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이커머스 소비자 행동 해석법

아시아태평양(APAC) 지역의 이커머스 시장 규모는 전세계 시장의 약 절반을 차지하며, 그 성장 속도는 세계 어떤 지역보다 빠르다. 이와 같은 급성장은 아태 지역 내에서 서로 다른 속도로 진행되고 있는 이중의 성장에 기인한다. 즉,  인도네시아, 베트남, 필리핀 등으로 대변되는 신흥 경제국들의 소비자들이 신규 이커머스 고객으로 대거 유입되고, 한편으로는 중국과 같은 성숙 시장들의 매출이 지속적으로 증가하면서 성장이 가속화되고 있다.

아태 지역 이커머스 매출 규모는 2021년까지 미화 3 조 5 천억 달러에 달할 것으로 예상되며, 그중 80%에 해당하는 미화 2조 7천억 달러가 모바일상거래에서 발생할 것으로 보인다. 따라서 아태 지역은 온라인 리테일러라면 포기할 수 없는 매력적인 시장인 동시에, 마케터로서는 해당 지역 내에서 출현해 성공을 거두고 있는 현지 브랜드는 물론 이 거대 시장으로 진출하고자 하는 글로벌 브랜드들과도 경쟁해야 하는 쉽지 않은 시장이다.

이커머스 대기업인 알리바바(Alibaba)와 아마존(Amazon) 덕분에 검색에서 구매까지 그 과정을 추적할 수 있는 엄청난 양의 데이터가 이미 존재한다. 조사를 통해 동남아시아 지역 주민들의 뚜렷한 소비 패턴에 대해서도 많은 결과가 나와 있다. 주말에 이커머스 트래픽이 가장 높게 나타나는 반면 대부분의 상품 주문 건은 평일 주중 업무 시간에 발생한다. 단, 싱가포르는 예외적으로 평일 밤 10시에 가장 많은 주문량을 보인다. 이를 통해 동남아시아 소비자들은 상대적으로 시간 여유가 많을 때 상품 검색과 조사를 수행하고, 실제 구매는 대체로 평일에 진행함을 알 수 있다.

소비자 및 구매 행동 관련 데이터는 여기저기서 넘쳐나지만, 경쟁에서 앞서나가기 위해서는 데이터를 넘어서는 인사이트가 필요하다. 인공지능(AI)을 활용하면 사용자를 세분화하여 보다 정밀한 표적을 대상으로 캠페인을 운영할 수 있다. 인공지능의 도움으로 최적의 시장을 선택하고 그 시장에 최적화된 캠페인을 기획하고, 최적의 타이밍에 최적의 채널을 통해 운영함으로써 한층 효과적인 성과를 낼 수 있다.

데이터에서 효과적인 캠페인까지

애피어의 AIXON 데이터 사이언스 플랫폼과 같은 인공지능(AI) 도구를 잘 활용하면 브랜드 자체 플랫폼 및 외부 채널을 포함한 다수의 소스에서 발생하는 데이터를 통합, 정렬 및 분석하여 당장 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있다. 그 인사이트를 토대로 새로운 잠재고객 그룹에게 브랜드를 소개하는 것부터 가치가 높은 잠재고객을 늘려 고객 기반을 확대하는 등의 효과적인 캠페인을 설계하고 구현할 수 있다.

본질적으로 인공지능(AI)은 경험 많은 마케터에게도 잘 보이지 않는 패턴과 일련의 정보를 찾아낸다. 인공지능은 사용자가 다른 사이트 또는 채널에서 보인 행동에서 그들의 관심사를 파악하여 브랜드 사이트로 끌어들이고 방문자에서 고객으로 전환할 수 있는 캠페인 유형을 결정함으로써 전환 확률을 높인다.

인공지능은 타이밍 측면에서도 상당한 효율성을 제공한다. 마케터가 소비자 행동을 정밀한 수준으로 예측할 수 있게 되어, 사용자가 구매할 준비가 완료되었을 때에 맞추어 적절한 캠페인을 실행할 수 있도록 한다.

이것은 또한 재참여 유도 전략으로도 작동할 수 있다. 인공지능은 이탈하려는 사용자가 보이는 행동을 식별할 수 있기 때문에 마케터는 이들이 평소 좋아하는 상품에 대한 특별 혜택을 제공하는 등의 캠페인을 통해 리마케팅할 수 있다.

적절한 인공지능 도구를 선택하면 캠페인 실행 전에 그 성과를 미리 평가해볼 수 있고, 이는 경쟁이 치열한 상황에서 ROI를 향상시켜야 하는 마케터에게는 강력한 무기가 된다. 또한 인공지능은 응답률을 모델링하여 전환 가능성을 예측할 수도 있다. 인공지능을 통해 잠재적인 유사(Lookalike) 고객 그룹을 발견해내고, 더 높은 전환을 달성하고 더 높은 수익을 실현할 수 있다.

애피어의 최신 백서 ‘온라인 리테일 업계 들여다보기: 이커머스 마케터의 인공지능(AI)을 통한 소비자 행동 해석법’다운로드하여 이커머스 소비자에 대한 이해를 높이고 캠페인에 대한 실질적인 인사이트를 얻을 있는 방법을 알아보세요!

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이커머스 수익을 해치지 않는 슬기로운 프로모션 마케팅 전략

인터넷을 통한 전자상거래는 이미 지난 수년간 증가세를 보여왔지만, 코로나19가 기폭제가 되어 그 성장세가 더욱 확대되고 있다. 2020년에 많은 유통 기업들이 생존을 위해 디지털로 전환했을 뿐 아니라, 소비자들의 온라인 쇼핑 및 새로운 브랜드 구매 의지도 상당히 커졌다. 스태티스타(Statista)의 수치에 따르면, 전 세계적으로 21억 4천만 명 이상의 사람들이 2021년에 온라인으로 상품과 서비스를 구매할 것으로 예상된다. 또한, 2023년이면 글로벌 온라인 판매가 전체 소매 판매의 22%를 차지하고, 2040년에는 모든 구매의 95%가 디지털에서 발생할 것으로 예측된다. 유통 기업이라면 이처럼 나날이 치열해지는 시장 경쟁에서 앞서나가기 위해 차별화된 전략이 필요하다. 아마존(Amazon)과 같은 이 분야의 대기업들은 지속적으로 좋은 조건의 상품을 제공하고, 중소 규모의 기업들은 간소화된 프로세스 기반 민첩성을 무기로 압박을 가할 것이다. 그 사이에서 경쟁우위를 확보하기 위해서는 소비자들이 원하는 상품을 경쟁력 있는 가격에 제공하여 그들의 관심을 끌고 브랜드 매력을 높여야 한다. 이를 위해 브랜드는 디지털 쿠폰에서부터 가격대별 할인, 무료 배송에 이르기까지 다양한 프로모션 마케팅 전술을 활용하여 고객들의 마음과 지갑을 사로잡고자 노력하고 있다. 프로모션이 이윤에 미치는 부정적 영향 프로모션은 온라인 유통업체에게는 상당히 유용한 도구이다. 판매 수요 증가, 신규 고객 유치, 반복적인 비즈니스 창출, 재고 과잉으로 인한 손실 감소 등 여러 이점을 제공한다. 그러나 제대로 구현하지 못한 프로모션은 소비자의 제품에 대한 인식 가치 및 신뢰도를 떨어뜨리고, 미래의 가격 기대치를 너무 낮은 수준으로 낮출 수 있다. 무엇보다 이윤폭을 제한한다. 이는 물론

서비스형 머신러닝(MLaaS) 시대의 기회와 도전과제

오늘날의 기업들은 막대한 양의 데이터를 다루며 그 규모 또한 그 어느 때보다 빠르게 성장하고 있다. 그와 동시에 시장경쟁 지형이 급격히 바뀜에 따라 신속하게 의사결정을 내리는 것이 이윤 추구를 목적으로 하는 조직들에게는 더욱 중요해졌다. 사업의 성공 여부가 활용 가능한 정보를 바탕으로 얼마나 신속하고 정확하게 의사결정을 내리느냐에 좌우된다. 머신러닝(ML)은 경쟁우위를 확보하려는 기업들에게는 반드시 필요한 기술이다. 막대한 양의 데이터를 빠른 속도로 처리할 수 있기 때문에, 브랜드가 소비자들에게 더 적합한 상품을 추천하거나, 제조 기업이 공정 과정을 개선하거나 혹은 시장 변화를 미리 예측하여 선제적으로 대응할 수 있도록 지원한다. 서비스형 머신러닝(Machine Learning as a Service, MLaaS)은 사업적인 맥락에서 고객에게 일관된 서비스를 지속적으로 제공할 ML 모델을 설계하고 구현하는 기업들로 정의될 수 있다. 특히, 고객의 수요와 행동이 빠르게 변하는 영역에서 큰 역할을 수행할 수 있는데, 2020년부터 이어지고 있는 코로나19 상황이 대표적인 예가 될 수 있다. 팬데믹의 영향으로 사람들이 쇼핑, 업무, 사회 활동을 하는 방식이 크게 바뀌었으며, 그 변화된 소비자들의 수요에 부응하기 위해 기업들은 빠르게 서비스 방식을 바꿔야 했다. 이는 기업들이 데이터를 수집하고 처리하는 데 사용하는 기술 또한 새로운 데이터 입력에 맞춰 유연하게 조정할 수 있어야 한다는 의미이다. 그래야만 기업이 최선의 의사결정을 민첩하게 내릴 수 있다. ML 모델을 MLaaS로 전환하는 데는 해결해야 할 어려움이 하나 있다. 우리가 현재 ML 모델을 구축하고, 미래의 ML 인재들에게 이를 가르치는 방식과 관련된 문제이다.

이러닝(e-Learning) 기업의 마케팅 성공 전략

개인 및 기업들이 역량을 향상시키려는 노력을 점점 더 온라인으로 확대하면서 이러닝(e-learning)에 대한 수요가 지난 10년 사이 크게 증가했다. 비즈니스와이어(Business Wire)에 따르면 전 세계 기업 이러닝 시장의 가치는 2026년 490억 8천7백만 달러에 이를 것으로 예상된다. 미국과 유럽이 70% 이상을 차지하는 한편, 아시아태평양(APAC)은 매년 20%에 달하는 성장률로 가장 빠르게 성장하는 지역이 될 것이다. 이러닝 부문 주요 기업으로는 유데미(Udemy), 스킬셰어(SkillShare), 그리고 코세라(Coursera)가 있다. 시장 전망이 긍정적인 가운데 이러닝 기업이 장기적으로 성공을 거두려면 스마트한 전략과 인공지능(AI) 및 딥러닝(DL) 같은 앞선 기술이 반드시 필요하다 이러닝의 부상 이와 같은 이러닝 시장의 성장은 여러 요인에서 기인한다. 새로운 이러닝 관련 기술의 충분한 공급, 인력 자원의 역량 향상 및 유지에 대한 필요성, 보다 편리하고 비용효율적인 학습 방법에 대한 수요 등이 해당된다. 코로나19 팬데믹으로 사람들이 더 많은 시간을 온라인에서 보내게 됨으로써 이러닝 성장을 더욱 가속화했다. 업계 경쟁도 그만큼 치열해져 이러닝 제공 기업이 앞서나가기 위해서는 몇 가지 과제를 극복해야 한다. 고정관념이 그 중 하나이다. 이러닝은 여전히 비교적 새로운 개념이며 아직도 대면 학습을 더 낫다고 생각하는 비즈니스 리더들이 있다. 또한, 스스로 기술을 익히는 것에 대한 충분치 못한 동기부여, 그리고 미래에 어떤 역량이 필요할지 알지 못하는 것 등이 해결해야 할 과제들에 포함된다. 이러닝 비즈니스에서 장기적으로 성공을 달성하기 위한 필수 전략 효과가 이미 검증된 매력적인 과정을 작은 모듈 형태로 쪼개어 다양한 수업을 제공하거나 최신

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