MZ세대를 위한 개인화 마케팅
요즘 이커머스 트렌드에 빼놓지 않고 등장하는 단어가 있다.
바로 ‘MZ세대’이다.
MZ세대는 1980년대에서 1990년대 중반에 태어난 ‘밀레니얼 세대’와 1990년대 중반에서 2000년대 중반에 태어난 ‘Z세대’를 통칭하는 것으로 10대 후반에서 30대의 청년층을 아우른다.
최근 ‘온택트’와 ‘디지털 전환’이 일상 생활에 큰 화두가 되면서, 디지털 환경에 가장 익숙한 디지털 네이티브 세대인 MZ세대는 오프라인 관계를 온라인으로 가져오는데 거리낌이 없으며, 디지털 환경 안에서 빠르게 참여하고 움직이며 개인의 취향이 반영된 ‘개인화 소비’를 추구하는 것이 특징이다.
이러한 MZ세대의 소비성향을 파악한 이커머스 업계는 다양한 고객의 니즈에 부합하는 상품을 개발하는데 주력하고 있다. 또한 거기에서 그치는 것이 아니라 인공지능(AI)과 빅데이터를 기반으로 한 개인화 마케팅 서비스를 통해 고객 취향에 맞는 상품을 제공하여 구매전환율을 높이기 위한 시도를 하고 있다.
그렇다면 ‘자신에게 맞는 정보를 빠르게 알아서 찾아주는 환경’에 익숙한 MZ세대에게 자신만의 취향과 선호를 반영한 상품 추천을 위해서는 어떤 개인화 마케팅 전략을 취해야 하는 것일까?
1) 고객의 행동 변화를 읽을 수 있는 전략적 타겟팅
이전부터 마케팅 전략 수립 시, 모든 고객을 공략하기 어렵기에 세분화된 고객 타겟팅이 요구되어 왔다. 고객 타겟팅을 통해 제품, 서비스 및 콘텐츠에 관심이 있는 특정 타겟 고객을 정의하고, 그 타겟을 중심으로 마케팅 비용을 집중시킬 수 있기 때문이다.
그러나 점차 온라인 소비 시장이 커지면서 고객의 니즈는 다양해지고 인구통계학적인 요소보다 고객 심리가 상품 구매의사결정에 큰 영향을 미치기 시작했다.
특히 자기표현 욕구가 강하며, 나의 만족이 최우선 고려 요소로 여겨지고, 개인주의와 다양성을 추구하는 MZ세대의 성향은 그들의 소비 패턴에서도 그대로 드러나며, 고객의 개인화된 특성을 분류한 고객 타겟팅 전략이 더욱 절실히 필요하게 되었다.
그렇다면 MZ세대의 니즈에 부합하는 '개인화된 마케팅과 서비스'를 제공하기 위해서 어떠한 타겟팅 전략을 짜야할까?
첫번째는 고객이 현재 어떤 상품을 주목하고 있는지 '행동 패턴’을 파악하는 능력이 필요하다. 그것을 가능하게 하는 것이 바로 ‘고객 행동 데이터’다.
두번째는 그 데이터를 토대로 한 ‘개인화 기술’이다. ‘개인화 기술’ 없이는 고객의 행동 패턴을 파악할 수 없을 뿐만 아니라, 고객을 사로잡기 위한 개인화 마케팅 전략 실행도 어렵기 때문이다.
플래티어의 AI 개인화 마테크 솔루션 '그루비(GROOBEE)'의 경우, 머신러닝과 딥러닝 등의 최신 인공지능 기술을 보유, 이전과는 다른 인사이트와 함께 세분화된 고객 타겟팅을 지원한다. 이를 통해 한층 세밀하게 마케팅 캠페인을 진행할 수 있고, 덕분에 고객의 쇼핑 경험을 향상시킬 수 있다.
가령 그루비가 보유한 개인화 타겟팅 기능 중 'RFM 고객분석'은 온라인 쇼핑몰 이용 고객의 ▲최근 방문(Recency) ▲방문 빈도(Frequency) ▲구매 금액(Monetary) 등 세 가지 행동 데이터를 기반으로 AI가 자동으로 고객군을 10개 세그먼트로 분류한다.
단순 편의를 위해서라면 고객의 상태를 3~5가지 정도로 분류하겠지만, 그루비는 고객의 현재 상태를 세심하기 관리하기 위해 10가지로 분류하고 있다. 이는 곧 다양성과 개성을 중시하는 MZ세대를 대상으로 한 효과적인 마케팅 활동이 가능하게 되며, MZ세대의 쇼핑 행동에 대한 다양한 인사이트를 얻을 수 있다.
<그림1> RFM으로 파악하는 고객 인사이트 (출처=플래티어)또한, 그루비는 자신의 가치관과 만족도 등에 따라 구매 의사가 시시각각으로 변경되는 MZ세대를 고려해 사이트 방문 고객의 구매 성향과 구매 의지 등을 계산, 구매 가능성을 확률 구간별로 예측하는 '구매 확률 AI 세그먼트 기능'도 제공한다.
AI가 고객들의 구매 확률을 계산하는 분석은 일반적인 마케터가 손수 진행하기 매우 어려운 영역이기도 하다. 만일 마케터가 ‘우리 자사몰 고객 중 누구에게 할인 쿠폰을 제공하는 것이 더 효과적일까?’를 고민하고 있다면 이 분석은 매우 유용할 것이다.
<그림2> 인공지능에 의한 구매확률 세그먼트 분석 (출처=플래티어)AI가 제시한 세그먼트를 활용하는 데에 있어 중요한 것은 과거 특정 시점과 현재 시점을 비교해 보는 것이다. 예를 들면 지난 주에 구매 확률 60%~80% 세그먼트에 속했던 고객 중에 현재 이 보다 낮은 확률 세그먼트에 속하는 고객을 찾아내거나 또는 그 반대의 경우를 찾아내어 타겟팅하는 것이다.
아울러 그루비는 방문자 유형, 방문 및 주문 이력, 주문 상품명 등 57가지 다양한 변수를 적용해 쇼핑몰 특성에 최적화된 포지셔닝 전략을 수립할 수 있도록 지원하고, 고객 행동에 유연하게 대응할 수 있도록 한다. 심지어 회원 정보가 없는 비식별 고객까지 정교하게 타겟팅할 수 있다.
<그림3> 그루비의 룰 세그먼트 주요 변수와 타겟팅 방법 (출처=플래티어)이렇듯 ‘개인화 기술’을 통한 전략적 마케팅은 MZ세대에게는 본인이 원하는 상품을 빠르게 찾고 구매할 수 있는 편리성을 제공한다. 또한 마케터와 자사몰 운영자는 고객의 구매 전환율을 높이며, MZ세대가 주목하고 있는 상품이나 서비스가 무엇인지 파악해 새로운 상품을 개발하고, 향후 마케팅 실행 전략에까지 적용할 수 있도록 일조한다.
2) 단순 추천에서 벗어난 개인화된 상품 추천 서비스
다양한 상품 추천 알고리즘을 갖추고 있어도 고객에게 어떤 상황에서 어떠한 상품 추천 방식을 적용해야 할지 마케터나 자사물 운영자 입장에서는 어려운 문제다. 매일같이 수많은 상품이 쏟아져 나오고 있는 시장에서 새로운 소비 권력층인 MZ세대의 관심을 끌기 위해선 어떠한 전략을 취해야 좋을지에 대한 고민이 적지 않을 것이다. 그리고 각기 다른 추천 방식을 하나하나 검증하는 것 역시 마케터와 자사몰 운영자 입장에서는 어렵고 고단한 작업이 될 수 있다.
특히 MZ세대는 알고리즘을 통해 나의 행동과 취향, 속성을 실시간으로 고려한 개인화된 상품 추천 서비스를 선호하고, 심지어 이러한 환경에 익숙해져 있다. 컨설팅 기업 액센츄어(Accenture)는 소비자의 91%가 개인화된 추천 서비스를 제공하는 쇼핑몰을 선호한다고 밝혔다.
이러한 MZ세대의 성향에 맞게 마케팅을 진행하기 위해서는 단순히 인기 있는 아이템보다 고객 개개인을 고려한 다채로운 상품을 추천해야 한다. 그리고 만약 가능하다면 신규 고객이나 신규 상품 콜드 스타트 문제에도 대응할 수 있는 추천 알고리즘을 보유하면 더 좋다.
그루비는 상품·방문자·검색어 등 다양한 추천 방법론에 기반한 업계 최다 상품 추천 알고리즘 25종을 제공하고 있다.
<그림4> 그루비의 추천 알고리즘 25종 (출처=플래티어)또한 그루비는 고객이 장바구니에 담았거나, 현재 보고 있는 상품과 관련성 높은 상품을 추천하고, 고객의 사이트 방문 이력, 혹은 고객이 조회한 상품 등을 기반으로 고객이 관심을 가질 상품을 예측하기도 한다. 더 나아가 그루비는 다양한 추천 알고리즘을 활용해 고객 행동에 특화된 맞춤형 상품 큐레이션 페이지도 손쉽게 만들어준다.
<그림5> 고객 맞춤형 개인화 상품 추천 페이지를 만드는 그루비 (출처=플래티어)마무리하며,
이커머스 기업의 실무자들이 개인화 마케팅을 통해 MZ세대를 사로잡기 위해선 그들의 행동 패턴을 기반으로 구매를 유도하는 정확한 트리거가 무엇인지 파악해야 한다.
이를 통해 고객이 구매의사결정을 할 수 있도록 접점마다 메시지를 전달하여 관심을 끌고, 구매로 이어질 수 있는 기회를 잡아야 할 것이다.
개인화는 기업이 차별화된 고객 경험을 창출하기 위해 수행해야 할 핵심 과제이다. 개인화는 개별 고객 각각의 필요, 성향, 상황, 변화 등을 이해하기 위한 고객 분석 및 이에 근거한 고객 분류/선별로부터 시작된다.
'나에게 필요한, 나를 위한, 나를 만족시키는' 기업의 가치를 MZ세대는 물론 모든 고객층이 끊임없이 발견하도록 커뮤니케이션을 지속할 때, 성공적인 개인화 마케팅 성과를 이끌어 낼 수 있다.
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