초개인화 시대
hyper-personalization
나만을 위한 Custom Made
바야흐로 초개인화 시대?
오늘날은 우리는 개인의 개성에 맞춘 커스터마이징 서비스에 익숙하다. 이런 초개인화 시대에 기업들은 개인이 좋아할 만한 콘텐츠, 제품을 미리 예측하여 맞춤형 서비스를 제공하고 있다.
대표적으로 넷플릭스(Netflix)가 있다. 고객이 관심있어 클릭하거나 클릭했던 콘텐츠를 분석하여 유사 콘텐츠를 추천하는 서비스를 제공하고 있다. 여러 장의 포스터를 보유하고, 좋아할 만한 포스터 사용하여 선택하도록 유혹하는 전략도 넷플릭스의 커스터마이징 노력이라고 볼 수 있다. 우리가 초개인화 된 서비스를 봐야하는 이유는 C2B(Customer To Business), C2M(Customer To Manufactory) 시대가 가까워지고 있기 때문이다. 알리바바의 마윈 회장이 언급했던 C2B, C2M은 '고객에서 기업으로, 고객에서 공장으로'다. 이 방법은 과거에 어려운 일이었지만, 모든 사람들의 행동에 관한 정보(가령 소비습관, 수면시간, 전문성, 취미생활 등의 관심분야까지)의 데이터화가 가능해지면서 각광받고 있다. C2B, C2M은 생산자의 효율적인 자원 사용, 비용 최소화를 실현하고, 소비자의 만족을 최대화시킨다는 면에서 고객의 세분화된 니즈와 치열한 시장 속 경쟁을 대하는 기업들의 전략으로 떠오르고 있다.
이 모든 것이 어디에서 시작되었는지는 딱 잘라 말할 수 없지만, 가장 큰 기여는 스마트폰의 등장이라고 볼 수 있다. 스마트폰으로 사람들의 개인 데이터가 축적 가능해졌기 때문이다. 개인이 소유한 스마트폰에서 개인의 ID로 다양한 서비스에 접속하기 때문에 서비스 제공자의 입장에서 고객 한 명 한 명을 정확하게 파악할 수 있게 되었다. 고객이 서비스를 이용하면서 자신의 취향, 관심사, 감정, 니즈에 관한 데이터를 제공하면 서비스는 정교하게 만들어진 알고리즘에 따라 큐레이팅 하게 된다. 데이터가 축적될수록 커스터마이징 서비스는 더욱 정교해진다.
커스터마이징 서비스를 제공하는 기업을 조금 소개하면 다음과 같다.
1. 넷플릭스 Netflix
2. 스티치픽스 STITCH FIX
3. 플로 FLO
4. 마플
초개인화 시대가 가져올 변화
앞서 언급했듯이 초개인화는 C2B, C2M을 가능케 만든다. 이는 정장을 파는 집에서 기성복은 사라지고, 모든 정장이 고객 맞춤형으로 변하는 것과 유사하다. 과거 모든 고객에게 각자만을 위한 맞춤형 제품, 서비스는 너무 큰 시간과 비용이 들었다. 때문에 맞춤 정장을 맞추려면 비싼 가격을 지불해야 했다. 하지만 오늘날에는 개인 정보의 데이터화와 정교한 알고리즘 설계를 통해 훨씬 적은 노력, 시간과 비용만으로도 맞춤형 제품, 서비스가 가능해진다. 데이터를 기반으로 하는 초개인화 서비스는 시간이 지나면서 더 많은 데이터를 축적하게 되고, 동시에 비용 절감의 효과를 누리게 된다. 분명히 C2B, C2M은 우리에게 매력적인 비즈니스 모델이 될 수 있다. 초개인화는 단순히 개인의 선택을 받기 위한 기업의 몸부림이기 보다 생산의 효율성을 극대화시키고, 비용은 최소화하며, 고객의 만족을 최대로 끌어올릴 수 있는 방법을 제시한다.
초개인화 서비스는 정보가 많이 축적되었을 때 더욱 정교해지고, 매력적이게 된다. 하지만 근래 동일 산업 분야에서 많은 경쟁자들이 생겨나면서, 다양한 플랫폼으로 고객들이 분산되기 시작했다(참고 https://blog.hyosung.com/4774). 이로 인해 개별 고객의 평균 이용시간이 줄어들고, 고객 이탈 현상이 진행되면서 커스터마이징이 유효할 정도의 데이터 축적이 점점 어려워질 수 있다. 데이터 축적 속도가 느려지면 커스터마이징 최적화도 느려지고, 불완전한 데이터에 기반한 커스터마이징은 고객의 만족도를 떨어뜨린다. 개인적인 견해로 초개인화 서비스들의 경쟁이 치열해지면서 각자만의 장점을 내세운 콘텐츠로 차별화 전략을 취하지만, 그럼에도 고객들이 한 플랫폼에 머무르는 시간이 적어지면 데이터 축적 속도에 영향을 줄 것이다. 그리고 이 때문에 새로운 커스마이징 방법이 등장할 지도 모를 일이다. 앞으로 초개인화 시대에서 C2B, C2M을 포함해 어떤 비즈니스 모델이 등장할지 기대된다.
