디지털마케팅
AI트랜스포메이션 시대 개인화 마케팅 어떻게 추진해야 하나?
Marketcast
2024. 12. 16. 08:00
광고 노출과 CPM이 특히 연말 시즌에 증가함에 따라 맞춤형 마케팅이 중요하다. 하지만 소비자의 40%는 광고가 자신과 무관하다고 느낀다고 말한다. 주요 소매업체들은 AI 기반의 개인화를 도입해 초기 실험에서 광고비 대비 수익(ROAS)이 10%에서 25%까지 증가하는 결과를 보였다.
AI는 대규모로 하이퍼 개인화된 마케팅을 가능하게 한다. 이를 통해 실시간으로 고객 맞춤형 콘텐츠 생성, 더 통합된 고객 프로필 작성, 그리고 1:1 맞춤형 의사결정 엔진을 구현할 수 있다. 성공을 위해서는 “빠르게 배우고 더 빠르게 확장하는” 사고방식과 고객 중심 전략이 필요하다.
오늘날 소비자들은 모든 채널에서 쏟아지는 광고와 메시지에 시달리며, 브랜드가 이 혼잡 속에서 돋보이기 어려운 상황이다. 광고 노출이 증가하고 주의 지속 시간이 줄어들면서, 소매업체들은 고객에게 연관성 있는 마케팅을 제공하며 고객 경험을 개선하고 동시에 예산 효율성을 높이는 과제를 안고 있다.
특히 11월과 12월에는 고객 지출이 급증하고 메시지의 양이 늘어나며 광고비가 상승해 위험이 더욱 커진다. 시장 조사 기관인 Sensor Tower에 따르면 소셜 미디어 플랫폼의 CPM은 연중 평균보다 10~15% 상승하며, 블랙 프라이데이와 사이버 먼데이 같은 특정일에는 더 높아질 수 있다.
해결책은? 바로 개인화다. 연휴 쇼핑을 일찍 시작한 소비자들은 적합한 선물을 적절한 가격에 발견했기 때문이라고 말한다. 이는 맞춤형, 적시성 있는 접근과 제안이 소매업체가 고객의 필요를 이해하고 있음을 보여줄 수 있음을 의미한다. Bain 설문조사에 따르면 응답자의 절반 이상이 생성형 AI 기반의 개인화 추천이 온라인 쇼핑 시 유용하다고 생각한다고 답했다.
옴니채널 시대에서 효과적인 개인화는 모든 채널과 고객 여정의 모든 단계에서 매끄럽고 맞춤화된 경험을 제공하는 것을 말한다. 이는 고객이 있는 곳에서 올바른 경험을 올바른 시간과 채널을 통해 제공하는 것이다. 예를 들어, 개인화된 검색, 모바일 푸시 알림, 타겟 이메일, 매장 내 제안 등이 포함될 수 있다. 소매업체가 수백만 개의 독창적인 광고를 제공하는 것뿐만 아니라, 각 고객의 필요, 동기, 선호를 깊이 이해하고 이를 바탕으로 더 맞춤화된 상호작용을 만들어낼 수 있다고 상상해보라.
이제 이와 같은 비전이 생성형 AI 덕분에 현실화되고 있다. 이번 연말 시즌에 월마트와 아마존 같은 소매업체들은 월마트의 맞춤형 선물 추천, 쇼핑 도우미, 향상된 검색 도구 등 AI 기반 개인화 기능을 도입하고 있다. 이를 통해 선도적인 소매업체들은 독보적인 고객 경험을 제공하며, 각 접점에서 고유의 브랜드 가치를 반영해 고객 관계를 심화하고 전환율을 높이며 치열한 시장에서 획득 비용을 줄이고 있다.
이와 더불어 개인화는 소비자와 소매업체 간의 신뢰를 구축할 수 있는 중요한 방법으로 자리 잡고 있다. 신뢰는 단순히 상품이나 서비스를 제공하는 것을 넘어, 고객이 브랜드와 장기적인 관계를 맺을 수 있도록 돕는다. 이 과정에서 데이터 보호와 프라이버시 준수는 필수적이다. 소비자는 자신에 대한 정보가 어떻게 사용되는지 알고 싶어 하며, 그 정보가 가치를 창출한다고 느낄 때 브랜드에 더 긍정적인 태도를 갖는다.
단순한 유행어를 넘어선 전략적 필수 요소 Bain 설문조사에 따르면 소비자의 약 45%는 광고가 관련성이 있다면 스폰서 광고를 개의치 않는다고 답했다. 실제로 약 40%는 이러한 광고가 쇼핑에 유용할 수 있다고 말한다.
하지만 현실적으로 “개인화”와 “1:1”이라는 단어는 이미 수년간 마케팅 유행어로 자리 잡았지만 여전히 많은 소매업체가 이 목표를 달성하지 못하고 있다. 같은 설문조사에서 소비자의 약 40%는 현재 자신이 접하는 광고가 공감되지 않는다고 답했다. 예를 들어, 식탁을 구매한 뒤 몇 주간 식탁 광고만 계속 보거나, 로그인된 상태에서도 옷 사이즈를 다시 필터링해야 하는 경우가 있다. 이러한 실수는 마케팅 예산을 낭비할 뿐만 아니라 브랜드를 약화시키고, 고객을 짜증 나게 하며, 전환율을 떨어뜨린다.
개인화가 올바르게 이루어지면 소매업체의 최상의 모습을 보여준다. 이는 진정성 있고 가치 있는 연결을 구축한다. 따라서 성공적인 소매업체들은 AI 기반 개인화가 단순한 기술이 아니라 전략적 전환을 가능하게 한다는 사실을 잘 알고 있다. 이는 모든 메시지와 상호작용을 소매업체의 정체성, 목소리, 고유한 가치 제안에 맞출 수 있는 능력을 제공한다.
개인화 접근법은 소매업체의 전략과 차별화 요소에 따라 다르다. 예를 들어, 고급 매장은 AI를 사용해 매장 내 서비스를 개선할 수 있고, 할인 매장은 기술을 사용해 최고의 프로모션을 강조할 수 있다. 고객의 필요에 공감하는 메시지가 가장 효과적이며, 이는 독점 스타일의 짜릿함이든 스마트한 가치의 만족감이든 상관없다. 올바른 방식으로 접근하면 고객이 존중받고, 가치 있게 느껴지며, 참여하도록 유도해 충성도를 쌓고 고객 경험의 새로운 기준을 세울 수 있다.
AI가 개인화를 혁신하는 세 가지 방식 오늘날 개인화 선도업체들은 전통적인 AI와 생성형 AI를 결합하고 있다. 생성형 AI는 구조화되지 않은 데이터를 인식할 뿐만 아니라, 복잡한 데이터를 실시간으로 분석해 텍스트, 이미지, 추천과 같은 콘텐츠를 생성한다. 이는 전통적인 A/B 테스트의 동적 대안으로, 각 상호작용에서 더욱 스마트해지는 확장 가능한 개인화를 가능하게 한다.
대규모로 온디맨드 콘텐츠 생성: 생성형 AI는 이메일, 그래픽, 광고의 변형을 전례 없는 규모와 속도로 개발하도록 마케팅 팀을 지원한다. 생성형 AI는 콘텐츠 제작 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축할 수 있다. Adobe Firefly, OpenAI’s DALL-E, Figma, Canva와 같은 플랫폼을 통해 이러한 기능이 더욱 접근 가능해지고 있다. 이를 통해 브랜드는 더욱 신속하게 캠페인을 실행하고 시장 변화에 민첩하게 대응할 수 있다.
고객에 대한 360도 뷰: 생성형 AI는 메타데이터 태깅과 같은 프로세스를 자동화해 데이터 통합을 혁신하고 있다. 예를 들어, 로레알은 SiteCore’s 생성형 AI를 사용해 36개 브랜드와 500개 이상의 웹사이트에서 20만 개의 타이틀에 대한 태깅을 자동화하며, 12만 시간의 수작업을 절약하고 SEO를 향상시켰다. 또한, 고객의 구매 패턴과 행동을 실시간으로 분석하여 더 깊은 통찰을 제공한다.
실시간 의사결정 엔진: 생성형 AI는 데이터를 분석하는 것뿐만 아니라 이를 실행 가능하게 만든다. 강화 학습 기반 의사결정 엔진은 광고 변형을 테스트해 각 고객에게 가장 효과적인 조합을 식별한다. 예를 들어, 고객이 특정 제품의 조립 과정에 대해 불만을 제기했다면, AI는 다음 구매 시 무료 조립 서비스와 같은 맞춤형 제안을 할 수 있다. 이는 단순히 고객의 불만을 해소하는 것을 넘어, 브랜드에 대한 신뢰와 긍정적 경험을 구축하는 데 기여한다.
“빠르게 배우고 더 빠르게 확장하라” 성공적인 기업들은 단순히 기술 도입에 그치지 않고, AI의 진정한 힘을 발휘하려면 사람이 중심이 되어야 한다는 사실을 이해하고 있다. 이들은 조직 전체에 올바른 사고방식, 문화, 작업 방식을 장려한다. 초기 실험과 크로스 기능적 애자일 팀은 고객의 요구를 파악하고, 지속적으로 맞춤화된 솔루션을 개발하며, 변화하는 고객의 요구에 선제적으로 대응할 수 있도록 돕는다. 또한, 이러한 팀은 신속하게 결과를 분석하고 필요한 경우 전략을 조정할 수 있는 민첩성을 갖춘다.
이 접근법은 단기적인 개선에 머무르지 않고 고객 경험을 재구성할 수 있는 가능성을 제공한다. 이를 위해서는 AI를 모든 직원, 특히 마케터들에게 친숙하게 만들어주는 문화가 필요하다. 최고 경영진은 AI 활용을 촉진하기 위한 조직적 변화의 선두에 서야 하며, 이는 상향식과 하향식 변화 모두를 포함한다. 이와 같은 접근은 직원들이 캠페인을 관리하는 데 소요되는 시간을 줄이고, AI가 생성한 통찰을 바탕으로 미래 지향적인 전략을 수립할 수 있도록 한다.
CMO들은 다음과 같은 질문을 통해 개인화 전략을 점검할 수 있다:
고객에게 독창적이고 개인화된 경험을 창출할 수 있는 가장 큰 기회는 어디에 있는가?
개인화를 통해 장기적인 고객 경험을 어떻게 개선할 수 있는가?
우리 고객들은 어떤 영역에서 더 많은 개인화를 원하고, 어디에서 저항할 가능성이 있는가?
실험을 시작할 초기 사례는 무엇인가?
리더들은 AI를 전략에 어떻게 통합하고 있는가?
AI를 활용한 연말 시즌 개인화는 단지 이번 시즌의 성공을 위한 것이 아니다. 이는 충성도를 구축하고 2025년 이후에도 지속될 시장 리더십을 확보하는 데 있다. 이를 위해서는 끊임없이 배우고, AI와 기술을 활용해 고객 경험을 강화하는 노력이 필수적이다.
관련참고기사:The Gift of Personalization: AI for Holiday Marketing Magic