인공지능(AI)으로 다시 태어난 이메일 마케팅

소셜 미디어를 비롯한 디지털 채널이 고객 참여나 제품 홍보의 주요 도구로 활용되면서 이메일과 같은 “전통적인” 의미의 마케팅 기법은 간과되기 쉽다. 그러나 최근에는 이메일 마케팅도 인공지능(AI) 기술로 그 효과가 한층 개선되어 다시 효율적인 마케팅 기법으로 환영받고 있다.

이메일 마케팅은 구독자를 확보하고 유지하는 데 따르는 어려움과 상대적으로 낮은 오픈율 및 클릭률 등의 한계로 인해 즉각적인 반응을 확인할 수 있는 소셜 채널에 비해 덜 효과적인 편이다.

기존에는 이런 문제를 해결하고 실적을 개선하기 위해 할인 혜택을 제공하거나, 좀 더 눈에 띄는 제목을 부여하거나, 빈도를 달리해서 전송하는 등, 이메일 콘텐츠 자체를 변형하는 방식을 적용하는 것이 일반적이었다. 하지만 이런 해결 방식의 기저에는 수신자가 이메일 콘텐츠에 반응을 하거나 하지 않는 이유를 사람이 충분히 파악할 수 있다는 전제가 깔려 있다. 이 가정은 일정 부분 사실이지만, 수신자들로부터 브랜드가 원하는 결과를 얻기까지 많은 시행착오를 거쳐야 한다.

지금은 인공지능(AI)의 발달로 유사 고객 그룹을 찾아내고, 기존 고객을 더 잘 이해할 뿐만 아니라 세분화하고, 고객 관심사를 파악하고, 따라서 고객의 향후 행동을 보다 정확하게 예측할 수 있게 됐다. 인공지능이 가진 이런 기능들이 이메일 마케팅의 한계를 극복하는 데 큰 도움이 된다.

인공지능(AI) 기반 잠재 고객 세분화를 통한 오픈율 상승 효과  

이메일 수신자들이 콘텐츠에 반응하지 않는 데는 이유가 있다. 인공지능을 접목하면 문제의 핵심은 물론 잠재 고객의 요구사항을 보다 정확하게 파악할 수 있어 추측만으로 접근했을 때보다 훨씬 더 높은 성과를 낼 수 있다.

이컨설턴시(Econsultancy)의 보고서에 따르면, 2017년 아태지역 마케팅 담당자 중 21%만이 진정한 의미의 개인별 맞춤 이메일 마케팅을 실현했고, 76%는 개인화 수준 개선을 원하고 있는 것으로 나타났다.

해당 보고서는 또한 수신자 이름 외에 추가로 데이터 포인트를 사용하는 것이 이메일 오픈율을 두 배 높인다고 밝혔다. 인공지능이 집필한 소설이 문학상을 거의 탈 뻔한 적이 있다. 그렇다면 인공지능은 사용자가 여러 기기를 번갈아가면서 소비한 콘텐츠를 포함한 모든 데이터를 분석하는 것은 물론 자주 사용하는 키워드를 추출하여 잠재 고객이 관심을 보이는 주제를 판별해 낼 수 있을 것이다. 그러면 예측적인 잠재 고객 세분화가 가능해져 높은 전환율을 기대할 수 있게 된다.

이렇듯 실용적인 인사이트를 얻은 후에는 잠재 고객이 선호하거나 꼭 필요로 하는 사항과 밀접하게 일치하는 콘텐츠 또는 제안 내용을 개발할 수 있다. 인공지능은 식별해낼 수 있는 키워드의 수에도 제한이 없기 때문에 잠재 고객을 고객으로 전환할 수 있는 기회는 그 만큼 더 확대된다.

심지어 과거에 진행했던 캠페인에 보인 반응을 토대로 새로운 캠페인에 응답할 가능성이 높은 사용자를 예측할 수 있고, 발송 옵션을 맞춤 설정함으로써 수신자의 응답률을 높일 수도 있다.

실례로 대만의 주요 온라인 출판 인쇄 기업은 과거 모든 독자에게 동일한 이메일을 보내어 낮은 오픈율과 클릭률 문제를 겪고 있었다. 콘텐츠 및 제목도 수신자의 관심을 유발할 만큼 관련성이 있거나 매력적이지 않았다. 이런 상황을 해결하기 위해 해당 인쇄 업체는 인공지능(AI)을 도입했다. 딥 러닝 기술을 사용해 나이, 관심사와 같은 독자의 주요 특성에 온라인 행태를 접목함으로써 한층 정밀하게 세분화된 독자 프로필을 구축할 수 있었다. 그 결과 콘텐츠에 부합하는 발송 그룹을 따로 구분해내어, 오픈율 42%, 클릭률은 107%까지 증가시킬 수 있었다.

유사 고객 찾기(Lookalike) 기능으로 고객 베이스 확대

정밀하게 구축된 AI 모델은 사용자의 온라인 활동에서 수집한 데이터를 분석하여 현재 구매율이 높은 고객들과 “유사한 행태”를 보이는 사용자를 찾아내고, 이들에게 어필할 수 있는 타겟 광고 및 기타 프로모션 활동을 개발할 수 있게 해준다. 마케팅 담당자가 원하는 만큼 다양한 그룹으로 기존 고객 데이터를 나누어 살펴볼 수 있다. 여기에는 웹사이트, 캠페인, 앱, 고객 관계 관리 소프트웨어, 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스 통합 등 다양한 소스로부터의 데이터가 포함된다.

그런 다음 인공지능(AI) 구동 플랫폼에서 추가 소스와 통합 매핑하여 고객이 될 가능성이 높은 잠재 고객과의 긴밀한 연관성을 찾아낸다. 이렇게 확보한 분석 정보를 활용하기 때문에 추측이 배제된 보다 정확한 타겟팅 도구로써 이메일 마케팅을 전개할 수 있다.

인공지능 기반 예측으로 구독자 유지

특정 행동은 사용자가 곧 이탈할 것임을 암시하기도 한다. 인공지능 구동 플랫폼은 행동 패턴을 분석함으로써 이탈 가능성이 높은 가입자를 식별해낼 수 있다. 이탈 가능성이 높은 구독자 그룹을 구분해낸 다음에는 다음과 같은 리인게이지먼트(재참여) 전략을 세우고 실행함으로써 서비스를 계속 이용하도록 유도할 수 있다:

  • ‘잠재적인 이탈자’ 그룹만을 대상으로 한 이메일 작성 및 관심사별 추가 세분화
  • 해당 그룹 전용 깜짝 세일, 행사 또는 혜택 제공
  • 사용자가 손쉽게 액션을 취할 수 있는 서식이나 링크 사용

인공지능은 이메일 마케팅에서 전례 없는 수준의 개인화를 가능케 하는 유용한 도구다. 인공지능을 활용함으로써 이메일 마케팅에서 고객의 참여를 유도할 수 있는 행태나 관심사가 무엇인지 파악할 수 있고, 또한 좋은 성과를 내기 위해서는 콘텐츠를 어떻게 개인화 해야 하는지 알 수 있다. 인공지능의 이와 같은 기능들로 인해 낡은 방식으로 치부되던 이메일 마케팅이 다시 활발히 활용되고 있다.