지금은 개인화를 넘어 초개인화 시대! . 초개인화 마케팅은 2024년 주목해야 하는 트렌드로 떠오르고 있는데요,  초개인화 마케팅이 무엇이고 해당 사례들은 어떤 것이 있는지 함께 알아보도록 하겠습니다.

[초개인화 마케팅?]

 초개인화 마케팅은 고객의 성별, 나이, 거주 지역 등의 기본적인 정보를 넘어 소비자의 상황과 맥락을 실시간으로 파악한 뒤 니즈를 예측해서 상품이나 서비스를 제공하는 것을 통칭합니다. 즉 특정 고객이 현재 원하는 것에 초점을 두며 더 나아가 고객이 인식하지 못한 니즈, 예측하지 못한 경험을 제공하고자 합니다. 그렇다면 오늘날 초개인화 마케팅이 적용된 사례에는 어떤 것들이 있을까요?

<자료 출처: 핀터레스트>

 첫 번째로 핀터레스트 입니다. 핀터레스트는 이미지를 단순히 인식하지 않고 이해하려는 것을 목표단순히 이미지를 검색하는 행위를 하지만 핀터레스트는 그 의도에 기반하여 보다 구체적인 추천이 가능로 합니다. 이들은 딥러닝 AI 기술을 활용해 이미지를 세분화합니다. 예를 들어 구두를 신은 할아버지라는 사진이 있다면 할아버지, 신은 구두, 옷차림, 장소, 가지고 있는 지팡이 등등으로 태그하여 저장합니다. 이에 더해 사용자의 검색 키워드, 보드 제목 등을 교차 분석하여 그 맥락을 파악합니다. 고객이 같은 휴대폰 제품을 검색하더라도 휴대폰 검색 보드에 저장하면 비슷한 종류의 휴대폰 제품을 추천하고 색상 보드에 저장한다면 같은 색상의 타 제품을 추천하는 방식입니다. 결론적으로 이용자는 해지는 것입니다.

<자료 출처: Amazon 공식 홈페이지(Gtt코리아)>

 이커머스 업종의 대표적인 사례로는 아마존이 있습니다.아마존은 현재 초개인화 기술을 가장 잘 활용하고 있으며 이용자들을 '멀티 페르소나'로 규정합니다. 이들은 한 명의 고객에게도 여러가지의 정체성이 있다 생각하고 그에 대한 모든 데이터를 수집합니다. 다음은 아마존의 데이터 분석 방식인 수집, 분석, 적용의 3단계를 프로세스를 나타낸 형태입니다.

 먼저 수집입니다. 아마존은 고객의 모든 데이터를 수집하고자 합니다. 검색 기록부터 구매 행동, 피드백에 이르기까지 모든 데이터를 수집하고 이는 실로 방대한 양입니다. 아마존 플랫폼에선 매일 수백만, 수천만 건의 거래가 발생하기에 고객 경험을 개선하기에 가능한 데이터를 수집할 수 있습니다.

 이후 수집된 모든 데이터를 아마존의 알고리즘과 딥러닝 기술로 분석하고자 합니다. 수집된 데이터의 분석을 통해 어떠한 니즈를 통해 전환이 발생했는지 파악하고 구매 행동을 예측합니다.

 마지막으로 해당 데이터를 기반으로 고객 맞춤형 제품을 추천합니다. 분석된 빅데이터를 활용하기에 구매가 일어날 확률이 높고 이는 고객 구매 개선과 매출 증대에 영향을 미쳐 아마존과 고객 모두에게 이익이 됩니다.

[초개인화= 빅데이터 분석?]

 결론적으로 초개인화 기술을 통해 정교한 타겟팅이 가능하려면 많은 양의 데이터를 필요로 합니다. 한 고객에게 한 가지의 니즈만 있는것이 아니기에 가지고 있는 모든 니즈를 파악하려면 빅데이터 분석과 머신 러닝이 필수적이게 된 것입니다. 따라서 고객의 구매 데이터를 확보할 수 있는 커머스 업종의 경우 초개인화 마케팅이 효율적이라 생각됩니다.

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