우리는 일상생활 속에서 '타기팅 된' 수많은 콘텐츠와 마주한다. 소셜커머스 업체 쿠팡은 구매 패턴 등을 분석해 회원들을 분류하고 이에 맞는 상품을 추천하고 이동통신사는 연령대와 성별로 나눠 맞춤형 요금제를 제공하고 있다. 미국 뉴욕대학 심리학과 교수인 게리 클라인 박사는 "사람마다 각각 고유한 성격적 특징이 있고, 이를 토대로 행동한다는 사실을 밝혀냈다"라고 말했다. 즉, 개개인의 뇌 속에서 일어나는 일을 이해하면 보다 효과적인 마케팅 전략을 세울 수 있다는 얘기다.
‘초개인화’는 개인 한 명 한 명에게 집중한다는 의미다. 기존의 매스마케팅(Mass Marketing)에서는 불특정 다수의 사람들에게 동일한 메시지를 전달함으로써 최대한 많은 사람들에게 노출시키는 것을 목표로 했다. 하지만 이렇게 되면 실제로 해당 상품 혹은 서비스를 이용할 의향이 있는 특정 소수의 잠재고객에게는 충분한 정보가 전달되지 않는다는 한계가 있었다. 따라서 기업들은 개개인의 취향과 니즈를 반영하기 위해 노력했고 1:1 커뮤니케이션 방식으로의 진화했다.
그러나 여전히 각 개인마다 선호하는 콘텐츠나 브랜드 등이 모두 다르기 때문에 모든 개별 고객과의 접점을 일일이 파악해야 한다는 점에서 어려움이 존재했다. 그래서 등장한 개념이 바로 ‘초개인화’다. 즉, 이전까지의 일대일 소통방식과는 달리 빅데이터 분석을 기반으로 하여 보다 세분화된 타기팅을 하는 것이다. 초개인화 마케팅의 가장 큰 장점은 정확한 타기팅을 통해 효율성을 극대화시킬 수 있다는 점이다. 정교한 타게팅을 통해 불필요한 자원낭비를 줄일 수 있고 그만큼 수익성을 높일 수 있다. 또한 예측 불가능한 변수를 최소화시킴으로써 리스크를 감소시킬 수 있다.
예를 들어, A라는 화장품 회사가 있다고 가정해 보자. 이 회사는 자사의 홈페이지 방문객 데이터를 수집하여 연령별, 성별, 지역별로 분류하고 이후 각각의 그룹 내에서도 다시 관심사, 행동패턴 등을 고려하여 더욱 세부적인 집단으로 나눈다. 그리고 그렇게 해서 나온 결괏값을 토대로 새로운 타깃층을 설정하고, 거기에 맞는 프로모션을 기획하거나 이벤트를 진행한다.
한편, 미국의 신발 유통업체인 풋락커(Footlocker)는 지난 2018년 10월 아마존닷컴 출신의 임원이었던 마이크 맥나마라(Mike McNamara)를 영입하며 대대적인 변신을 시도했다. 당시 풋락커는 오프라인 매장 중심의 사업구조를 가지고 있었기 때문에 디지털 전환이라는 과제를 안고 있었다. 결국 2019년 2월, 업계 최초로 가상 피팅룸을 도입하였고, 같은 해 9월에는 스마트폰 앱을 통해서 자신의 발 사이즈를 입력하면 원하는 신발을 미리 신어볼 수 있는 증강현실 체험서비스를 선보였다. 뿐만 아니라 2020년 4월에는 나이키와의 협업을 통해 운동화 커스텀 제작 플랫폼인 ‘나이키 ID’를 출시하기도 했다. 국내 의류브랜드인 무신사(MUSINSA) 역시 마찬가지다. 무신사는 자체 개발한 검색엔진을 통해 회원들의 쇼핑 패턴을 분석하고, 나아가 실시간 인기검색어 순위를 제공하는데, 단순한 쇼핑몰이라기보다는 종합패션플랫폼으로서 입지를 다지고 있다. 앞서 살펴본 두 업체의 공통점은 바로 철저한 데이터 분석을 통해 고객맞춤형 서비스를 제공한다는 것이다.
초개인화 시대, 초개인화 마케팅에 있어서 가장 중요한 것이 바로 빅데이터다. 특히 코로나19 사태로 인해 비대면 활동이 증가하면서 온라인상에서의 방대한 양의 데이터가 축적되고 있고 또한 기술의 발전으로 AI기술 역시 급속도로 성장하고 있다. 이러한 상황에서 인공지능 알고리즘을 통한 추천 시스템은 점점 정교해지고 있으며, 앞으로는 거의 모든 산업 분야에서 필수적인 요소로 자리 잡을 것으로 예상된다.
우리는 일상생활 속에서 '타기팅 된' 수많은 콘텐츠와 마주한다. 소셜커머스 업체 쿠팡은 구매 패턴 등을 분석해 회원들을 분류하고 이에 맞는 상품을 추천하고 이동통신사는 연령대와 성별로 나눠 맞춤형 요금제를 제공하고 있다. 미국 뉴욕대학 심리학과 교수인 게리 클라인 박사는 "사람마다 각각 고유한 성격적 특징이 있고, 이를 토대로 행동한다는 사실을 밝혀냈다"라고 말했다. 즉, 개개인의 뇌 속에서 일어나는 일을 이해하면 보다 효과적인 마케팅 전략을 세울 수 있다는 얘기다.
‘초개인화’는 개인 한 명 한 명에게 집중한다는 의미다. 기존의 매스마케팅(Mass Marketing)에서는 불특정 다수의 사람들에게 동일한 메시지를 전달함으로써 최대한 많은 사람들에게 노출시키는 것을 목표로 했다. 하지만 이렇게 되면 실제로 해당 상품 혹은 서비스를 이용할 의향이 있는 특정 소수의 잠재고객에게는 충분한 정보가 전달되지 않는다는 한계가 있었다. 따라서 기업들은 개개인의 취향과 니즈를 반영하기 위해 노력했고 1:1 커뮤니케이션 방식으로의 진화했다.
그러나 여전히 각 개인마다 선호하는 콘텐츠나 브랜드 등이 모두 다르기 때문에 모든 개별 고객과의 접점을 일일이 파악해야 한다는 점에서 어려움이 존재했다. 그래서 등장한 개념이 바로 ‘초개인화’다. 즉, 이전까지의 일대일 소통방식과는 달리 빅데이터 분석을 기반으로 하여 보다 세분화된 타기팅을 하는 것이다. 초개인화 마케팅의 가장 큰 장점은 정확한 타기팅을 통해 효율성을 극대화시킬 수 있다는 점이다. 정교한 타게팅을 통해 불필요한 자원낭비를 줄일 수 있고 그만큼 수익성을 높일 수 있다. 또한 예측 불가능한 변수를 최소화시킴으로써 리스크를 감소시킬 수 있다.
예를 들어, A라는 화장품 회사가 있다고 가정해 보자. 이 회사는 자사의 홈페이지 방문객 데이터를 수집하여 연령별, 성별, 지역별로 분류하고 이후 각각의 그룹 내에서도 다시 관심사, 행동패턴 등을 고려하여 더욱 세부적인 집단으로 나눈다. 그리고 그렇게 해서 나온 결괏값을 토대로 새로운 타깃층을 설정하고, 거기에 맞는 프로모션을 기획하거나 이벤트를 진행한다.
한편, 미국의 신발 유통업체인 풋락커(Footlocker)는 지난 2018년 10월 아마존닷컴 출신의 임원이었던 마이크 맥나마라(Mike McNamara)를 영입하며 대대적인 변신을 시도했다. 당시 풋락커는 오프라인 매장 중심의 사업구조를 가지고 있었기 때문에 디지털 전환이라는 과제를 안고 있었다. 결국 2019년 2월, 업계 최초로 가상 피팅룸을 도입하였고, 같은 해 9월에는 스마트폰 앱을 통해서 자신의 발 사이즈를 입력하면 원하는 신발을 미리 신어볼 수 있는 증강현실 체험서비스를 선보였다. 뿐만 아니라 2020년 4월에는 나이키와의 협업을 통해 운동화 커스텀 제작 플랫폼인 ‘나이키 ID’를 출시하기도 했다. 국내 의류브랜드인 무신사(MUSINSA) 역시 마찬가지다. 무신사는 자체 개발한 검색엔진을 통해 회원들의 쇼핑 패턴을 분석하고, 나아가 실시간 인기검색어 순위를 제공하는데, 단순한 쇼핑몰이라기보다는 종합패션플랫폼으로서 입지를 다지고 있다. 앞서 살펴본 두 업체의 공통점은 바로 철저한 데이터 분석을 통해 고객맞춤형 서비스를 제공한다는 것이다.
초개인화 시대, 초개인화 마케팅에 있어서 가장 중요한 것이 바로 빅데이터다. 특히 코로나19 사태로 인해 비대면 활동이 증가하면서 온라인상에서의 방대한 양의 데이터가 축적되고 있고 또한 기술의 발전으로 AI기술 역시 급속도로 성장하고 있다. 이러한 상황에서 인공지능 알고리즘을 통한 추천 시스템은 점점 정교해지고 있으며, 앞으로는 거의 모든 산업 분야에서 필수적인 요소로 자리 잡을 것으로 예상된다.