미연결 데이터를 수백 건의 미팅 기회로: Snowflake의 AI 기반 마케팅 혁신

Snowflake의 마케팅 인텔리전스 팀이 글로벌 데이터 번역 자동화부터 99% 정확한 스팸 필터 구현에 이르기까지 다양한 태스크에  Snowflake AI를 사용하여 수백 건의 새로운 미팅을 성사시키고 리드 품질을 크게 향상시키는 방법을 알아보세요.

Snowflake의 AI 도구는 고객의 성과를 혁신하고 있습니다. 공급망 운영 강화부터 헬스케어 인력 배치 개선, 그리고 54%의 비용 절감에 이르기까지, Snowflake의 AI는 전 세계 기업에 실질적인 영향을 미치고 있습니다. 

이 같은 혁신은 Snowflake 내에서도 이뤄지고 있습니다. 이번 블로그에서는 Snowflake의 마케팅 인텔리전스 팀과 개발자 관계 팀이 Snowflake AI 도구를 사용하여 고객과 소통하고 리소스를 할당하는 방식을 어떻게 개선하고 있는지 자세히 살펴봅니다.

전 세계적으로 수많은 고객을 보유하고 있는 Snowflake는 여러 리전과 언어 그리고 문자를 초월하여 데이터를 연결할 수 있어야 합니다. 하지만 기존 고객과 잠재 고객이 eBook이나 웨비나와 같은 제한된 콘텐츠의 양식을 한글이나 히라가나와 같은 비영어권 문자를 사용하여 작성하면 해당 목록이 Salesforce와 같은 영어 기반 데이터베이스와 일치하지 않을 수 있으므로 정확한 리드 일치 및 계정 관리에 방해가 됩니다. 그래서 Snowflake의 마케팅 인텔리전스 팀은 자체 솔루션을 활용하기로 했습니다.

다시 말해, Snowflake Cortex Complete를 사용하여 한국어와 일본어로 된 회사 이름의 번역을 자동화했습니다. 그런 다음 정확도에 대한 추가적인 검증을 수행하여 Salesforce에 다시 기록했습니다. 이를 통해 이전에는 호환되지 않았던 데이터가 추가적인 수동 번역이나 비용이 많이 드는 외부 서비스 없이 리드 생성 시스템으로 원활하게 이어질 수 있게 되었습니다.

Snowflake의 선임 데이터 사이언티스트인 Daniel Chow는 “Snowflake에서는 매일 테이블을 업데이트하여 Salesforce로 정보를 푸시하기 때문에 실제 구현이 매우 쉽다”라고 말합니다. “Snowflake Cortex의 장점은 바로 SQL이 함께 작동한다는 점입니다. 이미 SQL에서 테이블을 업데이트하고 있는 경우라면 이는 그저 작업이 한 줄 는 것뿐입니다.”

이러한 노력을 통해 이전에는 매칭되지 않았던 8,000개의 계정을 통합 수 있었습니다. 이렇게 번역 시스템이 자동화됨에 따라 팀의 개입 없이도 원활히 실행되고 있으며, 현재까지 300여 건의 미팅 예약이 성사되었습니다.

마케팅에서는 관심 있는 고객과 소통할 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 하지만 기업들은 고객에게 메시지를 보낼 때 그 메시지를 받고 싶어하는 사람에게 해당 메시지가 전달될 것이라는 확신을 갖고 싶어합니다. 하지만 이는 스팸 페르소나를 필터링하려고 할 때 어려움으로 작용할 수 있습니다. 이에 마케팅 인텔리전스 팀은 마케팅 팀과 영업 팀이 진정한 잠재 고객에 집중할 수 있도록 Snowflake AI를 사용하여 페르소나 스크리닝 프로세스를 구현했습니다. 

Chow와 마케팅 인텔리전스 팀은 Snowflake Cortex를 사용하여 리드가 스팸인지 파악할 수 있는 패턴(예: '테스트' 또는 'XXXX'라는 이름)을 식별하여, 리드 스코어링을 개선하고 부적절한 페르소나에 연락을 취하는 데 시간을 허비하지 않도록 했습니다.  수천 개의 표본에 걸쳐 모델을 파인 튜닝함으로써, 99.8%에 달하는 높은 정확도로 스팸 페르소나를 걸러내고 효과적인 리드 점수를 결정하는 데 도움이 되는 모델을 만든 것입니다. “궁극적으로 Cortex는 충분히 높은 정확도와 충분히 낮은 오탐률을 제공하여 미팅 취소율을 줄일 수 있다”라고 Chow는 말합니다. 이제 영업 담당자는 성과를 얻을 가능성이 매우 낮은 리드를 추구하는 데 시간을 허비하지 않아도 됩니다. 

시간이 지나면서 스팸으로 분류된 리드가 지속적으로 낮은 전환율을 나타냄으로써 모델의 효과가 입증되었으며, 이는 직접적인 필터로 통합되는 결과로 이어졌습니다. 그 결과 리드 품질이 크게 향상되었습니다. Snowflake의 GTM 운영 부문 선임 이사인 Travis Henry는 “우리 모두는 브루스 웨인과 같은 허구의 이름이나 차마 입에 담을 수 없는 욕설과 같이 전혀 관련성 없는 기상천외한 정보로 마케팅 양식을 채우는 사람들과 봇의 끝없는 ‘창의력’ 때문에 많은 어려움을 겪었다"고 토로하면서 “하드 코딩된 필터는 문제를 완전히 해결하지 못하며, (인간이 봤을 때는) 쓰레기임이 명백한 정보도 여전히 영업 팀에 유입된다"고 설명하며 이렇게 강조합니다. "이 솔루션은 모든 리드에 연중무휴 24시간 동안 작동하는 인텔리전스 검토자를 배치하여, 스팸은 버리고 관련성 높은 리드만 점수화하고 경로를 지정하고 후속 조치를 취할 수 있도록 지원합니다.” 

Snowflake는 스팸 문의일 가능성이 높은 요청은 처리하지 않도록 함으로써 리소스를 최적화하고 영업 및 마케팅 활동이 실제 잠재 고객에 집중될 수 있도록 지원합니다. 

Snowflake와 생성형 AI를 함께 사용하여 실제 성과를 거두고 있는 고객 사례에 대해 더 자세히 알아보려면 생성형 AI의 성공 비결 보고서(영문)를 다운로드하거나 Snowflake의 AI 솔루션을 확인하세요.