디지털 사이니지 산업군별 효과측정을 위한 AI 기술 - I

디지털 사이니지 vs 디지털 옥외광고 효과 측정 블로그에서 효과측정 목적과 측정 방법 및 지표 차이를 제시하였다. AI와 디지털 사이니지 관련 글에서 AI에 대한 기본적인 내용을 정리하면서, 디지털 사이니지에 적용가능한 내용을 포괄적으로 정리했다.

이번 글에서는 디지털 사이니지가 적용 산업군 별로 효과 측정 요소와 지표를 기준으로 AI 기술 적용 내용을 정리해 보았다. 이를 통해 좀 더 실질적으로 해당 기술이 디지털 사이니지 고객 산업군에서 어떻게 활용할 수 있는 지를 파악할 수 있을 것이다. 본 글은 기획 (서비스, 마케팅, 사업) 업무 하는 분들에게 도움이 될 것이다. 그리고 디지털 사이니지에 AI 기술을 적용하고자 하는 초급 데이터 엔지니어에게 참고가 될 수 있을 거라 생각한다. 내용을 정리 기록하는 필자의 경우는 기획자 입장에서 본 글을 정리해가고 있다.

 

 

 

1. 소매 및 유통업

소매 및 유통업에서 디지털 사이니지 효과 측정의 주요 목적은 고객 구매 행동과 매출 상승 간의 직접적인 연관성을 파악하는 데 있다. 디지털 쇼윈도와 전자 가격표(ESL) 등을 통해 고객의 주목도를 높이고, 이것이 실제 구매 결정으로 이어지는지 확인하고자 한다. 또한 실시간 매장 정보와 프로모션 업데이트가 고객 경험 개선과 매장 운영 효율성에 미치는 영향을 평가하며, 고객 맞춤형 콘텐츠가 소비자 로열티와 재방문율 증가에 기여하는지 분석하는 것을 목표로 한다. 궁극적으로는 디지털 사이니지 투자 대비 수익(ROI)을 정확히 측정하여 마케팅 전략 최적화와 비용 효율성을 향상하고자 한다.

 

주요 요소 활용 목적 적용 가능한 AI 기술

고객 체류 시간	매장 동선 분석, 핫존 식별	딥러닝 기반 영상 분석 모델・CNN (Convolutional Neural Networks)・RNN (LSTM 포함) → 행동 패턴 분석・Transformer 기반 멀티모달 모델
제품 광고 시청 후 구매 전환율	광고 효과성 분석 및 구매 예측	지도학습(Supervised Learning)・분류(Classification): 구매/비구매 예측・회귀(Regression): 구매 가능성 스코어링 트리 기반 알고리즘・XGBoost, LightGBM, Random Forest
키오스크 이용 빈도	UI/UX 최적화, 메뉴 개선	클러스터링 (비지도학습)・고객 유형별 사용 패턴 분류 강화학습 (Reinforcement Learning)・메뉴 추천 최적화・Q-learning, Policy Gradient 활용 가능

 

주요 지표 설명 적용 가능한 AI 기술

체류 시간	매장 내 머문 시간 측정	・영상 기반 딥러닝 (CNN + RNN)・GNN 기반 공간 네트워크 분석
클릭률(CTR)	디지털 쇼윈도/ESL 반응 측정	・Classification + 로지스틱 회귀・Transformer 기반 A/B 테스트 분석
광고 시청 후 구매율	콘텐츠 ROI 분석	・광고 콘텐츠와 구매 데이터 간 연관성 분석・딥러닝 시계열 예측 모델 (LSTM 등)
고객 인터랙션 횟수	키오스크, 터치패드, 센서 등	・Self-supervised Learning 활용하여 비정형 데이터 특징 추출・Autoencoder 기반 이상탐지

 

 

2. 식음료 및 외식업계

식음료 및 외식업계에서는 디지털 메뉴보드와 키오스크가 메뉴 선택 프로세스와 고객 만족도에 미치는 영향을 평가하는 것이 주된 목적이다. 시간대별 메뉴 변경이 매출 패턴에 어떤 변화를 가져오는지, 시각적 효과를 극대화한 디지털 메뉴가 고객의 구매 욕구 자극에 얼마나 효과적인지 분석한다. 또한, 비대면 주문 시스템 도입으로 인한 인건비 절감 효과와 주문 처리 시간 단축이 전반적인 운영 효율성 개선에 미치는 영향을 측정하고자 한다. 특히 프로모션 메뉴나 고마진 상품의 노출이 실제 판매 증가로 이어지는지에 대한 직접적인 상관관계를 파악하여 메뉴 엔지니어링 전략을 최적화하는 데 중점을 둔다. 

 

주요 요소 목적 적용 가능한 AI 기술

메뉴 선택 패턴	메뉴 구성 최적화, 고마진 유도	지도학습 (Supervised Learning)・분류(Classification): 고객 특성별 메뉴 선택 예측・회귀(Regression): 특정 메뉴의 선택 확률 추정 트리 기반 알고리즘・Random Forest, XGBoost, LightGBM
셀프 주문 시스템 활용도	키오스크 인터페이스 개선, UI/UX 분석	클러스터링 (Unsupervised Learning)・고객군별 사용 패턴 구분 강화학습 (Reinforcement Learning)・Q-learning, Policy Gradient로 메뉴 추천 최적화
실시간 프로모션 반응도	프로모션의 실효성 판단	시계열 분석 + Transformer 기반 모델・시간대별 반응 및 매출 변화 추적・RNN, LSTM 기반 매출 패턴 예측

 

주요 지표 설명 적용 가능한 AI 기술

메뉴별 선택 비율	인기 메뉴 파악 및 메뉴 리뉴얼 기준	・Classification + Feature Importance 분석・Shapley Value 분석을 통한 인사이트 도출
셀프 주문 키오스크 이용률	디지털 채널 전환율 분석	・클러스터링 기반 고객 세분화・강화학습 기반 추천 인터페이스 설계
프로모션 후 매출 증가율	디지털 프로모션 효과 측정	・시계열 예측: LSTM, GRU・광고 시청-구매 연계: 딥러닝 기반 다변수 분석
평균 주문 처리 시간	운영 효율성 평가	・딥러닝 기반 행동 분석 (CNN + RNN)・강화학습 기반 주문 흐름 최적화

 

3. 스포츠 및 레저

스포츠 및 레저 분야에서는 디지털 사이니지를 통한 관객 몰입도 증대와 실시간 정보 제공의 효과성을 측정하는 것이 주요 목적이다. 경기장 내 전광판과 인터랙티브 디스플레이가 관람객의 경기 이해도와 만족도를 얼마나 향상시키는지, 그리고 이것이 재방문율과 팬 로열티 강화로 이어지는지 평가한다. 피트니스 센터의 경우, 스마트 디스플레이를 통한 개인 맞춤형 운동 데이터 제공이 회원 참여도와 성취감에 미치는 영향을 분석하여 회원 유지율을 높이는 전략을 수립하고자 한다. 또한 스포츠 용품 및 관련 서비스 홍보 효과를 측정하여 부가 수익 창출 가능성을 평가하는 것도 중요한 목적 중 하나이다.

 

주요 요소 분석 목적 적용 가능한 AI 기술

경기 중계 전광판 시청률	시청 반응 추적 및 콘텐츠 최적화	비전 기반 딥러닝 모델・CNN: 시선 추적, 시청 패턴 인식・RNN/LSTM: 시간에 따른 시청 변화 분석・Transformer 기반 시계열 추론
팬 인터랙션 수준	인터랙션 기능의 효과성 평가	강화학습 (Reinforcement Learning)・Q-learning, Policy Gradient: 팬 반응에 따른 콘텐츠 동적 구성 클러스터링/세그먼테이션・팬 유형별 반응 패턴 도출
피트니스 디스플레이 사용 빈도	사용자별 운동 성향 분석	Self-supervised Learning + RNN・비정형 센서 데이터 기반 사용자 행동 분석추천 시스템・Meta Learning, Few-shot Learning 기반 개인 맞춤 운동 콘텐츠 추천

 

주요 지표 설명 활용 AI 기술

전광판 시청률	관객의 시선 집중 여부	・영상 기반 CNN, GNN (관중 밀집도 포함 분석)・Time-series 기반 Transformer 모델
팬 인터랙션 수	투표, 퀴즈, 응원 등 반응	・Classification + 강화학습 기반 인터랙션 추천・클러스터링 기반 참여 패턴 그룹화
피트니스 콘텐츠 활용률	콘텐츠 지속 이용 여부	・Sequence 예측 (LSTM)・Self-supervised 기반 자동 분류 및 추천
스포츠 용품 광고 클릭률	광고 효과성 및 ROI 측정	・로지스틱 회귀 + XGBoost・GAN 기반 A/B 광고 이미지 생성 및 성능 비교

 

4. 엔터테인먼트 

엔터테인먼트 분야에서는 디지털 사이니지가 관객 경험 향상과 이벤트 참여율 증대에 미치는 영향을 측정하는 데 초점을 맞춘다. 극장, 공연장, 테마파크 등에서 디지털 디스플레이를 통한 정보 제공과 프로모션이 티켓 판매율과 부가 서비스 이용에 어떤 영향을 미치는지 분석한다. 인터랙티브 디스플레이가 방문객의 체류 시간 증가와 콘텐츠 참여도 향상에 기여하는 정도를 평가하며, 디지털 어트랙션과 같은 혁신적 요소가 방문객 경험 만족도와 입소문 효과(구전 마케팅)에 미치는 영향을 측정하고자 한다. 궁극적으로는 디지털 기술 투자가 관객 수 증가와 수익성 향상으로 직결되는지 검증하는 것을 목표로 한다.

 

주요 요소 목적 적용 가능한 AI 기술

티켓 판매 전환율	디지털 콘텐츠 → 구매 유도 분석	지도학습 (Supervised Learning)・분류(Classification): 콘텐츠 반응 기반 구매 예측・회귀(Regression): 전환 확률 예측 트리 기반 알고리즘・XGBoost, Random Forest
인터랙티브 콘텐츠 참여도	콘텐츠 참여 유도 전략 수립	강화학습 (Reinforcement Learning)・Q-learning, Policy Gradient → 실시간 UI 반응 최적화 클러스터링 (Unsupervised Learning)・관객 유형별 반응 성향 분석
예고편 시청률	영상 콘텐츠 몰입도 측정	딥러닝 기반 시청 분석・CNN + LSTM → 시선 추적 및 감정 반응 추론 Transformer 기반 추천 모델・개인별 콘텐츠 선호 예측

주요 지표 설명 활용 AI 기술

티켓 판매 전환율	디지털 터치포인트 → 구매 행동 추적	・분류 + 회귀 모델 기반 행동 예측・Feature Importance 분석으로 전환 유도 요소 도출
인터랙티브 콘텐츠 참여율	몰입도, 체류 시간 등 평가	・강화학습 기반 인터페이스 조정・클러스터링 + 자기지도학습으로 참여 유형 정의
예고편 시청률	예고편 노출 → 클릭률 분석	・Transformer 기반 시계열 분석・Autoencoder 기반 반응 패턴 감지
굿즈 및 프로모션 반응도	광고, 팝업 콘텐츠 클릭 등	・로지스틱 회귀, XGBoost, LSTM → 시간별 반응 추세 분석・GAN 기반 A/B 테스트용 프로모션 시각 콘텐츠 생성

 

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디지털 옥외 미디어 서비스  플랫폼

(주)엠앤엠네트웍스 CEO & 공공미디어 디렉터  김성원  

 e-Mail : sungwon.kim@mnmnetworks.com

 

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