고객의 마음을 훔치는 효과적인 방법, 개인화 마케팅 - DIGITAL iNSIGHT 디지털 인사이트

고객의 마음을 훔치는 효과적인 방법, 개인화 마케팅

개인화 마케팅의 개념, 탄생 배경과 함께 성공적인 사례, 바로 적용할 수 있는 방안들

인터넷으로 청바지를 하나 사려고 해도, 동영상을 하나 보려고 해도 너무 많은 정보가 넘쳐나는 시대입니다. 이럴 땐 어떤 걸 선택해야 하는지, 다른 사람들은 무엇을 소비하는지 궁금하기 마련입니다.
그래서 탄생한 것이 ‘개인화 마케팅(Personalization Marketing)’입니다. 이번 글에서는 개인화 마케팅의 개념과 탄생 배경과 함께 개인화 마케팅의 성공적인 사례에 대해 알아봅니다. 또 실무에 곧바로 적용할 수 있는 개인화 마케팅 방안에 대해서도 살펴보겠습니다.

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네이버 쇼핑에 ‘청바지’ 검색 시 화면, 무려 680만 개의 검색 결과가 나온다

개인화 마케팅이란?

개인화 마케팅은 소비자 각각의 특성에 맞춰 최적화된 서비스를 제공하는 마케팅 방식입니다. 고객의 취향, 관심사 등을 파악해, 그들이 관심 가질 만한 메시지를 전달하는 방법이죠. 기업이 제품이나 서비스를 홍보할 때 불특정 다수를 상대로 하는 것이 아니라, 특별한 개인을 위한 제품을 그에게만 홍보한다는 느낌을 줌으로써 소비자의 반응을 끌어내는 것을 목표로 합니다.

개인화 마케팅을 하는 기업은 소비자가 좋아할 만한 제품이나 인기 있는 상품을 찾아서 추천할 수 있습니다. 개인이 인터넷을 이용하며 방문했던 페이지나 검색했던 단어를 기반으로 취향과 행동을 예측하기 때문입니다. 덕분에 소비자는 큰 어려움 없이 원하는 상품이나 서비스를 찾을 수 있습니다. 웹사이트의 쇼핑 경험이 이전보다 개선된 것입니다. 추천 서비스가 없었다면 우리는 수백 만개의 검색 결과와 수백 년의 동영상 사이에서 원하는 것을 찾지 못 하고 포기했을 확률이 높습니다.
개인화는 오늘날 같은 디지털 마케팅 시대에 성공적인 비즈니스를 위한 필수 덕목으로 떠오르고 있습니다.

개인화 마케팅의 이점

그렇다면 개인화 마케팅을 하면 어떤 점이 좋을까요? 이해를 돕기 위해 A라는 이름의 카드사에서 카드 가입자를 늘리기 위한 마케팅을 실시한다고 가정해보겠습니다. 그리고 이를 기업의 입장과 고객의 입장으로 나눠 살펴보겠습니다.

기업 입장: 마케팅 비용 절감, 구매 전환율 높은 고객 발굴

과거 A사는 불특정 다수를 대상으로 카드 혜택을 나열하는 메시지를 전달했습니다. 그러나 많은 비용에도 불구하고 광고에 반응하는 소비자의 비율은 낮았습니다. 이에 대처하기 위해 A사는 개인화 마케팅을 도입했습니다. 인구통계학적 기준으로 고객을 분류하고, 그들의 관심사를 파악했습니다. 그 결과에 따라 특정 메시지를 특정 집단의 고객에게 전달하자, 니즈가 충족된 이들의 가입이 늘어났습니다. 이처럼 개인화 마케팅을 하는 기업은 비교적 적은 비용으로 구매 확률이 높은 고객에게 접근할 수 있습니다.

고객 입장: 취향에 맞는 제품을 추천 받음, 디지털 경험 개선

30대 남성 B씨는 어느 회사에서 어떤 카드를 만들어야 할지 몰라 막막해하고 있었습니다. 그러던 중, 인터넷에서 다음과 같은 글귀의 배너광고를 봤습니다.

“이번 주말은 치기만 하면 홀인원인
OO리조트에서 골프 어떠세요?
A 카드로 할인 혜택을 받아보세요.”

평소 골프를 즐겨 치던 B씨는 망설임 없이 배너 광고를 클릭했습니다. 그리고 이어지는 페이지에서 카드 혜택을 조회한 뒤 신규 카드를 발급받았습니다. 넘치는 정보 속에서 원하는 메시지를 발견한 덕분에 수많은 카드사의 카드 혜택을 일일이 찾아보는 수고로움을 덜 수 있었습니다.

개인화 마케팅 메시지 전달 예시

기업과 고객 모두에게 이익이 되는 개인화 마케팅

관심 없는 말 열 마디는 피로를 유발하고, 듣고 싶던 말 한마디는 반응을 끌어냅니다. 우리 제품과 서비스를 원하는 고객에게 직접 다가가는 개인화 마케팅만큼 효과적이고 효율적인 방법은 드물 것입니다. 이처럼 개인화 마케팅은 기업과 고객 모두에게 이득이 됩니다. 지금도 많은 기업의 마케팅 담당자가 개인화 서비스를 위해 노력하는 이유입니다.

개인화 마케팅 시작의 배경

지금처럼 개인화 마케팅이 시행되기까지 어떤 변화들이 있었을까요? 그리고 개인화 마케팅은 왜 새로운 마케팅 트렌드로 각광받게 되었을까요? 첫 번째로 ‘시대의 변화’를 들 수 있습니다. 시대가 변하면서 마케팅 트렌드 또한 변했습니다.

시대에 따른 마케팅 트렌드의 변화
출처. Boxever&Tnooz(2015,6), A Brief History of Personalization

① 매스 머천다이징 시대(Mass Merchandising)
과거에는 기업이 제품을 대량으로 찍어내고, 이를 판매하기 위해 다수의 고객을 상대하는 매스 마케팅이 주를 이뤘습니다. 고객을 파악하려는 노력이 없어도, 그저 만들면 팔리는 시대였기 때문입니다.

② 매크로 세그멘테이션 시대(Macro Segmentation)
하지만 점점 산업 경쟁이 치열해지고 소비자의 욕구 또한 다양해졌습니다. 기업들은 제품을 더 잘 판매하기 위해 고객을 세분화하기 시작했습니다. 기업은 경쟁에서 살아남기 위해 이때부터 조금씩 고객과 유대적인 관계를 강화하기 위해 노력했습니다. 기본적으로 세분화는 다음 기준에 따라 이뤄집니다.

과거 오리온에서 출시했던 ‘대단한 나쵸’와 ‘도도한 나쵸’는 각각 남성과 여성을 타깃으로 제작됐습니다. 인구통계적 특징 중 성별을 기준으로 한 것입니다.

③ 마이크로 세그멘테이션 시대(Micro Segmentation)
위 세분화 기준은 지금도 자주 사용되고 있습니다. 하지만, ‘공급 과잉’과 ‘소비자 욕구의 다양화’라는 두 가지 현상은 톱니바퀴처럼 맞물리며 더욱 심화됐습니다. 이제 기업은 일반적인 세분화 기준을 넘어서야 합니다. 소비자 개인의 특성을 파악하고 구매 행동이 유사한 고객들을 그룹별로 묶어두기 시작한 것입니다.

오리온 대단한 나쵸와 도도한 나쵸

④ 1:1 개인화 마케팅 시대(1:1 Personalization Marketing)
오늘날 기업의 관심은 개인 특성에 맞춘 1:1 개인화 마케팅까지 이르렀습니다.

“OO님, 이 제품 어떠세요?
OO님만을 위한 추천 아이템! 지금 확인해보세요.”

개개인에게 이야기하는 듯한 위와 같은 이메일, 다들 한 번쯤은 받아보셨을 거라 생각합니다. 저 또한 많은 이메일 광고 중에서 이렇게 이름이 들어가 있는 이메일을 자주 보는데요. 그럴 때마다 저만을 위한 맞춤 정보라는 생각에 자연히 궁금증이 생깁니다. 그렇게 열어본 이메일이 정말 내가 찾고 있던 제품을 추천해준다면 종종 구매를 하기도 했습니다. 내가 좋아하는 상품을 알려주고, 나에게만 이야기하는 듯한 느낌을 주는 메시지는 마치 기업과 특별한 관계가 된 듯한 느낌을 줍니다.

이렇게 높은 수준의 개인화 마케팅이 가능하게 된 데에는 기술 발전에 대한 이야기를 빼놓을 수 없습니다.

필자가 받은 실제 이메일. 개인의 이름을 제목에 넣어 고객의 관심과 높은 클릭률을 유도한다

두 번째 배경은 ‘기술의 발전’입니다. 개개인의 소비 패턴을 파악하는 빅데이터 분석 기능, 고객들의 비슷한 행동을 학습해 같은 그룹으로 분류하는 인공지능, 마케팅 자동화 등 IT 기술의 발전이야말로 현재의 개인화 마케팅을 가능하게 한 배경이라 할 수 있습니다. 이를 통해 기업이나 브랜드가 원하는 고객에게, 원하는 시점에, 원하는 메시지를 전달할 수 있게 된 것이죠.

bigin 애널리틱스의 인사이트 보고서 또한 기계가 학습한 사용자의 행동 데이터를 바탕으로 구매 확률이 높은 잠재 고객 목록을 도출하는 최신 머신러닝 기능이 적용돼 있습니다.

bigin 애널리틱스의 자동화 보고서 추출 결과 화면

성공적인 개인화 마케팅 사례

현실에서 개인화 마케팅은 어느 정도의 효과를 발휘할까요?
다음은 성공적인 개인화 마케팅 사례입니다.

사례① 넷플릭스

개인화 추천 콘텐츠로 구성되는 넷플릭스 메인 화면

동영상 스트리밍 서비스의 강자인 넷플릭스입니다. 이미 사용해보신 분이라면 어쩌면 넷플릭스가 나의 취향을 나보다 더 잘 알고 있을지도 모른다고 생각해보신 적이 있을 겁니다. 넷플릭스는 2016년 처음 국내에 들어왔지만 유독 한국에서는 맥을 못 추었습니다. 그러나 봉준호 감독의 ‘옥자’를 시작으로 한국형 콘텐츠를 통해 조금씩 존재감을 키워왔으며, 이제는 명실상부한 동영상 콘텐츠의 최강자로 자리매김했습니다.

여기에는 넷플릭스의 개인화 추천 서비스가 큰 역할을 했습니다. 넷플릭스에서 볼 수 있는 영화는 무려 7만 5천 편이 넘는다고 합니다. 추천 서비스가 아니었더라면, 저 같이 무언가를 결정하기 어려워하는 사용자는 오히려 스트레스에 시달렸을 것이며 급기야 이용을 해지할 수도 있었을 겁니다.

이런 사태를 방지하기 위해 넷플릭스는 뛰어난 빅데이터 분석 시스템을 개발했습니다. 이용자가 시청한 콘텐츠의 장르, 시청 시간, ‘좋아요’를 누르는 행동 등의 모든 특성을 고려하고 이를 바탕으로 맞춤형 콘텐츠를 추천합니다. 이러한 시스템은 이용자가 한번 서비스를 이용하면 헤어 나오지 못하고 추가 시청을 하게끔 유도하는 넷플릭스의 핵심 자산입니다. 내 취향에 따라 화면 목록이 재구성되고 디스플레이 화면까지 달라지는 경험을 한 고객은 계속적으로 서비스를 이용할 것이며, 나아가 충성고객이 될 수 있습니다.

사례② 쿠팡

개인화 마케팅을 실시 중인 쿠팡

다음은 쿠팡입니다. 치열한 경쟁에서 살아남아 소셜커머스 업계 1위로 오른 쿠팡 역시 개인화 마케팅의 성공적인 사례 중 하나입니다. 쿠팡은 지난해부터 문자메시지 수신에 동의한 이용자를 대상으로 맞춤형 할인쿠폰을 발급하고 있습니다. 예를 들어 쿠팡 웹사이트나 앱 내에서 가전제품을 검색했거나 가전제품을 장바구니에 담아두고 구매하지 않은 고객이 있다면, 이들에게만 문자 메시지를 통해 가전제품 할인쿠폰을 지급하는 방식입니다.

할인쿠폰은 쿠팡이 제시한 웹 주소로 들어가 로그인을 해야 받을 수 있으며, 유효기간이 만료되면 재발급이 불가능합니다. 다른 마케팅 채널로는 지급되지 않는 것이죠. 예를 들어 삼성전자 에어드레서나 건조기, 공기청정기 등을 구매하면 쿠팡 판매가의 5%를 추가로 할인받을 수 있는 ‘삼성전자 5% 할인쿠폰’을 일부 이용자에게 발급한 적이 있습니다.

많은 쿠폰을 발행하더라도 이용자가 필요로 하는 쿠폰이 아니라면 서비스를 이용하지 않는 것은 매한가지입니다. 차라리 유사한 성향을 가진 고객 집단을 분류해 맞춤형 할인쿠폰 등 개인화된 혜택을 제공하는 것이 비용도 아끼고 구매 전환율을 높이는 데에도 더욱 효과적입니다. 뿐만 아니라 개인화 마케팅은 이용자의 쇼핑 편의도와기업에 대한 친밀도를 높일 수 있다는 점에서 앞으로 더욱 많이 활용될 것입니다.

우리도 한다, 실무에 당장 적용 가능한 개인화 마케팅

혹시 개인화 마케팅이 아직도 ‘우리와는 먼 이야기’로 느껴지시나요? 그런 마케터들을 위해 준비했습니다. 실무에 당장 활용할 수 있는 개인화 마케팅 방안입니다.
먼저 개인화 마케팅의 스테이지를 크게 두 가지로 나눠봤습니다. 각 스테이지에서 타깃은 누군지, 목표는 무엇인지, 실행 방법은 어떻게 되는지 살펴보겠습니다.

Stage① 광고 효율 극대화를 위한 개인화 마케팅
첫 번째 스테이지는 광고 효율을 극대화하는 단계입니다. 타깃은 우리 브랜드를 인지하고 있지만 아직 구매는 하지 않은 고객으로, 상대적으로 광범위합니다. 온라인 상에서 이들을 찾고 리타기팅해 재방문을 유도해보겠습니다.

*리타깃팅이란?
웹사이트에서 상품을 조회하다가 종료했는데, 며칠 뒤 인터넷 기사 또는 소셜미디어 피드에서 같은 상품의 광고가 뜨는 경험을 한 적이 있을 겁니다. 바로 이러한 광고를 ‘리타깃팅’ 광고라고 합니다. 특정 웹사이트에 유입한 기록이 있는 유저에게 관련 광고를 노출하고 재방문을 유도하는 방법입니다. 구글애즈, 페이스북 픽셀광고 등이 잘 알려져 있습니다.

하지만 과연 특정 브랜드의 웹사이트에 한 번 방문한 사람이 인터넷 서핑 중 같은 브랜드의 광고를 본다고 다시 그 웹사이트에 방문할까요? 더군다나 아래와 같이 매우 많은 디스플레이 광고 중 하나의 형태로 광고를 접하면, 오히려 무시하는 사람이 더 많을 것입니다.

리타깃팅 광고 도식화

개인화 마케팅을 활용해서 고객의 반응을 끌어내고 리타깃팅 광고의 효과를 극대화하는 방법은 무엇일까요? 먼저 타깃을 세분화한 뒤 해당 고객에게 맞는 개인화된 메시지를 활용해야 합니다. 불특정 다수가 아니라 우리 상품에 관심을 가질 만한 고객을 찾고, 그들이 반응할 만한 소재로 광고를 매칭하는 것입니다. 제대로 이뤄진다면 광고에 반응하는 소비자 비율을 늘릴 수 있습니다. 광고 효율을 극대화할 수 있다는 점에서 매우 중요한 단계입니다. 아래 세 가지 기준으로 고객 데이터를 세분화해보겠습니다.

이제 각각의 그룹이 관심을 가질 만한 광고 메시지를 설정하기 위한 여정을 함께 떠나보겠습니다. 잘 따라오시면 참~ 쉽습니다!

① 진행 중인 이벤트
첫 번째 기준은 이벤트 페이지 조회 여부입니다. 특정 브랜드의 이벤트 페이지를 조회하는 고객은 이미 브랜드를 인지하고 있거나 광고에 반응할 확률이 높은 잠재고객입니다. 따라서 이들을 타깃으로 분류할 수 있습니다. 진행 중인 이벤트는 효율이 좋아 광고 소재로 자주 활용됩니다. 이벤트 페이지를 조회한 고객에게 해당 이벤트를 노출하면 불특정 다수에게 노출하는 것보다 많은 반응을 유도할 수 있습니다.

*여기서 Tip! 타깃 설정은 알겠는데, 이를 어떻게 광고에 적용하나요?

구글 애널리틱스(GA·Google Analytics)와 구글 애즈(Google Ads)는 연동이 가능합니다. 구글 애즈에서 진행하는 키워드/리타깃팅 광고에 대한 잠재고객 목록을 GA 세그먼트를 통해 추출해 리타깃팅 모수로 활용할 수 있습니다.

② 카테고리
두 번째 기준은 카테고리입니다. 특정 카테고리를 조회한 고객의 관심사를 파악해 타깃으로 분류하고, 그들이 관심 가질 만한 광고를 노출하는 것입니다. 예시를 보여드리겠습니다. 한 화장품 기업의 이커머스 사이트 카테고리입니다.

하나의 사이트라도 어떤 카테고리를 조회했는지에 따라 각각의 관심사는 서로 다릅니다. 때문에 수집된 고객 데이터를 카테고리별로 분류하면, 관심사를 기준으로 세분화할 수 있습니다. 그리고 이러한 분류에 따라 서로 다른 광고에 노출되도록 설정합니다. 위의 그림을 예로 들면 스킨케어 카테고리를 조회한 사용자들에게는 스킨, 로션 등 관련 카테고리의 상품 광고를 노출함으로써 재방문 등의 반응을 유도하는 것입니다.

카테고리별 데이터 세분화 사례

③ 키워드
마지막으로 확인할 요소는 웹사이트 유입 키워드입니다. 키워드에 광고 소재 및 메시지를 일치시키는 방법인데요. 이를 확인하는 것은, 고객들이 웹사이트에 접속한 명확한 목적을 알아내는 방법이기도 합니다. 분명한 니즈를 확인할 수 있다는 점에서 가장 효과적이며, 광고 비용 또한 높은 채널입니다. 가장 효과적인 방법인 만큼 두 단계로 나눠 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

1단계: 타깃 세분화
키워드를 기준으로 타깃을 세분화하는 방법은 특정 키워드로 웹사이트에 유입된 고객을 찾는 것입니다. 고객들이 어떤 키워드로 유입이 됐는지는 어떻게 확인할까요?

GA에서 획득 → 전체 트래픽 → 소스/매체 보고서에서 보조 측정 기준을 ‘키워드’로 설정합니다. 이때 해당 보고서에서 각 매체를 통해 들어온 유입자들이 어떤 키워드를 검색했는지 확인할 수 있습니다.

GA 획득 보고서에서 유입 키워드 확인하는 법

위 그림은 실제 한 이커머스 사이트의 GA 보고서입니다. 미니빔프로젝터라는 키워드로 유입된 사용자가 상당히 많다는 점을 알 수 있습니다. 그럼 이제 이 타깃들에게 어떤 광고 소재를 노출할지 정해보겠습니다.

2단계: 광고 소재 매칭
예상하셨겠지만, 메인 광고 소재는 바로 미니빔프로젝터입니다. 구체적인 키워드로 유입된 고객들인 만큼 미니빔프로젝터에 관심이 많을 것을 충분히 예상할 수 있습니다. 따라서 이들에게 노출할 메인 광고 소재를 미니빔프로젝터로 세팅하면, 다른 고객에 비해 높은 반응을 끌어낼 수 있습니다. 다름아닌 ‘내가 찾고 있던 상품’의 광고이기 때문입니다. 너무 당연한 이야기 아니냐고요? 맞습니다. 하지만 실무에서는 이 정도 데이터도 못 보고 활용도 못하는 경우가 허다합니다.

빔프로젝터 키워드로 유입된 고객 세분화 사례

내친김에 서브 광고 소재까지 정해보겠습니다. 미니빔프로젝트에 관심이 있는 고객들은 또 어떤 소재에 관심을 보일까요? 1인 가구가 증가하는 환경적 요인과 접목해보면, 이들은 1인 가전 또는 소품에도 관심이 많을 것이라는 가정을 세울 수 있습니다. 즉 서브 광고 소재는 원룸 가전이나 가구 또는 인테리어 소품 등으로 세팅해 반응을 유도할 수 있습니다.

개인화 마케팅으로 광고 효과를 극대화하기 위해, 타깃을 분류하고 각 관심사에 맞는 광고 소재를 매칭 시키는 방법에 대해 알아봤습니다. 신규 고객 유치는 기업의 성장에 필수적인 단계입니다. 하지만 오직 신규 고객만 유입된다면, 어느 순간부터 성장에 한계가 올 수밖에 없습니다. 지속적인 매출을 내려면 신규 고객을 충성 고객으로 만들고 관계를 돈독하게 해야 합니다. 다음으로 소개해드릴 스테이지가 비즈니스의 지속 가능한 성장에 필수적인 이유입니다.

Stage② 고객과의 관계를 돈독히 하기 위한 개인화 마케팅
개인화 마케팅의 두 번째 스테이지, 고객과의 관계를 돈독히 하는 단계입니다. 리타기팅 광고로 웹사이트 유입이 늘어나고 신규 가입자가 많이 발생하더라도, 유지가 되지 않는다면 결국 한계에 다다를 수밖에 없겠죠? 어떻게 하면 회원가입한 고객이 지속적으로 재방문과 구매를 하도록 유도하고, 더 나아가 우리 브랜드의 충성 고객으로 만들 수 있을까요?

“Right Person, Right Time, Right Message.”

오랫동안 마케팅의 진리로 일컬어지는 말입니다. 적절한 타깃에게, 적절한 타이밍에, 적절한 메시지를 전달할 때 목표를 달성할 수 있다는 뜻인데요. 회원이 된 고객들 중 적절한 타깃에게 적절한 타이밍에 적절한 메시지를 보내는 방법을 알려드리겠습니다.

적절한 타깃에게 적절한 시기에 적절한 메시지를 보내야 사용자가 반응합니다
출처. Copyright Ⓒ 2019 biginsight All rights reserved

가입 고객을 대상으로 마케팅을 한다면, CRM(고객관계관리)이나 쇼핑몰 솔루션 및 DB의 회원 주문 내역 등을 활용하여 캠페인을 진행할 수 있을 것입니다.
간편하면서도 확실한 방법은 고객 행동 분석에 특화된 애널리틱스(bigin Analytics, Amplitude, Mixpanel 등)를 이용하는 것입니다. 데이터 분석 툴을 쓰면 구매 가능성이 높은 고객을 편하게 찾고 그 결과 나타난 사용자를 대상으로 구매를 유도할 수 있습니다.

생소할 수도 있는 고객 행동 분석 애널리틱스 중 빅인(bigin) 애널리틱스에 대해 간략히 설명해 드리겠습니다. 빅인은 이커머스 사이트 내의 사용자 행동을 분석하고, 그 행동의 주체를 찾아내는 애널리틱스입니다. 빅인으로 적절한 타깃과 적절한 시점, 그리고 적절한 메시지를 보내는 방법을 알아보겠습니다.

Right person
빅인은 웹사이트 내에서 유사한 행동을 한 회원 리스트를 도출합니다. 기존 웹로그 분석 툴에서는 구매 전환이 이루어지기 전까지는 특정 행동을 한 사용자의 정보를 알 수 없다는 한계가 있었습니다. 하지만 빅인 애널리틱스에서는 특정 행동을 한 고객들의 정보를 목록으로 추출하고, 이들을 그룹화해 관리할 수 있습니다.

빅인 애널리틱스의 사용자 보고서 화면

위 그림은 장바구니에 1개 이상 제품을 담아놓고도 거래 수 0건인 고객을 목록으로 추출한 화면입니다. 오른쪽 아래의 ‘사용자 그룹 생성’ 버튼을 누르면 그룹이 생성됩니다. 바로 이들에게 특정 혜택을 제공함으로써 반응을 유도할 수 있습니다. 쿠폰을 무작위로 배포하기보다는 적절한 타깃을 상대로 배포할 때 훨씬 더 높은 사용률과 구매 전환율을 불러일으킬 수 있기 때문에 효과적인 방법이라고 할 수 있습니다.

Right time
빅인은 상품이 판매되는 데까지 걸리는 시간을 분석합니다. 고객이 처음 상품을 조회한 시점부터 구매할 때까지 걸린 시간을 상품별로 분석하는 것이죠. 그 데이터를 바탕으로 상품 구매 시점에 가까워진 고객들을 찾고 목록을 제공합니다.
위 화면처럼 최소 구매 가능성을 선택했을 때 도출된 잠재고객의 목록을 이용해 리마인드와 혜택 이메일을 발송한다면, 구매를 고려 중인 고객의 전환을 이끌어낼 수 있습니다.

빅인 애널리틱스의 구매시점 인사이트 화면

Right message
빅인은 상품별로 구매 가능성이 높은 고객을 찾아냅니다. 적절한 메시지란 ‘소비자가 구매하기를 원하는 상품에 대한 정보’입니다. 우리 웹사이트의 회원들이 구매할 가능성이 높은 상품을 찾기 위해 빅인 애널리틱스를 사용해보겠습니다. 빅인 애널리틱스의 인사이트는 수집된 고객 데이터를 전통 통계 모델로 분석합니다. 장바구니 분석 결과를 통해 함께 구매되는 비율이 높은 상품들을 도출하고, 상품별 구매 가능성이 높은 잠재고객을 리스트로 제공합니다.

빅인 애널리틱스의 객단가 인사이트 화면

위 그림처럼 상품별 구매 가능성이 높은 고객의 정보를 조회할 수 있습니다. 특정 상품을 구매한 고객이 구매할 가능성이 높은 다른 상품을 추천함으로써, 고객 한 명 당 객단가 또한 높일 수 있습니다.

마케팅 실무자는 빅인 애널리틱스가 찾아주는 잠재고객에게 상품을 광고하는 마케팅을 통해 어떤 고객에게 어떤 상품을 광고해야 하는지 추측하고 구상하는 시간을 아끼고 광고 효율도 극대화할 수 있습니다. 뿐만 아니라 높은 수준의 개인화 마케팅을 통해 고객에게 맞춤형 경험을 제공할 수 있습니다. 고객의 충성도를 높이는 동시에 브랜드 이미지를 제고하는 일석이조의 효과를 누리는 셈입니다.

글을 마치며
이번 글에서는 개인화 마케팅이 무엇인지, 기업이 개인화 마케팅을 시작하게 된 배경과 이점은 무엇인지, 그리고 실제 사례는 어떤 것들이 있는지 알아봤습니다. 또 개인화 마케팅을 광고 효율 극대화와 고객과의 관계 강화라는 두 단계로 나눠 각 단계에 적합한 방안을 세부적으로 살펴봤습니다.
데이터 회사 ‘Evergage’에 따르면, 마케터의 무려 96%가 개인화를 위한 투자를 늘리거나 유지할 계획이라고 답했으며 64%는 지금보다 개인화에 더 많은 노력을 기울여야 할 필요가 있다고 답했습니다. 개인화 마케팅의 중요성이 앞으로도 꾸준히 증가할 것으로 예상되는 이유입니다.
신규 고객 유입과 기존 고객과 관계를 쌓는 일은 모두 중요한 마케팅 목표입니다. GA를 포함한 시중의 데이터 분석 도구와 빅인 애널리틱스를 함께 활용하면, 디지털 환경에서 비즈니스의 지속적인 성장도 이룰 수 있습니다. 데이터 시스템을 들이지 않은 우리와는 관련이 없는 이야기라고만 생각하셨던 분들이 계시다면, 이번 기회를 계기로 조금씩이라도 실천하며 목표를 달성해 나가는 즐거움도 느껴보시는 게 어떨까요?

참고자료
[DMC Report] 개인화 마케팅의 현황 및 전망
1boon.kakao.com/scientist/700
www.mk.co.kr/news/business/view/2019/04/270920/
dpg.danawa.com/news/view?boardSeq=60&listSeq=2087730&past=Y

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에디터
저자 ㈜빅인사이트 (support@bigin.io)
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