85%
컴퓨팅 비용 절감액 중 신제품 개발에 재투자된 비율
40%
인건비 절감
시간 감소
훈련 데이터 세트를 만드는 데 걸리는 시간이 1일에서 몇 시간으로 단축
최대 20%
15% 저렴한 비용으로 증가한 전환률
개요
마케팅 예산을 어디에 사용할지 알기 위해서는 마케터가 광고 캠페인이 고객에게 미치는 영향을 평가해야 합니다. 마케터는 소비자 데이터를 분석할 수 있지만 점점 더 엄격해지는 데이터 개인 정보 보호 규정으로 인해 이 작업이 복잡해지고 있습니다.
Marketing Evolution은 새로운 데이터 세트를 만드는 AI의 한 유형인 생성형 인공 지능(AI)을 사용하여 마케팅 기여도에서의 이 중요한 문제를 해결하고 있습니다. Marketing Evolution의 CEO인 Stephen Williams는 “우리는 생성형 AI를 사용하여 다른 방법으로는 복구할 수 없는 소비자 여정을 복구합니다”라고 말합니다.
이 회사는 Amazon Web Services(AWS)에 혁신적인 측정 및 기여도 솔루션을 구축했습니다. 시간이 많이 소요되는 수동 프로세스를 줄이기 위해 Marketing Evolution은 2019년에 분석, 기계 학습(ML) 및 애플리케이션 개발을 위해 여러 소스의 데이터를 더 간단하게 검색, 준비, 마이그레이션 및 통합할 수 있게 해주는 서버리스 데이터 통합 서비스인 AWS Glue를 사용하기 시작했습니다. Marketing Evolution은 AWS Glue 및 다른 서버리스 솔루션을 사용하여 비용을 절감하고 솔루션 효율성을 높여 결과를 빠르게 도출하고 고객의 투자 수익을 높였습니다. Williams는 “AWS를 사용하여 2년 이내에 완전히 자동화된 고유한 솔루션을 구축했습니다.”라고 말합니다.
기회 | AWS Glue를 사용하여 Marketing Evolution의 ETL 자동화
2000년에 설립된 Marketing Evolution은 여러 데이터 세트와 사용자 지정 ML 모델을 결합하여 고객 여정을 재창조하는 다중 접점 기여도 솔루션을 기업 고객에게 제공했습니다. Williams는 “특정 미디어 노출이 고객이 해당 웹 사이트를 방문하거나 해당 품목을 구매하도록 선택하는 데 미치는 영향을 예측하기 위해 노력하고 있습니다.”라고 말합니다. 그러나 Marketing Evolution에서 사용한 데이터 세트는 불완전했고 데이터 개인 정보 보호 규정이 강화되면서 고객 ID를 일치시키기가 더욱 어려워졌습니다. 다중 접점 기여도 솔루션도 ML 모델을 개발 및 훈련하고 데이터 세트를 재작업하기 위해 20명이 넘는 사람이 수동 프로세스를 실행하는 노동 집약적 솔루션이었습니다. 훈련 데이터 세트를 구축하는 데 하루가 걸렸으며 결과를 고객에게 제공하는 데 몇 주가 걸렸습니다.
2018년에 Marketing Evolution은 AWS를 사용하여 자체 솔루션을 확장 가능한 서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션으로 재구축하기 시작했습니다. 이 회사는 페타바이트 규모의 데이터 처리, 대화형 분석, 오픈 소스 프레임워크를 사용하는 ML을 지원하는 클라우드 빅 데이터 솔루션인 Amazon EMR을 이미 사용하고 있었습니다.
서비스형 소프트웨어(SaaS) 솔루션은 자동화되며, 데이터 엔지니어가 고객마다 새 모델을 만드는 대신 생성형 AI를 사용하여 모델을 만들고 ML을 사용하여 데이터 세트의 격차를 해소합니다. 따라서 Marketing Evolution에는 소스 300개 이상에서 가져온 데이터를 전체 스택에서 액세스할 수 있는 데이터 웨어하우스에 통합할 수 있는 추출, 전환, 적재(ETL) 솔루션이 필요했습니다. Williams는 “AWS Glue는 우리에게 필요한 모든 제품의 완벽한 조합이었습니다. 데이터 엔지니어링 팀 전체가 담당했던 ETL 작업을 수행하고 인덱싱을 제공하므로 이 단일 솔루션만으로 데이터 웨어하우스를 구축할 수 있었습니다.”라고 말합니다. “그리고 AWS Glue는 서버리스이므로 비용이 절감됩니다.”
AWS Glue는 우리에게 필요한 모든 제품의 완벽한 조합이었습니다. 데이터 엔지니어링 팀 전체가 담당했던 ETL 작업을 수행합니다.”
Stephen Williams
Marketing Evolution CEO
솔루션 | 컴퓨팅 비용 85% 절감, 인건비 40% 절감, 효율성 향상
Marketing Evolution은 2020년 5월에 자동화된 AWS Glue 기반 솔루션인 Mevo의 첫 번째 버전을 출시했습니다. Mevo는 특정 우편번호에서의 TV 광고 노출수와 같은 집계 데이터 세트를 가져와 예측 노출 모델을 사용하여 소비자 여정을 재구성합니다. Williams는 “이 생성형 AI는 미국 전체 인구의 대표적인 소비자 여정을 구축하므로 우리는 마케팅의 영향에 따른 한 개인이나 그룹의 의사 결정의 결과를 제공할 수 있습니다.”라고 말합니다.
이 회사는 서버리스 솔루션을 사용하고 우수한 거버넌스를 구현함으로써 2020년~2022년에 월간 컴퓨팅 비용을 85%까지 절감했습니다. Williams는 “AWS Glue로 마이그레이션하여 비용을 20% 절감한 후 AWS Glue 2.0으로 마이그레이션하여 비용을 20% 이상 추가로 절감했습니다. 인건비 이외의 비용을 줄여 우리 제품보다 훨씬 덜 정교한 제품과의 가격 경쟁력을 높일 수 있었습니다.”라고 말합니다. Marketing Evolution은 이러한 비용 절감을 통해 저렴한 가격에 간소화된 버전의 Mevo를 만들 수 있었습니다. 미드마켓 제품인 이 Mevo Link는 2022년 7월에 AWS에서 실행되는 소프트웨어를 검색, 테스트, 구매 및 배포할 수 있는 AWS Marketplace에서 출시되었습니다.
또한 Marketing Evolution은 AWS Glue로 마이그레이션하여 솔루션 실행에 드는 인건비를 40%까지 절감했습니다. 직원들은 시간이 많이 소요되는 수동 프로세스를 실행하는 대신 보다 안정적인 근무 시간과 전문 지식을 효율적으로 사용하기 시작했습니다. Williams는 “직원들은 고객의 비즈니스 문제를 해결하는 데 도움이 되도록 여러 가지 방법을 고민하고 R&D 작업에 기여할 수 있습니다.”라고 말합니다.
또한 이 솔루션은 더 효율적입니다. 이전에는 훈련 데이터 세트를 구축하는 데 최소 하루 이상의 컴퓨팅 시간이 걸렸지만 현재 AWS Glue를 사용하여 몇 시간만에 끝납니다. Marketing Evolution은 30일 이내에 신규 고객을 확보하고 매주 새로운 성과를 창출할 수 있습니다. 2022년 5월부터 2023년 5월 사이에 Marketing Evolution의 고객 유지율은 100%였습니다. 반면, 전년도 고객 이탈률은 44%였습니다. Williams는 “고객들은 우리 솔루션에서 확인할 수 있는 수치를 신뢰합니다. 고객은 정기 업데이트의 일관성을 높게 평가합니다.”하고 말합니다.
D2C(Direct-to-Consumer) 의료 서비스 제공업체인 한 고객은 Mevo를 사용하여 두 소셜 미디어 사이트의 광고 실적을 비교합니다. 고객은 사이트 중 하나가 더 낮은 신규 고객 확보당 비용으로 더 높은 전환율을 보이고 있다는 사실을 알게 되어 예산을 해당 사이트로 집중 배치했습니다. 그 결과 전환율이 20% 증가하고 확보당 비용이 15% 감소했습니다.
성과 | 서버리스 아키텍처에서 기능 구축
Marketing Evolution은 2023년에 Amazon EMR의 서버리스 옵션인 Amazon EMR Serverless를 포함하여 완전한 서버리스 아키텍처로 마이그레이션하기 시작했습니다. Williams는 “AWS Glue를 사용하여 ETL 서버리스를 사용함으로써 많은 이점을 얻었습니다. 따라서 스택의 나머지 부분을 서버리스로 사용하는 것이 합리적입니다.”라고 말합니다. 또한 이 회사는 새로운 지역에서 실행할 솔루션의 리브랜딩 버전을 개발하기 위해 노력하고 있습니다.
Williams는 “지난 몇 년 동안 AWS를 사용하면서 이전에는 상상도 할 수 없었던 일을 할 수 있었습니다.”라고 말합니다.
Marketing Evolution 소개
Marketing Evolution은 노벨상을 수상한 연구를 바탕으로 한 ML 기술을 사용하여 마케터에게 기여도 인사이트를 제공합니다. 이 회사는 고객이 사용자의 여정을 재발견하고 자신 있게 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.
사용된 AWS 서비스
AWS Glue
AWS Glue는 분석, 기계 학습(ML) 및 애플리케이션 개발을 위해 여러 소스에서 데이터를 쉽게 탐색, 준비, 이동 및 통합할 수 있도록 하는 확장 가능한 서버리스 데이터 통합 서비스입니다.
Amazon EMR
Amazon EMR은 Apache Spark, Apache Hive 및 Presto와 같은 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 페타바이트급 데이터 처리, 대화식 분석 및 기계 학습을 위한 업계 최고의 클라우드 빅 데이터 솔루션입니다.
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Amazon EMR Serverless
Amazon EMR Serverless는 데이터 분석가와 엔지니어가 클러스터나 서버를 구성 및 관리하고 규모를 조정할 필요 없이 오픈 소스 빅 데이터 분석 프레임워크를 간편하게 실행할 수 있게 해주는 Amazon EMR의 서버리스 옵션입니다.
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