LEAN AI 도서 느낌점

LEAN AI

1. 인공지능+그로스 마케팅 = 스마트 마케티

최근 스타트업의 환경 및 스타트업의 사용자 유치 업무가 직면한 과제, 그로스 마케팅을 집중적으로 다루고 있다. 더불어 린AI를 구성하는 주요 항목에는 어떤 것이 있는지 제시하며, 인공지능 기반의 스마트 마케팅 동향에 대해 제시하고 있다.

2. 사용자 유치3.0

인공지능을 사용해 고객 데이터를 효과적으로 활용하는 방법을 사용자 유치 3.0을 통해 제시하고 있다. 이와 함께 쉽게 자동화할 수 있는 업무와 인공지능의 기본 체계를 확인할 수 있으며 마지막으로 회사가 가진 리소스에 따라 인공지능을 어떻게 내재화 할 수 있는지 설명해준다.

3. 중요한 지표 찾기

장기적인 성장을 위해 필요한 정량 지표를 다룬다. 정량지표는 성공목표와 연계해 적합한 항목을 선정하는 것이 중요하다. 또한 올바른 지표를 선정하기 위한 가이드라인을 제공하며 인공지능을 최적화하는 데 필요한 광고 소재, 크로스 채널을 대상으로 한 광고 기여도 분석의 중요성을 알아본다.

4. 사용자 유치를 위한 올바른 접근법 선택하기

다섯가지의 주요 사용자 유치 전략을 다룬다. 비즈니스 특성에 맞는 전략 선택 방법과 그로스 스택에 대해 알아보고, 원하는 결과를 얻기 위해 그로스 스택을 상황에 따라 활용하는 방법을 배운다.

5. 복잡성과 리스크 관리하기

인공지능을 활용하면서 수반되는 복잡성과 리스크를 어떻게 관리하는지 살펴본다. 이와 함께 인간과 기계가 함께 일하는 미래의 그로스 팀을 조망한다. 인공지능의 기본체계를 바탕으로 협업을 통해 얻을 수 있는 구체적인 장점도 설명한다.

6.다음 세대의 중심이 될 인공지능, 그리고 인간

인간과 기계가 상호 의존하며 최고의 결과를 내는 방법을 알 수 있다. 다음 세대의 중심이 될 인공지능과 인간의 역할을 살펴보고 이들이 가진 잠재력과 도전 과제를 함께 논의하고 있다.

LEAN AI란?

많은 사람들이 인공지능과 머신러닝이라는 두 용어 사이에 혼란을 겪는다. 인공지능은 인간의 지능을 모방한 기술을 묘사할 때 사용하는 포괄적 용어다. 컴퓨터 프로그램이나 기계가 생각하고 학습하는 능력을 말한다. 컴퓨터가 주어진 명령없이 스스로 작동하게 하는 즉 컴퓨터를 스마트하게 만들기 위한 연구 분야를 의미한다. 이에 반해 머신런닝은 다양한 통계학적 접근방법을 통해 학습하는 컴퓨터 시스템으로 업무수행 능력의 혁신적 향상을 목적으로 개발된 인공지능의 한 종류로 증가하는 데이터 묶음을 통해 더욱 정교한 예측이 가능하도록 하는 알고리즘을 개발하는 것이다. 

스타트업을 창업하고 성장시키는 일은 어렵고 지루한 과정의 연속이다. 스타트업의 성공 확률을 높이기 위해서는 새롭고 혁신적이 접근법을 시도할 준비가 되어 있어야 한다. 비즈니스를 운영하는 최적의 전략을 찾는데 성공하려면 이성적이면서 시스템적인 접근을 취해야한다. 가장 성공적인 접근법 중 하나인 린 스타트업은 전 세계적으로 도입이 되었으며, 스타트업의 운영방식과 제품 출시 방식을 새롭게 바꾸고 있다. 

린스타트 업은 비즈니스나 제품을 발굴하기 위해 제품 개발 주기를 단축하고 비즈니스 모델이 실행 가능한지를 짧은 시간에 확인하는 방법론이다. 이 방법론은 비즈니스 가설 주도적 실험과 반복적으로 행하는 제품 출시 및 검증을 통해 학습이 복합되어야 달성할 수 있다. 

LEAN AI 느낌점

인공지능의 시대에서 과거에 많은 시간과 인원이 필요해 쉽게 엄두를 내지 못했던 일들을 인공지능을 통해 수행이 가능하다. 그리고 많은 경우 인공지능은 사람보다 더 빠르게 일을 처리한다. 인공지능의 강력한 힘을 어디에 활용할 때 가장 큰 효과를 얻을 수 있는지 알수 있었던 책이었다.

많은 기업들은 특히 대기업들은 기존 고객의 정보를 활용하여 새로운 가치와 사업방향을 설정하기 원하며, 많은 노력을 가져오고 있다. 새로운 고객의 확보로 매출증대 및 신성장 동력을 확보할 수 있기 때문이다.

혁신적인 린스타트업 방법론에서 데이터는 가장 중요한 요소이다. 빠르게 학습하고 반복하기 위해서 데이터를 통한 객관적인 판단이 필수적이다. 하지만 데이터의 수집이 빠르게 이루어진다고 하더라도 정작 그 데이터를 분석하는데 어려움을 겪는 경우가 많다. 데이터 분석을 담당하는 인원이 한정된 만큼 짧은 시간에 분석할 수 있는 가설은 제한적일 수밖에 없다. 단시간내 전력질주를 하듯 개발하고, 개발되 기능에 한해 분석하고 결정하게 되는 것이다. 서비스나 제품에서 수집되는 다량의 데이터를 빠르게 분석할 수 있고, 나아가 분석한 데이터를 바탕으로 사람의 개입 없이 적절하게 조치할 수 있다고 상상해보면, 당연히 기업이 원하는 결과를 가능하게 하는 것이 인공지능이다.

인공지는으 기업에게 다양한 능력 부여와 마케팅 측면에서 인공지능이 지닌 잠재력은 어마어마하다.  또한 기업이 가진 정보와 데이터를 활용해 외부 데이터 융합을 통해 더 큰 인사이트를 얻을 수 있다.