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‘옴니보어’라는 말을 들어보셨나요?
연말이 다가오면 마케터들이 매년 챙겨보는 책, <트렌드 코리아 2025>에서 첫 번째로 소개된 키워드는 ‘옴니보어’입니다.
옴니보어(Omnivore)는 사전적 정의로는 잡식동물을 의미하는데요. 책에서는 ‘여러 분야에 관심을 둔다’라는 파생적인 뜻을 조명합니다. 이제는 소비의 경계가 사라지고, 나이, 성별, 소득과 상관없이 다양성을 탐구하며 개성을 표현하는 소비자를 칭하는거죠.
이러한 환경에서 저자는 마케터들이 기존의 단순화된 타겟 분류를 넘어, 마이크로 세그먼트를 구축해야 한다고 강조합니다. 더 나아가 AI와 머신러닝을 활용해 고객의 행동 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 초개인화된 마케팅 전략을 실행해야 한다고 말합니다.
초개인화 마케팅은 데이터를 기반으로 개별 고객의 행동과 취향을 분석해 개인화된 경험을 제공하는 전략입니다. AI 기술과 실시간 데이터 분석을 조합한다면 고객의 행동 데이터를 신속하게 분석하고 그들의 의도를 파악하여 대응할 수 있습니다. Statista의 조사에 따르면, 초개인화 전략을 도입한 기업 중 78%가 매출 성장을 기록했다고 합니다. 이는 효과적인 데이터 분석이 얼마나 중요한지를 보여주는 수치입니다.
이미 초개인화 기술 및 마케팅을 도입한 국내 기업이 적지 않은데요. 초개인화 전략을 활용하여 매출 성장을 기록한 몇가지 사례를 소개합니다.
카카오스타일이 운영하는 패션 플랫폼 ‘지그재그’는 2020년 이후로 꾸준하게 개인화 기술을 활용하는 대표적인 패션 플랫폼 중 하나입니다. 인앱 내에서 AI를 기반으로 데이터 항목을 세분화해 고객 취향에 맞는 상품뿐 아니라 프로모션과 배너를 모두 다르게 제안하는 개인화에 특화된 기술을 활용했는데요. 특히 지난해 8월 AI 기반 이미지 검색 서비스 ‘직잭렌즈’을 도입하며 초개인화 전략에 박차를 가했습니다. ‘직잭렌즈’는 고객들이 SNS 등에서 발견한 패션 코디 사진을 등록하거나 직접 촬영하면 의류의 카테고리, 색상, 소매길이, 넥라인, 핏 등 세부 정보를 자동으로 추출하여, 동일 혹은 비슷한 스타일의 제품을 추천해 주는 고도화 검색 시스템입니다. 검색의 정확도와 편리성으로 높은 고객 만족도를 자랑하며, 고객 취향에 맞는 상품을 추천해 구매 욕구를 높여 실구매까지 연결하는 데 성공해 이용자 수가 지난해 같은 기간 보다 140% 증가하는 성과를 거두었습니다.
신한은행 공식 애플리케이션 SOL에서는 고객 패턴을 파악하고 맞춤 정보를 제공하는 마이데이터 서비스 '머니버스(Moneyverse)' 서비스를 운영하고 있습니다. 머니버스를 통해 고객은 AI로 분석된 자신의 소비 패턴을 이해해 손쉽게 금융관리가 가능합니다.
예를 들어, 빅데이터 소비패턴과 구매 상품 분석 후, 맞춤형 금융 상품이나 또래들이 많이 가입하는 상품들을 추천받을 수 있습니다. 이에 더해 자산·소비 현황을 한눈에 확인할 수 있는 분석 리포트, 청약일부터 대출 이자 일까지 놓치지 않고 관리할 수 있게 도와주는 캘린더 등 정보를 모아 놓기만 하면 생활 속 관리 타이밍과 방법을 끊임없이 알려주는 기능을 제공합니다. 금융계에서 가장 효율적으로 빅데이터를 이용하여, ‘자산관리는 부유층의 전유물’이라는 기존의 인식을 깨고, 한국의 소비자대상 자산관리 플랫폼 부문에서 3년 연속 왕좌에 오르며 높은 소비자 선호도를 보여줬습니다.
초개인화 마케팅을 시작하기 위해선 고객 데이터를 세분화하고 AI와 머신러닝을 활용해 각 세그먼트에 적합한 맞춤형 마케팅을 전개하는 것이 중요합니다.
Forrester는 데이터를 적극 활용하는 기업이 300% 높은 매출 증가를 기록한다고 밝혔습니다. 초개인화 마케팅의 사례로 든 ‘지그재그’와 같은 패션 브랜드는 고객의 구매 이력을 바탕으로, 스타일별로 세분화된 그룹을 만들고 각 그룹에 적합한 제품을 추천합니다.
데이터 기반 고객 세분화를 시작하기 위해선 고객 여정을 이해해야 하는데요. 고객은 상품을 구매하고 이용하는 과정에서 다양한 흔적을 남깁니다. 이런 흔적을 체계적으로 수집하여 축적하고, 수집된 데이터를 분석하여 마케팅에 활용하기 위한 고객관계관리(CRM, Customer Relationship Management)시스템이 존재합니다. CRM 시스템을 고도화하여 정확한 구매 이력 데이터가 축적되면, 고객의 행동 패턴을 이해하고 이에 따른 맞춤형 전략을 실행할 수 있습니다. 최근엔 CRM 솔루션에 ai 기능을 더하여 데이터를 실시간으로 분석하고 업무 담당자에게 필요한 마케팅 전략을 자동으로 추천하는 프로그램들이 생겨나는 추세입니다.
실시간 추천 시스템은 고객의 웹사이트 탐색 데이터를 분석해 고객의 선호도 및 과거 행동을 토대로 알맞은 순간에 적합한 제품 및 콘텐츠를 제공하는 것입니다. 추천 시스템은 넷플릭스와 티빙 같은 OTT 서비스와 이커머스 등 수없이 다양한 분야에 활용되어 우리에게 더 이상 낯설지 않은데요. 아마존의 경우, 고객의 검색 및 구매 데이터를 기반으로 한 실시간 추천 시스템을 통해 매출의 35%를 창출합니다.
실시간 추천은 고객의 즉각적인 구매를 유도해 전환율을 크게 높입니다. 매출 증가와 더불어 사용자로서는 수많은 정보 속에서 나에게 필요한 상품과 콘텐츠를 빠르게 찾을 수 있어 고객 만족도 측면에서도 큰 도움이 됩니다. 하지만 고객이 적절한 상황에 상품 및 서비스를 구매할 만큼 매력적인 추천이 발생하려면 충분한 데이터가 필요합니다. 자체 머신러닝을 활용해 추천시스템을 구축한다면 사내에서 큰 리소스가 소모될 확률이 높습니다. 여러 가지 이유로 추천시스템을 직접 운영할 수 없는 경우에는 AWS Personalize 개인화 시스템을 활용하여 애플리케이션을 손쉽게 구축하고, ML 모델을 훈련 및 배포하는 복잡한 단계를 자동화할 수 있습니다.
예측 모델링은 과거의 고객 데이터를 분석해 미래 행동을 예측하는 기술입니다. 이를 통해 적절한 시기에 맞춤형 프로모션을 제공합니다.스포츠 브랜드들은 고객의 구매 패턴을 분석해 특정 제품이 필요할 때 할인 쿠폰을 발송해 전환율을 끌어올립니다.예를 들어 나이키는 고객의 구매 이력과 선호도를 분석하여 개인화된 제품 추천과 프로모션을 제공하고 있으며, 아디다스 또한 디지털 플랫폼을 통해 고객 맞춤형 할인 혜택을 제공하여 판매를 촉진하고 있습니다. 또한 앞서 언급한 추천 시스템의 성능을 향상하기 위해 예측 모델링 기법을 활용할 수 있습니다. 대표적인 예측 모델링 기법으로는 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링, 딥러닝 기반 모델 등이 있습니다. 협업 필터링은 사용자의 과거 행동기록을 기반으로 사용자와 아이템 간의 유사성을 계산하여 추천합니다. 콘텐츠 기반 필터링은 아이템의 특성을 분석하여 비슷한 아이템을 추천하는 방법입니다. 딥러닝 기반 모델은 사용자와 아이템 간의 복잡한 상호작용을 모델링하고 추천을 제공합니다. 다양한 모델링 기법을 활용하여 실시간 추천 시스템 성능 향상과 더 나은 사용자 경험 및 서비스 품질을 제공할 수 있습니다.
AI 챗봇은 실시간 상호작용을 통해 고객의 질문에 답변하고 맞춤형 제품을 추천하며, 고객 참여도를 높입니다. 스타벅스는 AI 챗봇을 통해 고객의 주문 습관을 분석하고 자주 구매하는 음료를 추천하거나 새로운 메뉴를 제안합니다. Salesforce의 연구에 따르면, AI 챗봇을 통해 고객 만족도가 60% 이상 향상됩니다. AI 챗봇의 기술력은 지금 이 순간에도 고도화되어, 다양한 관계와 대화속에서 개인의 맥락과 감정가지 고려하는 초개인화 AI 챗봇도 개발되고 있습니다.
고객이 웹사이트를 방문했지만 구매하지 않은 경우, 리타겟팅 광고는 이탈한 고객을 다시 유도하는 데 효과적입니다. AI는 고객의 행동 데이터를 분석해 적절한 시점에 리타겟팅 광고를 제공합니다. 예를 들어, 고객이 고가의 제품을 장바구니에 담기만 하고, 결제하지 않은 경우, AI는 이를 기억하고 특별 할인 코드를 포함한 광고를 보여줍니다. Criteo에 따르면, 리타겟팅 광고는 일반 디스플레이 광고보다 10배 높은 클릭률을 기록합니다.
맞춤형 추천을 통해 고객의 구매 전환율을 극대화할 수 있습니다. Invesp의 보고서에 따르면, 개인화된 마케팅은 전환율을 최대 10배까지 높일 수 있습니다.
맞춤형 서비스를 제공받는 고객은 더 큰 만족을 느끼고 브랜드에 대한 충성도가 증가합니다. McKinsey는 개인화된 경험이 고객 충성도를 70%까지 향상시킨다고 보고합니다.
지속적인 초개인화 마케팅은 고객과의 장기적 관계를 유지하는 데 필수적입니다. 고객의 선호도를 반영한 맞춤형 경험은 브랜드에 대한 긍정적인 이미지를 강화합니다.
초개인화 마케팅은 고객의 행동과 취향을 깊이 이해하고, 이를 기반으로 맞춤형 경험을 제공하는 것이 핵심입니다.
AI와 데이터 분석 기술을 적극 활용하여 고객의 행동을 예측하고, 적절한 순간에 대응하면 매출을 극대화할 수 있습니다.앞으로 초개인화 마케팅은 더욱 정교해질 것이며, 기업 경쟁력을 유지하는 데 중요한 요소가 될 것입니다. 고객의 기대를 뛰어넘는 맞춤형 경험을 통해 비즈니스 성장을 이끌어내십시오. AI 기반의 고객 세분화, 실시간 추천 시스템, 예측 모델링, AI 챗봇, 리타겟팅 광고를 적극 활용해 초개인화 마케팅 전략을 강화하세요.
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