초개인화 시대 마케팅 사례 - 현대카드, 넷플릭스
초개인화 시대를 이용하여 마니아를 찾아내라!
기술의 발전으로 인한 시장 변화로 제품과 서비스 역시 변화하고 있습니다. 기업 중심의 소품종 대량생산 체제에서 소비자 중심의 다품종 소량생산으로, 다수를 위한 규격화에서 개인의 취향에 맞춘 개인화로 변화하였죠.
개인화는 기업이 개인의 신상 정보, 거래 정보 등을 기반으로 맞춤화된 홍보 메시지를 발송하는 형태로 진화했습니다. 하지만 더욱 세분화되고 다양한 취향을 가진 고객의 니즈를 예측하고 제품에 반영하기 위해 업계는 초개인화 시대로 또 한 번의 변화가 일어나고 있습니다.
초개인화
실시간으로 소비자의 상황과 맥락을 이해하여, 궁극적으로 고객의 니즈를 예측해 이에 정확히 맞춘 서비스와 상품을 제공하는 기술
초개인화 기술 적용 사례
현대카드와 데이터 사업
현대카드는 2015년 새로운 수익모델 확대를 위해 데이터 사업에 투자합니다. 현대카드를 사용하는 고객의 다양한 데이터를 수집 및 가공하고 이를 기반으로 고객의 취향과 니즈를 예측하기 위해 적극적인 투자를 진행한 것인데요. 이는 자사 신상품 개발, 새로운 사업모델 준비에 활용하였습니다.
약 5년의 기간 동안 데이터 및 가공 노하우를 수집한 현대카드는 각 분야의 유명 브랜드와의 협업으로 새로운 PLCC카드(Private Label Credit Card)를 출시했습니다.
카페 방문율이 높고 커피 소비량이 많은 고객을 위한 스타벅스 카드, 패션에 대한 관심이 많은 젊은 고객을 타겟팅한 무신사 카드, 음식 배달서비스에 지출이 많은 소비자를 겨냥한 배달의 민족 카드 등 소비자의 다양한 취향을 반영한 카드 상품은 소비자에게 어필되기 충분했습니다.
고객의 니즈 파악에 성공한 현대카드는 2020년 3개분기 동안 40만 명의 가입자 확보, 탈회율 0.03% 감소와 전년 3분기 대비 영업이익은 50% 상승하였습니다.
넷플릭스와 시네매치
OTT 서비스의 대표적인 브랜드인 넷플릭스는 자사의 수많은 영상 콘텐츠를 보유하고 있음에도 불구하고 ‘볼 게 없다’는 평을 들어왔던 적이 있었습니다. 이런 문제를 인지하고 있던 넷플릭스는 영상 콘텐츠의 장르를 7만 6천여 개로 세분화하고 각 콘텐츠의 장르를 구분했죠.
그리고 자체 영상 추천 알고리즘인 ‘시네매치’를 도입, 유저가 선택한 영상과 유사한 장르의 영상을 추천해줍니다.
시청이 끝난 후 홈 화면으로 돌아가면 시네매치가 비슷한 장르의 영상을 추천해 주었고, 전체 유저의 시청 콘텐츠의 80%가 시네매치의 추천이 차지할 정도로 초개인화 기술은 사용자 만족도를 높이는데 큰 기여를 했습니다.
개인화와 초개인화
개인화는 기업에서 개인의 신상 정보, 거래 정보를 묶어 발송하는 홍보 메시지의 형태였습니다.
반면, 초개인화에서의 기업은 데이터를 수집하고 정제하여 미래의 시장을 예측하고 소비자와 적극적인 소통하는 등에서 차이를 보입니다.
축적된 데이터는 고객의 취향을 반영한 다양한 상품의 출시, 다양한 커스터마이징 옵션 등으로 구현되어 구매율을 올리는 역할을 합니다.
초개인화 시대의 마케팅
소비자의 니즈를 예측하여 상품을 제작하고 잠재 고객에게 맞춤 콘텐츠를 얼마나 세심하게 제공할 수 있는지가 핵심입니다.
소비자가 궁금해했지만 아직 발견하지 못했거나, 고객 스스로가 아직 니즈를 파악하지 못하고 있을 때, 이를 예측하여 상품에 대한 정보성 또는 홍보성 콘텐츠를 제공함으로써 마케팅 효율성과 제품 구매율을 올릴 수 있습니다.
그러나 데이터를 축적하고 정제하는 과정에 투입되는 비용은 비교적 작은 브랜드에게는 부담으로 다가올 수 있으며, 제품 구매에 영향을 끼치는 브랜드 인지도와 제품 신뢰도의 상승에는 효과가 제한적일 수 있습니다.
초개인화 마케팅, SNS를 활용하라!
소비자에게 브랜드를 노출시키는 방법으로 SNS를 많이 활용하는데요. 특히 인스타그램, 블로그와 같은 SNS는 검색한 키워드, 클릭한 게시물 등을 기반으로 유저의 관심사에 관련된 콘텐츠를 추천, 노출합니다.
또한, 관심사가 비슷한 인플루언서를 팔로잉하고 그들이 전달하는 정보를 신뢰하는 SNS 유저들의 특성을 활용하여 초개인화 시대에 효과적이고 최적화된 홍보를 기대할 수도 있습니다
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