오늘날 마케터들의 목표는 단순히 고객의 수를 늘리는 데 있지 않다. 고객 참여를 강화하고 유지해 갈 수 있는 역량을 향상시켜 고객 전생애가치(Life Time Value)를 높이는 데 더 많은 시간과 노력을 할애한다. 인공지능 기반 솔루션은 초개인화(hyper-personalization)와 여러 기기에 걸친 사용자 경험을 원활하게 통합함으로써 마케터들이 이러한 새로운 목표를 달성하도록 지원한다. 이전 블로그 포스트에서 개인화 마케팅으로 전환율을 높이는 방법에 대해 살펴보았다. 온라인 비즈니스의 경우 개인화는 사용자 경험과 매출 신장의 근간이 된다. 그러나 시장조사기관 이마케터(eMarketer)가 실시한 설문조사에 따르면 의사결정권자의 91%가 회사 차원에서 개인화 역량을 보강할 필요가 있음을 인정하고 있다. 대부분의 기업은 마케팅 캠페인과 관련하여 진정한 의미의 개인화를 구현하지 못하고 있다. 그 이유는 개인화의 성공을 위한 필수 요소, 즉 통합고객관점(single customer view, SCV)이 부족하기 때문이다.
SCV 개발에 있어 마케팅 자동화 툴이 가진 한계 간단히 말하면 SCV는 다양한 마케팅 및 고객서비스 채널에서 수집한 고객 데이터를 한 곳으로 통합하여 고객에 대한 완전하고 종합적인 가시성을 제공한다. 이를 통해, 보다 정밀하게 타겟팅하고 그 고객을 대상으로 개인맞춤 메시지를 전달함으로써 고객의 관심도, 참여도, 구매 전환율을 높일 수 있도록 지원한다. 그러나 이를 실제로 구현하는 것은 말처럼 쉽지 않다. 아시아태평양 지역 내 많은 기업들이 SCV를 통한 효과적인 개인화를 구현하는 데 많은 어려움을 겪고 있는 것이 사실이다.
- 고객들이 다양한 기기를 사용하여 검색, 평가, 구매 활동을 실행하고 따라서 고객과 접촉하는 터치포인트의 수가 점점 늘어남에 따라, 기업들도 그 모든 채널을 통해 고객과 소통할 수 있어야 한다. 그럼에도 여러 기기를 사용하는 동일한 고객을 식별할 수 있는 기술을 보유하지 못한 기업도 많아, 비일관된 사용자 경험으로 이어지고 있다. 예를 들어, 마케팅 자동화 툴이 동일 인물을 감지하지 못함으로 인해 동일한 고객에게 3개의 다른 기기에서 동일한 메시지를 3번이나 반복하여 보내는 상황이 발생할 수도 있다. 또는 마케팅 자동화 툴을 통해 푸쉬 알림을 고객에게 전송했지만, 해당 정보가 고객이 이미 구매한 제품과 관련된 내용일 경우, 이런 정보는 무용할 뿐 아니라 고객을 성가시게 할 수 있다.
- 현재, 다양한 마케팅 자동화 및 데이터 수집 툴(이메일 마케팅, 구글 애널리틱스, 소셜 리스닝 등)들이 있어 기업이 방대한 양의 고객 데이터를 이용할 수 있는 길을 열어주고 있지만, 이들 툴이 상호작용을 하지 못하고 동떨어진 채 서로 다른 데이터베이스에 분산되어 있는 것이 현실이다. 따라서 고객 관련 정보, 즉 고객 관점도 파편화되어 있다.
- 마케팅 팀에서는 고객이 자사의 웹사이트나 앱에서 보이는 행태나 이동 경로에 대해서는 데이터를 수집할 수 있다. 하지만 동일한 고객이 자사의 온라인 플랫폼을 벗어날 경우 어떤 행태를 보이는지에 대해서는 자세하게 알 방법이 없으므로, 고객 관련 정보가 불완전할 수밖에 없다.
인공지능 활용으로 성공적인 개인화를 실현할 수 있는 SCV 구축 인공지능은 바로 이러한 SCV를 구축하는 데 도움이 된다. 애피어의 AIQUA와 같은 인공지능 기반의 능동적인 마케팅 자동화 솔루션은 여러 기기를 사용하는 동일한 고객을 식별해 자동으로 연결해 준다. 이를 위해서는 시스템에 대량의 사용자 행태 데이터를 축적하고 있어야 하는데, 개별 브랜드 차원에서 이러한 데이터를 수집하려면 오랜 시간이 걸리지만, Aiqua는 이런 데이터를 기본으로 탑재하고 있다. 그러면 인공지능이 데이터 속에서 패턴을 찾은 다음, 구체적인 사용자 유형 및 이들이 사용하는 기기에 다시 연결한다. 이를 통해 각 고객의 활동 내용을 종합적으로 살펴볼 수 있으며, 여러 기기에서 원활하게 고객 참여를 유도할 수 있게 된다. 또한, AIQUA는 플랫폼 내에서 고객이 보여주는 행동과 고객이 사이트 외부에서 보여주는 행동 및 관심사를 서로 매칭시켜 주므로 고객의 모든 온라인 행동을 종합적으로 살펴볼 수 있다. 이러한 데이터를 사용하여 마케팅 캠페인을 초개인화(hyper-personalize)할 수 있으며, 각 사용자에게 가장 적절한 채널 및 기기를 통해 가장 적절한 순간에 메시지를 전송하여 참여를 높일 수 있다. 마케터들이 인공지능을 활용함으로써 자사의 앱이나 웹사이트가 아닌 곳에서 보인 고객 관심에 근거하여 고객을 찾아냄에 따라, 인공지능 솔루션이 신규 고객 발굴 과정에 통합되고, 나아가 고객이 회사의 사이트나 앱에 접속하기도 전에 고객의 선호도를 미리 파악할 수 있게 됐다. 마케터는 다양한 채널에서 취합한 데이터를 활용함으로써 자사 캠페인에는 한 번도 참여해 본 적이 없는 새로운 고객에게도 그 성향에 맞춘 개인화된 콘텐츠로 다가갈 수 있다. 예를 들어, 여행사 마케팅 담당자의 경우 어떤 사용자가 프랑스 여행에 관심을 보일지를 해당 사용자가 웹사이트에 방문하기도 전에 미리 찾아낼 수 있다. 그러면 이런 잠재 고객들이 관심을 가질 만 한 개인화된 메시지를 전송할 수 있을 뿐만 아니라 웹사이트 첫 방문 시 맞춤 콘텐츠가 업로드 될 수 있도록 설정도 할 수 있다. 즉, 인공지능 기반 SCV는 초개인화를 구현하여 고객이 실제 관심을 보일 수 있는 상품을 제시함으로써 구매 주기를 단축하고 구매 전환으로 이어질 수 있도록 지원한다. SCV를 크로스 채널 마케팅 활동의 기본 플랫폼으로 사용하고, 데이터로부터 도출한 인사이트를 활용하여 최적의 고객을 선정하고 최적의 타이밍에 최적의 채널을 통해 그 고객에 다가갈 수 있다.
