초 개인화 시대,
고객경험 트렌드와 핵심 요소

ubob insight

Sep 12. 2024

우리가 살고 있는 오늘은 최근 4~5년 전의 모습과는 매우 달라졌다. 단기간에 많은 변화를 만들어 낸 점은 코로나19 바이러스로 인한 물리적인 공간의 제약으로 인한 디지털 트랜스포메이션의 가속화였다. 이는 코리아 트렌드 2022에서 메가트렌드로 언급된 사회의 파편화(나노 사회화)를 더욱 촉진시켰고, 시공간의 제약을 벗어난 각자의 초월적 개성이 반영될 수 있는 초자아(Metaidentity)로 나타나고 있다. 올 해도 이어 이런 사회적인 트렌드는 심화될 것으로 보이며, 특히, 다음의 사항이 초 개인화와 관련한 사항으로 생각해 볼 수 있다.

ⓐ 평균 실종 – 평균, 중간값이 무의미해지고 있다. 양극화를 넘어서 초다극화 현상이 강해질 것

ⓑ 체리슈머 – 구매 없이 혜택만 받아가는 소비자를 일컫던 ‘체리피커’와 달리 체리슈머는 필요한 만큼만의 ‘조각 전략’ 및 언제든 해지할 수 있는 유연한 ‘말랑 전략’으로 리스크를 줄이는 현명한 지출을 하는 경제 불황이 예측되는 가운데 합리적인 소비자들이 증가할 것으로 예상

ⓒ 뉴디맨드 전략 – 수많은 정보와 광고, 제품/서비스 중에서도 원하게 만들어 끝내 수요를 만들어 내기 위하여, 획기적인 대체 불가한 상품을 제작해서 새로운 수요를 창출하는 전략

ⓓ 선제적 대응 기술 – 소비자가 모르는 욕구를 먼저 파악하여 기술이 우리에게 필요한 기능을 파악해 미리 제공하는 것이 경쟁력이 될 것으로 예상

위의 내용에서도 이미 큰 단위의 그룹이 아닌 나노화 된 개개인에 맞춰진 니즈를 파악하고, 더 나아가 각자의 개인이 아직 모르는 수요를 만들어내, 이에 맞는 전략을 실행하는 기업이 소비자의 선택을 받고 기업의 매출 및 로열티 강화로 이어지게 될 것이다. 초 개인화는 기술과 사회의 변화로 인한 당연한 기대이고 필요한 요소가 되었다.

“Hyper-personalization is the most advanced way
brands can tailor their marketing to individual customers.”
– Deloitte,
Connecting with meaning - Hyper-personalizing
the customer experience using data, analytics, and AI

브랜드가 개개인의 고객을 대상으로 가장 맞춰진 마케팅을 위하여 활용하지만 조금 더 나아가 고객 지원서비스 등 모든 접점의 고객경험 및 제품에도 반영될 수 있다. 단어에서 쉽게 예상할 수 있듯 초 개인화 이전에는 ‘개인화(Personalization)’가 고객 경험을 전달하기 위한 기업의 많은 과제였다. 고객의 관심사, 고객 등급 등에 따라 분류하여 마케팅, 고객 지원 등의 경험을 고객의 관심에 따라 제공하고자 했다면, 초 개인화는 매우 정교하게 개인별 맞춤 경험을 전달하기 위함이다.

아래의 개인화 성숙도 커브를 보면, 성별, 나이, 관심사 등에서 큰 그룹을 분류하여 마케팅을 하는 룰 기반 세그멘테이션에서 더 나아가 고객이 온라인상 제품을 클릭하고 장바구니에 담는 행동을 기반으로 상품 추천을 하는 과정을 지나 소비자를 예측하고 개인화된 서비스를 제공하는 Predictive personalization을 제공하는 과정으로 성숙도가 높아진다. 이런 정밀하고 고도화 된 서비스를 제공하는 기업들이 대표적으로 넷플릭스, 아마존 등의 오늘날 고객에게 기대 이상의 만족을 주고 차별화 된 서비스를 제공하고 있다.

이는 기업이 궁극적으로 개인 소비자들이 원하는 경험과 서비스 그리고 제품을 제공하여 소비자들의 로열티를 강화하고 매출을 높이고자 함이며, 또한 오늘날 소비자가 기업에게 바라는 기대치가 높아진 부분을 이해하고 경쟁력을 확보하기 위한 필수적인 사항이 되었다.

VIP고객 맞춤 컨시어지 서비스를 온라인 상에서 모든 소비자들에게 제공한다고 생각해보자. 고객이 말하지 않아도 원하는 취향에 맞춰 상품을 추천하거나 편의를 제공하면 당연히 브랜드가 나를 잘 알고 대우해 준다는 부분에서 충성도가 높아질 수 있는 반면, 원하지 않는 상품을 추천하거나 전화를 선호하지 않는데 전화 통화를 준다면 오히려 이런 극진한 서비스가 고객의 불만을 만들어낼 수 있을 것이다.

초 개인화를 위해서는 실시간으로 고객을 이해하고 맞춤 제안을 하기 위한 고객 데이터와 AI기술이 가장 중요한 핵심 요소이다.

◆ Data

인터넷, 모바일 및 소셜 미디어, 위치기반 정보와 사물인터넷 등을 통해 수많은 데이터가 생산되고 있다. 멤버십, 구매 이력 등의 기업이 보유한 데이터들 외에도 온라인 자사몰 내에서 고객이 무엇을 보고 있는지, 얼마나 스크롤을 내리고 유심히 보는지 까지의 온라인 상의 고객 행동데이터, 그리고 소셜미디어 및 활용 가능한 외부 데이터까지도 활용하여 개개인 고객을 이해하는데 필요한 모든 데이터를 통해 고객을 이해하고자 한다.

특히, 실시간 활용할 수 있는 데이터들을 통해 즉각적으로 고객에게 적절한 대응을 위해서는 수많은 데이터를 자동화 하고 필요한 예측을 위한 추가적인 기술이 필요하다.

◆ AI기술

데이터를 통해 ✔️1단계 고객을 이해할 수 있고, ✔️2단계로 예측할 수 있으며, ✔️3단계로 해야할 일을 추천, 제시할 수 있도록 활용할 수 있는 것이 �AI기술이다.

쇼핑, 금융서비스에서 추천 상품을 접하게 되는데 아주 간단한 알고리즘부터, 다양한 목적에 맞춰 최적화된 AI알고리즘을 만들 수 있는데, 사용자 기반, 상품 기반으로 다양한 모델 외에도 이미지 분석, 위치, 온오프라인 통합 등의 예측을 통해 더욱 신뢰도를 높여간다. 가장 구매 확률이 높은 제품을 매칭하여 바로 상품 추천 또는 쿠폰/오퍼를 제공하거나, 서비스에 불만족을 느껴 이탈할 고객들을 예측하여 맞춤 서비스 제안하고, 미리 만기가 도래하는 금융상품에 대한 알림과 동시에 추천 상품을 제안하는 등의 개인의 라이프스타일을 알고 제안하는 데에 핵심 기술이다.

그 외에도 즉각적인 추천, 맞춤 서비스를 적절한 채널을 통해 실시간 전달하기 위해 초연결(Hyper-Connected)되어 있어야 한다.

개인이 경험하는 초 개인화는 임직원들이 기업에 바라는 서비스에도 영향을 준다.

높아진 기대수준에 따라, 기업 특히 HR 부서에서 나를 먼저 알고 나에게 맞춰 제안된 HR 전반의 경험을 원한다. 채용에서부터, 입사 후 해야 할 점들을 시스템에서 Next action을 알려주거나, 직무 역량에 따라 다음 들어야 할 과정을 추천하거나, 더 나아가 경력 개발에 대한 제안 등을 임직원 라이프사이클에 맞춰 제공하는 것이다. 특히, Gen Z세대 등 이미 이런 경험이 익숙해진 세대는 아마도 채용과정에서부터, 그들 개개인을 좀 더 이해하고, 기업에 기대하는 사항을 듣고 채용까지의 경험도 달라지게 되지 않을까 싶다.

그리고 각 국가, 언어별로의 개개인에 자동 맞춤 서비스 등을 제공하는 것 또한 그렇다. 이를 위해서는 임직원을 개개인으로 잘 이해하기 위한 필요한 데이터를 수집하고, 이해하는 것이 중요하다. 다양한 개개인의 니즈를 파악한 후 가능한 기술을 통해 미리 맞춤 액션, 추천 알림을 자동화하여 제공할 수 있도록 한다면 직원들의 만족도를 높일 수 있을 것이다.

이 모든 기술과 트렌드의 핵심은 ‘사람’이다.

초 개인화 된 서비스에 익숙해 진 많은 소비자들이 결국 우리의 임직원이자 함께 일하고 있는 사람이다. 예측하기 어려울 정도로 급변하는 사회에서 새로운 아이디어를 제품과 서비스로 창출해 내는 것도 임직원들이다. 인재를 확보하고 이전과 달라진 근무환경에서 그들이 일하는 데에 필요한 최적의 경험을 예측하고 선제적으로 제공할 수 있는 다양한 방안을 모색하는 노력은 앞으로 더욱 중요해 질 것이다.