[연재] 개인화 ① 과연 가치있는 작업인가?

인터넷 사용자라면 누구나 웹상에서 개인화를 통한 상품 추천을 처음 경험했던 순간을 기억할 것이다. "이들이 어떻게 내가 좋아하는 것을 알 수 있었지?"라고 하는 놀라움이 가장 먼저 다가왔고, 그 다음으로는 "양방향 쇼핑이 드디어 등장했다"라고 하는 기대감을 느꼈을 것이다.마케팅 담당자들이 기대했던 것이 바로 이런 것이었다. 이는 바로 웹에서 그동안 빠졌다고 생각됐던 부분으로, 고객 한사람 한사람에게 다가가는 방법을 제시해 주는 것이었다. 또한 고객이 자신에 대해 더 많은 정보를 제공하거나 혹은 성향을 바꾸는 경우 고객에게 다른 방법으로 접근할 수 있다고 믿게 됐다. 결과적으로 많은 온라인 업체들은 전통적인 마케팅 방법, 이를테면 몇 가지 다른 요소들을 분석함으로써 대상 시장을 몇 개의 동질화된 그룹으로 구분하는 '세그멘테이션' 등을 시행하는 대신, 새로운 1대 1 방식의 개인화를 추진하게 됐다. 1990년대 후반에 들어서자 협업 필터링, 룰 기반 엔진, 데이터 마이닝, 인공지능형 분석 등의 기술 발전에 힙입어 개인화가 본격적으로 논의되기 시작했다. 개인화를 웹에서 구현하기 위해서는 웹사이트와 판매할 상품, 그리고 과거 구매경력이나 브라우징 패턴에 기반한 프로모션 차별화를 위한 도구만 있으면 어떤 웹사이트든지 개인화를 구현할 수 있다고 생각하기 시작했다. 개인화의 매력으로는 우선 고객들이 서비스에 더 만족할 것이라는 기대였다. 하지만 사실 이보다 더 큰 매력은, 1:1 마케팅을 통한 재고량의 감소와 고객 응대의 자동화를 통해 비용이 감소하고 수익성이 증가할 것이라는 기대였다.1. 웹사이트들은 사용자에게 1:1 기반의 서비스를 제공할 수 있도록 해주는 향상된 기능의 웹사이트 분석도구를 도입하며, 이는 웹사이트를 보다 성공적으로 만들어 준다.2. 메리는 자신이 가장 좋아하는 정원 관련 사이트를 방문해 여기저기를 네비게이션하고, 특정한 웹페이지에서 오래 머물러 있으며, 또한 물건을 구매한다. 그녀가 이렇게 하는 동안 보이지 않는 백엔드에서는 그녀의 행동이 각각 다른 서버에 의해 모니터된다. 또한 그녀의 구매행동에 대한 기록은 데이터베이스에 남겨지며, 만일 800번 전화(미국내 마케팅용 무료전화)를 통해 상담원과 통화하면 이에 대한 정보도 데이터베이스에 같이 남는다.3. 각각의 사이트 방문자 및 그들의 사이트내 행동 양식에 대한 데이터가 모아진 후에는 성능 좋은 데이터 분석엔진을 이용, 이에 대한 데이터 다차원 분석이 행해지게 된다. 각각의 사용자에 대한 기록을 면밀하게 검토하는 과정에서 일련의 트렌드와 패턴이 추출될 수 있는지 여부를 알아본다. 이 조사의 결과는 사이트 매니저, 마케터 및 그 기업의 경영진에게 유용한 지식을 가져다준다.4. 마케터와 사이트 매니저는 사이트상의 각종 기능적 요소들과 마케팅 정책이 어떠한 결과를 이끌어내는지 측정하고자 한다. 또한 사이트를 자주 방문하고, 더 오랜 시간동안 머무르며, 또한 더 많은 구매를 보이는 소위 '반복 구매 고객'에게는 보다 개인화되고 향상된 서비스를 제공하기 위해 노력한다. 5. 메리가 계속 사이트 방문 회수를 늘려감에 따라 그녀는 더욱 더 개인화된 서비스를 받게 된다. 따라서 그녀는 경쟁사의 사이트보다 이 사이트를 계속 이용할 가능성이 더 높아지게 된다. @[연재] 개인화(Personalization) 서비스 순서1 과연 가치있는 작업인가? 2 성공한 개인화 사이트가 적다3 다시 뜨는 개인화 4 소비자 데이터를 얻는 법