금융도 상품, 어떻게 팔아야 하나?
수익 창출과 사용성을 연결하기 위해 알아야할 것들
카카오뱅크 등장 이후 금융 서비스는 혁신을 노래합니다. 물론 카카오뱅크이기에 할 수 있는 일이 많았죠. 제 1금융권과 비교하자면 서비스나 콘텐츠의 물리적 개수가 적었기 때문에 심플할 수 있었습니다. 또한 막강한 캐릭터와 카카오 브랜드 아이덴티티를 발판 삼아 바이럴도 성공했습니다.
사용성을 최우선으로 한 기능 개선들이 이뤄졌다면 이제 뱅킹서비스를 제공하는 기업은 무엇을 해야 할까요? 기업은 당연히 수익을 창출해야 합니다. 뱅킹 서비스를 제공하는 은행의 전통적인 수익 창출 방법은 예대마진입니다. 간략하게 설명하자면 예금과 대출 상품을 가입 가입시키고 그 격차에서 수익을 발생시키는 것입니다. 물론 이 방법조차 다양한 핀테크, IT공룡기업의 금융업 진출로 그 경쟁이 심화됐습니다. 사용하기에 편리한 것은 당연, 그것을 넘어 ‘기업의 수익 창출과 사용성을 어떻게 연결할 것인가?’를 고민해 보고자 합니다.
Chapter 1. 현실, 색깔을 뺀다면 이게 어디 은행이지?
위에 보이는 화면은 은행에서 금융 상품을 판매하는 화면입니다. 상품몰의 형태지만 게시판 같죠? 모두 다른 은행이지만 컬러와 캐릭터를 지운다면 우리는 어떤 은행인지 알아볼 수 있을까요? 현실은 이러합니다. 상품을 게재하는 방식은 대동소이합니다. 게다가 상품 카테고리도 예·적금, 대출, 카드, 펀드, 보험 등으로 모두 비슷합니다. 물론 금융 상품에 대한 이해도가 있는 사용자라면 괜찮지만 학습 정도가 낮은 사용자라면 결국 오랜 시간에 걸쳐 고르고 또 골라야 하는 피로감이 존재할 수 있습니다. 그리고 별다른 것이 보이지 않는 상품 사이에서 해당 은행을 선택해야 하는 이유도 불분명 해집니다.
Chapter 2. 사용자는 확신하고 싶다!
이율과 한도 등 금융 수치를 보더라도 사용자는 상품구매에 대한 판단하고 확신하기 어렵습니다. 상품들이 생긴 것도 비슷한데 사용자는 본인이 선택한 상품이 최선인지 확인할 수 없습니다. 예를 들어 아이폰을 산다고 가정할 경우, 한 두 번의 웹 서핑으로 최저 가격인지, 가장 빠른 배송인지, 가장 높은 혜택(포인트)을 받는지 등을 확인할 수 있습니다. 하지만 금융 상품의 경우는 이런 확인이 어렵습니다. 우선 한 번에 모든 상품을 잘 비교해 주는 믿을 만한 채널이 거의 없으며 사용자의 신용·가입 규모·개인별 추가 금리 혜택 등을 한눈에 파악하기 어렵기 때문입니다. 그렇기에 같은 ‘상품’임에도 불구하고 사용자는 구매에 대해 만족하기 어렵습니다. 게다가 금융 상품을 구매한 이후 내 삶이 어떻게 변할지 기대할 만한 요소도 와 닿지 않습니다. 그저 이자를 얼마나 더 받거나 더 내거나 하는 정도이니까요.
Chapter 3. 그래서 은행이 시도하고 있는 것들
몇 해 전부터 오픈 뱅킹·마이데이터·규제 샌드박스 등으로 인해 사용자의 금융 데이터 접근성 및 주도권이 향상됐습니다. 때문에 은행에서도 사용자의 모든 자산, 즉 전 금융 기관에 흩어진 각종 자산을 모아서 보여주기 시작했습니다. 이 자산은 현금뿐 아니라 카드나 쇼핑몰의 포인트, 부동산이나 차와 같은 현물 자산, 펀드·주식과 같은 투자 자산까지 포함합니다. 핀테크는 건강 데이터까지 제공하기 시작했습니다. 광의에서 건강도 자산이라고 보기 때문입니다.
이렇게 각종 자산을 모아 보여주면서 은행은 사용자를 분석합니다. 자산 규모나 상태에 따라 비교와 상품 제안도 제공합니다. 유사 연령·소득·보유 자산 등에 따라 타깃 비교를 통해 사용자에게 가입 유도를 촉진합니다. 또한 현재 자산 항목별 균형도를 파악하고 적합한 자산 배분을 유도하며 자연스럽게 금융 상품을 제안하는 구조입니다.
Chapter 4. 여기서 조금 더 나아가려면.
하지만 조금 아쉬운 점도 존재합니다. 자산기반으로 비교적 모자란 상품을 제안하고 빅데이터, 특히 피어 그룹(Peer-Group)에 따른 비교를 통한 상품 제안에 국한되다 보니 완벽한 개인화라고 보기는 어렵습니다.
기본적으로 금융기관에서 투자 상품 가입 시 필수로 하고 있는 투자 성향 분석을 넘어 사용자의 취향을 트래킹해야 합니다. 관심 있는 금융 상품뿐 아니라 고객의 라이프 스타일을 이해한 취향 데이터를 기반으로 상품을 추천해야 합니다. 카드사에서 커피를 좋아한다면 스타벅스 할인이 되는 카드를 추천하는 것과 같은 원리죠. 또한 금융 상품은 개인의 금융 지식 정도와 이해도에 따라 진입 장벽이 존재합니다. 따라서 모든 사용자가 쉽게 이해할 수 있는 쉬운 금융 언어 제시가 필요합니다. 현재는 제휴 방식으로 금융 기관 간에 협의를 통해 상품 비교를 제공하고 있지만 궁극적으로는 모든 상품을 사용자가 비교할 수 있어야 합니다. 이러한 상품 전달 방식이 추가된다면 고도화된 개인화 맞춤형 상품 판매가 가능할 것이라고 봅니다.
실제로 이러한 방향으로 가기 위해 상품 제안이 조금씩 달라지고 있습니다. 생활에서 실제로 체득 가능한 투자 방법을 제시하고 용어는 점차 개선되고 있습니다. 금융 데이터에 대한 피로도를 줄이는 정보 시각화도 점차 늘어납니다.
Chapter 5. 물론 금융 상품이기에
금융 상품은 일반적인 상품과 달리 판매 6대 원칙이라는 까다로운 판매 조건이 수반됩니다. 적합성원칙, 적정성원칙, 설명의무, 불공정영업행위 금지, 부당권유행위 금지, 광고 준수사항이 포함됩니다.
대표적으로 보험 광고에 나오는 랩처럼 빠른 멘트나 지면 광고에 나오는 수많은 글씨들만 봐도 금융 상품 판매 시 제약사항을 확인할 수가 있습니다. 특히 보장성 상품, 투자성 상품 및 대출성 상품에 대해서는 더욱 까다로운 조건이 발생돼 일반 상품처럼 적극적인 권유가 어렵습니다.
Chapter 6. 그럼에도 불구하고 기회는
서두에서 말했지만 금융 회사가 상품을 판매하는 것은 비즈니스의 기본입니다. 단순히 게재만 한다고 해서 누구나 사지 않습니다. 하지만 금융 상품처럼 고객의 데이터를 분석해 최적의 상품을 제안할 수 있는 품목도 없는 것 같습니다. 마이데이터를 통해 고객의 자산을 확인하고 부를 축적할 수 있는 방안을 제시하며 그에 따라 자연스러운 상품을 제안할 수 있는 것. 이것이 바로 금융 기관이 가진 힘이자 기회입니다. 물론 은행이 아니어도 BAAS(Banking as a Service)를 제공하는 기업들이 등장하면서 독창적인 서비스 모델이 필요한 시점이기도 합니다.
독창적 판매방식이 생겨나면서 금융 상품도 라이브커머스에 뛰어듭니다. 기존 의류나 뷰티를 중심으로 성장하던 라이브커머스 영역에 금융상품도 등장하기 시작했습니다. 어쩌면 라이브커머스에 가장 최적화된 상품이 금융이 아닐까 싶기도 합니다. 금융 학습에 피로도를 느끼는 사용자에게 친숙하게 다가갈 수도 있고 즉각적인 상담이 이루어질 수도 있기 때문입니다. 또한 금융 상품 가입 혜택과 실효성을 증강 현실(AR)과 가상 현실(VR) 등을 활용해 풍부한 경험으로 제공해 더욱 몰입하게 만들 수도 있습니다.
금융 상품 판매에도 혁신이 필요합니다. 아침에 버스카드를 찍고 지하철을 타고 간편 페이로 커피를 결제하고 송금서비스로 동료들과 점심 더치페이를 합니다. 급여일에는 적금을 가입하고 스마트 뱅킹으로 공과급을 납부하고 디지털 머니로 온라인 쇼핑을 하고 해외여행을 위한 환전을 하고 주린이가 돼 주식을 거래합니다. 금융이 없는 순간은 찾아보기 힘들고 그 속에서 고객에게 가장 필요한 상품을 전달하고 얼마만큼 와닿게 제안할지가 중요해졌습니다. 금융 상품은 가장 많은 데이터를 활용할 수 있는 분야기도 하면서 가장 복잡한 구조의 상품 특성을 보유하고 있기 때문에 서비스 기획자라면 모델링해볼 수 있는 기회가 가장 많은 분야입니다.
