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많은 쇼핑몰에서 ‘오늘의 쇼핑 제안’, ‘좋아할만한 카테고리 상품’, ‘OO님을 위한 추천 상품’ 등의 내용으로 나만을 위한 상품 추천이 제공되는 것을 볼 수 있습니다. 이렇게 개별 고객에게 최적화 된 배너 및 메시지 등을 노출하는 마케팅을 ‘개인화 마케팅(Personalization Marketing)’이라고 하죠. 개인화 마케팅은 적절한 메시지가 적절한 고객에게, 적절한 순간에 제공되는 것을 목표로 하고 있습니다. 그러기에 구매 가능성이 현저히 떨어지거나, 상품과 관련이 없는 사람에게 광고 메시지가 전달되는 것이 사전에 방지되어 마케팅 비용은 줄어들고, 가능성이 높은 고객에게만 광고를 노출하니 더욱 구매 전환에 효과적이죠.

하지만, 개인화 마케팅을 모두가 알고 있지만, 모두가 진행하고 있지는 않습니다. 기술적인 장벽이 있기 때문인데요. 개인화 마케팅을 진행하기 위해서는 여러 곳에서 발생되는 고객 데이터를 한 곳에 모으는 기술과 맞춤 메시지를 개인에게 발송할 수 있는 기술이 필요합니다. 수집되는 고객 데이터에는 고객의 기본 인구통계학적 정보 뿐만 아니라 방문 및 이탈 데이터, 구매 데이터 등 다양한 행동 데이터가 필요하고요. 개인화 마케팅은 다양한 기술의 종합체라고 볼 수 있는 것이죠.

개인화 마케팅 어떻게 진행되는 걸까?

일반 쇼핑몰은 개인화 마케팅을 어떻게 진행할 수 있을까요? 가장 먼저 고객(개인)을 파악하기 위한 데이터 수집 단계가 필요합니다. GA, 에이스카운터와 같은 로그분석 툴 혹은 카페24와 같은 호스팅사의 API를 활용해 고객의 행동을 수집할 수 있죠. 이후 이렇게 수집된 데이터는 CDP(고객데이터플랫폼)를 통해 통합하여 실제 광고 송출 및 고객 관리 등이 가능하게끔 오디언스로 만들어줍니다. 그리고 마케팅 자동화 툴, CRM 툴 등을 통해 광고를 송출할 수 있죠.

이러한 이야기를 보면 머리가 복잡해지기 시작합니다. 왠지 SaaS툴을 3개씩이나 구매해야 할 것 같으니 말이죠. 이러한 생각은 맞는 생각일수도, 틀린 생각일 수도 있습니다. 3개의 솔루션을 각기 다른 A사, B사, C사로 이용해 서로 연동 시켜 활용하려 한다면 3개의 툴을 모두 구매하는 게 됩니다. 하지만, 한 SaaS 내에서 모든 서비스가 운영되는 경우도 있습니다. 다이티는 데이터 수집부터 분석, 그리고 오디언스 생성 및 광고 송출까지 다이티 안에서 모두 이루어지고 있죠.

주류 판매 쇼핑몰 S사가 다이티로 개인화 마케팅을 진행한 과정을 살펴볼까요? S사는 연말이 되면 두 종류 상품군의 구매 비중이 커진다는 것을 알고 있습니다. 한 세그먼트는 ‘연말 파티용 술 구매’ 관련 고객군, 한 세그먼트는 ‘연말 선물용 술 구매’ 관련 고객군이죠. S사는 에이스카운터로 수집한 고객 행동 데이터를 다이티 오디언스 매니저로 연동시켜 고객의 검색어, 한달 내 방문한 페이지, 이전 구매 데이터를 바탕으로 고객 세그먼트를 분류했죠. 그리고 다이티 캠페인 매니저를 통해 각각 세그먼트에게 알맞은 메시지를 보여주고 있습니다.

이러한 고객 맞춤의 광고 메시지(개인화 이메일)는 오픈율에서는 50% 가량 차이가 나타난다고 알려졌고, 개인화 메시지를 받은 고객은 기존 고객 대비 75% 가량 상품 구매 가능성이 높다는 연구 내용까지 밝혀졌죠. 또한, 개인화 마케팅이 증가함에 따라 개인화되지 않은 광고의 효율은 더욱 큰 폭으로 떨어지고 있습니다.

한편, 개인화 마케팅에도 다양한 방법론이 존재합니다. 수없이 다양한 개인화 마케팅 사례가 있겠지만 주요 방법으로는 3가지가 언급되고 있는데요. 위와 같이 (1)고객행동을 기반으로 한 개인화 방법이 있다면, 이 외에도 (2)AI 기반 개인화, (3) 유사고객 타겟팅이 있죠. 이어서 주요 개인화 마케팅 3가지 방법을 꼼꼼히 설명해드릴게요.

개인화 마케팅의 3가지 방법

1) 행동 기반 개인화 마케팅

행동 기반 개인화 마케팅은 위에서 소개한 주류 사이트 사례가 대표적인데요. 고객의 실시간 행동을 토대로 마케팅이 진행되는 것을 의미합니다. 많은 온라인 쇼핑에서 활용되고 있죠. 위 사례와 같이 유입 검색어를 토대로 광고 노출이 이어지는 것 외에도 상품페이지 보기, 장바구니 담기 등의 고객의 행동을 반영하여 광고를 노출하는 것도 개인화 마케팅의 일종이라고 볼 수 있습니다.

이미지 출처: 쿠팡 상품 추천 화면 중 일부 발췌

최근 저는 회사의 부스 행사를 진행하며, A4용지를 세울 수 있는 L자 아크릴판 상품을 쿠팡을 통해 찾아본 적이 있는데요. 이에, 쿠팡은 해당 상품을 전면에서 노출하고 있습니다. 이렇게 고객의 다양한 행동을 기반으로 적절한 광고 메시지를 노출하는 개인화 마케팅 전략을 행동 기반 마케팅이라고 합니다.

2) AI 기반 개인화 마케팅

만약 제가 3개월 뒤에 쿠팡에 물건을 사러 방문했을 때에도, 최근 조회한 상품을 기준으로 '아크릴 판'이 상품 추천에 노출된다면 개인화 마케팅이 잘 진행되었다고는 볼 수 없습니다. 왜냐하면 저는 이미 3개월 전에 다른 쇼핑몰에서 아크릴판을 샀으므로 아크릴판의 잠재 고객이 아니기 때문이죠.

행동 기반의 개인화 마케팅은 직관적이고 마케터가 생각한 전략을 자유롭게 실행에 옮길 수 있는 높은 자유도가 장점입니다. 하지만, 고객마다의 세분화된 니즈에 맞춘 마케팅을 진행하기는 어렵죠. 고객의 구매 패턴, 고객별 최근 구매액, 최근 고객의 방문 날짜 등의 다양한 경우의 수를 나눠 전략을 짜는 것은 사실상 불가능하니까요.

그래서, 최근에는 AI 기반 개인화 마케팅이 많은 사랑을 받고 있습니다. ‘이탈 가능성이 높은 VIP 고객’, ‘최근 구매 가능성이 높아진 고객’, ‘미래가치가 높으나 재구매가 없는 첫 구매자’ 등 고객의 상태를 빠르게 파악하여 적절한 마케팅 메시지를 보내는 것이죠. 이러한 AI 기반 개인화 마케팅은 고객의 행동 데이터를 통해 AI가 고객의 향후 매출액/구매 등의 행동을 ‘예측’한다는 점에서 더 발전된 기술이라고 볼 수 있습니다.

이미지 출처: 다이티 AI BOX 소개 화면 중 일부 발췌

국내에서는 아직은 AI 기반의 개인화 마케팅은 알고리즘의 복잡성과 기술 장벽으로 거대 커머스에서만 진행되고 있는데요. 하지만, 개인화 마케팅 경쟁이 치열해지고 있어 해당 기술도 조만간 많은 커머스에 확산될 가능성이 높습니다.

3) 개인화 타깃 기반 유사고객 타겟팅

개인화 마케팅이 일반 광고 노출 대비 효과가 높다는 것은 많은 사례를 통해 드러나고 있는데요. 하지만, 개인화 마케팅의 약점이 한 가지 있다면 신규 고객 유치가 불가능하다는 점입니다. 이미 내 웹사이트에 들어온 고객만을 대상으로 마케팅을 진행하기 때문에 커버리지를 키우는 것은 불가능하죠.

이를 해결할 대안으로 유사고객 타겟팅이 있습니다. 최근 매출에 큰 기여를 한 Loyal 고객 등과 같은 고객 세그먼트를 추출한 뒤 해당 세그먼트를 맞춤 고객으로 설정, 그리고 유사 타겟을 만들어 광고를 집행하는 것이죠.

이미지 출처: 다이티 블로그 ‘VIP 고객 관리하기’ 콘텐츠 중 일부 발췌

맞춤 타겟의 씨드(Seed) 데이터 확보는 고객 데이터 플랫폼(CDP)를 통해 얻을 수 있습니다. 그리고 유사고객 타겟팅은 각 매체사의 광고관리자를 활용하거나 CRM 마케팅 툴 혹은 메시징 솔루션 내에서 진행할 수 있죠.

자료출처 : 개인화 마케팅을 시작하는 3가지 방법 (openads.co.kr)