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2020-10-01 빅인(bigin) support@bigin.io

고객의 마음을 훔치는 효과적인 방법, 개인화 마케팅


가을 청바지를 구매하기로 한 A씨, 네이버에 '청바지' 키워드를 넣으니 무려 680만개에 달하는 검색 결과가 조회된다.


몇 개 아이템을 보다가 조용히 뒤로가기 버튼을 클릭했다. 직접 매장에 가지 않고서도 제품을 구매할 수 있는 것이 온라인 쇼핑의 편리함이지만 지금은 너무 많은 제품의 업로드로 오히려 피로감을 높이고 있다. 


수백만개에 달하는 제품 중 최상의 제품을 구매하기란 여간 쉬운 일이 아니다. 때문에 최근 디지털 마케팅 시대에 각광받고 있는 것이 [개인화 마케팅]이다.


적절한 타겟에게, 적절한 시기에, 적절한 메시지를 보내야 사용자가 반응한다


◇ 나의 취향을 알아주는 개인화 마케팅
개인화 마케팅(Personalized Marketing)이란, 개인 특성에 맞춰 소비자들 각각에게 최적화된 서비스를 제공하는 마케팅 방식이다. 고객의 취향, 관심사 등을 파악해, 그들이 관심을 가질만한 메시지를 전달하는 방법을 말한다.  기업이 제품이나 서비스를 홍보하는 데에 있어서 불특정 다수를 상대로 하는 것이 아니라, 한 개인만을 위한 제품을 그 사람에게만 홍보한다는 느낌을 줌으로써 소비자의 반응을 이끌어 내는 것이 개인화 마케팅의 목표다. 


소비자가 인터넷 환경에서 방문했던 페이지, 검색했던 단어들을 기반으로, 취향과 행동을 예측하여 개인화 마케팅을 실행하기 때문에 기업은 적은 비용으로 구매 확률이 높은 고객에게 접근할 수 있고 소비자는 큰 피로나 어려움 없이, 원하는 상품이나 서비스를 찾을 수 있다.


'OO님, 이 제품 어떠세요?' 'OO님만을 위한 추천 아이템! 지금 확인해보세요'라는 제목의 이메일을 한 번쯤은 받아봤을 것이다. 소비자들은 자신만을 위한 맞춤 정보라는 생각에 궁금증이 발현하고 그렇게 열어본 이메일이 정말 찾고 있던 제품을 추천해 준다면, 구매 버튼을 클릭할 가능성이 높아진다. 내가 좋아하는 상품을 알려주고, 나에게만 이야기하는 듯한 느낌을 주는 메시지는 마치 기업과 특별한 관계가 된 듯한 느낌을 주기 때문이다. 


가장 대표적인 사례를 꼽자면 '넷플릭스'를 들 수 있다. 넷플릭스가 글로벌 동영상 콘텐츠 스트리밍 서비스의 강자가 될 수 있었던 것은 개인화 추천 서비스의 역할이 컸다. 넷플릭스 이용자가 고를 수 있는 영화의 수는 무려 7만 5천편이 넘는다. 만약 넷플릭스의 추천 서비스가 아니었더라면, 결정장애를 지닌 사용자는 오히려 스트레스를 받으며 급기야는 이용을 해지했을 지도 모른다.


이런 사태를 방지하기 위해 넷플릭스는 뛰어난 빅데이터 분석 시스템을 개발했다. 이용자가 시청한 콘텐츠의 장르, 시청 시간, '좋아요'를 누르는 행동 등의 모든 습관을 고려하고, 개인 맞춤형 콘텐츠를 추천한다. 맞춤형 추천은 이용자들이 한 번 서비스를 이용하면 헤어 나오지 못하고 추가 시청을 하게끔 유도하는 넷플릭스의 중요한 자산이 됐다. 내 취향에 따라 화면 목록이 재구성되고, 디스플레이 화면까지 달라지는 새로운 경험을 한 고객은 계속적으로 서비스를 이용하고, 나아가 충성고객이 될 수 있다.


빅인 애널리틱스의 사용자, 구매시점, 객단가 인사이트 화면


◇ 고객의 손짓, 발길을 기억하는 개인화 마케팅 
이처럼 높은 수준까지의 개인화 마케팅을 가능하게 한 데에는 기술 발전의 이야기를 빼놓을 수 없다. 고객 한 명 한 명의 소비 패턴을 파악하는 빅데이터 분석 기능, 비슷한 사용자들의 행동을 학습하여 같은 그룹으로 분류하는 인공지능, 마케팅 자동화 등의 IT 기술 발전은 개인화 마케팅을 가능하게 한 배경이 되고 있다. 기업이나 브랜드가 원하는 고객에게, 원하는 시점에, 원하는 메시지를 전달할 수 있게 된 것이다.


빅인 애널리틱스의 인사이트 보고서 또한, 기계가 학습한 사용자의 행동 데이터를 바탕으로 구매 확률이 높은 잠재 고객 목록을 도출하는 최신 머신러닝 기능이 적용되어 있다. 고객 여정에 따라 개인화 마케팅의 스테이지를 크게 두 가지로 나눠봤다.


Stage 1. 광고 효율 극대화하기
△ 타겟 : 우리 브랜드를 인지하고 있지만 아직 구매는 하지 않은 고객
△ 목적 : 온라인 상에서 이들을 찾고 리타겟팅함으로써 재방문 유도 (리타겟팅: 특정 웹사이트에 유입한 기록이 있는 유저에게 광고를 노출하고 재방문을 유도하는 방법, 구글애즈, 페이스북 픽셀광고)
△ 효율적인 리타겟팅 광고 극대화 방법 :
* 타겟 세분화가 관건 - 진행 중인 이벤트 조회 여부, 특정 카테고리를 조회한 타겟, 유입 키워드
* 세분화된 고객에게 맞는 개인화된 메시지를 광고 소재로 활용


Stage 2. 고객과의 관계를 돈독히 하기
개인화 마케팅의 두 번째 스테이지, 고객과의 관계를 돈독히 하는 단계다.
리타겟팅 광고로 웹사이트로의 유입이 많아지고 신규 가입자가 많이 발생했다고 하더라도, 사용자 유지가 되지 않는다면 성장의 한계에 직면한다. 신규 가입 고객을 충성 고객으로 만들기 위해서는 'Right Person, Right Time, Right Message', 즉 적절한 타겟에게, 적절한 타이밍에, 적절한 메시지를 전달할 때 목표를 달성할 수 있다. 빅인(bigin) 애널리틱스는 고객 행동 분석 애널리스틱으로 이커머스 사이트 내의 사용자 행동을 분석하고, 그 행동의 주체를 찾아내는 애널리틱스다.


# Right person
빅인은 웹사이트 내에서 유사한 행동을 한 회원들의 리스트를 도출한다.
기존 웹로그 분석 툴에서는 구매 전환이 이루어지기 이전까지, 특정 행동을 한 사용자의 정보는 알 수 없다는 한계가 있었다. 하지만 빅인 애널리틱스에서는 특정 행동을 한 고객들의 정보를 목록으로 추출하고, 이들을 그룹화하여 관리할 수 있다. 무작위로 배포하는 쿠폰보다 적절한 타겟을 상대로 배포하는 쿠폰이 훨씬 더 높은 사용률 및 구매 전환율을 불러일으킬 수 있기에 효과적이다.


# Right time
빅인은 상품이 구매되기까지 걸리는 시간을 분석한다. 각 상품별로 고객이 처음 조회한 시점부터 구매까지 걸린 시간을 분석하고, 분석된 데이터를 바탕으로 상품 구매 시점에 가까워진 고객들을 찾고 목록으로 제공한다. 최소 구매 가능성을 선택하고 도출된 잠재고객의 목록을 이용해 리마인드와 혜택 이메일을 발송한다면 구매를 고려 중인 고객의 전환을 이끌어 낼 수 있다.


# Right message
빅인은 상품 별로 구매 가능성이 높은 고객을 찾아낸다.
적절한 메시지란 '소비자가 구매하기를 원하는 상품에 대한 정보'다. 빅인 애널리스틱의 인사이트는 수집된 고객 데이터를 전통 통계 모델로 분석한다. 장바구니 분석 결과를 통해 함께 구매되는 비율이 높은 상품들을 도출하고, 각 상품별 구매 가능성이 높은 잠재고객을 리스트로 제공한다.


개인화 추천 콘텐츠로 구성되는 넷플릭스 메인 화면


이처럼 bigin 애널리틱스를 이용한다면 높은 수준의 개인화 마케팅을 실현하고 고객 별로 맞춤화된 경험을 선사할 수 있다. 고객의 충성도를 높이는 동시에 브랜드 이미지를 제고할 수 있는, 일석이조의 방법이 아닐 수 없다.


비용을 낮추고 성과를 올리는, 두 마리 토끼를 다 잡을 수 있는 마케팅 방안인 개인화 마케팅의 중요성은 앞으로도 꾸준히 증가할 것이며 선택이 아닌 필수가 되고 있다.


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