책소개

성장을 가속하고 경쟁 우위를 확보하기 위한 인공지능 활용법

『린 AI』는 린 스타트업의 창시자 에릭 리스가 에디터를 맡아 엮은 ‘린 스타트업’ 시리즈로, 인공지능을 활용해 사용자를 유치하고 비즈니스를 성장시키는 실용적인 방법을 제시한다. 마케팅 자동화 시대에 채널별 사용자 여정을 어떻게 개인화하고 조정해야 하는지도 함께 알려준다. 이 책을 읽고 나면 변화를 기회로 바라보는 넓은 시야를 갖고 더 큰 성장을 향해 나아갈 수 있을 것이다.

저자소개

저자 : 로밋 파텔
저자 : 로밋 파텔
아바타 기반 소셜 네트워크 IMVU의 성장을 이끈 부사장. 사용자 유치와 유지 및 수익화를 담당한다. IMVU 이전에는 초기 스타트업의 성장을 관리하는 멘토 역할을 수행했다. 로밋은 강연자이자 작가이자 조언자이며, 모바일 분야의 영웅으로 인정받는다.

역자 : 박기석
새로운 것을 만들어내는 일을 좋아하는 서비스 디자이너. 새로운 방식 탐구를 즐기지만, 반대로 기존 방식의 장점을 깨닫는 중이기도 하다. 카카오와 네이버를 거쳐 지금은 현대자동차에서
모빌리티 서비스를 만들고 있다. 『린 스타트업 실전 UX』(한빛미디어, 2014)를 번역했다.

역자 : 최은정
UX 디자이너. 전자기기 제조(LG전자), 통신 서비스(SKT), IT(네이버) 등 다양한 분야를 거쳐 현재는 현대자동차의 CIC인 에어랩에서 차세대 모빌리티 플랫폼의 UX를 디자인하고 있다. 활동 영역이 넓었던 만큼 다양한 제품군과 도메인을 겪었으며, 네이버가 만든 AI인 ‘네이버 클로바’의 초기 기획 단계부터 참여하며 AI UX 분야에 본격적으로 몸담게 되었다.

목차

PART I 인공지능+그로스 마케팅=스마트 마케팅


CHAPTER 1 그로스 마케팅 알아보기
주목 경제

CHAPTER 2 왜 린 AI인가
인공지능이란
머신러닝이란
린 스타트업이란
인공지능의 세 가지 핵심 동력
인공지능 마케팅 산업 경향
인공지능+그로스 마케팅=스마트 마케팅


PART II 사용자 유치 3.0


CHAPTER 3 사용자 유치 3.0이란
규모와 학습의 새로운 개념
인공지능과 사용자 유치
인공지능을 활용할 시기가 왔다

CHAPTER 4 수동화 대 자동화
디지털 마케팅 영역에서의 인공지능
최소한의 투자, 고객 생애 주기 관리
IMVU 그로스 팀의 자동화 전략
자동화 적용을 위한 비즈니스 사례

CHAPTER 5 인공지능 프레임워크
마케팅 목적의 머신러닝 기능 분류
지도 학습 알고리즘의 유형
비지도 학습 알고리즘의 유형
지도 또는 비지도 형태를 취할 수 있는 학습 알고리즘
데이터의 중요성
타깃 선택
광고 노출 위치 선정
탐색 및 최적화
IMVU 고객 여정에서의 인공지능 적용
하나로 통합하기

CHAPTER 6 직접 구축 대 서드 파티 활용
직접 구축과 서드 파티 활용 분석하기
직접 구축에 따른 리스크
서드 파티 활용에 따른 리스크
서비스형 머신러닝
직접 구축과 서드 파티 활용을 동시에 진행하기
모든 옵션을 재고 따지기


PART III 중요한 지표 찾기


CHAPTER 7 스타트업 성장을 위한 핵심 지표
사용자 유치 비용
고객 유지율
고객 생애 가치
광고 비용 대비 매출
전환율
허영 지표 주의하기

CHAPTER 8 광고 퍼포먼스
광고 자산의 중요성
광고 제작 팀 활용하기
광고 피로도
사용자 유치를 높이는 세 가지 핵심 요소
좋은 광고 사례
좋은 모바일 광고 사례
미래 광고 개발과 반복

CHAPTER 9 크로스 채널 기여도 분석
마케팅 기여도 분석이란
마케팅 기여도 분석 모델
적합한 기여도 모델 선택하기
마케팅 기여도 분석 도구
마케팅 기여도 분석의 이점
사용자 중심 기여도 분석의 등장


PART IV 사용자 유치를 위한 올바른 접근법 선택하기


CHAPTER 10 신규 사용자 유치 전략
사용자 유치 전략에 관한 사고방식
사용자 퍼널의 단계
다섯 가지의 핵심 사용자 유치 전략

CHAPTER 11 그로스 스택
작동 원리
분석과 인사이트
사용자 유치
사용자 관여와 유지
수익화
스택 전반에서의 활동
메신저 플랫폼
인공지능 세상에서의 스택 적용


PART V 복잡성과 리스크 관리하기


CHAPTER 12 복잡성을 관리하는 방법
인공지능 활용 사례 파악하기
기대 가치
운영 관점
결과에 집중하기
고객 데이터
올바른 정량 지표 설정하기

CHAPTER 13 리스크를 줄이는 방법
데이터 의존성
투명성
편향성
개인정보 보호법 준수
명확한 목표
변화된 환경을 반영하는 머신러닝 모델

CHAPTER 14 인간 대 기계
미래의 그로스 팀이 가져야 할 역량
성장하기 위한 자세
더 많은 일자리를 만드는 인공지능


PART VI 다음 세대의 중심이 될 인공지능, 그리고 인간


CHAPTER 15 성과를 달성하기 위한 계획
성장 목표와 측정 도구
인공지능과 인간이 함께 일하는 방법
데이터가 핵심이다
데이터 보호 및 무결성

CHAPTER 16 해결해야 할 주요 과제
데이터 수집
개인정보 규제
팀 규모 축소
새로운 채널과 기회
사기꾼의 머리 꼭대기에 올라서기
문제에 직면하기

CHAPTER 17 인공지능과 함께 성공하는 방법
마지막 정리

한줄 서평