2. 다양한 AI 마케팅 도구(데이터 분석, 콘텐츠 생성, 광고 최적화 등)를 식별하고, 실제 마케팅 문제 해결에 활용할 수 있는 기초 실무 능력을 함양한다.

3. 데이터 기반으로 AI를 활용한 효과적인 홍보마케팅 전략(고객 분석, 개인화, 자동화, 성과측정 등)을 수립하고, 실제 프로젝트에 적용하여 구체적인 기획안을 설계할 수 있다.

4. AI 마케팅의 윤리적 쟁점을 인식하고, 책임감 있는 AI 활용 방안과 미래 마케팅 전략 수립을 위한 비판적 사고 능력을 강화한다.

• 7대 트렌드: 생성 AI, 고객경험, 브랜드 퍼포즈 등
• CMOs 인터뷰·사례 포함

1. 인공지능(AI)의 정의와 실제 적용

• 최근 많은 관심을 받고 있는 인공지능(AI)의 정의를 살펴봄.

• AI가 마케팅 분야에서 어떻게 활용되고 있는지 실제 사례를 통해 탐색함.

2. 데이터 기반 AI (Data-Driven AI)

• AI의 성장을 이끄는 핵심 요소 중 하나인 데이터 중심 AI 개발 방식을 학습함.

• 특히 마케팅에서 이러한 AI 제품들이 어떻게 빠르게 성장하고 있는지 분석함.

3. 알고리즘의 탐구

• AI, 머신러닝, 통계학, 딥러닝 간의 유사점과 차이점을 비교함.

• IBM의 Watson 프로젝트를 중심으로 딥러닝의 구조와 기능을 심층적으로 분석함.

4. 마케팅 속 AI의 세 가지 핵심 요소

• AI 마케팅의 기반을 이루는 세 가지 요소:

  • 데이터

  • 네트워크

  • 알고리즘

• 이번 주에는 특히 알고리즘에 집중하여 자세히 다룸.

사례 분석: 스타벅스와 AI

1. 스타벅스의 성공 요인

• 유럽식 커피숍 문화를 미국에 도입하여 직장과 가정 사이의 제3의 공간을 창출함.

• 고객 경험(Customer Experience)을 가장 중요한 가치로 삼음.

2. 디지털 전환과 고객 경험

• 스타벅스는 앱을 통해 오프라인과 온라인 고객 경험을 통합함.

  • 앱으로 커피를 미리 주문 및 결제 가능.

  • 앱을 통해 고객 데이터를 수집하고 분석함.

3. AI를 활용한 고객 맞춤화

• 앱에서 수집된 고객 데이터를 기반으로:

  • 고객의 선호도를 파악하고,

  • 다음 구매할 제품을 추천하거나,

  • 즐겨찾는 음료를 알려줌.

• 결과적으로 고객과의 깊은 관계를 형성하고 재방문을 유도함.

1. 기계가 인간처럼 걸어다닐 수 있다!

2. 기계가 방대한 양의 데이터를 저장할 수 있다

3. 기계가 인간의 질문에 대답할 때 인간이 기계인지 알아차릴 수 없다

4. 기계가 인간이 수행할 경우 지능적이라고 여겨질 작업을 수행한다

✅ 1번 정답: 4번
✅ 해설:
존 매카시는 인공지능을 “인간이 수행할 경우 지능적이라고 간주되는 작업을 수행할 수 있는 시스템”으로 정의했습니다. 이 정의는 실제 마케팅 등 다양한 분야에서 AI를 실용적으로 활용할 수 있도록 기준을 제시해 줍니다.

2번 다음 중 규칙 기반 AI(Rules-based AI)의 단점으로 가장 적절한 것은 무엇인가?

1. 단점은 없다

2. 규칙 기반 AI는 너무 정확하다

3. 규칙 기반 AI는 확장하여 사용하기 어렵다

4. 규칙 기반 AI는 느리게 작동한다

✅ 정답: 3번. 규칙 기반 AI는 확장하여 사용하기 어렵다

📌 해설:
규칙 기반 AI는 명확한 조건과 규칙에 의존하지만, 규모가 커질수록 예외 상황이 자주 발생하여 규칙이 쉽게 무너질 수 있습니다.
따라서 많은 데이터를 바탕으로 스스로 학습하는 데이터 기반 AI가 더 유연하고 확장성 있는 방식입니다.

– AI의 정의와 실제 적용 사례 중심 강의안 –

1. 인공지능(AI)이란 무엇인가?

🔎 1-1. 튜링 테스트(Turing Test)의 이해

• 앨런 튜링(Alan Turing)이 제안한 개념으로, 인공지능의 기준 중 하나.

• 모방 게임(Imitation Game): 인간과 기계가 대화를 나누고, 인간이 상대방이 기계인지 인간인지 구별하지 못하면 그 기계는 지능적이다고 간주함.

• ▶ 매우 높은 수준의 인공지능을 요구하는 테스트이며, 아직 많은 시스템이 이 수준에 도달하지 못함.

2. 실용적 정의: 마케팅에 적합한 AI 이해

🧠 2-1. 존 매카시(John McCarthy)의 정의

• AI의 아버지로 불리는 존 매카시는 다음과 같이 정의함:

  “인간이 수행하면 지능적이라고 여겨지는 작업을 기계가 수행한다면, 그것은 인공지능이다.”

✅ 이 정의는 마케팅에서 실질적으로 AI를 적용하는 데 더 유용함.

3. 마케팅에서의 인공지능 활용 사례

📷 3-1. 이미지 분류 예시

• 마케팅에서 중요한 기능 중 하나는 이미지 분류.

• 그러나 다음과 같은 경우에는 구분이 어려움:

  • 개 vs. 대걸레(mop)

  • 개 vs. 머핀(muffin)

  • 개 vs. 담요(blanket)

• 사람도 헷갈릴 수 있는 이미지에서 AI의 정밀도가 요구됨.

🔍 3-2. Google Lens 활용

• 예: 화장품(페이셜 스크럽)을 카메라에 비추면,

  • 제품 이미지 인식

  • 브랜드명 텍스트 인식

  • 관련 제품 판매처 및 가격 탐색
    ✅ 이미지 인식 + 텍스트 추출 + 마켓 정보 연결이 자동화됨.

📧 3-3. Gmail의 자동 회신 기능

• 이메일의 내용 분석 후, AI가 자동 응답 제안.

• 사용자 감정 상태나 상황에 따라 활용 가능.

4. 왜 지금 AI가 주목받는가?

🔄 4-1. 규칙 기반(Rules-based) vs 데이터 기반(Data-driven)

🧾 규칙 기반 AI의 한계

• 예: "갈색 원형에 검은 점 3개 → 머핀"

• 문제: 일부 개도 비슷한 특징을 가짐

• 예외 상황이 많아 스케일 확장에 어려움

📊 데이터 기반 AI의 강점

• 수많은 이미지 데이터(개/머핀)를 인간이 라벨링 → AI에게 학습

• AI가 자체 알고리즘을 구성하여 정확한 분류 수행

• 새로운 이미지에 대해서도 정확한 판단 가능

✅ 이는 마케팅에 AI를 대규모로 활용할 수 있는 기반이 됨

5. 결론

📌 요약 정리

• AI란 무엇인가?

  • 인간처럼 지능적인 행동을 수행하는 기계

• 어떻게 활용되는가?

  • 이미지 인식, 이메일 자동 응답, 제품 탐색 등 마케팅에 다양하게 적용

• 왜 지금 중요해졌는가?

  • 데이터 기반 AI의 발전으로 인해 실제 환경에 대규모로 적용 가능해졌기 때문

📎 참고 그림: 개 vs 머핀 이미지 분류 예시

(강의 시 시각적 예시로 함께 제시하면 효과적)
[예시 이미지 삽입 필요 시 요청 주시면 생성해 드리겠습니다]

영상 제목〈일상 혁신가 Chapter 1 – 창업가정신과 문제해결〉

핵심 메시지“창업가정신은 돈벌이 기술이 아니라 세상을 보는 프레임”

학습 목표

① 창업가정신 5대 키워드 이해
② 초불확실성 시대에 필요한 역량 자각
③ ‘일상 문제 해결 프로젝트’ 과제 안내

콘셉트“비-스크립트 다큐”: 내레이션＋AI 더빙＋실사·B-roll을 빠르게 컷편집해 시청 몰입도 극대화

브랜딩(배너·로고)YEEP 공식 색상(#52B69A) 조합, 상단 40px 띠 배너에 “YEEP × [대학명] 창업교양” 표기

2. 제작 프로세스 (End-to-End)

① 자료 리서치 YEEP.go.kr 콘텐츠·사례 수집 → Notebook LM - 플랫폼의 ‘가상창업체험’, ‘혁신사례’ 모듈 요약 if-blog.tistory.com

② 시나리오 Notebook LM - GPT Chain-of-Thought로 대본 1,200 자 압축
- 컷 단위(10 s) 메타데이터 자동 생성

③ 음성 제작VREW TTS - 내 목소리 15분간 샘플 녹음 → AI Voice Clone
- MP3 더빙 클립 46개 산출

④ 편집 & 동기화CapCut (PC) - “오토 캡션 → 한글 폰트 자동 적용”
- 컷 단위 오디오/슬라이드·B-roll 정렬
- LMS 과제 게시판·YEEP 포트폴리오 연동

소요 시간 : 1 시간 20 분 (자료20 → 시나리오 30 → 더빙 25 → 편집 85 → 검수 20 분)

3. “왜 이렇게 만들었나요?”

• 대학 교양과목 한 챕터 설명 영상
  • YEEP 사례 → 학생·교수 모두 접근 가능한 공인 자료

4. 시리즈化 전략 (지속 가능성)

1. 콘텐츠 아키텍처

   • 3부 구조: ①개념 인지 → ②사례 분석 → ③실습 과제

2. 반복 워크플로우

   • “Notebook LM 요약 → VREW로 실습과제 가이드영상

3. 학습 데이터 누적

   • YEEP 프로젝트 결과물을 차기 영상 서두 B-roll로 재활용 → 학습자 피드백 선순환

5. 얻은 인사이트 & 기대 효과

① 마이크로러닝 + TTS대면 강의보다 「집중 × 반복 시청」이 높음 → 학생 Q&A가 구체적·심화.

② 공인 플랫폼 연계YEEP 사례를 가져오면 신뢰도가 상승하고, 학점과 실전 포트폴리오를 동시에 확보.

③ AI 편집 → 피어러닝 촉진

CapCut·VREW 사용법을 학생에게 공유하면, 팀 과제 영상 완성도가 빠르게 상향 평준화.

④ 시리즈 시청 유지율동일 보이스·그래픽 통일 → 학습자 정체성(‘우리 과목’ 콘텐츠) 강화, 평균 완시율 62→78 % 예상.

작업은 처음에서 notebooklm 으로 작업했는데 길이를 줄일 수가 없어서 고생하다가, chat gpt와 google gemini로 홍보용 스크립트를 만들어서 brew 로 작업했습니다.

수업 몇 번 듣고 홍보 영상을 만들 수 있다니 신기하네요. 감사합니다.

1 | 기본 정보

• 과목명 : AI기반 홍보마켓팅전략 수업

• 과제명 : 디자이너의 경계 포럼 온라인 영상 제작

• 제출일 : 2025-06-30

• 학번 · 이름 : C25163008 이경숙

2 | 과제 목적

온라인 포럼 녹화본을 AI 기반 워크플로우로 요약·편집·퍼블리싱하여

1. 핵심 메시지 전달력 향상, 2) 제작 공정을 자동화하고 검증하는 것을 목표로 함.

3 | 사용 도구

• Google AI Studio (요약)

• NotebookLM (AI 오디오 오버뷰)

• CapCut (썸네일·편집·자막)

• DidStudio (아바타 더빙·립싱크)

• Canva (그래픽 카드)

• suno.ai (BGM 생성)

• YouTube (배포)

4 | 작업 절차

1. 노트 정리 (40 분) – 포럼 풀 영상 내용 수기 메모 → 키워드 분류

2. AI 요약 · 오버뷰 (30 분) – Google AI Studio로 핵심 요약 → NotebookLM에서 팟캐스트형 스크립트 생성

3. 아바타 · 더빙 (40 분) – DidStudio에 스크립트 입력, 남녀 아바타 선택 후 자동 더빙·립싱크

4. 그래픽 · BGM (30 분) – Canva로 세션 카드 제작, suno.ai에서 25 초 우쿨렐레 BGM 생성

5. 편집 · 검수 (210 분) – CapCut 타임라인 배치·썸네일·인트로 줌·자동 자막·크로마키·오디오 밸런스 조정

6. 업로드 (10 분) – YouTube 설명란에 타임스탬프 및 도구 목록 기재 후 공개

5 | 결과 요약

• 최종 길이 : 6 분 42 초, 1080p

• 구성 : 인트로(BGM) → 세션 요약(남) → 인사이트(여) → 아웃트로

• 시범 공개 완시율 : 78 %

• 주요 특징 :

  • AI 요약·립싱크로 제작 시간 단축

  • 공인 색상·키워드 카드로 브랜드 일관성 확보

  • 배경 음악 -6 dB 믹싱으로 음성 선명도 유지

6 | 소요 시간 총계

노트 40 분 + 요약 30 분 + 아바타 40 분 + 그래픽·BGM 30 분 + 편집 210 분 + 업로드 10 분
합계 ≈ 5 시간 20 분

7 | 자기 평가 · 향후 개선

• AI 자동화 덕분에 콘텐츠 기획→배포까지 개인 단독 진행 가능함을 확인.

• 향후 시리즈 제작 시 BGM·그래픽의 템플릿을 재사용해 추가 시간을 절감할 계획.