자사몰의 성과를 높이는 ‘인공지능 개인화’
이봉교의 ‘진짜 이커머스 이해하기’

발행 2021년 02월 08일

어패럴뉴스 , appnews@apparelnews.co.kr

 

출처=retailreco
출처=retailreco

 

 

최근 해외에서는 D2C(Direct to Consumer: 브랜드 및 제조사가 직접 온라인 쇼핑몰을 운영하는 형태)의 중요성이 화두가 되고 있다. 


나이키(NIKE)는 아마존(AMAZON)에서의 판매 의존도를 낮추는 것을 표명했는데 이는 고객 접점과 데이터 주도권을 직접 확보하여 자사몰 비즈니스를 확장하려는 의도다. 


자사몰 사업 역량을 키우고자 할 때 브랜드들이 주목하게 되는 것이 개인화 마케팅이다. 통상 자사몰은 고객 유입을 늘리기 위한 채널 마케팅(광고) 등에 우선적으로 집중하지만, 어느 정도 고객 유입이 확보되면 고객 데이터를 활용한 마케팅 전략을 고민하게 되기 때문이다.


개인화란 간단하게 말하면 자사몰 방문 고객들을 세분화하여 각각의 고객의 성향, 니즈에 맞는 서비스를 제공하는 것을 의미한다. 전형적인 사례 중의 하나는 고객들을 성별, 연령대, 지역을 기준으로 세분화하여 마케팅 메세지(이메일 등)를 전달하는 것이다. 이외에도 고객 행동이나 패턴을 기준으로 세분화하는데 특히 자사몰에서는 매우 유용한 개인화 마케팅 방법이다.


최근에는 이러한 고객 세분화에 있어서도 인공지능을 활용하게 되었다. 인공지능개인화(=고객 세분화)의 장점은 기존의 방법론으로는 파악할 수 없었던 새로운 인사이트를 발견할 수 있다는 점과 복잡한 분석 과정은 줄이고 세분화된 고객들에게 무엇을 해줄 지에 대해 마케터가 더 집중할 수 있게 되었다는 점이다.

 

인공지능에 의한 RFM 세그먼트 분석


RFM 분석은 인공지능을 통해 자사몰 고객들을 10개의 세그먼트로 나누고 있다. 이 세그먼트 분석을 토대로 예를 들면 VIP 고객보다 방문이 뜸했던 세그먼트에 대해서는 어떤 프로모션이나 혜택정보를 제공할 지를 고민하는 것이 자사몰 개인화를 위한 마케터의 임무가 된다.


인공지능에 의한 구매확률 세그먼트 분석


인공지능이 자사몰 고객들의 구매 확률을 계산하는 분석은 일반적인 마케터가 손수 진행하기 매우 어려운 영역이기도 하다. 만일 마케터가 ‘우리 자사몰 고객 중 누구에게 할인 쿠폰을 제공하는 것이 더 효과적일까?’를 고민하고 있다면 이 분석은 매우 유용할 것이다.


구매확률 세그먼트 시점 비교 분석

 

인공지능이 제시한 세그먼트를 활용하는 데에 있어서 중요한 것은 과거 특정 시점과 현재 시점을 비교해 보는 것이다. 예를 들면 지난 주에 구매 확률 60%~80% 세그먼트에 속했던 고객 중에 현재 이 보다 낮은 확률 세그먼트에 속하는 고객을 찾아내거나 또는 그 반대의 경우를 찾아내어 타겟팅하는 것이다.


인공지능 개인화 세그먼트의 활용은 자사몰의 경쟁력을 고민하는 브랜드에게는 좋은 소식일 수 있다. 단 한 가지 유념해야 할 것은 기존의 개인화를 위한 세그먼트 타겟팅 역시 여전히 유효하다는 것이다. 


골프 브랜드 자사몰 크리스몰의 경우, 자사몰 방문자들이 반드시 인지할 수 있도록 중요 기획전, 이벤트 등과 관련 알림 메시지를 운영자가 신속하게 작성하여 사이트 상에서 노출하고 있다. 또한 신규 방문자가 장바구니에 상품을 담으면 회원가입 시의 혜택을 알리는 실시간 알림 메시지가 노출된다. 고객 행동을 기준으로 한 개인화 적용 사례로서 여전히 좋은 성과를 내고 있다.


자사몰의 경쟁력 확보를 위해서는 개인화를 위한 다양한 접근 방법을 선제적으로 익히고 활용하는 것이 중요하다. 코로나 이슈가 여전한 2021년, 위기를 기회로 삼고자 하는 브랜드에게 있어서 ‘개인화’, ‘인공지능’은 놓쳐서는 안 될 키워드이다.

 

 

이봉교 그루비 이사
이봉교 그루비 이사

 



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