초개인화 서비스 마케팅 성공 사례

1 오늘은 초개인화 서비스 마케팅 성공 사례 대해서 알아보고 자세히 살펴보겠습니다.

오늘은 초개인화 서비스 마케팅 성공 사례 대해서 알아보고 자세히 살펴보겠습니다.

초개인화 (Hyper-personalization) 는 더 이상 미래의 일상이 아닙니다. 쇼핑, 건강 관리, 뱅킹 서비스를 이용하면 마치 당신의 필요와 선호도를 속속들이 아는 개인적인 비서가 있는 것처럼 느껴집니다.
이것은 먼 미래의 일상이 아닌, 지금의 현실입니다. 그렇다면 초개인화란 무엇이며, 기존 개인화와 어떻게 다르고, 어떻게 일상을 변화 시킬 것인지 마케팅 성공 사례 중심으로 살펴보겠습니다.

참고로 마케팅 성공사례와 주요 개념은 아래 글 참조 바랍니다.

초개인화 서비스란?

초개인화는 실시간 데이터와 인공 지능을 활용하여 개별 고객에게 맞춤 경험을 제공하는 과정입니다.

마케팅 관점에서 초개인화 서비스는 여러 채널 및 터치포인트에서 추출된 행동 및 실시간 데이터를 결합하여 극도로 맞춤화 된 마케팅 전략을 브랜드가 만들 수 있도록 합니다.

제품, 서비스 및 광고 콘텐츠를 각 소비자에게 최대한 관련성 있게 조절할 수 있게 해줍니다.

개인화 VS 초개인화

초개인화는 기본적인 개인화와 다릅니다. 개인화는 이전 행동을 기반으로 일반적인 추천을 제공합니다. 초개인화는 이를 뛰어넘어 실시간 데이터를 활용하여 문맥을 고려한 경험을 제공합니다.

구체적으로 설명하자면, 개인화는 AI, 기계 학습, IoT 기능 장치와 같은 고급 기술을 활용하여 고객의 이름, 위치, 구매 이력과 같은 기본 데이터를 사용하여 광고를 하는 것을 말합니다.

반면 하이퍼-개인화는 브라우징, 구매 및 다른 실시간 행동 데이터도 고려하여 소비자가 원하는 것이나 필요로 하는 것에 중점을 둡니다.

예를 들어, 개인화는 전년도에 비슷한 제품을 온라인에서 구매한 소비자에게 겨울용 날씨 기어를 광고할 수 있습니다.
그러나 하이퍼-개인화는 정확한 구매 위치 및 시간, 결제 방법, 사용한 쿠폰, 소셜 미디어 활동 등을 고려하여 최적화된 광고를 제공할 수 있습니다.

개인화 VS 초개인화 사례

아래 표에서 초개인화의 다양한 적용 분야와 사례를 알아보고 기존 개인화와 어떻게 다른지 확인할 수 있습니다.

적용 분야	개인화 사례	초개인화 사례
전자상거래	구매 이력에 따른 상품 추천	실시간 행동을 기반으로 개별 사용자를 위한 맞춤형 프로모션
이메일 마케팅	맞춤형 이메일 인사말 및 콘텐츠 제안	사용자 상호작용에 따라 실시간으로 변화하는 동적 콘텐츠
인터넷 검색	이전 검색을 기반으로 한 검색 제안	위치별 결과 및 상황 인식 맞춤형 제안
소셜 미디어	사용자 참여 기반 맞춤형 콘텐츠 피드	실시간 업데이트, 개인화된 콘텐츠, 개별화된 알림
소매금융	개인화된 계정 명세서 및 지출 통찰력	사용자 데이터 기반 맞춤형 금융 조언, 투자 추천
헬스케어	개인화된 건강 정보 및 약속 알림	특정 건강 상태에 따른 개별화된 치료 계획
고객 서비스	고객 응대 이력에 따른 맞춤형 대응	사전 예방적이고 상황 인식 솔루션을 통한 예측적 문제 해결
스트리밍 서비스	시청 기록에 따른 콘텐츠 추천	사용자별 재생 목록, 개인화된 콘텐츠 실시간 전달
모바일 앱	사용자 선호도에 따라 조정된 인앱 경험	실시간 위치 기반 기능, 맞춤형 앱 인터페이스
디지털 광고	사용자 인구통계 및 관심분야를 기반으로 한 타겟 광고	사용자 행동에 맞춰 실시간으로 제공되는 개인화된 광고

초개인화 이점

초개인화는 고객 참여를 높이고, 판매 장애물을 제거하며, 전환을 촉진하며, 고객 충성도를 촉진하는 데 기여합니다. 그럼, 초개인화가 어떻게 작동하는지 알아보겠습니다.

초개인화 작동 원리

데이터 수집:
사용자의 브라우징 기록, 구매 기록, 장바구니에 추가된 상품, 검색 쿼리 및 특정 제품 페이지에서의 소요 시간과 같은 행동을 추적합니다.
AI 및 ML을 활용한 데이터 분석:
수집된 데이터는 인공 지능 및 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 분석됩니다. 예를 들어 사용자가 자주 스포츠 의류를 보거나 계절별 세일 기간에 상품을 구매하는 패턴 등을 식별합니다.
고객 프로필 작성:
분석을 기반으로 상세한 고객 프로필을 작성합니다. 이 프로필에는 기본적인 사용자 정보뿐만 아니라 선호도, 구매 습관 및 잠재적 관심사도 포함됩니다.
예측 분석:
시스템은 예측 분석을 사용하여 미래의 행동을 예측합니다. 예를 들어 사용자가 6개월마다 운동화를 구매하는 경우, 다음 구매 시기를 예측합니다.
실시간 개인화:
사용자가 사이트와 상호 작용하는 동안 실시간 개인화가 활성화됩니다. 사용자가 운동화를 찾아보고 있다면, 시스템은 최신 모델, 선호하는 브랜드의 특가 혜택 또는 관련 제품(운동 양말 또는 피트니스 트래커 등)을 즉시 표시할 수 있습니다.
맞춤형 커뮤니케이션:
초개인화는 커뮤니케이션까지 확장됩니다. 소매점은 맞춤형 이메일이나 앱 알림을 보내어 사용자에게 특가 혜택이나 선호하는 브랜드의 신제품에 대한 정보를 제공할 수 있습니다.
피드백 루프:
사용자의 이러한 개인화된 경험에 대한 피드백은 시스템에 피드백 루프로 돌아가며 지속적인 학습 및 적응을 가능하게 합니다.
예를 들어 사용자가 추천 제품을 구매하거나 개인화된 이메일 링크를 클릭하면, 이 정보는 미래의 추천과 커뮤니케이션을 더욱 정교하게 조정하는 데 사용됩니다.

초개인화를 위해 사용되는 주요 기술

초개인화를 주도하는 주요 기술은 다음과 같습니다.

인공 지능 (AI): 사용자 데이터를 분석하고 예측 또는 결정을 내리는 데 사용됩니다.
머신 러닝 (ML): AI의 일부로서 경험을 통해 학습하고 개선됩니다.
데이터 분석: 대규모 데이터 세트를 조사하여 숨겨진 패턴, 상관 관계 및 통찰력을 찾습니다.
빅데이터 기술: 개인화 알고리즘에 공급되는 엄청난 양의 데이터 처리를 용이하게 합니다.
예측 분석: 통계적 알고리즘 및 머신 러닝 기술을 사용하여 미래 결과의 가능성을 예측합니다.
자연어 처리 (NLP): 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 유용한 방식으로 응답할 수 있도록 합니다.
고객 관계 관리 (CRM) 시스템: 개인화에 필요한 고객 데이터를 수집하고 관리합니다.
사물 인터넷 (IoT): 일상적인 기기를 인터넷에 연결하여 개인화에 더 많은 데이터 지점을 제공합니다.
클라우드 컴퓨팅: 초개인화에 필요한 대용량 데이터 세트를 저장하고 처리하기 위한 기반 및 확장성을 제공합니다.
블록체인: 미래의 응용을 위해 개인 데이터를 안전하게 보호하고 개인화 노력에서 개인 정보 보호를 강화하는 데 잠재적으로 사용됩니다.

초개인화 마케팅 성공 사례

초개인화는 완전히 새로운 것은 아닙니다. 많은 조직들이 디지털 여정을 디자인할 때 이 전략을 따를 때 가치를 입증했습니다.
새로운 것은 이러한 새로운 능력을 제공하는 시스템이 더 이상 가장 큰 전자 상거래 및 SaaS 기업들에게만 제공되지 않는다는 것입니다.

초개인화를 마케팅에 적용하여 성공한 사례는 다음과 같습니다:

1) 에어비앤비

방문자가 사이트에서 가입하려는 서비스에 따라 다양한 양식을 자동으로 채우기 위해 위치 서비스를 사용하기 시작했습니다.
방문자가 가입한 후에는 모든 여정이 해당 개인에게 고유하게 유지되면서 사이트에서의 모든 상호 작용 내역을 완전하게 기록합니다.

2) 리복

리복 스토어에서 구매를 완료하지 않은 경우에도 사이트는 방문자의 모든 이벤트를 추적하고 통신을 받기로 등록했다면 브라우징 기록에 따라 최상의 제품을 추천하는 개인화된 이메일을 보냅니다.
리복은 각 사용자의 방문을 기록하고 관련 제품을 식별하기 위해 알고리즘을 사용하며 하이퍼 개인화를 사용하여 고유한 메시지로 자동 제품 목록을 생성합니다.