초개인화란 무엇인가요?

초개인화는 인공 지능(AI), 생성형 AI, 머신 러닝(ML), 실시간 데이터 분석과 같은 기술을 사용하여 고도로 개인화된 고객 경험을 창출합니다. 초개인화는 고객의 이름을 부르거나 구매 내역을 기반으로 제품을 추천하는 등 기존의 개인화보다 더욱 심층적입니다. 또한 브라우징 행동, 위치, 선호도는 물론 날씨나 시간과 같은 상황적 요인과 같은 보다 세분화된 데이터 포인트를 사용합니다. 이러한 세부 정보를 통해 기업은 각 고객에게 진정으로 고유한 느낌을 주고 유대감과 신뢰감을 조성할 수 있는 관련성이 높고 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 

초개인화는 소매, 엔터테인먼트, 의료 및 은행과 같은 산업 전반에 걸쳐 점점 더 보편화되고 있습니다. AI는 개별 사용자에게 맞춤형 메시지, 제품 추천 및 서비스를 제공하는 데 사용됩니다. AI 개인화라고 알려진 이 기술을 통해 기업은 사용자 경험을 향상하고 고객 참여를 높이는 고도로 맞춤화된 상호작용을 구현할 수 있습니다. 

예를 들어, Netflix 또는 Spotify와 같은 스트리밍 플랫폼은 AI 기반 추천 엔진을 사용하여 사용자의 시청 또는 청취 습관을 기반에 기반한 콘텐츠를 추천합니다. 마찬가지로 전자상거래 웹사이트는 쇼핑객의 검색 기록과 선호도를 기반으로 개인화된 제품 추천을 제공합니다. 이러한 기술은 환영받습니다. IBM 기업가치연구소(IBV)의 연구에 따르면 5명 중 3명의 소비자가 쇼핑할 때 AI 애플리케이션을 사용하고 싶어합니다.¹ McKinsey의 연구에 따르면 소비자의 71%는 기업이 개인화된 콘텐츠를 제공하기를 기대합니다. 이러한 고객 중 67%는 기업과의 상호작용이 자신의 요구에 맞지 않을 때 좌절감을 느낀다고 말합니다.²

초개인화를 구현하려면 강력한 데이터 인프라와 데이터 프라이버시를 위한 노력이 필요합니다. 기업은 데이터 세트 및 민감한 고객 정보를 책임감 있게 처리해야 하며, 신뢰와 규정 준수를 유지하기 위해 관련 데이터 보호 규정을 준수해야 합니다. 

오늘날의 소비자는 선택의 폭이 넘쳐납니다. 초개인화는 일반적인 디지털 마케팅 캠페인을 넘어 개인별 선호도에 맞는 맞춤형 경험을 제공하는 고객 참여 전략의 중요한 진화를 의미합니다. 기술이 계속 발전함에 따라 초개인화를 효과적으로 구현하는 기업은 각 고객에게 고유한 가치를 제공함으로써 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

소비자는 획일적인 접근 방식보다는 자신의 고유한 선호도, 행동 및 필요에 맞는 상호작용을 기대합니다. 초개인화는 이러한 요구를 충족하는 동시에 더욱 강력한 고객 유지 전략을 구축합니다. 개인화 마케팅의 장점은 실재합니다. McKinsey에 따르면 고객 확보 비용을 최대 50% 절감하고, 수익을 5~15% 높이고, 마케팅 ROI를 10~30% 증대할 수 있습니다.³

고객이 이해받고 존중받는다고 느낄 때 브랜드에 참여하고, 반복적으로 구매하고, 지속적인 충성도를 보일 가능성이 높아집니다. 이러한 정서적 유대감은 고객 만족도를 높이고 경쟁이 치열한 시장에서 비즈니스를 차별화하여 고객의 개별적인 요구와 선호도를 우선시하는 브랜드로 고객을 끌어들입니다.

초개인화는 혁신에도 도움이 됩니다. 데이터 수집 및 고객 분석 을 통해 기업은 새로운 트렌드와 고객 행동에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 활동은 기업이 기술을 사용하여 전략을 구체화하고 신제품을 개발하고 고객 요구사항을 예측하는 광범위한 디지털 혁신 이니셔티브에 부합합니다. 

초개인화와 기존 개인화의 주요 차이점은 사용되는 데이터의 깊이와 제공되는 개인화 수준에 있습니다. 기존의 개인화는 일반적으로 이름, 구매 내역, 인구 통계와 같은 기본 고객 정보를 사용하여 일반적인 맞춤형 경험을 생성합니다. 예를 들어, 이메일에 고객의 이름을 포함하거나 과거 구매 내역을 기반으로 제품을 제안하는 것은 전통적인 개인화가 무엇인지 잘 보여줍니다. 이 접근 방식은 어느 정도 효과적이지만, 정적 데이터에 의존하기 때문에 고객의 현재 요구사항이나 선호도를 정확하게 파악하지 못할 수 있다는 점에서 한계가 있습니다.

초개인화는 AI, 머신 러닝, 실시간 데이터 분석과 같은 고급 기술을 사용하여 이러한 표면적 차원의 전략을 뛰어넘습니다. 여기에는 행동 패턴, 브라우징 활동, 위치, 기기 사용, 시간대나 날씨와 같은 상황적 요인을 포함한 광범위한 데이터 포인트가 포함됩니다. 이러한 깊이 있는 데이터를 통해 기업은 고객의 변화하는 상황에 맞춰 고도로 개별화되고 역동적인 경험을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 전자상거래 플랫폼은 고객의 최근 클릭, 선호도, 유사한 사용자의 현재 트렌드를 기반으로 제품을 실시간으로 추천할 수 있습니다.

또한 기존의 개인화는 과거 데이터를 기반으로 하는 사후 대응적 방식입니다. 초개인화는 예측 분석을 사용하여 보다 원활하고 관련성 높은 경험을 제공하는 사전 예방적 방식입니다. 초개인화는 고객 데이터의 패턴을 분석하여 미래의 행동이나 선호도를 예측합니다. 이러한 기능을 통해 기업은 고객의 요구가 명시적으로 표출되기 전에 미리 예측할 수 있습니다. 이러한 수준의 정교함을 바탕으로 초개인화는 의미 있는 참여를 유도하고, 전환을 촉진하고, 고객 충성도를 구축하는 데 효과적입니다.

초개인화는 상호작용을 관련성이 높고 맥락에 기반한 경험으로 전환하여 고객 만족도와 참여도를 높입니다. 다음은 초개인화를 어디서 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 몇 가지 예입니다.

- 광고
- 동적 웹 페이지
- 추천 엔진
- 옴니채널 고객 서비스
- 지능형 챗봇
- 동적 가격 책정 및 제안
- 인앱 개인화
- 지역 타겟팅 프로모션
- 문서 자동 완성
- 로열티 프로그램

초개인화 광고는 검색 기록, 선호도 또는 과거 구매와 같은 고객의 개인 데이터를 사용하여 특정 관심사에 맞는 광고를 생성합니다. 예를 들어, 온라인에서 운동화를 검색하는 사용자는 자신이 좋아하는 브랜드의 새로운 경량 운동화 라인에 대한 Facebook 광고를 볼 수 있습니다. 광고에 나오는 신발은 이전에 구매한 스타일 및 색상과 유사합니다.

초개인화 랜딩 페이지는 고객의 위치, 검색 기록 또는 선호도에 따라 동적으로 맞춤화되어 가장 관련성 높은 콘텐츠를 표시합니다. 예를 들어, 뉴욕에 거주하며 예약 웹사이트를 자주 방문하는 여행객은 뉴욕에서 파리로 가는 맞춤형 여행 상품을 볼 수 있습니다. 여기에는 과거 예약을 기반으로 한 호텔 추천도 포함됩니다.

추천 엔진은 고객 행동과 선호도를 분석하여 고객의 관심사에 맞는 개인화된 콘텐츠, 제품 또는 서비스를 추천합니다. 이러한 엔진의 고급 기능(예: 실시간 데이터 처리)을 통해 기업은 권장 사항을 동적으로 조정할 수 있습니다. 예를 들어, Amazon은 사용자가 최근에 검색한 노트북용 헤드폰이나 보호 케이스와 같은 액세서리를 제안할 수 있습니다.

옴니채널 고객 서비스는 온라인 및 오프라인 상호작용을 연결하여 여러 접점에서 일관되고 개인화된 지원을 제공합니다. 예를 들어, 고객 관계 마케팅(CRM) 시스템을 사용하면 직원이 고객의 브라우징 및 구매 내역에 액세스하여 온라인과 매장 모두에서 맞춤형 추천을 제공할 수 있습니다.

서비스 챗봇은 고객 데이터를 사용하여 개인의 선호도와 필요에 맞는 개인화된 대화 지원을 제공합니다. 사용자가 저축 계좌에 대해 자주 묻는다는 것을 알고 있는 은행의 챗봇은 새로운 이자 수익 계좌를 선제적으로 제안할 수 있습니다.

동적 가격 책정에는 고객 행동, 수요 또는 선호도에 따라 가격을 조정하거나 개인화된 할인을 제공하는 것이 포함됩니다. 예를 들어, 여행 플랫폼은 즉각적인 예약을 유도하기 위해 사용자에게 하와이를 자주 여행하는 사용자에게 특별 할인 제안을 보낼 수 있습니다.  

앱은 사용자 행동과 선호도에 따라 사용자 인터페이스 또는 권장 사항을 동적으로 조정할 수 있습니다. 예를 들어, 음식 배달 앱은 정기적으로 식물성 음식을 주문하는 고객을 위해 홈페이지에서 채식주의자를 위한 레스토랑을 강조 표시합니다.

브랜드는 위치 데이터를 사용하여 고객의 위치에 따라 관련성이 높은 특가 또는 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 커피 체인은 아침 출퇴근 시간 동안 매장 중 한 곳에서 반 마일 이내에 있는 고객에게 할인을 제공하는 푸시 알림을 보낼 수 있습니다.

미리 채워진 문서는 저장된 고객 정보를 사용하여 양식 또는 신청서를 작성하므로 사용자의 프로세스가 간소화됩니다. 예를 들어, 보험 회사는 고객의 기존 데이터로 갱신 신청서를 미리 채우고 세부 정보를 확인하거나 업데이트할 수 있습니다.

로열티 프로그램은 고객의 구매 내역과 선호도를 활용하여 개인화된 보상, 알림, 재참여 제안을 제공합니다. 예를 들어, 뷰티 소매업체는 고객의 구매 내역을 추적하여 평균 사용 기간을 기반으로 고객이 가장 좋아하는 보습제가 부족할 때 로열티 포인트와 할인 혜택을 제공하는 맞춤형 이메일을 보낼 수 있습니다.

오늘날의 고객 중심 경제에서 초개인화는 기업을 위한 강력한 툴입니다. 초개인화의 이점은 다음과 같습니다.  

고객 경험 향상: 초개인화는 개인의 선호도와 요구사항을 충족하는 맞춤형 경험을 제공하여 고객이 이해받고 소중하게 여겨진다는 느낌을 갖게 합니다. 이는 더욱 의미 있고 만족스러운 상호작용으로 이어집니다.

고객 참여 증가: 기업은 관련성 있는 콘텐츠, 오퍼, 추천을 제시함으로써 고객의 관심을 끌고 유지할 수 있습니다. 이는 참여도 증가로 이어집니다.

고객 유지 및 충성도 향상: 고객이 자신의 고유한 선호도가 우선시된다고 느낄 때 브랜드로 다시 방문하고 브랜드와 장기적인 관계를 구축할 가능성이 높아집니다.

옴니채널 일관성: 초개인화는 모든 채널에서 고객 상호작용이 일관되고 원활하게 유지되도록 하여 전반적인 브랜드 경험을 향상시킵니다.

매출 증대: 초개인화를 통한 타겟팅 추천과 동적 가격 전략은 매출 증가와 평균 주문 금액 상승으로 이어질 수 있습니다.

운영 효율성 향상: 자동화와 AI 기반 인사이트를 통해 개인화된 경험을 제공하는 데 필요한 시간과 리소스를 줄여 운영 효율을 높일 수 있습니다.

선제적 고객 서비스: 초개인화를 통해 기업은 고객의 요구사항을 예측하고 잠재적인 고충이 발생하기 전에 해결할 수 있으므로 고객 여정이 보다 원활해집니다.

마케팅 ROI 개선: 초개인화된 마케팅 활동은 보다 정확하고 표적화되어 관련 없는 캠페인에 낭비되는 리소스를 줄이고 투자 수익을 극대화합니다.

깊이 있는 고객 인사이트: 초개인화를 위해 수집하고 분석한 데이터는 고객 행동, 선호도, 새로운 트렌드에 대한 귀중한 인사이트를 제공하여 향후 비즈니스 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.

경쟁 우위: 초개인화는 경쟁업체와 차별화되는 독특하고 기억에 남는 경험을 제공하여 기업을 돋보이게 만듭니다.

기업은 이러한 전략을 구현하여 의미 있고 관련성 높고 원활한 고객 경험을 창출할 수 있습니다. 

- AI 및 머신 러닝 사용
- 실시간 데이터 분석 사용
- 옴니채널 통합 도입
- 인구 통계를 넘어선 세분화
- 고객 데이터 플랫폼(CDP)에 투자
- 행동 트리거 사용
- 개인화와 컨텍스트 결합
- 데이터 프라이버시 및 보안 우선순위 지정
- 지속적인 테스트 및 최적화
- 피드백 루프 통합

AI와 머신 러닝은 방대한 양의 고객 데이터를 처리하고 패턴이나 선호도를 식별하는 데 매우 중요합니다. 이러한 기술을 통해 기업이 고객이 다음에 필요로 하거나 원하는 것이 무엇인지 예상하여 예측적 개인화를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 사용자의 청취 습관을 기반으로 음악 재생 목록을 제안하거나 검색 기록을 기반으로 향후 구매를 예측할 수 있습니다.

성공적인 초개인화는 실시간 데이터를 캡처하고 분석하여 고객 상호작용을 동적으로 맞춤화하는 데 달렸습니다. 예를 들어, 웹사이트에서 고객의 검색 활동을 추적하면 즉각적으로 개인화된 제품 추천을 활성화할 수 있습니다. 실시간 인사이트를 통해 기업은 적시에 고객의 요구사항을 충족하여 제안의 관련성을 높일 수 있습니다.

웹사이트, 모바일 앱, 이메일, 매장 내, 소셜 미디어 등 모든 접점에서 원활한 고객 경험은 초개인화에 필수적입니다. 기업은 고객 데이터가 통합되고 채널 전반에 걸쳐 액세스할 수 있도록 하여 일관되고 개인화된 상호작용을 제공해야 합니다. 예를 들어, 모바일 앱에서 제품을 둘러보는 고객은 이메일을 통해 후속 제안을 받을 수 있습니다.

초개인화는 인구통계학적으로만 고객을 세분화하는 것이 아니라 행동, 선호도, 심지어 심리학적 특성(예: 가치관, 동기)으로도 세분화할 수 있습니다. 이러한 심층적인 수준의 고객 세분화를 통해 메시징과 제안이 고객이 중요하게 여기는 요소와 더욱 일치하도록 만들 수 있습니다.

CDP는 다양한 소스의 고객 데이터를 중앙 집중화하여 고객에 대한 통합된 보기를 제공합니다. 데이터를 통합함으로써 기업은 보다 정확한 고객 프로필을 생성하고 초개인화 노력의 토대를 마련할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용된 데이터가 모든 개인화 전략에서 일관되고 실행 가능하도록 보장합니다.

장바구니 이탈 시 할인 코드를 보내거나 구매 후 보완 제품을 추천하는 등 고객 행동에 기반한 트리거를 구현하면 상호작용의 관련성을 높일 수 있습니다. 행동 트리거는 고객이 참여할 가능성이 가장 높은 순간을 활용합니다.

컨텍스트 인식 개인화는 시간, 위치 또는 고객이 사용하는 디바이스와 같은 요소를 고려합니다. 예를 들어, 레스토랑 앱은 아침에 특별 조식을 홍보하거나 사용자의 GPS 위치를 기반으로 근처 식당을 추천할 수 있습니다.

초개인화에는 광범위한 고객 데이터를 수집하고 사용하는 것이 포함되므로 기업은 데이터 보호 규정을 준수해야 합니다. 데이터 사용에 대한 투명한 정책과 강력한 보안 조치는 고객과의 신뢰를 구축하며, 고객은 데이터가 책임감 있게 처리된다고 느끼면 자신의 데이터를 공유할 가능성이 높습니다.

초개인화는 일회성으로 끝나지 않습니다. 기업은 클릭률이나 전환율과 같은 주요 성과 메트릭을 모니터링하여 전략을 지속적으로 테스트하고 개선해야 합니다. 다양한 개인화된 경험을 A/B 테스트하면 고객에게 가장 공감을 얻는 것이 무엇인지 파악하여 시간이 지남에 따라 접근 방식을 개선할 수 있습니다.

고객 피드백 수집은 초개인화 전략을 개선하는 데 필수적입니다. 기업은 개인화된 경험에 대한 피드백을 적극적으로 요청하여 고객의 기대를 충족하고 그에 따라 전략을 조정해야 합니다.