[イーデイリーYun Junghoon 記者]「私はコカ・コーラ30本パックが1万3000ウォンの時だけ買います。その時に広告を出してくれたら、むしろ嬉しいですね。」
[イーデイリー ノ・ジンファン記者] 「Eマーケティング・インサイト・サミット2026」が15日、ソウル永登浦区汝矣島のFKIタワーで、「マーケティング、人を動かす方法を問う」をテーマに開催されました。SKTのAIマーケティングチーム長、ソン・フンファン氏が、「通信データで完成させる超パーソナライズドマーケティング：広告効率とコンバージョン率を高めるAIマーケティングの実戦」をテーマに発表を行っています。
SKTelecom(017670) のソン・フンファンAIマーケティングチーム長は15日、ソウル汝矣島のFKIタワーで開催された「Eマーケティング・インサイト・サミット2026」でこのように述べました。ソンチーム長は、「通信データで完成させる超パーソナライズドマーケティング」をテーマに、広告効率とコンバージョン率を高めるAIマーケティング戦略を発表しました。
同氏は「顧客はあらゆる瞬間に自身の関心を残している」とし、「リアルタイムの位置情報、通話、ウェブ・アプリの行動データを活用することで、自社の顧客にとどまらず、競合他社の顧客や関心事に基づく顧客に至るまで、希望するターゲットに精密にリーチすることができる」と説明しました。
ソン・チーム長は、最近広告を拒否する消費者の行動パターンを分析し、パーソナライズされた広告の重要性を強調しました。
同氏は「自分とは無関係なメッセージは、すなわちスパムだ」とし、「問題はターゲティングそのものではなく、文脈に合わないターゲティングにある」と強調しました。無関係なメッセージを一度受け取った顧客は受信を拒否するようになり、その後、ブランドが再び接触する機会さえ失われてしまうという説明です。
解決策として、パーソナライゼーションを提示しました。マッキンゼーなどの調査によると、AIベースのパーソナライズドマーケティングを導入した企業は、マーケティング投資収益率（ROI）が平均25％上昇し、売上高は20％増加しました。顧客エンゲージメント率は2倍に跳ね上がり、マーケティング支出の効率性も10～30％改善されました。
SKTが掲げる武器は、膨大な通信基盤データです。SKTは2025年12月時点で携帯電話回線シェア38.78％を誇り、国内1位であり、約2300万人の顧客を擁しています。1日に蓄積されるデータだけでも3.3ペタバイト（PB）に達します。 2021年には、統計庁（国家データ局）が主管する実験的統計第1号（全国人口移動量統計）に参加し、信頼性も検証されました。
ソン・チーム長は、「SKTはライフサイクル、ライフスタイル、行動特性によって顧客を細分化し、精密なプロファイリングを通じて、顧客セグメントに基づくマーケティング戦略の基盤を築いています」と説明しました。 24時間365日収集される位置情報や実際の居住・勤務地、約4,000のアプリ・ウェブへのアクセス記録、約280万件の代表番号への通話・メッセージ記録などをAIで分析し、顧客を多角的に理解するというものです。
具体的なペルソナを作成した事例も紹介しました。以前は単純に結婚を控えた20～30代を顧客層としていましたが、今では「トレンドに敏感で、AIやインテリアを好む結婚を控えた20～30代」といった層をターゲットにしているのです。
ファストファッションやAIサービスの利用率が上位20％でありながら、不動産やインテリアへの関心は上位10％、結婚式場やウェディングプランの検索は上位5％である一方、小・中等教育への関心は下位5％である顧客を絞り込めば、頭の中にしかなかった顧客像がデータの上で現実のものとなります。
鍵となるのは、「生きている顧客ペルソナ」であるダイナミックプロファイルです。従来の顧客管理（CRM）が「35歳の女性・ソウル在住・3人家族」のように、顧客が誰であるかに留まっていたのに対し、ダイナミックプロファイルは、アプリの利用傾向や移動パターンの変化などを通じて、顧客が今どのような方向に変化しているかを把握します。
大規模言語モデル（LLM）を基盤にセグメントを自動生成し、毎月更新します。例えば、「40代の女性」に一括配信していた広告を、「海外旅行の準備をしている顧客」が旅行に出かけようとする瞬間に送るという方式です。
[イーデイリー ノ・ジンファン記者] 「Eマーケティング・インサイト・サミット2026」が15日、ソウル永登浦区汝矣島のFKIタワーで、「マーケティング、人を動かす方法を問う」をテーマに開催されました。SKTのAIマーケティングチーム長、ソン・フンファン氏が、「通信データで完成させる超パーソナライズドマーケティング：広告効率とコンバージョン率を高めるAIマーケティングの実戦」をテーマに発表を行っています。
このようにして作成されたターゲットは、Google・Meta・Naverの広告やSMS、アプリのプッシュ通知、Kakaoの「アルリムトーク」など、様々なチャネルへとつながります。SKTは、AIマーケティングエージェント「Tマーケター」も披露しました。媒体ごとの予算配分や広告素材の制作、24時間の成果モニタリングを自動化し、反復作業を大幅に削減してくれます。
データに基づくアンケートサービスも成果を上げています。CJオリーブヤングやガーミンウォッチなど、さまざまな顧客企業が精密な顧客データを活用し、クリック率（CTR）を向上させました。このデータを取得する時間も1時間に短縮され、従来のアンケート調査に比べて大幅な時間短縮を実現しました。
ソン・チーム長は、「SKTは通信データに基づくAIモデリングを通じて、顧客の特性や関心を詳細に導き出し、広告・メッセージング・アンケートなどの実際の反応データをもとに、これを継続的に最適化しています」と述べ、「今後は無線通信の領域を超え、多様なマーケティングチャネルにおいて顧客DBとチャネルを精密にマッチングさせ、当社のマーケティングの役割を広義にわたり拡大し続けていきます」と語りました。
SKTelecom(017670) のソン・フンファンAIマーケティングチーム長は15日、ソウル汝矣島のFKIタワーで開催された「Eマーケティング・インサイト・サミット2026」でこのように述べました。ソンチーム長は、「通信データで完成させる超パーソナライズドマーケティング」をテーマに、広告効率とコンバージョン率を高めるAIマーケティング戦略を発表しました。
同氏は「顧客はあらゆる瞬間に自身の関心を残している」とし、「リアルタイムの位置情報、通話、ウェブ・アプリの行動データを活用することで、自社の顧客にとどまらず、競合他社の顧客や関心事に基づく顧客に至るまで、希望するターゲットに精密にリーチすることができる」と説明しました。
ソン・チーム長は、最近広告を拒否する消費者の行動パターンを分析し、パーソナライズされた広告の重要性を強調しました。
同氏は「自分とは無関係なメッセージは、すなわちスパムだ」とし、「問題はターゲティングそのものではなく、文脈に合わないターゲティングにある」と強調しました。無関係なメッセージを一度受け取った顧客は受信を拒否するようになり、その後、ブランドが再び接触する機会さえ失われてしまうという説明です。
解決策として、パーソナライゼーションを提示しました。マッキンゼーなどの調査によると、AIベースのパーソナライズドマーケティングを導入した企業は、マーケティング投資収益率（ROI）が平均25％上昇し、売上高は20％増加しました。顧客エンゲージメント率は2倍に跳ね上がり、マーケティング支出の効率性も10～30％改善されました。
1日あたり3.3ペタバイトのデータが蓄積…ライフサイクル分析による顧客セグメンテーション
SKTが掲げる武器は、膨大な通信基盤データです。SKTは2025年12月時点で携帯電話回線シェア38.78％を誇り、国内1位であり、約2300万人の顧客を擁しています。1日に蓄積されるデータだけでも3.3ペタバイト（PB）に達します。 2021年には、統計庁（国家データ局）が主管する実験的統計第1号（全国人口移動量統計）に参加し、信頼性も検証されました。
ソン・チーム長は、「SKTはライフサイクル、ライフスタイル、行動特性によって顧客を細分化し、精密なプロファイリングを通じて、顧客セグメントに基づくマーケティング戦略の基盤を築いています」と説明しました。 24時間365日収集される位置情報や実際の居住・勤務地、約4,000のアプリ・ウェブへのアクセス記録、約280万件の代表番号への通話・メッセージ記録などをAIで分析し、顧客を多角的に理解するというものです。
具体的なペルソナを作成した事例も紹介しました。以前は単純に結婚を控えた20～30代を顧客層としていましたが、今では「トレンドに敏感で、AIやインテリアを好む結婚を控えた20～30代」といった層をターゲットにしているのです。
ファストファッションやAIサービスの利用率が上位20％でありながら、不動産やインテリアへの関心は上位10％、結婚式場やウェディングプランの検索は上位5％である一方、小・中等教育への関心は下位5％である顧客を絞り込めば、頭の中にしかなかった顧客像がデータの上で現実のものとなります。
鍵となるのは、「生きている顧客ペルソナ」であるダイナミックプロファイルです。従来の顧客管理（CRM）が「35歳の女性・ソウル在住・3人家族」のように、顧客が誰であるかに留まっていたのに対し、ダイナミックプロファイルは、アプリの利用傾向や移動パターンの変化などを通じて、顧客が今どのような方向に変化しているかを把握します。
大規模言語モデル（LLM）を基盤にセグメントを自動生成し、毎月更新します。例えば、「40代の女性」に一括配信していた広告を、「海外旅行の準備をしている顧客」が旅行に出かけようとする瞬間に送るという方式です。
このようにして作成されたターゲットは、Google・Meta・Naverの広告やSMS、アプリのプッシュ通知、Kakaoの「アルリムトーク」など、様々なチャネルへとつながります。SKTは、AIマーケティングエージェント「Tマーケター」も披露しました。媒体ごとの予算配分や広告素材の制作、24時間の成果モニタリングを自動化し、反復作業を大幅に削減してくれます。
データに基づくアンケートサービスも成果を上げています。CJオリーブヤングやガーミンウォッチなど、さまざまな顧客企業が精密な顧客データを活用し、クリック率（CTR）を向上させました。このデータを取得する時間も1時間に短縮され、従来のアンケート調査に比べて大幅な時間短縮を実現しました。
ソン・チーム長は、「SKTは通信データに基づくAIモデリングを通じて、顧客の特性や関心を詳細に導き出し、広告・メッセージング・アンケートなどの実際の反応データをもとに、これを継続的に最適化しています」と述べ、「今後は無線通信の領域を超え、多様なマーケティングチャネルにおいて顧客DBとチャネルを精密にマッチングさせ、当社のマーケティングの役割を広義にわたり拡大し続けていきます」と語りました。
