AI로 정교해진 초개인화
고객 행동 데이터까지 분석

이커머스 시장 확대에 따라 개인 맞춤 서비스의 중요성이 커지고 있다. 상품과 채널의 폭이 늘어나면서 고객들은 보다 나은 쇼핑경험을 원하기 시작했다. 최근 AI, 딥러닝, 빅데이터 등 기술 발전으로 개인화 마케팅의 정교함이 향상됐고, 고객 맞춤 추천·혜택 제공·정보 전달이 용이해졌다. 유통업체들은 고객의 구매, 행동 데이터를 모아 분석하거나 개인화 마케팅 솔루션을 활용해 고객 로열티를 높여나가고 있다.

지난 10년간 국내 온라인쇼핑 시장은 6배 성장했고, 지난해 코로나19 사태와 함께 계속 확대되고 있다. 온라인으로 쇼핑하는 고객층은 점차 넓어졌다. 이에 이들을 유치하려는 이커머스 경쟁이 치열해지면서 고객 기대에 부응하는 개인화 마케팅의 중요성이 커지고 있다. 일반적으로 고객이 자사 쇼핑몰에서 쇼핑할 때 원하는 상품을 추천하거나 다양한 맞춤 혜택과 정보를 적시에 제공하는 방식인 개인 맞춤 서비스를 통해 충성고객을 확보하고 추가 매출상승을 노리려는 것이다.

선택폭 줄여주는 개인화 마케팅

초창기 온라인쇼핑은 많은 상품을 놓고 상세 정보를 보여주며 구매를 이끄는 방식으로 영업했다. 고객 성향을 파악하기보다 오프라인 대비 편리한 쇼핑에 중점을 뒀다. 쇼핑시작부터 최종 구매까지 고객이 모든 선택을 하도록 일임한 것이다.

하지만 고객 선택폭이 늘어나며 상황이 바뀌었다. 상품 제조와 판매의 시장 문턱이 낮아지면서 브랜드가 늘어났고, 같은 상품이라도 구매할 수 있는 채널이 다양해졌다. 오픈마켓 같은 온라인몰과 오프라인 유통업체의 쇼핑몰, 플랫폼 기업의 마켓 플레이스, 제조업체 자사몰 등 경쟁이 과열됐다.

쇼핑시 고민해야 하는 단계가 늘어나면서 고객들은 이러한 과정을 번거롭게 느끼기 시작했다. 이에 따라 선택을 도와줄 수 있는 개인 맞춤 서비스의 중요성이 대두됐다. 유통업체들은 개인화 마케팅으로 고객의 편리한 쇼핑을 지원하며 추가 매출과 로열티 향상도 기대하고 있다. 반대로 높아진 고객 기대에...기사전문보기