셀럽커머스가 지난 1월 6일 서울시 강남구에 위치한 셀럽커머스 사무실에서 카이스트와의 MOU를 통한 연구성과를 공유하기 위해 최종보고회를 개최했다.
이날 최종보고회에는 셀럽커머스 데이터 마케팅팀 임직원 및 카이스트 이희석 교수 연구실 (CIS-LAB) 연구원 일동이 참석해 그간의 연구결과에 대해 토론하고 앞으로의 연구방향 및 연구의 실질적인 적용 방법 대해 논하는 시간을 가졌다.
이번 연구는 셀럽커머스가 가지고 있는 약 5000번 이상의 공동구매를 통한 판매 빅데이터와 카이스트가 가지고 있는 데이터 크롤링 모델을 연결하여 인플루언서 지수와 상품 지수를 정량화하고 이를 시장에 적용하기 위한 방안을 모색하기 위해 진행되었다.
이번 보고회에서 주목해야 할 성과는 인플루언서와 상품을 매칭하는 인공지능의 개발을 위해 가장 중요한 과제였던 ‘인플루언서 지수’와 ‘상품 지수’의 정확성을 높였다는 점이다.
커뮤니티 언급량을 주요 지표로 삼아 상품에 대한 긍/부정 반응을 분석하여 상품지수를 정량화한 것뿐만 아니라 단순한 팔로워 수가 아닌 진성 팔로워 수, 댓글, 좋아요 등의 종합적인 SNS 인게이지먼트를 지표로 인플루언서 지수의 부정확성을 최소화했다. 또한 이를 통해 네 가지의 인플루언서 유형을 개발하여 추후 매칭 시스템 개발에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다.
셀럽커머스는 지난 7월 카이스트와 MOU를 체결한 이래로 인플루언서 마케팅에 AI 머신러닝 알고리즘을 기반으로 한 인플루언서와 상품을 매칭하는 AI를 개발하고 이를 바탕으로 서비스를 도입하기 위해 지속적으로 연구를 지원해왔다.
셀럽커머스가 카이스트와 이와 같은 시스템을 개발하고자하는 이유는 협업 비용이 많이 들어가는 메가 인플루언서보다 상품을 잘 팔 수 있는 마이크로 인플루언서를 양성하기 위함이라는 것이 업체 측 설명이다.
이번 보고회를 통해 1차 연구가 성공리에 마무리되었으며 1차 연구결과를 토대로 금년 상반기부터 카이스트 연구팀과 셀럽커머스 개발팀이 협력하여 AI 머신러닝 및 추천 알고리즘을 구체화할 예정이다.
카이스트 김수림 연구원은 “축적된 빅데이터를 딥러닝을 통해 학습시켜 추후 인플루언서 마케팅 인공지능 개발에 기여하기 위해 지속적인 연구를 이어갈 것”이라며, “인공지능 개발이 완료되면 공동구매 시작 전 미리 판매 수량과 매출을 예측할 수 있어 인플루언서 마케팅의 불확실성이 줄어들 것”이라고 말했다.
또한, 셀럽커머스 민경원 매니저는 “상품력이 있지만 마케팅 노하우가 부족해 판매가 부진했던 상품들도 궁합이 맞는 인플루언서를 만나 시장진입이 원활해질 것이며 자신에게 잘 맞는 상품을 찾지 못해 공동구매 시장 유입을 꺼려하는 인플루언서들에게 발판을 마련해주는 계기를 제공할 것”이라며 앞으로의 연구에 기대의사를 밝혔다.
디지털뉴스센터 이지현 elin@kmib.co.kr
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