아마존 노바로 구현하는 초개인화 제품 개발과 마케팅 자동화

하이퍼퍼스널라이제이션을 실현하는 아마존 노바 기반 제품 개발 및 마케팅 자동화

최근 기업들은 소비자 맞춤형 제품과 경험을 창출하기 위한 기술 도입에 주력하고 있으며 이는 곧 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 대두되고 있습니다. AWS는 이러한 흐름에 발맞춰 2025년 칸 라이언즈 국제 광고제에서 The Fragrance Lab이라는 이색적인 AI 체험 부스를 선보였습니다. 본 포스팅에서는 이를 통해 어떤 방식으로 생성형 AI 기술을 활용하여 초개인화된 고객 경험을 제공하고자 했는지를 소개하고, 이를 구현한 기술 아키텍처와 활용 방안을 분석합니다.

The Fragrance Lab은 Amazon Bedrock 상에서 Amazon Nova를 기반으로 구축된 종단 간 생성형 AI 애플리케이션으로, 향수 개발과 마케팅 자산 제작을 실시간으로 자동화하여 체험형 마케팅 환경을 조성했습니다.

개인화를 위한 AI 대화 흐름 구축

고객이 향수를 추천받기 위해 경험의 첫 단계에 진입하면 Amazon Nova Sonic 대화형 음성 AI가 자연스럽게 대화를 이어갑니다. 사용자의 감성, 기호, 취향을 언어로 포착하여 계속해서 관련 질문을 던지고, 그에 따라 성격 특성을 추출합니다. 이 과정에서 addTraitTool, removeTraitTool과 같은 도구들이 함께 통합되어 대화 흐름을 설계하고 자동화를 가능하게 합니다.

이렇게 수집된 정보는 Nova Pro 모델을 통해 분석되며, Retrieval Augmented Generation(RAG)을 통해 프레이그런스 디자인 원칙이 적용된 향료 베이스 지식과 상호 연결됩니다. 예를 들어, 사용자가 '여행을 좋아한다'고 하면 모델은 해당 키워드에서 '상쾌함'과 '기대감'을 도출하여 ‘시트러스’나 ‘꽃 향기’와 같은 노트를 추천합니다.

Nova Pro는 고객의 심리묘사에 맞게 탑노트, 미들노트, 베이스노트를 AI가 자동 추천하게 되며, 현장 조향사는 이를 기반으로 단 몇 분 만에 수작업으로 향을 완성합니다. 이는 일반적으로 수 시간 소요되는 향 제작 과정을 고속화하고 고객별 맞춤 향 개발을 현실화했습니다.

마케팅 자산 자동화 생성 및 콘텐츠 배포

맞춤 향수가 조향되면 Nova Canvas와 Nova Reel을 활용하여 광고 캠페인 자산이 자동 생성됩니다. Nova Canvas는 향수의 이름, 슬로건, 이미지 콘셉트를 자동 생성하고, Nova Reel은 이를 기반으로 영상 콘텐츠를 만들어 고객이 다운로드할 수 있도록 제공합니다. 이때 분위기(예: 해변, 발랄한 느낌 등)를 입력하면 AI는 이미지와 텍스트 톤, 색상, 카메라 구도까지 최적화한 영상을 제작합니다. 이 영상은 Amazon Polly로 구현된 프렌치 억양의 여성 음성 내레이션이 삽입돼 마케팅 감성을 극대화합니다.

AI 기반 제품 개발 및 캠페인 설계 자동화 가이드

The Fragrance Lab의 구조는 향수에 국한되지 않고 다양한 제품군(화장품, 식·음료, 패션 등)에 응용이 가능합니다. 핵심은 다음과 같은 자동화 구성입니다.

1. Amazon Nova Sonic이 사용자 대화를 이끌며 성향 정의
2. Nova Pro가 이를 기반으로 제품 특성과 컨셉 설정
3. RAG 기반 레이어가 외부 지식 데이터를 통합하여 컨텍스트 확장
4. Nova Canvas, Reel이 시각적 마케팅 자산 자동 생성
5. Amazon Bedrock이 전체 시스템 인프라 및 배포를 안정적으로 관리

여기서 중요한 자동화 포인트는 대화형 인터페이스와 워크플로우 연결이며, 개발 가이드상 prompt 설계(모델 성격, 대화 흐름, 상태 유지 요소)가 사용자 경험의 질을 결정짓는 핵심 요소입니다.

결론

The Fragrance Lab은 생성형 AI 기반 초개인화의 활용 가능성과 구현 방식을 생생하게 보여주는 사례입니다. 다양한 AI 모델과 자동화 도구를 연계함으로써 개별 사용자 경험을 실시간 콘텐츠와 제품으로 전환할 수 있으며, 이는 식품, 패션, 코스메틱 등 소비재 전 분야로 확대가능합니다. 기업들은 이러한 아키텍처를 통해 AI 활용도를 대폭 높이고 마케팅 자동화를 실현할 수 있습니다. 현재 Amazon Bedrock 기반 Nova의 배포 가이드 및 설정만으로도 충분히 동일한 경험을 구축할 수 있으며, 구현 난이도 대비 효과가 뛰어납니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/create-personalized-products-and-marketing-campaigns-using-amazon-nova-in-amazon-bedrock/