데이터 + 감성 = 성과

데이터에 감성을 입히는 법 

개인화는 어느 기업에게나 중요한 역량입니다. 개인화 중 상품 추천은 특히나 브랜드나 리테일이나 온라인 비지니스에서 성과에 큰 영향을 주기 때문에 많은 기업들이 필수로 도입을 하고 있습니다.

핑크색상을 좋아하는 고객에게 제공하는 패션쇼핑몰 랜딩페이지

하지만 추천 관련 기업들을 만나 보면 항상 아쉬운 부분이 있습니다. 무엇이 추천되는지에 대해서만 관심을 가진다는 점입니다. 추천 솔루션을 통해 단순히 고객 별 적합한 상품만을 추천하는 것(What)이 아니라 추천이 전달되는 경험(How)까지 개인화함으로써 추천의 성과를 극대화할 수 있다는 부분을 간과하는 기업들이 많습니다. 모든 서비스는 무엇뿐만 아니라 어떻게 전달하느냐가 고객만족도를 넘어 성과와 긴밀히 연결되어 있습니다. 패션점포를 예를 들어볼까요? 아무리 점포 직원분이 내게 맞는 상품을 추천해 준다 해도 전달하는 방식이 무례하거나 무미건조하다면 고객들이 추천하는 상품을 살까요? 즉 추천 등 개인화의 전달방식, 경험관리가 단지 고객만족이라던지 브랜딩이라든지 추상적인, 듣기 좋은 말이 아니라 실제 성과에 큰 영향을 주는 개인화의 중요한 영역입니다. 

패션산업을 예로 들어볼까요? 패션 상품을 구매할 때 가장 중요한 속성은 시각적 이미지입니다. 우리는 고객이 인게이지했던 다양한 상품 속성을 기반으로 고객에게 맞춤화된 상품을 제안할 수 있습니다. 하지만 예를 들어 고객이 우리 패션쇼핑몰을 방문했을때의 첫페이지에 어떤 상품 속성을 기반으로 상품을 디스플레이할 때 고객이 나에게 맞는 추천을 받았다고 가장 먼저 알아볼 수 있을까요? 아마 색상이나 상품 실루엣일 겁니다. 색상과 실루엣은 가장 먼저 알아 차릴 수 있는 상품 속성이기 때문입니다. 

첨부 이미지는 색상 등 시각적 이미지와 관련된 속성에 대한 고객 선호도 알고리즘 기반으로 핑크를 선호하는 고객이 사이트 방문시 핑크 톤 제품만을 디스플레이해 고객의 브랜드 디지털 경험까지 강화하는 개인화 추천의 사례를 표현해 본 그림입니다. 이미지 생성 AI를 사용해서 만들어 봤는데 하나의 AI 서비스만으론 원하는 그림이 안나와 두세개를 조합해 만들어 봤습니다. 

애피어의 이미지 기반 딥러닝을 통해 개별 고객이 선호하는 색상과 실루엣만을 가진 상품만으로 웹이나 앱에서 컬러풀한 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다. 일종의 온라인의 개인화된 Visual Merchandising이라할까요? 데이터에 감성을 입힌다면 성과는 배가 됩니다. 패션 등 상품의 시각적 이미지가 중요한 산업이나 추천 성과와 브랜딩까지 모두 중요한 브랜드들은 꼭 개인화에 감성을 입히는 작업을 해보시기 바랍니다. 

색상,실루엣 등 제품 이미지의 감성적인 속성에 대한 고객 선호도 프로파일링에 기반한 상품추천 

어렵다구요? 어떻게 시작할 수 있는지 감이 안잡힌다면 저한테 메시지 주세요