머리말
목차
이 책의 사용법
저자
감사의 말
차례
Part O Operational Origin
기(起) — 문제의 발화: 마케팅 통합은 왜 미완성이었는가?
제1강 마케팅+ING와 AX 시대의 출발
이 교재의 명제: 마케팅 통합의 미완성과 그 선행 조건
ORIXA® 프로토콜: 이 교재의 공학적 근거
제1절 마케팅+ING 프레임 — 이성호 패러다임과 시장의 진화
제2절 B2C 트랙 — 트롬 스타일러: 수요 없는 시장을 창조한 AX 마케팅
제3절 B2B 트랙 — AI 마케팅 모델의 GIGO: 실증과 구조적 함의
제4절 하이테크 중간재 트랙 — 반도체 B2B 마케팅의 AX 구조
제5절 데이터 무결성: 마케팅 통합의 선행 조건과 공학적 실증
[강의 및 토론 모듈]
참고문헌
제2강 AI 패러다임 혁신
제1절 세 가지 시장 변화와 AX 패러다임 — 이성호 프레임의 거시 구조론
제2절 B2C 트랙 — 데이터 오염의 현실과 AI 마케팅의 딜레마
제3절 B2B 트랙 — AI 예측이 맞으려면 데이터가 먼저 맞아야 한다
제4절 하이테크 중간재 트랙 — 기술 데이터의 무결성이 브랜드 신뢰의 토대다
제5절 세 변화가 수렴하는 하나의 결론 — 입력이 오염되면 전환도 오염된다
[강의 및 토론 모듈]
참고문헌
제3강 거시환경 센싱과 AI 시장조사
제1절 PEST+N: 전통 프레임의 재설계 — 왜 정기 보고서로는 부족한가?
제2절 NLP 3대 기술이 시장 신호를 읽는 법 — 감성 분석 토픽 모델링 개체명 인식
제3절 AI 시장조사 방법론의 진화 — 설문을 대체하는 세 가지 도구
제4절 코카콜라 AI 혁신 사례 — 성공과 실패, 그리고 팩트 확인
제5절 데이터 품질과 거시환경 센싱 — 가짜뉴스가 시장 분석을 어떻게 오염시키는가?
제6절 거시환경 센싱의 신뢰 한계 — 가짜 신호가 PEST를 오염시킬 때
[강의 및 토론 모듈]
참고문헌
Part R Reasoning & Reliability
승(承) — 구조의 해부: AI 추론은 무엇 위에서 작동하는가?
제4강 소비자 고객 센싱
제1절 소비자 센싱이란 무엇인가 — 명시적 언어를 넘어 디지털 흔적으로
제2절 NLP 3대 기술 — 감성 분석 토픽 모델링 개체명 인식의 마케팅 응용
제3절 AI 기반 소비자 구매 여정 — 선형 퍼널의 붕괴와 4S의 등장
제4절 네이버 HyperCLOVA vs. 쿠팡 물류 AI — 탐색 효율과 운영 효율의 대비
제5절 가짜 리뷰 조작 UGC — 소비자 인사이트 모델의 새로운 위협
제6절 소비자 신호의 진본성 — 봇이 만든 데이터를 인간이 읽을 때
[강의 및 토론 모듈]
참고문헌
제5강 경쟁 자사 센싱과 소셜미디어 리스닝
제1절 경쟁 자사 센싱의 프레임 — 왜 지금 실시간 인텔리전스인가?
제2절 소셜미디어 리스닝 3대 기법 — 언급량 감성 채널의 통합 운용
제3절 AI 기반 구매예측 — 행동 데이터와 구조적 데이터의 결합
제4절 봇 오염과 조작 댓글 — 경쟁 분석 신뢰성의 구조적 위협
제5절 B2B 하이테크 트랙 — 삼성 SK하이닉스의 경쟁 센싱 구조
제6절 경쟁 인텔리전스의 무결성 — 조작된 시장 신호와 전략적 착오
[강의 및 토론 모듈]
참고문헌
제6강 AI 미래예측과 구매행동 이해
제1절 예측의 본질 — 무엇을 예측하는가, 왜 예측이 실패하는가?
제2절 예측 방법론의 실증 비교 — 로지스틱 회귀 ARIMA LSTM의 현장 성능
제3절 통신사 이탈 예측 — 불균형 데이터가 모델을 어떻게 실패시키는가?
제4절 특성공학과 데이터 전처리 — 모델보다 데이터 설계가 먼저다
제5절 AI 예측 모델 실패의 구조적 원인 — 드리프트 편향 오염의 삼중 위협
제6절 AI 예측의 구조적 한계와 데이터 무결성 — 95% 트랩을 넘어서
[강의 및 토론 모듈]
참고문헌
Part I Integrity & Immunity
전(轉) — 해법의 논리: 무결성이 전략을 어떻게 재설계하는가?
제7강 STP 전략의 AX 재설계
제1절 전통 STP의 구조적 한계 — 왜 분기 보고서로는 부족한가?
제2절 Huang & Rust의 3-Tier AI 프레임워크 — STP에 AI를 매핑하다
제3절 AI 세분화 기술 — 클러스터링에서 강화학습까지
제4절 알고리즘 편향과 공정한 타기팅 — AI가 의도치 않게 차별하는 방법
제5절 AI 동적 포지셔닝 — 소비자의 변화에 함께 움직이는 브랜드 포지션
제6절 STP 파이프라인의 무결성 — 세분화 편향이 시작되는 하드웨어 층위
[강의 및 토론 모듈]
참고문헌
제8강 디지털 시대 통합 STP와 컴퓨터비전
제1절 컴퓨터비전의 공학적 전제와 시장획정으로의 확장
제2절 B2C 소비재 트랙 — 상품 이미지 오염과 사이니지 시장의 실증적 세분화
제3절 B2B 산업재 트랙 — 기업 공공시설 사이니지의 컴플라이언스와 시각검사 데이터의 계보
제4절 하이테크 중간재 트랙 — 웨이퍼 결함 검출과 공급망 실시간 동기화
제5절 이미지 데이터 무결성 — STP의 새 변수와 하드웨어 종단 실증
[강의 및 토론 모듈]
참고문헌
제9강 제품 전략과 AI 신제품 개발
제1절 제품개념과 시장진입 시기 결정
제2절 신제품 개발: 개념, 프로세스, AI
제3절 B2C 소비재 트랙 실전 사례 — 버거킹 몬델레즈 저니푸드 낫코
제4절 B2B 하이테크 트랙 — 수요예측과 반도체 신제품 로드맵
제5절 제품수명주기와 제품전략
제6절 신제품 실패의 인과 사슬 — 오염 데이터가 R&D 투자를 배신하는 방식
[강의 및 토론 모듈]
참고문헌
Part X eXecution & Cross-validation
결1(結) — 실행의 검증: 4P는 무결성 위에서 어떻게 작동하는가?
제10강 브랜드 가격 전략과 AI 개인화
제1절 브랜드와 가격은 왜 같은 문제인가?
제2절 갤럭시 AI라는 하나의 사례 — 브랜드에서 가격까지
제3절 같은 논리, 다른 시장 — B2B 하이테크 중간재의 변주
제4절 디지털 수익모델 — 브랜드와 가격이 만나는 계약
제5절 공학적 데이터 무결성 기반의 전략적 의사결정 실증
[강의 및 토론 모듈]
참고문헌
제11강 유통 전략과 AI 물류 혁신
제1절 유통 전략의 이론적 토대 — Place가 데이터 문제가 되는 순간
제2절 쿠팡이라는 하나의 사례 — 7단계에서 4단계로
제3절 같은 논리, 다른 시장 — D2C와 옴니채널의 변주
제4절 SCM 데이터 무결성 — 디지털 트윈과 블록체인이 막을 수 있는 것
제5절 SCM 데이터 주권 — 공급망이 끊기는 자리는 신뢰가 끊기는 자리다
[강의 및 토론 모듈]
참고문헌
제12강 통합마케팅과 AI 광고 최적화
제1절 예측 AI와 생성 AI — 통합마케팅의 두 엔진
제2절 예측 AI의 침묵 — 유나이티드 항공 2017년 사건
제3절 생성 AI의 소음 — 코카콜라 AI 크리스마스 광고 논란
제4절 광고 생태계의 데이터 무결성 — 국내외 진단
제5절 광고 생태계의 진본성 위기 — 무결성과 진본성의 분기점
[강의 및 토론 모듈]
참고문헌
Part A Architecture & Audit
결2(結) — 자본화와 선언: 신뢰는 어떻게 자산이 되는가?
제13강 마케팅믹스 7P 통합과 AI 챗봇
제1절 7P 통합의 이론적 토대 — AI가 경계를 엮는 방식
제2절 나이키라는 하나의 사례 — 수요예측의 성과와 그 한계
제3절 People의 자동화 — AI 챗봇이 만드는 신뢰와 불신
제4절 마케팅 데이터 거버넌스 — 퍼스트파티 데이터와 규제의 시대
제5절 7P 통합의 신뢰 인프라 — People Process가 데이터로 환원될 때
[강의 및 토론 모듈]
참고문헌
제14강 마케팅통제 성과평가와 AI 윤리
제1절 통제의 재정의 — 사후 검토에서 실시간 적응형 루프로
제2절 구글 메리디안이라는 하나의 사례 — 성과측정 3대 방법론의 통합
제3절 같은 논리, 다른 국면 — AI 마케팅 윤리
제4절 정적 세분화에서 동적 시스템으로 — 생성형 페르소나의 조직적 과제
제5절 AX 시대 마케팅 패러다임의 완성 — 데이터 무결성이라는 하나의 명제
[강의 및 토론 모듈]
맺음말
참고문헌
국내 문헌
참고문헌 통합 목록
해외 문헌
부록. 핵심 용어 사전
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