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이커머스 마케팅 전략, ‘초개인화’


이커머스 성장 전략 중 필수 항목으로 꼽히는 '개인화'. 서비스 화면부터 메시지, 상품 추천 등 다양한 측면의 기준이 되고 있다. 그러나, 심리와 환경의 변화가 수시로 일어나는 고객의 니즈를 완전히 알아내고 맞춰가기란 쉽지 않다. 이로 인해 정확하지 않은 개인화를 실행함으로써 서비스의 신뢰도를 하락하는 치명적인 단점이 되고 있다. 이번 아티클은 4회차에 걸쳐 개인화를 넘어 더 정확하게 고객을 파악하고 공략할 수 있는 '초개인화'에 대해 알아보고자 한다.

‘초개인화’와 ‘개인화’의 차이점

개인화는 가장 먼저 AI와 빅데이터 기술을 활용하여 사용자의 실시간 행동 데이터를 분석하고 상황과 맥락을 파악한다. 이후, 사용자의 니즈를 파악해 적시에 맞춤화된 컨텐츠와 제품, 서비스 정보를 제공한다. 기존의 개인화는 이름, 나이, 직업, 성별 등 사용자가 제공한 기본적인 개인 정보를 수동적으로 받아 분석했다. 이후 구매 내역, 주로 사용하는 소셜 미디어나 웹사이트의 행동 데이터와 지리적 위치를 기반으로 고객을 분류하기 시작했다. 하지만, 이는 엄밀하게 말하자면 개인화 보다는 비슷한 사람들끼리 유형화해서 보편적인 속성과 선호도를 파악하는 타겟 마케팅에 가깝다.

초개인화는 사용자의 인구 통계학적 자료 뿐 아니라 인터넷 검색 패턴, 구매 상품에 대한 반응, 장바구니 내역 같은 구체적인 ‘행동 패턴’에 대한 실시간 데이터를 수집한다. 이렇게 수집한 데이터를 AI 알고리즘을 이용해 종합적으로 분석하고 예측하여 사용자에게 최적화된 서비스를 제공한다.

개인화는 축적된 데이터 기반으로 사용자 니즈를 파악하고 제안한다면, 초개인화는 사용자의 미래 행동과 상황까지 예측해서 ‘나도 모르는 내가 원하는 것’, 즉 개인의 잠재적 욕구를 앞서 제안할 수 있다.

의류 업계에서 ‘초개인화’의 중요성

오늘날 소비자는 높은 수준의 개인화를 기대하며 각기 독립된 개인으로 관리되기를 원한다. 글로벌 컨설팅 업체 액센츄어(Accenture)의 조사에 따르면 91%의 소비자들이 자신을 ‘알아보고, 기억하고, 연관된 제품을 제안하는’ 서비스를 선호한다. 특히 소비자가 브랜드에 기대하는 것은 즉각적으로 자신을 알아보고, 여러 채널을 통해 발생했던 브랜드와의 과거 교류 내역을 종합적으로 분석해 필요한 정보를 빠르게 제공하고, 이슈를 이해해서 해결 방법을 제공하는 것이다. 이렇게 맞춤화된 정보는 그 만큼 더 가치 있고 구매 결정 과정에 더 많은 영향을 미친다. 따라서 초개인화는 소비자의 결정을 단순화할 뿐 아니라 정확한 예측을 통해 브랜드의 통제력을 강화한다.

또한 편의성과 고객에 대한 이해, 감정적 재관여(Emotional Re-engagement)는 소비자에게 충성도를 이끌어내고 재방문율을 높이는 이커머스 마케팅 전략이 된다. 컨설팅 회사 캡제미니(Capgemini) 조사에 의하면 감정적 재관여를 경험한 소비자의 70%가 그렇지 않은 소비자보다 2배 이상 소비했으며, 그들 중 80%가 해당 브랜드를 친구나 가족에게 추천할 의사가 있다고 밝혔다.

초개인화 서비스를 위한 필요 조건

고객 데이터와 제품 정보, 외부 요소를 통해 초개인화된 서비스를 이끌어내는 과정

초개인화 서비스에서 기대 효과를 충분히 얻기 위해 가장 중요한 것은 정확도다. 즉, 수집된 고객 정보와 자사 상품이 얼마나 적절하게 매치됐는지가 중요하다. 이를 위해서는 고객에 대한 충분한 데이터, 우리가 제공할 제품에 대한 데이터가 필요하다.

또, 이 두 가지 데이터를 구성하는 요소들이 더 ‘초세분화’, ‘초파편화’ 될수록 더 정확한 초개인화 서비스, 이커머스 마케팅 전략이 실행된다. 초개인화 서비스에서 가장 주의할 점은 정확하지 않은 추천을 반복적으로 제공하는 것임을 기억해야 한다.

예를 들어, 고객 데이터를 통해 변수(예: 구매 패턴, 취향 등) 10가지를 만들었다고 가정해보자. 각 변수의 하위 변수로 3가지 범주(예, 구매력 상/중/하)를 갖게 된다고 가정해도, 약 5만9천개의 유형으로 고객을 구분할 수 있다. 고객을 세분화하는 변수가 15개인 경우 약 1천4백만개, 20개인 경우 약 34억개의 유형으로 고객을 구분할 수 있게 된다. 그렇다면 변수가 많으면 많을수록 성과가 좋아질까? 실제로는 개인 특성 변수가 아무리 많아도 제대로 활용하지 못하는 것이 현실이다.

다음 회차에서는 가장 대표적인 고객 세분화 변수와 초개인화 서비스가 성공하기 위해 필요한 준비에 대해 공유하고자 한다. 많은 이커머스들이 꼭 필요한 데이터로 성공적인 마케팅 전략을 펼칠 수 있길 바란다.


자료출처 : 이커머스 마케팅 전략, ‘초개인화’ (omnious.ai)