기업과 그 제품 또는 서비스에 대한 마케팅을 어떻게 하느냐는 기업의 이윤, 브랜드 파워, 그리고 기업의 존속에까지도 상당한 영향을 미친다. 마케팅 캠페인의 계획과 실행이 전략적이지 못하고 허술하면 기업에 도움이 되지 않는다. 하지만 인공지능 기반 개인화 툴과 같은 현대적 기술을 이용하면 마케팅 캠페인의 차원을 한 단계 높은 수준으로 끌어 올릴 수 있다.
개인화는 마케팅의 필수 요소
마케팅 자동화 툴을 통해 메시지 개인화를 발전시켜온 브랜드들이 많지만, 온라인 마케팅은 이보다 훨씬 더 정밀한 타게팅을 각 고객 개개인 단위로까지 구현할 수 있다. 잠재 고객들은 소셜 미디어, 쇼핑 사이트, 검색 엔진 등 인터넷 여기저기에서 자신들에 대한 정보를 남겨 놓는다. 이러한 데이터를 이용하면 더 나은 마케팅 캠페인을 구축하여 실질적 효과를 얻을 수 있을 것이다. 맥킨지 앤드 컴퍼니(McKinsey & company)에 따르면 대규모로 개인화를 실시할 경우, 유통, 여행, 엔터테인먼트, 통신, 금융 서비스 분야에서 매출을 5에서 15%까지 신장시킬 수 있다고 한다. 따라서 개인화가 주요 관심사로 대두되는 것은 크게 놀랄 일은 아니다. 맥킨지에서도 지적하는 바와 같이 유통 업체의 경우 이미 90%가 개인화를 최우선 과제로 삼고 있다. 하지만 이들 중 제대로 된 의미의 개인화를 구현해 내고 있는 기업은 15%에 불과하다.
기존 마케팅 자동화 툴이 가진 한계
마케팅을 진행할 때 가장 중요하게 고려해야 할 것은 메시지를 전달할 최적의 고객을 선택하는 것이다. 타겟 고객 집단을 세부적으로 지정할수록 캠페인 투자금 대비 수익률이 높아진다. 채식주의자에게 스테이크 식당 광고를 보내 봐야 아무런 소용이 없다. 또한 배낭여행족에겐 럭셔리 리조트 광고는 아무 의미가 없을 것이다. 기존의 마케팅 자동화 툴들이 직면한 주요 한계 중 하나가 바로 데이터의 부족이다. 기본적으로 제공된 데이터의 양이 적은 것이 이유일 수도 있고, 여러 기기 사용자의 데이터 추적이 어려운 것도 그 원인이 될 수 있다. 중요한 점은 데이터가 빠진 곳이 있으면 개인화의 정확도가 떨어지고 그 효과도 반감된다는 것이다. 예를 들어, 어떤 사용자가 컴퓨터, 휴대폰, 태블릿을 통해 특정 사이트에 접속했다고 가정하자. 개인화 툴 중 이 고객이 단일한 인물이라고 추적해 낼 수 있는 기능을 보유한 툴은 많지 않기 때문에 대부분 3명의 서로 다른 고객이 방문한 것으로 착각하게 된다. 이는 사용자에 대한 관점의 왜곡을 불러오고 이로 인해 구매자의 온라인 활동에 대한 귀중한 정보를 놓치게 된다. 또는 마케팅 자동화 툴이 항상 인간의 행동 및 감정을 이해할 수 있는 것은 아니다. 예를 들어, 이런 시스템에서는 고객이 특정 물품을 이미 구매한 경우 동일한 물건을 다시 구매할 의향이 없다는 점을 파악하지 못하고, 이는 결국 고객 행동에 대한 데이터 부족과 관련된 문제로 귀결된다. 기업들이 직면한 또 다른 문제는 마케팅 활동의 규모를 자유롭게 조정하거나 여러 채널에서 고객 참여를 관리하기가 어렵다는 것이다. 그 원인은 모든 고객에게 적용할 수 있는 다양한 툴이 부족하고 이들 툴의 업그레이드 작업이 번거롭고 비용이 많이 든다는 점에 있다. 사용하는 툴이 서로 다르기 때문에 마케터들이 파악하는 관점의 공유도 이루어지지 않아 신속하고 효율적으로 대응하기 어렵게 만든다.
인공지능으로 개인화 마케팅을 개선
인공지능 기술을 통해 브랜드 마케팅 캠페인을 개선하는 방법은 여러 가지가 있다. 특히 특정 범주의 고객에게 집중하면서 이들 고객을 면밀히 검토한 다음 대형 프로젝트로 확장해 나아갈 때 인공지능 기술을 여러 측면에서 이용할 수 있다. 어떤 인공지능 툴도 없다면, 특정 고객이 사이트를 방문했을 때 이들로부터 얻어 낼 수 있는 정보가 제한적일 수 밖에 없다. 그러나 이 방문객은 자신이 어떤 사람인지, 또는 어떤 제품을 찾고 있는지 등에 대한 정보들을 이미 제공했을 수 있다. 예를 들어, 어떤 고객이 A라는 전자상거래 사이트에서 패션 상품을 종종 구입한다고 하자. 그리고 그 고객은 B 사이트에서 아기 용품도 함께 구매하고 있다. 만일 A 사이트가 이러한 분석 정보를 입수할 수 있다면, 관련된 상품과 정보를 해당 고객에서 노출하여 추가 참여를 유도할 수 있다. 인공지능은 고객이 회사의 웹사이트에서 나간 다음에도 마케터가 잠재적인 고객의 참여를 유도할 수 있게 해준다. 예를 들어, 장바구니에 물건을 넣어둔 채 나간 고객이 있으면, 고객에게 구매를 완료하라고 상기시켜 주는 메시지를 보낼 수 있다. 또는 이렇게 장바구니에 담아 놓기만 한 제품이 고객의 마음에 들지 않았다면, 개인화를 통해 다른 제품을 제시할 수도 있다. 또한 특정 뉴스레터를 어떤 고객에게 보낼지를 결정하는 데도 도움이 된다. 기존에 연락을 취하고 있는 고객 중 일부가 관심을 가질 만 한 할인이나 제품 프로모션이 있을 수 있다. 위의 통계에서 보듯, 모든 고객에게 한꺼번에 뉴스레터를 뿌리는 것이 반드시 좋은 결과로 이어지지 않는다. 누가 관심을 보였고, 누가 제품을 살 가능성이 높은지를 파악하는 능력은 이메일 마케팅 캠페인의 효율성을 크게 개선시켜 줄 것이다. 인공지능 기반의 개인화 마케팅은 마케팅 예산의 효율성을 극대화할 수 있는 가장 효과적인 방법으로 각광받고 있으며 따라서 점점 더 많은 기업들이 이를 활용하고 있다.
