AI 마케팅의 문제는 알고리즘이 아니다…측정 성패 가르는 ‘합성 인구 데이터’

AI 요약

AI와 분석 기술에 대한 투자가 늘고 있지만 마케터들이 기대만큼 성과를 내지 못하는 원인은 기술 자체보다 데이터 사일로, 불완전한 시장 반영 등 데이터 문제에 있을 수 있으며 마케터의 절반 가까이가 데이터 사일로를 주요 과제로 꼽았고 조직의 67%는 AI 확장의 걸림돌로 데이터 신뢰성을 지적했습니다. 아리마는 가트너·WARC·4As의 연구를 토대로 발간한 보고서 'The Data Marketers Need'에서 합성 인구 데이터가 실제 개인을 복제하지 않고 통계적 특성을 반영해 전체 시장을 모델링하고 개인정보보호를 고려하면서 확장성과 업데이트 가능성으로 데이터 공백을 보완할 수 있다고 제시했습니다. 가트너는 상위 100개 조직의 합성 인구 데이터 활용 비율이 2025년 20% 미만에서 2028년 60%까지 증가할 것으로 전망했으며 해당 보고서는 아리마가 세 기관의 연구를 정리한 자료라고 밝혔습니다.