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
② '감지하고 대응하라' 맥락 마케팅 (→ 우리는 지금 여기에 있어요!)
③ '고객의 이동 속도에 따라' 애자일 마케팅
맥락 마케팅 : 인간의 상황 인식 능력을 모사하는 전술🧠
#CASE_1
고객이 상품을 장바구니에 담았습니다. 결제로 넘어가지 않고 망설이던 고객은 장바구니 속 상품을 다시 클릭해 상세페이지 하단의 리뷰를 정독하기 시작했습니다. 그 사이 상품 추천 영역의 AI 알고리즘은 다른 색상의 상품 하나와 비슷한 디자인의 상품 두 가지를 제안했습니다. AI의 추천 상품도 둘러보았지만 장바구니에 담은 상품이 더 나았는지 상품을 바꾸지는 않았네요. 다시 돌아온 장바구니 페이지에서, 고객은 끝내 구매 버튼 대신 우상단 엑스 버튼을 누르려 마우스를 움직였는데요. 그 순간! 고객의 눈앞에 팝업 메시지가 반짝 나타났습니다.
"첫 구매 고객을 위한 10% 할인 쿠폰"
#CASE_2
B2B 전용 상품을 판매 중인 A 기업의 사이트에 한 고객이 방문했습니다. 보통 A 기업을 방문한 잠재 고객은 상품의 기능 설명 카테고리를 오가다 제품소개서를 신청하거나 무료 데모를 체험하는 것이 일반적이었습니다. 그런데 이 고객의 행동 패턴은 조금 달랐습니다. 모든 카테고리의 내용을 빠르게 훑으며 읽어나가는 행동을 보이고 있었던 것이죠. 그 순간 슬라이드 배너 하나가 떠올랐습니다. A 기업 사이트에 탑재된 AI는 그가 고객이 아닌 ‘채용 지원자’임을 알아챘으니까요.
"예비 임직원이신가요? 우리에 대한 더 많은 정보는 여기 있어요!"
오프라인 상점에서 점원은 고객의 표정을 살피며 고객의 심리를 감지합니다. 가격, 크기, 색상, 디자인 등 어떤 부분 때문에 고민하고 망설이는지, 방황하는 눈동자와 질문 내용들을 통해 빠르게 니즈를 파악합니다. 오프라인에선 쉬웠고 온라인에서는 불가능했던 ‘고객에 대한 상황 인식’이 AI 기술을 통해 점차 가능해지고 있는데요. 특히 이커머스 마케팅에서는 어떤 데이터를 어떻게 활용하여 고객 심리를 감지하고 대응하면 될지 알아보겠습니다.
어떤 데이터를, 어떻게 활용할까?📊
1) 위치 데이터
여러 개인화 정보 중 위치 데이터는 가장 일반적인 유형의 정보 데이터인데요. 이것을 잘 활용하면 센스 있는 마케팅 응대가 가능합니다. AI 마테크 솔루션 ‘그루비’ 고객사인 직영 중고차 플랫폼 B사는 고객이 어느 지역에서 접속했느냐에 따라 다른 차량 리스트가 노출되도록 커스터마이징했습니다. 인천에 사는 고객에겐 인천 지역 매물을, 광주에 사는 고객에는 광주 지역 매물이 우선 보이게 한 것인데요. 중고차 특성상 직접 매물을 확인하고 싶은 고객의 니즈를 그루비 AI에 반영하여 활용 중입니다.
패션 업계의 위치 데이터 활용 사례도 살펴볼까요? 한 겨울에도 서울과 부산의 온도차는 상당합니다. 서울은 꽁꽁 얼어도 부산은 영상을 웃도는 경우가 많은데요. 그루비의 ‘날씨 기반 상품 추천’ 기능을 활용해 고객의 접속 지역에 따라 다른 두께의 외투를 추천할 수 있습니다. 그루비 고객사인 C사는 이 기능을 활용해 지역별 다른 광고 소재를 적용한 결과 1,000% 이상의 광고 효율을 올린 바 있습니다.
2) 상호작용 데이터
몇 년 전, 국내 유명 쇼핑몰 D사가 한 고객에게 매우 상반된 내용이 담긴 2개의 앱푸시를 보낸 일이 있었습니다. 첫 메시지는 “고기 러버 고객님, 신선한 고기 상품을 준비했어요.”였고, 두 번째 메시지는 “채소 러버 고객님, 신선한 채소 상품을 준비했어요.”였는데요. 물론 이 고객이 고기도 채소도 모두 좋아해서 두 카테고리의 구매 이력이 충분했을 수 있습니다. 마케터의 실수인지, 전략인지 알 수 없지만 고객이 반응을 보인 메시지에 따라 다음 스테이지가 펼쳐졌겠지요.
메시지에 따른 고객 반응을 트래킹하면 사실상 고객과 대화할 수 있습니다. 이 상호작용을 강화하여 맥락 마케팅을 발전시킬 수 있는데요. 그루비는 ‘커스텀 이벤트’ 기능으로 맥락 마케팅을 실현합니다. 이 기능은 ‘특정한 이력이 있는 고객 그룹’을 타겟팅하는 기능인데요. 어떤 배너에 노출됐거나, 어떤 상품을 구매했거나, 문의하기 버튼을 누르는 등 특정한 이력에 따라 고객 세그먼트를 만듭니다. 그리고 이 고객들과 더 나누고 싶은 이야기나 소식, 혜택을 전하는 것이죠.
3) 예측 데이터
그루비 AI가 RFM 기준에 따라 자동 분류하는 세그먼트 (출처 = 그루비)
① 조금만 더 분발하면 VIP 그룹이 될 수 있는 고객들
② 곧 이탈이 예상되는 고객들
③ 과거엔 확실한 VIP였는데 지금은 방문이 뜸해진 VIP 고객들
마케터가 이러한 고객 그룹을 미리 감지할 수 있다면? 더욱 세밀한 고객 관리가 가능하지 않을까요? AI 마테크 솔루션 ‘그루비’는 전체 방문 고객을 10개의 RFM(최근 방문 일자, 방문 빈도, 구매 금액 기준의) 세그먼트로 자동 분류합니다. 회원 가입하지 않은 모든 고객을 대상으로 세그먼테이션이 이뤄지기 때문에 전체적인 고객 관리가 가능한데요. 각 세그먼트에 해당하는 고객 그룹을 추출해 온/오프사이트 메시지를 보낼 수 있습니다.
그루비 AI는 전체 고객의 구매 확률을 계산해 구간별 세그먼트가 가능하다. (출처 = 그루비)
마케터가 바로 활용할 수 있는 또 다른 예측 기능을 소개할게요.
① 전체 고객의 구매 확률 예측 및 구간별 분포 확인
② 고객의 구매 확률 구간별로 세그먼트 추출 가능
③ 원하는 확률 퍼센테이지를 마케터가 직접 설정해 그 구간에 해당하는 세그먼트 추출 가능
AI가 우리 쇼핑몰 고객의 구매확률을 도출한다면, 마케터는 무엇을 할 수 있을까요? 어떤 구간에 가장 많은 고객들이 포진해 있는지 확인할 수 있습니다. 또 각 구간별로 알맞은 캠페인을 진행해 높은 구매확률 구간으로 끌어올릴 수도 있습니다. 80~100% 구간의 충성 고객 대상의 캠페인을 바로 실시할 수도 있겠지요. ‘그루비’는 회원 정보, 접속 시간대, 디바이스, 관심 상품, 접속 빈도, 주로 클릭하는 상품의 가격대 등 다양한 데이터를 기반으로 구매 가능성을 계산합니다. 그루비 고객사가 해당 기능을 활용해 그루비 AI가 도출한 구매 확률이 실제 결과와도 일치한다는 것을 밝혀내기도 했는데요. 구매 확률 구간별 고객 관리를 살뜰히 하는 것만으로도 충성 고객 그룹을 더 확대할 수 있습니다.
이어지는 3편 콘텐츠에서는 '애자일 마케팅'에 대한 내용을 담았습니다.
3편 콘텐츠 [바로 가기] 클릭!
