고객의 취향으로 탐색부터 리텐션까지 이끌어내는 법
고객이 브랜드를 구매하는 순간은 어떻게 만들어질까요?
똑같은 할인율의 캠페인을 진행할 때도 어떤 메시지는 고객의 마음을 움직이고, 어떤 메시지는 반응없이 사라집니다. 세계적인 마케팅 석학 필립 코틀러는 고객 로열티는 구매 행위가 아니라 고객이 진심으로 만족할 때 발생하는 구매 동기에 의해 구축된다고 말했습니다¹). 고객이 브랜드와 정서적으로 연결될 때 충성도가 형성되는 것입니다. 마케터는 고객이 무엇을 좋아하고 왜 그 브랜드를 선택하는지 이해해야 합니다. 고객의 ‘취향’을 읽는 것이 고객과의 유대를 만드는 시작점이 될 수 있습니다.
AI 세그먼트와 고객 여정의 만남 3편에서는 데이터 뒤에 숨은 고객의 취향을 분석하고, 취향으로 구매 전환을 이끌어내는 취향분석 세그먼트를 살펴봅니다.
CRM 마케팅의 핵심은 고객을 정확히 이해하고 세분화하는 것에 있습니다. 기존 CRM 세그먼트는 고객의 방문, 구매 주기, 구매 금액 등 행동 데이터를 기반으로 고객의 현재 상태를 파악하는데 집중했습니다. 하지만 고객이 ‘왜’ 그 브랜드를 선택했는지 이유를 찾기는 쉽지 않았습니다.
트렌드코리아는 2025년, 첫 키워드로 ‘옴니보어(Omnivore)’를 제시했습니다. 옴니보어는 하나의 취향이나 카테고리 소비에 머무르지 않고, 여러 취향과 브랜드를 자유롭게 소비하는 고객을 뜻합니다. 같은 고객이 가성비 제품과 프리미엄 제품을 번갈아 구매하는 것처럼, 고객의 소비 패턴은 점점 더 복합적이고 예측하기 어려워지고 있습니다.
이러한 옴니보어 시대에 고객을 더 정교하게 타겟팅하는 ‘마이크로 세그먼트(Micro-Segment)’ 전략이 필요합니다. 그루비의 취향분석 세그먼트는 고객 행동 뒤에 숨은 취향과 구매 동기를 읽는 역할을 합니다. 이를 통해 고객의 복합적인 소비 형태까지 수치화 해, 더욱 정밀한 타겟팅과 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
그루비의 AI 취향분석 세그먼트는 “고객이 그동안 살펴본 상품의 특징을 종합해보면 고객의 취향을 알 수 있지 않을까?” 라는 질문에서 시작되었습니다. AI 취향분석 세그먼트는 고객이 한 달 동안 조회·클릭·검색한 상품 데이터를 기반으로, 유사한 관심 패턴을 가진 고객을 그룹화합니다.
관심 키워드 도출: 브랜드명, 카테고리, 상품 소재 등 관심 키워드 추출
유사 취향 고객군 그룹화: 비슷한 취향을 가진 고객군을 그룹화 하여 마이크로 세그먼트 전략 수립에 활용
LLM 기반 자연어 요약: ‘상큼한 바캉스룩’, ‘캠핑용품을 선호하는 고객’ 등 자연어로 요약, 직관적으로 파악 가능
상위 인기 상품 제공: 그룹 내에서 가장 많이 조회된 상품 최대 8개까지 확인 가능
마케터는 각 그룹의 취향과 관심 상품을 쉽게 확인하고 캠페인 메시지, 상품 추천, 쿠폰 등을 세밀하게 설계할 수 있습니다. 기존의 세그먼트로 고객의 행동을 예측하고, 취향분석 세그먼트로 고객의 선택을 이해하고 또 다른 구매를 이끌 수 있는 것입니다.
고객 여정은 크게 획득(Acquisition) → 전환(Conversion) → 리텐션(Retention) 세 단계로 이루어집니다. AI 취향분석 세그먼트를 활용하면 고객 여정 전 단계에서 감정과 데이터를 연결한 마케팅이 가능합니다.
고객과의 관계를 만들어 갈 때, 고객이 브랜드를 자신의 취향에 맞다고 느끼게 만드는 것이 무엇보다 중요합니다. AI 취향분석 세그먼트는 고객 데이터를 분석해 ‘고급스러운 여성 아우터 선호 집단’, ‘스포츠웨어 선호하는 고객군’ 등으로 그룹화하고, 각 취향에 맞는 테마형 기획전이나 추천 콘텐츠를 구성할 수 있습니다. 이는 고객의 탐색과 체류 시간을 늘리고, 브랜드와의 초기 관계 형성에 효과적입니다.
예시 캠페인:
“고급스러운 캐시미어 코트 베스트 보러가기”
“운동복 찾고 계신가요? 가을 러닝 룩북 기획전을 확인해보세요!”
활용 포인트:
취향 그룹별 취향 맞춤 캠페인 구성 → 고객의 관심사 자극, 고객 탐색 및 호감도 향상
이어지는 내용은 그루비 블로그 원문에서 지금 바로 확인해보세요!