개인화 마케팅 성공률 높이는 데이터 기반 세그먼트 전략

티셔츠를 사려고 고민하고 있을 때, 마침 티셔츠를 추천하는 광고 메시지를 본 경험이 한 번쯤 있을 거예요. 마케팅의 디지털 혁신이 거듭할수록 정보는 넘쳐나고 소비자의 선택의 폭 역시 넓어집니다. 넘치는 정보 위에 표류하는 이들을 고객으로 사로잡기 위해 그들이 관심 가질 만한 콘텐츠를 적시 적소에 제공하는 ‘개인화 마케팅’ 도입을 많은 기업이 적극적으로 검토하고 있습니다.

엡실론(Epsilon) 조사에 따르면, 소비자의 80%가 개인화된 경험을 제공하는 브랜드를 선택한 것으로 나타났습니다. 이렇게 개인화 마케팅은 긍정적인 고객 경험을 제공하고, 이를 바탕으로 브랜드 선호도와 비즈니스 성장에도 영향을 미칩니다. 그래서 최근 개인화 마케팅이 비즈니스 혁신 전략 중 하나로 대두되고 있죠. 단순한 매출 증가를 넘어 비즈니스 성장에도 결정적인 영향을 미치고 있는 개인화 마케팅은 어떤 배경에서 시작했을까요?

소비 환경에 따른 마케팅 전략의 변화

고객 접점이 한정적이던 시절에는 최대한 많은 잠재 고객에게 동일한 브랜드 메시지를 노출하는 매스 마케팅이 주류를 이뤘습니다. 이후 불필요한 타깃팅으로 발생하는 비효율적인 마케팅 비용을 최소화하고자, 기업은 나이와 성별, 지역과 같은 고객 프로필을 기반으로 유사 특성을 가진 고객들을 군집화(Clustering) 하는 타깃 마케팅에 주목하게 됩니다. 그러나 여기에는 한 가지 치명적인 맹점이 있었습니다. 모든 30대 남성이 자동차를 원하는 것이 아니듯, 타깃 그룹 전체가 모두 같은 니즈를 갖고 있지 않다는 것이었죠. 이를 계기로 기업은 데이터를 기반으로 고객 개개인을 타깃하는 개인화 마케팅에 주목하기 시작합니다. 특히 데이터 분석 기술이 발전하면서, 고객의 여정을 따라 고객 행동을 파악할 수 있게 되었습니다. 이로써 기업이 실시간으로 변화하는 고객의 니즈 파악이 가능해지면서, 더 세분화된 고객 세그먼트에 기반해 타깃팅 전략이 더욱 정교해질 수 있었습니다.

개인화 마케팅을 돕는 마테크(Martech)의 진화

기술 발달에 따라 고객 확보의 성패는 이제 실시간 대응에 좌우된다고 해도 과언이 아닙니다. 고객이 클릭한 메뉴, 콘텐츠, 디자인, 클릭 횟수 등 고객의 여정과 행동을 실시간으로 분석하여 대응하는 실시간 마케팅과 마케팅 자동화에 우리가 주목하는 이유도 바로 이 때문입니다.

이제 기업은 여러 채널에서 실시간으로 확보한 고객 데이터를 바탕으로 마케팅 메시지를 맥락에 맞게 전달하고, 실시간으로 고객의 반응을 확인, 관리할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 브랜드 인지도와 선호도를 높이고 고객과 유대관계를 강화할 수 있으며, 마케터는 캠페인 전략 수립과 기획에 더 집중할 수 있습니다.

한편 인터넷으로 연결되는 디바이스의 수와 접속 시간 증가로, 앞으로 기업과 마케터가 다뤄야 할 데이터는 점점 더 커질 전망입니다. 이렇게 수집한 방대한 데이터를 통합 관리하고 분석하는 역할은 이제 사람이 아닌 AI(Artificial Intelligence, 인공지능) 이 담당하게 될 텐데요. AI는 실시간 마케팅과 자동화 기술을 무기로 캠페인 성과 창출 가능성이 높은 잠재 고객을 발굴하고 성과를 예측할 것입니다.

다소 복잡해 보이지만 이 세가지 기술에는 한 가지 공통점이 있습니다. 눈치 채셨나요? 바로 데이터 속에서 고객을 분석하고 발굴하는 것, 즉 정교한 세그먼트 마케팅(Segment Marketing) 전략을 위한 기술이라는 점입니다.

LG전자, 고객 가치 변화에 따른 세그먼트 전략

혁신적인 제품과 차별화된 기술로 세계 시장을 선도하고 있는 LG전자는 고객 중심의 디지털 혁신을 성공적으로 주도하고자, 어도비 애널리틱스(Adobe Analytics)와 오디언스 매니저(Audience Manager)를 도입했습니다. 먼저 LG전자는 효율적인 데이터 관리와 정교한 고객 세분화를 위해 비식별 행동 데이터를 기반으로 한 다양한 세그먼트 분류 기준으로 고객을 세분화했습니다. 이후 캠페인을 전개하면서 세그먼트 규모를 확장하고, 더 나은 캠페인 성과를 위한 전략을 세울 수 있었습니다.

예를 들어 하이엔드 제품 캠페인을 기획할 때, 과거 구매 고객의 데이터를 바탕으로 제품 관여도 및 구매력이 높은 세그먼트를 중심으로 한 캠페인 전략을 수립했습니다. 먼저 반응이 좋았던 고객을 바탕으로 유사 타깃 모델링을 적용, 크로스 셀(Cross sell, 기존 구매 제품과 함께 사용하면 좋은 제품을 구매 유도하는 것)과 업셀 (Up sell, 현재 제품보다 품질과 단가가 높은 상위 제품을 구매하도록 유도하는 것)을 시도했습니다.

LG전자 글로벌 마케팅 센터 채널 세일즈 지원팀 정유종 선임은 “과거 진행한 캠페인 데이터를 활용해 구매 이력이 없는 고객을 중심으로 타깃팅을 정교화한 결과, 미디어 비용을 최적화하고 지속적인 광고 노출에 대한 피로도 또한 절감할 수 있었다”고 전합니다.

개인화 마케팅의 미래

향후 개인화 마케팅은 단일 고객의 다양한 상황과 구체적인 니즈를 파악하는 세그먼트 마케팅 전략에 따라 더욱 정교해질 것입니다. 마케팅 자동화 및 인공지능에 의한 예측 분석과 결합된 빅데이터 기반의 세그먼트 전략을 바탕으로 개인화가 고도화되면서, 단순한 제품 추천을 넘어 소비자가 무엇을 경험할 것인지를 결정하는 초개인화 마케팅으로 발전할 것입니다.

이제 소비자는 제품이 아닌 경험을 사는 경험 비즈니스의 시대입니다. 초 단위로 바뀌는 고객 여정과 행동 데이터를 기반으로 고객이 원하는 경험을 맥락에 맞게 제공할 수 있는 기업만이 살아남게 될 것입니다. 그리고 그 중심에는 고객 중심의 데이터 전략이 뒷받침되어야 할 것입니다.