초개인화마케팅 (ft. 고객의 감정까지도 읽는 개인화를 넘어선 마케팅)
제일기획의 컬럼에 따르면, 최근 개인화를 넘어선 초개인화마케팅이라는 것이 대두하고 있다. 용어 자체에서 눈치챘겠지만, 고객이 궁극적으로 원하는 서비스와 상품을 제공하기 위해 고객의 상황을 데이터화 시키고, 고객에게 좀 더 세밀하게 접근하는 마케팅이다. 사실 기존에도 고객 중심으로 생각하는 마케팅은 있었다. 고객의 개인정보와 구매내역을 기반으로 비슷한 고객들끼리 묶는 타깃 마케팅이다. 하지만 초 개인화 마케팅은 이를 다시 해체한다.
왜냐하면 20대 남성이라고 하여 모두 자동차가 필요하고, 30대 여성이라고 해서 화장품이 반드시 필요한 것은 아니기 때문이다. 또한 특정 브랜드 상품을 한 번 구매했다고 해서 평생 그 제품을 좋아하리라는 보장도 없다. 이에 타깃 마케팅의 효용성이 떨어지며, 초 개인화 마케팅으로 고객의 마음속까지 읽어드릴 필요성이 생기는 것이다.
이를 가장 잘 실천하고 있는 업체 중 하나는 아마존이다. 세계 최대의 온라인 쇼핑몰 업체인 아마존은 앞서 타깃 마케팅이 구매내역만을 기반으로 했다면, 아마존의 AI 말고리즘은 구매 상품에 대한 고객의 반응, 장바구니 내역 그리고 고객의 검색 내역까지 분석한다. 그리고 초 정밀 타케팅 된 상품을 고객 메일로 발송하는 것이다. 온라인 쇼핑몰에서 다량 발송되는 메일이 스팸 처리되기 다반사인 상황에서, 초개인화마케팅으로 발송된 아마존의 메일로 인한 실질 구매전환율이 높다. 이는 AI 알고리즘을 통해 고객의 세밀한 취향, 고객의 때에 따른 기분까지 분석하기 때문이다.
아마존처럼 위의 마케팅 전략을 성공적으로 수행하는 업체가 국내에도 있다. 바로 신한카드인데, 신한카드는 빅데이터 분석과 AI 알고리즘을 사용해 고객에게 시간별 맞춤 메시지를 전달한다. 예를 들어 같은 커피 할인 쿠폰이라 해도 모닝커피를 즐기는 고객에게는 출근 시간에, 점심시간 이후 커피를 즐기는 고객에게는 점심시간에 제공하는 형식이다.
이밖에 이런 초개인화마케팅을 잘 실천하고 있는 업체로 구글의 광고(구글에서 검색했던 것들이나 결제 직전까지 갔던 제품들)가 있을 수 있겠고, 넷플릭스 또한 그렇다. 넷플릭스는 최초 가입 시 좋아하는 영화 2, 3편을 기반으로 고객이 좋아할 만한 영화와 드라마를 수백 편을 추천해 준다.
초개인화마케팅을 위해서는 많은 데이터가 필요하다. 이에 다른 기업들과 제휴를 통해 데이터를 가져올 것이고, 또한 고객의 참여를 더 많이 유도하여 더 많은 고객 경험을 축적하기 위한 다양한 방법을 시도할 것이다. 우리가 무심코 누르는 마우스 클릭 한 번, 더 나아가 미래에는 우리가 특정 웹페이지에서 짓는 얼굴 표정까지도 데이터화 될지도 모르겠다.
