AI·수학적 최적화에 기반아마존 통해 제품 판매 고객사
수익 극대화에 초점 맞춰
LG CNS가 내년 상반기에 인공지능(AI)과 수학적 최적화 기반으로 자체 개발한 ‘마케팅 최적화 플랫폼’(MOP)을 글로벌 시장에 정식 출시한다. 기존 MOP가 광고 효율에 최적화된 반면 MOP 글로벌 버전은 수익 극대화에 초점을 맞췄다는 설명이다.
23일 LG CNS에 따르면 회사는 최근 서울 마곡 LG사이언스파크에서 미국 전자상거래 쇼핑몰 아마존을 통해 제품을 판매하는 고객사 관계자 50여명을 대상으로 글로벌 MOP 베타버전을 공개했다. LG CNS는 글로벌 MOP 개발을 위해 광고 전문가, AI 전문가, 데이터 분석가, 데이터 구조 설계 전문가 등 다양한 산업 전문가를 모아 3년간 연구개발(R&D)을 진행했다.
지난해 5월 국내에 처음 출시된 LG CNS의 MOP는 고객사(광고주)의 제품·서비스 광고를 위해 포털 검색 광고나 쇼핑 검색광고, 디스플레이 광고 등 운영 성과를 최적화했다. MOP는 광고실적 예측, 광고예산 설정, 자동광고 입찰 등을 수행하며 고객사의 광고 활동을 지능화한다. MOP는 출시 1년 만에 기업 고객 1200여곳을 확보했다. 이들이 MOP를 통해 취급하는 광고 금액도 2200억원을 넘었다. 건강 기능식품 기업인 A사는 MOP 도입 후 광고비 대비 매출이 30.1% 증가했다. 제조업계 B사는 검색광고 노출 빈도수가 15.3% 늘어난 반면 검색광고 단가는 12.9% 줄이는 일석이조 효과를 거뒀다.
이번에 개발된 글로벌 MOP는 세계 최대 전자상거래 쇼핑몰인 아마존에 특화했다. 실제로 베타 테스트에 참여한 7개 사 모두 아마존에서 제품·서비스 판매실적이 늘었다. 김지원 LG CNS 광고최적화플랫폼 사업단장은 “기존 MOP가 광고 효율에 최적화됐다면 MOP 글로벌 버전은 수익 극대화를 최우선으로 한다”며 “셀러(기업 고객)의 수익 확대를 위해 아마존의 광고 데이터뿐 아니라 제품 데이터도 활용한다”고 설명했다.
셀러는 MOP를 통해 아마존에서 판매할 제품과 판매 목표, 기간, 예산을 결정하면 된다. MOP에 탑재된 AI가 데이터를 분석하고 최적의 예산과 광고입찰 가격을 예측해 최종적으로 수익을 극대화할 수 있는 광고전략을 셀러에게 제안한다. MOP는 제품별 마진, 판매 수수료, 배송료 등 다양한 종류의 제품 판매 데이터를 분석해 수익성을 강화할 수 있는 전략을 수립한다. 셀러들은 이 과정을 MOP 대시보드에서 관리하기만 하면 된다. LG CNS 관계자는 “복잡하게 데이터를 찾아보거나 분석하지 않아도 되는 것이 MOP의 장점”이라고 강조했다.
이번 글로벌 MOP에 적용된 수학적 최적화는 기업이 현재 가진 자원과 변수로 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 계산한 다음 최적의 솔루션을 찾는 기술이다. LG CNS는 수학적 최적화로 문제를 발굴하고 알고리즘 설계, 검증 및 평가, 의사결정 방안 제시 및 시스템화에 이르는 종합 컨설팅을 제공하고 있다. 2014년부터 100개 이상의 프로젝트를 진행해 국내 최적화 컨설팅 시장에서 가장 많은 레퍼런스를 보유했다. 업계에선 글로벌 MOP에 적용된 수학적 최적화가 시스템통합(SI) 업계의 새로운 먹거리가 될 것으로 보고 있다.
시장조사기관 그랜드리서치스토어는 수학적 최적화의 한 종류인 ‘B2B(기업 간 거래) 가격 최적화 및 관리 소프트웨어 시장’ 규모가 2022년 4억8880만달러(약 6500억원)에서 2029년 5억9970만달러(약 8000억원)에 이를 것으로 전망했다.