개인화 상품 추천, 정교한 사용자 파악이 핵심

넷스루연구소 서동렬 박사, MSC 강연서 강조

이전까지 온라인에서 유통되는 수많은 상품들에 대한 추천 서비스는 상품 관련 데이터에 대한 분석 위주로 이뤄졌다. 이런 방식은 사용자에게 제때에 진짜 원하는 제품을 추천하기에는 한계가 분명했다.

개인화 추천 및 실시간 분석 솔루션 제품 책임자로 넷스루 연구소에서 근무 중인 서동렬 박사는 27일 지디넷코리아와 씨넷코리아가 서울 양재동 엘타워에서 개최한 '마케팅 스퀘어 컨퍼런스(MSC) 2017'에서 "개인화 추천을 위한 상품은 너무 많은데 정확히 해당 상품을 필요로 하는 사용자를 정확히 타깃팅하는 것은 힘든 문제"라며 "상품에 대해서는 이미 연관상품, 실시간 인기상품, 한 달 간 인기상품 등 다양한 방식으로 추천서비스를 제공해 온 만큼 이제는 사용자가 누구냐에 집중할 필요가 있다"고 강조했다.

서 박사에 따르면 개인화 상품 추천을 위해 중점을 둬야 하는 것 중 하나는 "개인의 성향이 그 사람의 관심사를 그대로 반영하지는 않는다"는 메시지다.

넷스루 서동렬 박사.

만약 사용자가 스포츠레저 상품이 필요해서 구매했다고 해서 항상 그 사람이 스포츠레저 상품을 구매하려는 성향을 가졌다고 보기 힘들다는 설명이다.

구매이력에 따른 성향만으로는 실제 사용자가 상품이나 서비스 구매까지 이어지는 관심사를 명확히 반영하지 못한다는 뜻이다.

때문에 사용자의 맥락(컨텍스트)을 이해하고 접목시켜서 관심 상품을 추천해보고 성과를 실시간으로 확인해 전략을 수정하는 과정을 반복하면서 개인화 상품추천 전략을 가다듬어나갈 필요가 있다고 강조했다.

예를들어 네이버에서 마라톤, 마라톤시계, 마라톤화를 검색해서 방문한 사용자들이 해당 웹사이트에 머문 시간이 얼마나 되는지, 2번 이상 같은 기기를 사용해 방문한 사용자가 얼마나 되는지, 어떤 상품을 얼마나 검색했는지 등을 충분히 분석해 실시간으로 타깃팅된 사용자들에게 적절하게 마케팅 메시지를 던질 수 있어야 한다.

구매를 보류한 VIP회원에게는 포인트 사용을 안내하고, 네이버에서 온 구매예상 손님에게는 최근 클릭한 상품이나 연관상품을 추천해주고, 구매 하지 않고 방황하는 모바일 접속 사용자에게는 상품정보를 이메일 등으로 추가로 제공하는 등 방법이 그렇다.

서 박사는 "타깃 마케팅을 잘못할 경우 전혀 다른 산으로 갈 수 있다"며 "실시간으로 고객정보를 분석해 구매의사가 있으나 망설이는 사용자, 재방문자이면서 상품조회수가 2번 이상인 사용자, 구매하지 않은 채 사이트 방문한지 1시간 이상 경과한 사용자별로 실시간으로 파악해서 마케팅 메시지를 보내는게 훨씬 효과적"이라고 조언했다.

이전처럼 사용자를 분석해서 이튿날 마케팅 메시지를 보내기보다는 시행착오를 겪더라도 실시간으로 빠르게 사용자를 파악할 필요가 있다는 뜻이다.