백화점은 모르고, 마트는 알지만, 결국온라인만 하는 것

국내에서 데이터 마케팅이 자리 잡으려면

 유통업계에는 전설처럼 회자되는 이야기들이 몇 개 있습니다. 그중 하나가 미국 대형마트 '타깃(Target)'의 데이터 기반 마케팅 사례입니다. 2012년, 타깃은 한 고객으로부터 거센 항의를 받습니다. 아직 고등학생인 딸에게 유아용품 할인 쿠폰을 보냈기 때문인데요. 격분한 아버지는 "도대체 우리 딸이 왜 이런 쿠폰을 받아야 하냐"며 강하게 항의했습니다. 이에 타깃 매니저는 "예비 엄마를 위한 쿠폰이 잘못 발송됐다"며 사과했다고 하죠.

 그런데 반전이 일어납니다. 며칠 후, 같은 아버지에게 다시 전화가 걸려옵니다. 딸과 대화를 나눠 보니, 딸이 실제로 임신한 상태였다는 것이었습니다.

 어떻게 이런 일이 가능했을까요? 당시 타깃은 25개 특정 상품의 구매 데이터를 기반으로 ‘임신 가능성 예측 모델’을 운영하고 있었습니다. 예를 들어, 임신 초기에는 영양제, 중기에는 특정 로션, 말기에는 유아용품을 주로 구매한다는 패턴을 분석한 겁니다. 이 여고생이 영양제를 구매한 후 얼마 지나지 않아 로션을 구매하자, 타깃은 이를 바탕으로 유아용품 쿠폰을 발송했던 거죠.

타깃의 에피소드는 곳곳에서 데이터 마케팅을 보여주는 사례로 쓰이고 있습니다  ⓒData Science Pathshala

 미국에서는 이러한 데이터 마케팅이 이미 매우 일상적입니다. 단순히 대형마트뿐만 아니라, 백화점에서도 오래전부터 고객의 구매 이력을 바탕으로 맞춤형 마케팅을 실행해 왔죠. 개인별로 선호하는 제품을 추천해 주고, 차별화된 할인 혜택을 제공하는 것이 일반적인 마케팅 방식입니다.