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개인화란 무엇인가?

개인화란 고객 또는 잠재 고객의 행동 및 니즈에 관한 인사이트를 바탕으로 이들에게 맞춤 설정된 경험을 제공하는 활동을 말합니다. 개인화의 목표는 고객 경험(CX) 및 비즈니스 성과의 개선이죠.

빠르게 성장하는 기업들은 성장 속도가 느린 경쟁 기업 대비 개인화를 통해 40% 더 많은 매출을 올리는 것으로 드러났습니다.

—McKinsey & Company, 2021년 11월

개인화는 디지털 경험 개선 그 이상을 목표로 해야 합니다. 고객에게 절망감 또는 소외감을 줄 수 있는 부정적인 경험을 제공하는 것은 피해야 하죠. 명백히 잘못된 메시지 또는 잘못된 콘텐츠가 담긴 마케팅 또는 서비스 메시지를 누구나 한 번쯤 받아본 적 있을 겁니다.

적절히 개인화된 경험은 분명 좋은 결과를 가져오지만, 잘못된 개인화 경험은 고객 관계에 악영향을 미칠 수 있습니다. 개인화는 진정성 있고, 유의미한, 맥락을 인지한 디지털 경험 생성으로 이어져야 합니다. 부적절한 타이밍에 전달되는, 눈에 거슬리는 공격적인 메시지로 인한 브랜드 이미지 손상을 예방하는 데 도움을 준다는 점이 어쩌면 개인화의 가장 중요한 역할일 수도 있겠습니다.

Red Bull Racing이 개인화된 팬 경험을 제공하는 방식.

개인화 방법

개인화의 세 가지 요소—콘텐츠, 맥락, 결과.

개인화를 마스터하기 위한 한 가지 방법은, 개인화를 세 가지 기본 요소로 쪼개보는 겁니다.

  1. 맥락. 고객과 그들의 현재 상황에 대해 우리는 어떠한 지식을 가지고 있는가? 우리가 가진 인사이트를 어떻게 적절한 콘텐츠에 연계할 수 있을까?
  2. 콘텐츠. 특정 개인에게 어필할 만한 제안, 프로모션, 제품, 콘텐츠(또는 이 모두의 결합)는 무엇일까?
  3. 결과. 고객이 원하는 것은 무엇인가? 브랜드로서 우리는 무엇을 성취하고자 하는가? 고객과 브랜드 모두의 성공을 극대화하려면 이 두 가지 요소를 어떻게 연계해야 하는가? 인사이트를 얻기 위한 콘텐츠와 맥락의 적절한 조합을 우리가 활용할 수 있는가? 목표한 바를 이루었는지 확인하려면 결과를 어떻게 측정해야 할까?

맥락은 개인화를 어떻게 지원하는가

맥락은 고객이 어떤 경험을 하는지, 해당 경험이 고객의 기대를 충족시켰는지 이해할 수 있게 해줍니다. 또한 맥락은 어떤 콘텐츠 또는 제품 제안이 전달되었는지도 파악할 수 있게 해주죠. 맥락과, 맥락이 제공하는 인텔리전스는 빠른 속도로 전달되어야 합니다. 밀리초 내에 제공되는 게 이상적이죠. 그래야 개인이 자신의 경험과 제안 간의 연관성을 파악할 수 있습니다. 맥락의 연관성을 극대화하기 위한 프로세스는 세 단계로 나눌 수 있습니다:

1. 수집

고객 데이터는 웹사이트 태그, 앱, 트랜잭션 시스템, 충성도 프로그램, 고객 서비스 소프트웨어 등 다양한 소스로부터 수집된 뒤, 신뢰할 수 있는 일반적인 고객 프로필 제작에 활용될 수 있습니다. 데이터 수집 과정에서 1밀리초의 지연만 생겨도 해당 데이터는 활용 시기를 놓쳐 더 이상 유용하지 않은 정보로 전락합니다. 또한 개인의 동의 없이 수집된 데이터, 개인 정보 침해 우려가 있는 데이터는 사용되어서는 안 됩니다. 이와 같은 데이터는 애초에 수집되어서는 안 되죠.

2. 분석

고객의 맥락을 실시간으로 파악하기 위해서는 수집 및 처리된 데이터의 분석 과정이 반드시 필요합니다. 고객이 누구인지, 어떤 기대를 가지고 있는지 파악하고 나면, 여러 규칙 및 알고리즘을 활용한 고객 경험 개인화 및 통합관리가 가능해집니다. 이를 통해 최고의 경험을 생성할 수 있죠. 고객의 모든 접점에서 데이터를 수집할 때, 머신러닝(ML)을 활용해 고객의 일반적인 여정을 파악하고, 의도를 이해하고, 고객이 원하는 결과를 최대한으로 제공할 수 있습니다.

3. 활성화

실제 경험 제공의 중요성이 간과되어서는 안 됩니다. 적합한 콘텐츠를 적합한 채널에 적시에 대규모로 제공하기 위해서는 자동화가 필요합니다. 그리고 개인화 경험 생성에 필요한 정보가 충분치 않은 경우(즉, 해당 개인에 대한 충분한 지식이 없는 경우)에는 기본 설정 값을 활용해야 합니다.

맥락이 개인화된 고객 서비스 경험 제공을 지원하는 방식.

개인화된 콘텐츠

콘텐츠를 개인화하려면 맥락(기기, 언어, 채널, 여정의 단계, 시간, 위치 등)과 인텔리전스가 필요합니다. 그리고 제때 공급할 수 있는 매력적인 콘텐츠를 구축, 관리, 제공하려면 적절한 전략과 프로세스, 기술도 필요하죠.

메타데이터를 개선하고, 이를 손쉽게 찾을 수 있도록 중앙화된 액세스를 제공하는 것만으로도 기존 콘텐츠를 향상시킬 수 있습니다. 또한 분석 기능을 활용해 콘텐츠 활용 방식과 그 영향을 개선할 수도 있죠. 관리 가능한 신속한 분산형 접근 방식으로 신규 콘텐츠 생성 과정을 자동화해 높은 품질과 일관성을 확보할 수도 있습니다.

개인화의 결과

효과적으로 실행된 개인화 전략의 결과.

모든 개인화 전략에 있어 가장 중요한 두 가지 질문은, "이를 통해 무엇을 얻고자 하는가", "목표 달성 사실을 어떻게 확인할 수 있는가"입니다. 아직 이 질문에 대답할 수 없다면, 모든 이해관계자가 원하는 결과가 무엇인지에 대한 합의가 이루어질 때까지 프로세스를 중단해야 합니다.

개인화 전략을 통해 얻으려는 결과는 다양할 수 있습니다. 하지만 대체로는 다음 세 가지 항목으로 수렴됩니다:

  • 성장
  • 기존 고객 유지
  • 운영 효율성

많은 개인화 전략이 마케팅 팀의 주도 하에 시작부터 성장에 초점을 맞춘 채 진행됩니다. 하지만 개인화 전략에는 성숙도 곡선이 존재하며, 이 곡선에서는 고객 충성도와 고객 생애 가치로 이루어진 네 번째 결과가 접근 방식을 결정하죠.

불행히도 성과를 얻기 위한 개인화 서비스 최적화 과정은 개인의 의사결정 능력은 물론 대부분의 규칙 기반 시스템의 능력 그 이상을 요구합니다. 다양한 성과를 얻기 위한 개인화 전략 최적화 과정에는 AI 및 ML이 필요합니다. 엄청나게 많은 데이터 및 연산을 처리하기 위해서는 AI/ML 알고리즘이 필요하죠. AI와 ML은 인간이 이를 직접 처리하는 데 걸리는 시간 중 찰나의 시간만을 활용해 모든 것을 처리합니다.

최적화 과정의 복잡성이 증가하면, 알고리즘의 정교함 정도도 반드시 증가해야 하며, 그 과정에서 성숙한 데이터 과학 기술 및 거버넌스도 동반되어야 합니다. 그래야 최적화 프로그램을 전략 및 규제 요구 사항과 일치시킬 수 있죠.

개인화 기술 및 도구

개인화 전략의 이행에 활용될 수 있는 가장 강력한 도구는 데이터 과학 도구이지만, 대부분의 마케팅 전문가들은 데이터 과학 도구를 손에 넣지 못합니다. 하지만 마케팅 전문가들에게는 개인화된 경험을 제공하는 데 필요한 적절한 전략과, 이 경험을 가능하게 할 적절한 기술이 필요하죠. 마케팅 전문가에게는 대규모 개인화에 필요한 자동화 기술과 더불어, 이들의 일상적인 업무를 지원할 개인화 도구가 필요합니다. 이 업무의 예로는 제안, 통합관리, 타기팅, 테스트, 측정이 있으며, 각각의 내용을 아래에서 자세히 확인할 수 있습니다:

1

고객의 참여와 대규모 상향 및 교차 판매를 촉진하는 제안

제안 및 추천을 늘리는 일은 마케팅 팀이 캠페인을 개인화하려는 이유 중 큰 부분을 차지합니다. 이는 웹사이트의 '추가 추천 항목'이 대단한 인기를 끌게 만드는 요인이기도 하죠. 이 솔루션들은 대규모 콘텐츠 인벤토리를 관리하며, 규칙 및 알고리즘을 활용하여 다양한 채널과 플랫폼(웹, 모바일, 이메일, 검색 결과 등)을 통해 적합한 콘텐츠를 푸시합니다. 또한 최고의 제안이 모든 채널 전반에 일관적으로 제시될 수 있도록 보장하죠.

2

여정을 개인화하는 통합관리

장바구니에 제품을 담아놓고 그 사실을 까맣게 잊었나요? 그 서비스 요청 양식을 잃어버렸다고요? 다양한 채널 전반에서 여러 캠페인을 개인화하려면 통합관리가 필요합니다. 통합관리는 관리보다 훨씬 커다란 개념입니다. 통합관리는마케팅 메시지만이 아니라 고객과의 소통에 사용되는 시스템 간의 연결성과 의존성에 대한 관리도 의미합니다. 또한 고객 서비스와 같은 기타 비즈니스 영역에 대한 관리도 포함하죠.

3

적합한 목표 대상 고객 타기팅

목표 대상 고객 및 고객을 타기팅하는 일은 모든 성공적인 개인화 전략에 포함되는 과정입니다. 어느 한 그룹의 사람들에게 효과적인 경험이 모두에게 효과적인 것은 아닙니다. 천편일률적인 접근을 취하는 것보다 특정 목표 대상 고객을 타기팅함으로써 더 큰 성과를 거둘 수 있는 이유가 바로 이것이죠. 마케팅 팀은 개인화 도구에 탑재된 동적 템플릿과 필터를 활용할 수 있고, 개개인에게 적합한 경험을 제공하기 위한 적합한 속성을 기반으로 전략을 조정할 수 있죠.

Neostar가 개인의 흥미를 기반으로 고객을 추적 및 세분화하는 방법.
4

개인화 변형 테스트 및 최적화

가장 효과적인 개인화 전략을 결정하기 위해서는 A/B 테스트다변량 테스트를 모두 진행해야 합니다. 테스트는 거의 모든 종류의 개인화 경험을 대상으로 실시할 수 있죠. 여기에는 웹사이트의 맞춤 설정 방식과 특정 고객의 참여를 가장 많이 이끌어낸 이메일 콘텐츠 등도 포함됩니다. 무엇을 테스트하든, 그 접근 방식은 예상이 아닌 철저히 데이터를 근거로 한 의사 결정 방식이어야 합니다.

추가로, 테스트는 다음과 같은 방식으로 이루어져야 합니다:

  • 마케터에게도 비마케터에게도 설정 및 실행이 간편해야 합니다
  • 잠재고객 및 고객이 공감할 만한 요소에 대한 인사이트를 제공해야 합니다
  • 요청받은 수준의 고객 데이터 보호 규정을 준수해야 합니다
  • 조치로 전환될 수 있는 결과를 창출해야 합니다
5

개인화 결과 측정

Peter Drucker는 이렇게 말했습니다. “측정할 수 없는 것은 관리할 수도 없다.” 측정 및 보고 솔루션은 데이터를 다양한 수준(다양한 채널 내부, 채널 전반, 캠페인 변형, 결과 속성, 기회 발견 등)으로 쪼개고 분석합니다. 결과가 도출되면 마케터들은 이를 이해관계자와 공유함으로써 모두가 동일한 정보를 확인할 수 있게 해야 합니다. 이 과정에서 이해관계자들은 적절한 단계가 수행되었는지, 필요한 경로 수정이 적용되었는지 확인할 수 있죠.

개인화 도구 대 마케팅 자동화 대 CRM

개인화의 효과를 거두려면 최대한 많은 사람들에게 적절한 도구 및 기술에 대한 액세스를 제공해야 합니다. IT 팀이 이와 같은 전략을 직접 실행하던 시기는 이미 끝났습니다. 이 방식으로는 필요한 만큼의 속도를 낼 수 없기 때문이죠. 좋은 소식은 사용자 친화적이며 직관적인 개인화 도구들이 이미 시중에 많이 나와있다는 점입니다.

개인화 캠페인은 다양한 마케팅 및 CRM 시스템을 통해서도 일부 지원할 수 있습니다. 그러나 실시간 개인화를 위해 특별히 마련된 애플리케이션이야말로 진정한 개인화 도구라고 할 수 있습니다. 이와 같은 애플리케이션은 디지털 활동을 수집 및 분석해 개인화된 고객 경험을 다양한 채널에 걸쳐 실시간으로 제공합니다.

개인화된 디지털 마케팅 경험을 제공하는 방법.

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