전 세계가 생성형 AI에 열렬한 관심과 환호를 보낸 것은 차가운 기술로 따스한 인간의 감성을 구현해낼 수 있다는 '희망' 때문이었을지도 모릅니다. 어느덧 초입은 훌쩍 넘은 AI 시대인데요. 오늘날의 마케터는 날로 발전하는 AI 기술을 적절히 통제하고 활용하는 컨트롤타워의 역할을 담당해야 합니다. 휴머니티를 모르는 기술에 온기 불어넣는 법, 그래서 AI 시대에 차별화된 이커머스 마케팅을 가능케하는 전술 3가지를 소개하겠습니다.
[시리즈 전체 보기 👀]
① '데이터로 고객 읽기' 데이터 기반 마케팅 (→ 우리는 지금 여기에 있어요!)
② '감지하고 대응하라' 맥락 마케팅
③ '고객의 이동 속도에 따라' 애자일 마케팅
데이터 기반 마케팅 : 모든 고객을 특별하게 대하는 전술❣️
어느 10대 여고생이 대형마트에서 무향 로션과 칼슘·마그네슘 영양제를 구입했습니다. 얼마 지나지 않아 여고생은 대형마트로부터 출산 용품 관련 광고지와 쿠폰이 담긴 우편물을 받게 되는데요. 여고생의 부모는 크게 분노하며 의의를 제기했지만, 곧 딸이 실제로 임신했다는 사실을 알게 됩니다. 이 사례는 2012년 뉴욕타임스 매거진에 실렸던 것입니다. 해당 마트는 빅데이터 분석을 통해 고객의 구매 패턴을 파악하고, 이를 기반으로 맞춤 상품을 추천했던 것인데요. 즉, 부모도 모르고 있던 사실을 데이터는 이미 알고 있었습니다.
최근 많은 이커머스 기업들이 온라인 쇼핑몰 방문 고객의 데이터를 기반으로 한 개인화 마케팅에 몰두하고 있습니다. 위 사례처럼 고객이 남긴 데이터를 활용해 욕구와 관심사를 빠르고 정확하게 파악하려 하지요. 어떤 경로로 들어와 어떤 카테고리에 가장 오래 머물렀는지, 클릭한 상품들은 무엇이었는지, 최종 이탈한 페이지가 어디였는지. AI는 방대한 데이터를 분석해 고객의 니즈를 알아채고 더 나아가 고객 특유의 소비 패턴까지 발견합니다.
데이터 기반 마케팅은 ‘고객별 맞춤 대응’을 실현하기 위한 것입니다. 고객 데이터로 고객의 특성을 파악하고, 1:1 밀착 서비스를 제공하는 것이 핵심입니다. 고객은 자신을 이해하는 쇼핑몰에서 만족스러운 경험을 얻고, 거듭 방문할 것입니다. 우수 고객으로 발전한 이들은 주변 지인들에게도 쇼핑몰을 적극 추천하게 되겠지요.
데이터 기반 마케팅 실전 가이드⛵
데이터 기반 마케팅 전술을 쓰고자 하는 마케터를 위한 쉬운 가이드를 준비했습니다.
1) 데이터 기반 마케팅의 목표 정의
데이터 기반 마케팅 활동을 시작할 때 여러 목표를 세우기보다는 한두 가지 목표에 집중하는 것을 추천합니다. 가장 영향이 큰 목표를 선택해 이를 극대화할 방법을 도출하는 것이 조직의 동의와 지지를 얻기도 좋고, 마케터도 프로젝트에 책임감 있게 임할 수 있습니다. 데이터 기반 마케팅 목표는 다음과 같이 세울 수 있습니다.
💡 관심사에 따른 개인화 메시지로 재구매 증대
💡 맞춤형 상품 추천을 통한 구매 전환율 향상
💡 잠재 고객 발굴을 위한 고객 프로필 만들기
💡 단골 고객 그룹에게 제공할 서비스 수준 설계
2) 발굴을 위한 실험 돌입
목표를 정했다면, 이제 실험에 돌입할 시간입니다. ‘관심사에 따른 개인화 메시지로 재구매 증대’를 예로 들어 볼게요. 마케터는 데이터 분석툴 또는 마케팅 솔루션을 활용해 프로모션에 관심을 보일만한 고객 그룹(세그먼트)를 추출합니다. 특정 상품이나 품목, 브랜드에 반응을 보인 고객들을 모아 그룹핑했다면, 이들에게 보낼 매력적인 메시지와 콘텐츠를 기획합니다. 목적에 알맞은 채널을 선택한 후 일부 고객을 대상으로 AB테스트를 진행합니다. AB테스트 결과에 따라 더 나은 반응을 보인 디자인 시안, 카피라이팅, 발송 시간대 등을 살펴 최종 메시지를 발송합니다. 개인화 캠페인의 성과를 내부적으로 공유하고, 해당 캠페인에 반응을 보인 고객 그룹과 그렇지 않은 고객 그룹에 대한 후속 캠페인을 고민합니다.
만약 통합 마케팅 솔루션인 ‘그루비’를 쓰고 있다면 이 모든 과정은 간소화됩니다. ‘취향 분석 세그먼트’ 기능을 활용하면 그루비AI가 고객 취향에 따라 자동 생성한 세그먼트 그룹을 바로 확인할 수 있는데요. 마케터가 직접 세그먼트를 추출할 필요 없이 생성된 세그먼트 대상으로 바로 캠페인을 진행할 수 있습니다.
취향 분석 세그먼트 예시 (출처 = 그루비)
챗GPT와 결합된 그루비 AI는 위 예시와 같이 고객 취향 그룹별 특징과 자세한 설명을 제시합니다. 마케터는 현재 진행 중인 이벤트나 프로모션을 활용해 빠르게 메시지를 전송하고 고객의 반응을 볼 수 있습니다. AB 테스트도 AI 최적화 기능이 있어 마케터가 수동으로 확인하고 재전송하지 않아도 된답니다. 그루비의 취향 분석 세그먼트 기능은 같은 그룹에 있는 고객들이 가장 많이 조회한 최대 8개의 상품도 보여주는데요. 인기 상품을 확인해 역으로 프로모션을 기획할 수도 있습니다. 무엇보다도 이 기능은 변화하는 고객 취향에 따라 계속 업데이트되기 때문에 고객 만족도를 효과적으로 높일 수 있어요. 마케터가 많은 시간과 노력을 들여서 파악해야 했던 고객의 숨겨진 니즈를 바로 파악할 수 있는 것도 큰 장점입니다.
3) 적극적인 도전과 개선, 그리고 고도화
AI 기술은 데이터를 기반으로 결과를 출력하기에 양질의 데이터를 공급하는 양질의 환경이 필요합니다. 어떤 페이지에서 뛰어난 성과를 낼지, 테스트를 통해 발전시킬 수 있는데요. AI 알고리즘을 활용해 상품 추천을 진행할 때, 쇼핑몰을 막 오픈하여 고객 행동 데이터가 적은 상황에서 요긴하게 쓸 수 있는 알고리즘이 있는 반면 고객 데이터가 많이 쌓일수록 빛을 발하는 알고리즘이 있습니다. 패션 악세서리 업종에서 좋은 성과를 내는 알고리즘이 있고 종합몰에서 전체 전환율을 높이는 알고리즘이 있지요. 우리 쇼핑몰의 업종, 특성, 성장 단계에 따라 새로운 AI 알고리즘을 시도해 보거나 복수의 AI 알고리즘을 테스트해보는 시도가 필요한데요.
일례로 그루비 고객사인 금융·라이프스타일 쇼핑몰 A사는 카테고리 페이지 상품 추천 캠페인에서 통계형 알고리즘 ‘실시간 카테고리 TOP N’을 사용해 오다 AI 알고리즘인 ‘연관 카테고리 상품’과 ‘상품명 기반 유사 상품’ 두 종을 추가하여 테스트했습니다. 그 결과 연관 카테고리 상품 AI 알고리즘에 노출된 상품을 클릭한 고객의 21.46%가 구매 전환되는 새로운 성과를 얻었습니다. 고객 취향과 밀접한 상품은 물론, 이전에 보지 못했지만 고객이 좋아할법한 상품을 추천하는 참신성과 의외성이 구매 성과로 이어진 것입니다.
또 마케팅 솔루션이 어느 정도 익숙해졌다면, 새로운 기능에 대한 고객 의견을 제안하는 것도 추천합니다. 통합 마케팅 솔루션인 ‘그루비’은 국내 이커머스 시장 환경에 최적화된 국산 솔루션으로 고객성공팀(CSM, Customer Success Manager)을 보유하고 있습니다. 정기적으로 고객 VOC를 청취하고 인터뷰를 통해 고객 의견을 수집하고 있는데요. 실제 고객 요청에 따라 상품의 이미지만으로 유사 상품을 추천하는 딥러닝 알고리즘과 기업이 자체 보유하고 있는 데이터를 연동해 세그먼트 타겟팅에 활용할 수 있는 ‘커스텀 데이터’ 기능을 출시한 바 있습니다. 이처럼 고객성공팀은 고객이 직접 제안한 기능을 실제로 출시하거나 개발 시 고려할 수 있도록 고객과 그루비를 잇는 가교 역할을 담당하고 있습니다.
이어지는 2편 콘텐츠에서는 ‘맥락 마케팅’에 대한 내용을 담았습니다.
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