(기고)퍼스트파티 데이터의 가치를 최대로 활용해 고객과 소통하자

[김윤호(큰바위)]

[특별기고] 팬데믹 시대, 퍼스트파티 데이터의 가치를 최대로 활용해 고객과 소통하자

가상의 소비자 홍길동씨는 이커머스와 온라인 음식 배달 서비스를 즐겨 이용하며, 매달 두 번 이상 온라인 구매를 한다.

그의 월평균 이커머스 주문 금액은 팬데믹이 시작된 이후 60만원가량 증가했으며, 인스타그램 등의 소셜 채널과, 카카오,

라인(LINE)과 같은 인스턴트 메시징 앱 사용량은 주당 기준 이전보다 1시간 늘어났다. 홍길동 씨의 관심을 끌기 위해 많은

브랜드들이 이메일/문자, 앱 푸시, 웹 푸시 알림 등을 통해 다양한 채널로 그와 접촉을 시도한다. 홍길동 씨는 이미 가입한

브랜드에서도 자꾸 신규 가입자 이벤트 푸시 알림을 받는다. 구매를 완료한 제품의 할인 메시지도 받고 있다.

그는 필요하지도 않은 알림이나 반복되는 알림을 받는 것이 점점 귀찮아지고 있다.

지난 2년간 코로나19 대유행으로 인해 전세계 기업들은 브랜드의 디지털 마케팅의 급격한 환경 변화를 겪었다. 소비자들은

새로운 온라인 광고 포맷, 푸시 알림 콘텐츠, 소셜 미디어 게시물, 프로모션 할인 등과 같은 마케팅 기술, 이른바 마테크(MarTech)에 더욱 익숙해지고 있다. 한편으로 구글 크롬, 애플 사파리 등 브라우저 공급 업체들은 사용자들의 검색 이력

추적을 중단하겠다고 발표해 브랜드들이 소비자의 개인 정보를 얻는 것은 더욱 어려워졌다. 브랜드들은 소비자 활동의

더 많은 세부 정보를 얻기를 원하지만 소비자들은 자신의 개인 활동 정보를 가능한 적게 공개하기를 원하고, 정말로 관심

있는 웹사이트나 앱, 혹은 꾸준히 사용하는 플랫폼에만 정보를 남긴다. 이제 브랜드들은 매출 증대 및 구매 전환을 위하려

소비자를 더욱 자세히 이해하고자 최대한 많은 정보와 행동까지 파악하고 실시간 맞춤 마케팅을 고민하고 있다. 이 중에서도 올해에는 보유하고 있는 퍼스트파티 데이터를 어떻게 하면 최대로 활용할 수 있는지가 브랜드들의 중대한 과제로 떠올랐다.

홍길동 씨가 겪은 불편함도 오늘날 브랜드가 겪는 고민과 맥락을 같이한다.

홍 씨가 불편함을 겪은 이유는 그가 사용하는 브랜드들이 웹/앱간의 데이터 통합 없이 그를 모든 개별 채널에서 신규

사용자로 분류하였기 때문이다. 각 플랫폼에서 새로운 사용자로 등록되었다면, 브랜드들은 홍길동씨를 사용자 행동을

일관되게 추적하거나 최종 구매를 완료했는지 등을 판단하기가 어렵다.

인공지능 기반 서비스형 소프트웨어(AI SaaS) 기업인 애피어(Appier)는 여러 채널에 산재되어 있는 사용자 데이터를 통합하여 퍼스트파티 데이터를 최대로 활용하는 비법으로 인공지능의 활용을 제시하고 있다. 애피어의 최고 머신러닝(ML) 과학자인

슈드 린(Shou-De Lin) 박사는 “최근 몇 년간 개발된 최신 AI 기술을 통해 ‘실시간 분석(real-time analytics)’과 ‘소규모 데이터 예측(small data forecasting)’을 얻을 수 있으며, 이를 바탕으로 브랜드가 제한된 퍼스트파티 데이터를 활용해 사용자 프로필을 일원화하고, 사용자 친화도 추론을 기반으로 사용자 행동 예측을 보다 정확하게 할 때 사용자의 프라이버시를 보장할

수 있다”고 말했다.

인공지능으로 퍼스트파티 데이터의 가치를 최대치로 활용하는 방법은 어떤 것이 있을까? 애피어의 사례를 살펴보자.

1. 개인 정보 수집 없이도 세분화된 잠재 소비자의 아이덴티티 구축

인공지능(AI) 모델은 머신러닝(ML)을 사용하여 사용자의 기기, 위치, 이벤트, 키워드 및 관심사는 물론 웹 사이트 입력 후 검색 시간과 같은 사용자 정보로부터 지식 기반 데이터베이스를 구축하고, 익명의 방문자와 그들의 잠재 행동을 파악하기 위해 지능형 ID 그래프(intelligent ID graph)을 만든다. 이와 같이 사용자 특징을 추출하여 확률론적 매칭(probabilistic matching)을 수행하면 개인 식별 정보를 기록하지 않고도 사용자 프로필을 포괄적으로 구축할 수 있다. 이와 더불어 콘텐츠 선호 사항을 활용해 사용자의 관심사와 키워드를 파악한다면, 퍼스트파티 데이터의 가치를 극대화하고 브랜드 소유자가 잠재고객 세분화를 개선해 보다 개인화된 소비자 페르소나를 구축할 수 있다.

애피어의 데이터 사이언스 플랫폼은 아익슨(AIXON)은 이러한 고객들의 고민을 파악해 퍼스트파티 데이터 만으로 잠재 고객층을 효과적으로 구성하는 데 도움을 준다. 아익슨의 확률론적 매칭 정확도는 95%에 달해 익명 웹 사이트 트래픽을 식별하는 데 매우 효과적인 것으로 나타났다.

그림 1: AI 모델을 사용하여 퍼스트파티 데이터에서 특징을 추출하여 사용자와 디바이스를 하나로 통합하는 모습

그림 2: 지능형 ID 그래프(intelligent ID graphs)를 사용하여 포괄적인 사용자 프로필 구축

2. 마케팅 프로세스 관리의 수고는 덜고, 잠재 고객 구분의 정교함은 더한다

퍼스트파티 데이터의 가치를 극대화하는 건 마케팅 효과를 향상시키는 데 도움이 될 수 있지만, “가치 있는” 퍼스트파티 데이터를 “지속적이고 효과적으로” 확보할 수 없다면 브랜드는 고객층을 확대하고 매출을 늘릴 수 없다. 광고나 이메일/문자 마케팅 캠페인에서부터 고객이 챗봇과 나눈 데이터에 이르기까지 광범위한 퍼스트파티 데이터 소스에서 가치 있는 데이터를 찾고 이를 마케팅에 적용하는 것이 바로 마케팅 자동화의 핵심이다.

많은 기업들이 마케팅 프로세스를 단순화하고, 잠재고객을 세분화하고, 개인화된 커뮤니케이션을 달성하기 위해 AI 기반 마케팅 자동화 플랫폼을 채택한다. 애피어의 아이쿠아(AIQUA)는 AI기반 마케팅 자동화 플랫폼으로 특히 고객의 행동과 정보를 기반으로 세분화한 세그먼트에 외부 관심사를 더해 보다 세밀한 세그먼테이션(micro-segmentation)에 강하다. 사용자의 웹, 앱상의 접속 후 브랜드 접촉, 제품 탐색 등 퍼스트파티 데이터 내에서 예상 사용자를 추려내는데, 이 과정에서 이른바 “가치 있는” 퍼스트파티 데이터를 AI로 손쉽게 가려낼 수 있다. 고객의 행동(이벤트), 고객의 정보(프로파일) 등 다양한 사용자 조건으로 타깃 고객을 쉽게 정의할 수 있다.

2005년부터 이커머스를 기반으로 시작한 말레이시아의 고급 여성 의류 브랜드인 '더블우트(Doublewoot)’의 경우 애피어 아이쿠아를 잘 활용해 뛰어난 마케팅 효과를 보았다. 아이쿠아는 가장 먼저 신규와 기존 고객들을 빠르게 파악하고, 쇼핑객들의 제품 탐색, 관심을 보인 제품의 색상과 스타일 등의 퍼스트파티 데이터를 발빠르게 파악해 고도로 개인화된 추천 아이템을 제시함으로써 전체 페이지 뷰는 기존보다 3.9배, 세션 지속 시간은 4배 높였고, 트리거 기반 이메일 캠페인과 같은 다른 개인화된 콘텐츠도 오픈율과 전환율이 각각 5.2배와 4.4배 증가하는 좋은 성과를 거뒀다.

3. 소비자와 가장 가까운 마테크, 챗봇의 새로운 부상

이코노미스트지(The Economist)에 따르면 인스타그램과 페이스북 메신저의 메시지 양이 팬데믹 이후 40% 증가했으며, 소비자는 모바일 디바이스에서 보내는 시간 중 4/5를 메시징 앱에 소비하고 있는 것으로 밝혀졌다. 이처럼 대화형 소통은 고객과 밀접한 연관이 있으면서 고객에게는 가장 친숙한 브랜드 인게이지먼트 툴이다. 사용자가 브랜드에 관심이 있거나 궁금한 점이 있을 때, 혹은 도움이 필요할 때 챗봇이나 인스턴트 메시징 앱을 통해 브랜드와 접촉한다. 브랜드는 대화형 마케팅 솔루션을 통해 더 나은 사용자 경험을 달성하고 신규 사용자 획득 프로세스를 단축할 수 있다.

최근 많은 기업들이 대화형 마케팅 솔루션을 선택하고 있다. 이는 애피어의 아이쿠아와 같은 마케팅 자동화 플랫폼들과 함께 활용 가능하며, 여기에 옴니채널 사용자 데이터를 통합할 수 있다. 이는 또한 브랜드들이 사용자 커뮤니케이션 기회와 잠재적인 비즈니스 기회를 놓치는 것을 막아주며, 다른 한편으로는 퍼스트파티 데이터 소스를 증가시킨다. 애피어 역시 대화형 마케팅 솔루션인 봇보니(BotBonnie)를 도입, 아이쿠아와 결합해 제품간 시너지를 창출하고 있다.

많은 대화형 마케팅 서비스는 원래 고객 서비스 기능이 중심이었다면 아이쿠아와 봇보니처럼, 마케팅 자동화 솔루션과 대화형 마케팅 솔루션이 결합해 시너지를 내면서 브랜드들은 웹사이트에서 사용자 행동 데이터, 메신저 플랫폼에서의 대화 데이터를 보다 심층적으로 통합해 개인의 상품 선호 사항을 파악하고, 이를 AI 기술과 결합해 정확한 커뮤니케이션과 추천을 제공할 수 있게 되었다. 예를 들어, 사용자가 관심을 가질만한 상품들은 메신저 내 추천 목록에 개인화해 나열할 수 있고, 메신저 라인(LINE) 멤버십 포인트 캠페인은 라인을 자주 이용하는 사용자들에게 추천될 수 있으며, 사용자 상호작용을 기반으로 특정 사용자들에게만 제한된 쿠폰을 발행하여 구매 전환을 활성화할 수 있다.

애피어는 대화형 마케팅 서비스는 더 이상 고객 서비스와 애프터서비스 역할만 하는 것이 아니라고 제시한다. 대화형 마케팅 서비스는 이제 보다 사전 예방적이고 직관적이며, 양방향 커뮤니케이션에도 매우 중요한 채널로 부상했다. 대화형 커머스는 이제 충성 고객들의 관리를 지원할 뿐만 아니라 브랜드를 위한 ‘대화형 커머스’와 ‘소셜 미디어 중심 영업’의 기회를 연결할 수 있다.

그림 3: 고객 충성도를 높이고 소셜 미디어 판매를 위해 대화형 마케팅 서비스를 사용하는 브랜드

지난 2년간 벌어진 급격한 시장 변화는 마테크 분야에 기술 전환을 가져왔다. 브랜드들은 더 이상 개별 프로모션 캠페인을 통해 더 높은 투자수익률(ROI)이나 전환율(CVR)을 추구하는 데 그치지 않고 제품 시너지를 극대화하고 장기적인 효과를 이끌어내기 위해 서로 다른 마테크 도구를 활용하고 있다. 이러한 변화를 통해 앞으로 마테크 생태계가 더욱 포괄적으로, 여러 방면의 통합 과정을 거치게 된다. 고객 여정이 어떤지 한눈에 살펴볼 수 있는 매핑(mapping)을 구현할 수 있을 뿐만 아니라, 개인화된 커뮤니케이션 및 제품 추천 기술을 위한 서비스 공급 업체로 생태계를 확장할 수 있다. 디지털 경쟁의 한계점 파악, 옴니채널 마케팅 전략 채택 등으로 소비자를 유치할 수 있는 기회가 많아질 것이다. 마테크 기업은 이러한 시장 변화에 발빠르게 적응하여 차별화된 솔루션을 제공하고 제품 시너지를 달성하기 위해 고객 서비스에서 다음 단계로 나아갈 수 있는 핵심 전략을 펼칠 때다.

---

고주연 애피어 엔터프라이즈 솔루션 세일즈 본부장