 설정해야 합니다. 실패 조건은 명확합니다. AI가 생성...

[AI Frontier] 3. AI 에이전트 활용 사례: 리서치, 보고서, 고객 응대는 어디까지 맡길 수 있나

[AI Frontier] AI 에이전트 활용 사례의 핵심은 “무엇을 자동화할 수 있나”가 아니라 “어디까지 맡기고 어디서 사람이 잡아야 하나”다. 리서치, 보고서, 고객 응대, 영업 지원은 좋은 출발점이지만 업무마다 권한과 승인 기준은 다르게 설계해야 한다. Image generated by OpenAI AI 에이전트는 모든 업무를 대신하는 만능 자동화 도구가 아니다. 반복 단계가 분명하고, 필요한 데이터와 도구가 정해져 있으며, 사람이 결과를 검토할 수 있는 업무에서 먼저 효과를 낸다. 그래서 첫 도입 질문은 “어떤 에이전트를 살 것인가”가 아니다. 우리 조직에서 리서치, 보고서, 고객 응대, 영업 지원, 내부 지식 검색 중 어디가 가장 반복적이고 검토 가능한가를 먼저 봐야 한다. USE CASE RADAR 1 리서치 자료 수집과 요약 2 보고서 초안과 근거 정리 3 고객 응대 분류와 답변 후보 4 영업 지원 리드 정리와 제안 5 지식 검색 사내 문서 탐색 SYSTEM SUMMARY AI 에이전트는 반복 업무, 다단계 프로세스, 외부 도구 호출, 상태 유지가 필요한 곳에 적합하다. 하지만 결제, 계약 변경, 대량 발송, 권한 수정처럼 되돌리기 어려운 행동은 사람 승인과 실행 로그를 붙여야 한다. ...

신고하기

AgencyTimesOperated by MVINO

개인정보처리방침 · 이용약관 · 사이트 소개

Powered by Blogger