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브랜드사, 이커머스의 미래를 대비하라 -2편 대응편

이커머스 기획자가 실토하는 이슈와 공격포인트

*브랜드사 : 브랜드 제품을 제조 판매. 유통사에 자사 브랜드를 입점시킨 브랜드 보유 회사를 통칭.


브랜드사는 이커머스의 미래를
왜 대비해야 할까?

 이 글은 이커머스 기획자가 브랜드사를 위해 진행했던 이커머스의 미래와 브랜드사의 대응에 대한 강의 후기다. 1편의 내용을 요약해보면은- 이커머스는 기존에 오프라인에서 알 수 없었던 고객행동에 대한 명확한 데이터를 기반으로 성장해 왔고 점차 오프라인을 넘어서고 있는 추세다. 이 과정에서 브랜드사와의 파워게임에서 점차 우위를 점하기 시작했고 미래에는 추천과 AI를 내세워 고객대신 제품을 선택까지 가져오는 무서운 꿈을 꾸고있다. 브랜드사에게 있어서는 분명 위기가 될 수 있는 요소라고 생각해서 이 강의를 마련하게 됐다.


https://brunch.co.kr/@windydog/45


브랜드사에게 무엇이 이슈일까

 1부를 마치고 잠시 숨을 고르려고 했으나 타이트한  강의 시간때문에 내용은 바로 2부로 넘어갔다. 듣는 이들이 지칠까봐 걱정되는 순간이었다.

 그리고 한편으로는 이제부터 할 이야기는 이커머스가 아니라 브랜드의 입장에서 할 이야기였기에 신중해야겠다는 생각을 많이 가지고 준비해간 부분이기도 했기에 듣는 이들의 전문성을 존중하는 마음에서 최대한 신중하게 말을 이어나가려고 했다.


 "저는 이커머스의 기획자이고 저는 브랜드사의 현실은 정확히 모릅니다.
현실과 다른 이야기나 불가능한 이야기를 할 수도 있습니다만, 앉아계신 여러분이 제 이야기를 힌트로 진짜 실천가능한 아이디어를 많이 내시는데 도움이 됐으면 좋겠습니다"


 진심어린 양해의 말로 2부를 시작했다.



이슈1 - 상품 검색 방식의 변화

 기존의 상품검색 방법을 생각해보자. 

네이버에서 품목으로 검색했을 때 브랜드의 노출빈도

  실제로 상품검색의 대부분은 포털에서 일어나는 경우가 많기에 네이버에서 필요 품목을 검색을 했다고 가정해보자. 브랜드사에서는 특별한 홍보가 없이도 최소 2번이상의 브랜드 노출기회가 있다. 


 1) 첫번째 노출 : 검색결과에서 브랜드가 첫번째 탭으로 노출되어 브랜드명을 명기해주고 있다.
 2) 두번째 노출 : 상품리스트를 훑어보다 우연히 브랜드사의 제품명을 보게 된다.  


 즉, 브랜드사가 별도의 노력을 하지 않아도 기존의 검색방식에서는 적어도 2회 이상의 브랜드와 상품을 노출시킬 수 있었다. 때문에 브랜드사 말대로 언젠가 브랜드를 들어보았거나, 상품이 괜찮아 보이기만 해도 분명 고객에게 구매될 수 있는 기회가 충분히 있었다. 


 그러나, AI로 인해 추천이 자연스러워진 미래의 이커머스 상황에서는 어떨까?

이커머스의 미래의 상품 검색 방식

 AI를 통한 추천이 자리를 잡는다면, 고객은 기준을 세우기 어려웠던 힘든 상품 브라우징을 스스로 하지 않게 된다. 그저 여러가지 필요 조건을 말하면 AI는 최적의 상품을 추천해준다. 물론 브라우징 방식의 상품탐색이 아예 없을 수는 없겠지만 추천 정확도가 보장된다면 가장 손쉬운 '스마트 컨슈머'가 되는 방법이라고 생각하기 쉽기 때문이다. 게다가 대화의 대상이 있다는 것은 과거 오프라인 매장의 장점을 가장 IT적으로 변환했다는 점에서 쉽게 대중화의 가능성은 굉장히 높다. 


 이런 AI와 커뮤니케이션 하는 대표적인 방법은 두가지다. AI와 채팅을 하거나, AI와 음성대화를 한다. UX기획자의 입장에서 이 두가지 인터페이스 방식은 기존의 화면기획과는 브랜드사에 치명적일 수 있는 차이점이 가지고 있다.  

 바로, 여러가지 상품과 브랜드를 보여주기에 적합한 구조가 아니라는 점이다. 

 챗봇을 위주로 한 채팅이 속속들이 개발되면서 이미 많은 사람들이 챗봇에서의 UI의 디자인이 의미 있는지를 고민하고 있고, 실제로 상품노출은 너무나도 제약적이다. 게다가 대화라면 2개의 추천 결과를 나타내기조차 어렵다. 상품명을 줄줄 읊는다고 하면 오히려 고객이 인지하기가 쉽지 않기 때문이다. 

 물론 여기에 대해서도 VR이나 홀로그램 등의 차세대 대안이 등장할 수는 있다. 그러나 '추천'이라는 구조 자체가 고객의 니즈의 근본에 적합한 단 하나의 완벽한 상품을 보여주겠다는 강한 의지다.

 브랜드사에서 입장에서 보자면 1등 브랜드가 아니라도 비교의 대상이나 대체재가 될 수 있었던 과거와 비교해본다면 이는 치명적일 수 있다. 


이슈2 - 상품 구매 시 신뢰 대상의 변화

 첫번째 이슈에서, 분명히 누군가를 이렇게 말할 수 있다. 

 "브랜드명에 대한 선호가 있는 사람은 브랜드명을 명시해서 말해주면 되잖아!"

 물론 그럴 수 있다. 매스마케팅의 효과와 PPL 등의 방식으로 분명 브랜드명을 명시해서 추천을 요구할 수 있다. 하지만 그렇다고 해도 또 다른 이슈는 남아있다. 



 위의 대화에서 볼 수 있듯이, 브랜드명을 명시해서 추천을 원한다면 해당 브랜드를 찾아줄 가능성은 매우 높아진다. 그러나 AI가 만약에 유사한 다른 상품을 추가적으로 추천한다면 어떻게 될까? 그리고 그 대체 상품을 선택해야 하는 이유를 사용자의 특징에 맞춰 더 정확하게 이야기해줄 수 있다면 어떻게 될까? 

 고객은 SMART한 Consumer가 되기 위해 나를 너무나 잘 아는 AI의 말을 귀담아 들을 가능성이 높다. 


 즉, 고객은 자신이 품었던 브랜드에 대한 욕구보다 AI의 판단능력을 더 신뢰할 수 있다. 

 지금 브랜드사에서 근무하고 있다고 하면, 여전히 브랜드사들의 판매방식과 홍보방식에 대해서 생각해보자. 애플 정도의 러브마크화 된 브랜드가 아니라고 하면 대부분 여전히 기능과 효용성을 가지고 홍보를 한다. 예시에 나타낸 아웃도어 의류의 경우 의류의 기능성과 디자인에 그 촛점을 맞추고 있다. 어느정도 이상의 성능이 보장된다고 하면 그 다음은 완벽히 취향 싸움이다. 

 말하자면 AI는 '전문가'고 브랜드는 '장사꾼'으로 보인다. '이게 잘 팔려요'라고 말하는 전문가의 추천은 정보지만 '이게 잘 팔려요'라고 말하는 장사꾼의 추천은 상술로 보인다. 게다가 나의 모든 구매 패턴과 다양한 정보를 통해서 나에 대해 정확하게 판단하고 있다면 신뢰의 대상은 브랜드의 안정성보다는 AI의 판단력 쪽에 손을 들어주기가 쉬워진다. 



 이 두가지의 이슈를 듣고 나면, 분명 몇가지 의문이 들 것이라고 생각했다. 



 첫째, 지금 모바일도 이렇게 편리한데, 굳이 저런 채팅이나 음성 추천하는 방식으로 상품을 찾으려 들까?

놀랍게도 이미 여러 곳에서 AI 혹은 사람을 통한 추천서비스를 실도하고 있다. 현재 내가 일하고 있는 회사에서도 이러한 채팅 서비스들을 운영하고 있는데, 재밌는 사실은 채팅서비스가 드러나면서 기존에는 하지 않던 추천이나 제안의 질문들을 많이 한다는 점이다. '이 상품 좋나요?'부터 '어떤 것이 잘 나가요?'같은 추상적인 질문들도 많다. 고객 스스로 상품평과 판매 랭킹을 찾아보면 얼마든지 판단 가능하지만 고객은 그조차도 귀찮아 한다. 다만 손해보고 싶지 않을 뿐이다.  그렇다면 언제든지 신속정확한 상담이 가능한 AI는 얼마든지 좋은 대안이 될 수 있다. 

 둘째, 추천을 요청할 수는 있지만 추천 상품을 정말 브랜드보다도 신뢰할까?

 이 역시도 이미 효과는 나타나고 있다. 기존에도 단순히 구매 데이터를 이용한 추천 영역이 구매 전환율이 훨씬 높았다. 단지 '관심 카테고리' 정도로 추산한 데이터임에도 훨씬 효과가 나타났다고 볼 수 있다. 이미 11번가와 인터파크 등 AI와 상담사를 통한 몇몇개의 상품을 제안해주는 서비스는 평균 쇼핑몰의 구매전환율보다 훨씬 높은 신뢰도를 보여주고 있다는 전언이 있다.

  또한, 기존에도 카테고리별로 브랜드의 중요도는 달랐다. '원피스'와 같은 의류 카테고리와 가전제품과 같은 카테고리는 브랜드의 중요도가 상당히 다르다. 이는 선택 기준에서 어떤 것이 중요하냐의 문제로 판단된다. 흔히 속성을 통해서 합리적 소비를 판단하기 어려울 때나 브랜드 자체가 의미가 있는 경우에는 브랜드가 중요해 진다. 정말 브랜드 자체에 대한 애정이 강력한 경우가 아닌 이상 합리적 소비 즉, '가성비'를 전문적으로 판단해주는 도구가 있다면 그 도구를 신뢰할 수 있을 것이다. 

 브랜드에 애정이 있는 경우도 위협은 받을 수 있다. 애정이 곧 신뢰의 척도라고 한다면 평소 커뮤니케이션을 통해 나와 관계를 맺어온 AI가 있다면 애정에서도 브랜드는 게임이 되기 어렵다. 최근 아마존 알렉사를 사용하는 가정에 대한 인식조사 결과를 전해 들었는데, 아이들의 경우 알렉사를 친구나 가족처럼 생각하는 경우도 있었다고 한다. 그렇다면 대체 누구의 말을 믿게 될까? 가족보다 강력한 상대는 없다.


이슈3 - 유통 파트너의 변화(포털과 통신사)


 기존의 브랜드사들이 입점한 곳들은 대부분 전통적인 유통방식에 대해서 수용적인 자세를 보이는 곳들이었다.  시즌에 재고가 남으면 시즌오프로 재고를 털어주고, 각 유통사에 돌아가면서 행사를 하는 것을 수용해주며 브랜드사의 입장을 서로 이해해줄 수 있었다. 특히 온라인의 경우 여전히 중요 브랜드들은 이커머스사가 기준에 맞지 않게 너무 싸게 판매하거나 과도한 서비스를 브랜드사에 요구할 경우 소위 '물건 빼버렷'을 해버릴 수 있었다. 판매자들의 입장에서 서로 지켜주는 입장이었기 때문이다. 

 그런데 이커머스가 플랫폼화 되고, 다음 세대 기술이 범람하면서 유통은 단순히 유통으로서의 아이덴티티를 지키기 어려워졌다. 상품정보, 결제기능만 갖출 수 있다면 모든 온라인 회사가 이커머스사가 될 수 있기 때문이다. 

  오히려 AI와 같은 다음 세대 기술로만 바라본다면, 사실 기존의 이커머스사보다 통신사와 포털사의 경우 더 높은 기술력과 개인화 데이터를 가지고 있다. 간편결제 기술이나 채팅, 음성인식등의 기술도 이미 월등히 앞서있다. 객관적으로 보자면 현재의 대한민국 이커머스사들이 쉽게 따라갈 수는 없는 수준이다. 후발주자임에도 네이버 페이는 모바일 결제를 잠식해나가고 있고, 사람들은 카카오톡이 아닌 SMS와 PUSH의 메시지는 스팸메시지처럼 생각하기 시작했다.


  이 상황을 브랜드사에서 보자면 더이상 유통의 방식으로 지켜주는 곳들과 일할 수 없을 수도 있다는 뜻이 된다. 포털과 통신사의 이커머스는 기존의 판매사의 입장에서가 아니라 철저히 고객의 입장에서 서비스를 만들 것이다. 고객이 늘어날수록 파워는 더 쎄질거고 결국 브랜드사는 온라인 유통 파워게임에서 그런 회사들과 대면해야 할 수 있다. 



이슈4 - 마케팅 효율 체크의 어려움

 마지막 4번째 이슈는 3번째의 내용에서 이어진다. 미래의 이커머스사에게 상품이란 어떤 의미일까. 고전적인 위탁 매입 유통방식의 경우에 상품이란 곧 내 소유의 재산이 된다. 하지만 플랫폼의 중개 형태에서는 상품은 물리적인 자산이 아니라 단순히 DATA 자산이 된다. 

 지금도 이커머스사는 브랜드사로부터 얻은 정보를 기준으로 여러 이커머스간의 API를 통해 상호입점을 하고 있다. 다음 세대의 리뉴얼을 통해 AWS와 같이 서비스자체가 클라우드화된다면 이커머스의 상품 데이터도 3rd Party 개발자들에 의해 연동가능한 공공재가 될 수 있다. 이커머스사에서는 상품의 공유를 통해 매출이 일어날 수만 있다면 이러한 DATA 오픈을 막을 이유가 없다. 


 이미 아마존의 경우 상품 데이터는 무수히 많은 3rd Party를 통해서 유입이 되고 있다. 전체 채널에서 해당 상품이 어떤 방식으로 고객들에게 팔렸는지에 대해서는 오로지 아마존만 전체적인 관점에서 조망할 수 있다. 

 때문에 브랜드사는 더더욱 큰 마케팅 캠패인을 진행할 때 관리가 어려워질 수 있다. 브랜드사가 이커머스가 제공하는 광고 외에는 컨트롤할 수 캠패인 방법이 줄어든다는 것이다. 결론적으로 이커머스사에 대한 독립성이 낮아지고 의존적이 되어 소중한 상품 정보만 제공해주고 수수료와 광고비까지 내어주는 상황이 될 수도 있다. 



 다소 극단적으로 보일지 몰라도 이커머스사에서는 굉장히 원하는 시나리오를 설명하였다. 오늘 강의의 목표가 이커머스의 성장이 브랜드사에 왜 위협이 되는지를 인지하도록 도와주는 것이었기 때문에 조심스럽지만 단호한 어조로 강의를 진행했다. 세세하게 예시를 들어서 설명했지만, 소위 4차산업혁명에서 전통적인 유통방식이 위기를 겪게 되는 이유들이었다. 


이커머스의 약점을 파고드는 브랜드사들의 노력

  어디에나 선각자들은 있다. 이런 흐름을 누구보다도 빨리 읽어서 대응하려고 노력해온 브랜드사들도 있다. 

  이런 노력들이 효과를 보이고 있는 것도 이커머스의 궁극적인 목표를 이루는 것은 아직 멀었기 때문이다. 그 방향으로 달려가고는 있지만 아직 어설프고 약점이 많다. 

 브랜드사들도 현재 이커머스의 약점을 노린다면 얼마든지 이 게임에서 승산이 있다. 


이커머스 진화의 한계 1 - 대세가 없다. 다들 초기 시장 시도중이다.

 AI와 추천은 이커머스에 지금껏 내세웠던 전략 중 가장 매력적이고 꼭 실현하고 싶은 목표다. 문제는 아직 대표적인 서비스가 없다는 점이다. 특히 국내의 경우 모두가 비슷한 수준으로 '시도'만 하고 있다. 

 그리고 이 시도 또한 산발적이다. 이 시장에서의 헤게모니를 차지하기 위해 모두가 비슷비슷한 서비스를 약간의 차이로 만들어내고 있다. 게다가 내재화를 해야한다는 생각에 상당한 투자가 필요로 하는 상황이다. 

 브랜드사의 입장에서도 아직 상대해볼만한 어린 적수다. 


 그렇다면 브랜드사는 어떻게 대응할 수 있을까?


 첫째, 브랜드사도 독자적인 추천시스템을 구축하는 방법이 있다. 

 추천시스템이 비슷비슷한 수준이기에 브랜드사도 비용을 투자해서 더 자세하고 더 특화된 추천 시스템을 구축할 수 있다. 실제로 해외에서 노스페이스와 도미노피자의 경우, 인공지능을 도입하여 자사의 시스템을 구축했다. 노스페이스 XPS와 도미노피자의 주문 챗봇이 그 결과물이다. 

 노스페이지처럼 자체적인 서비스 페이지를 만들수도 있지만 도미노피자의 경우는 더 영리하게 페이스북 메신저를 통해 챗봇을 제공했다. 브랜드사는 이커머스사처럼 헤게모니 싸움을 할 필요가 없기 때문에 얼마든지 안정화된 메신저 서비스에 진입이 가능하다는 점은 엄청난 장점이다. 규격화된 형태가 존재한다면 두 세군데의 메신저나 SK 누구와 같은 음성기기 진입도 어렵지 않을 것이기 때문이다. (물론 아직까지는 규격은 다 다를 것 같다)

 물론 브랜드사에서는 이러한 기술 자체에 대해서 시도도 해보기 전에 손사레부터 칠 수 있다. 그러나 의외로 AI는 대중화를 위한 노력이 시도되고 있다. 국내에서도 SK C&C에서 IBM의 WATSON을 기반으로 한글화한 '에이브릴'을 만들어서 제휴를 통해 사용할 수 있도록 클라우드 AI 센터를 만들었다. 알파고를 개발한 구글의 딥마인드에서도 이러한 클라우드 센터를 오픈할 예정이다. 챗봇개발자만 구할 수 있다면 쉽지 않겠지만 인공지능을 활용한 독자적인 추천 시스템의 구축도 가능하다.

 AI까지 가지 않더라도 카카오톡의 옐로우아이디나 네이버의 톡톡은 가장 낮은 수준의 자동답변 등의 제공하고 있다. 채팅을 통한 브랜드와 고객의 커뮤니케이션 시스템을 구축하는 것 정도는 쉽게 뛰어들 수 있는 수준인 것이다. 


 둘째, 추천이 불가능한 상품 시스템을 구축하는 방법도 있다. 

 추천 서비스가 대세가 되는 것은 표준화, 규격화된 상품정보를 기준으로 한다. 즉, 표준화, 규격화가 불가능한 상품은 브랜드사가 독점할 수 있다는 말이 된다. 앞으로의 구매세대인 Z세대는 조금 불편하더라도 자신만의 커스터마이징되고 개성있는 상품에 투자하는 경향이 있다는 말도 있다. 

 아디다스의 '스피드 팩토리'는 이러한 두가지 트랜드를 완벽하게 반영하고 있다. 아디다스의 최근 본사 근처에 스피드 팩토리를 만들었는데 자동화를 통해 커스터마이징 주문이 된 운동화를 주문 후 4~5시간 안에 생산하여 배송시킬 수 있다. 오히려 지역만 잘 세분화 된다면 창고에 쌓아놓은 상품보다도 빠른 배송이 가능하다. 

 이케아 역시 이러한 커스터마이징 전략을 구사한다. 최근 매장과 홈페이지에서만 제공하는 '퍼스트'라는 쇼핑 툴은 3D로 커스터마이징 상품을 주문하도록 되어 있다. 가구의 경우 규격이 집와 정확하게 일치하는 제품을 찾는 것이 가장 어려운 일이기 때문에 오로지 제조사인 브랜드사만 구사할 수 있는 전략이 된다. 

 앞으로의 4차산업혁명에서 스마트 팩토리는 선택이 아닌 필수에 가깝다. 미래의 이커머스가 플랫폼으로 PB를 만들어 가는 것도 바로 이 부분을 노리는 것이지만, 아직까지 브랜드 제조사를 따라잡을 수 없다. 그 사이에 완벽히 격차를 벌리는 것도 해볼만한 방법이다.



 이커머스 진화의 한계2 - 이커머스는 사실 상품을 잘 모른다.

 성공적인 AI에는 3가지 요소가 필수적이다. 1) 데이터를 처리할 만한 강력한 컴퓨팅 파워, 2) 데이터를 분석하는 알고리즘, 그리고 3) 기반이 되는 레이블된 많은 양의 데이터. 그런데 앞의 2가지는  클라우드 컴퓨팅과 딥러닝 방식으로 해결이 되어가고 있다. 지금 이러한 미래를 그리게 된 것도 바로 이 두가지가 해결됐기 때문이다. 하지만 마지막 세번째 '레이블된 많은 양의 데이터'는 여전히 문제로 남아있다. 

 이커머스에서 필요한 데이터는 상품정보와 구매정보, 고객행동정보로 구분된다. 뒤의 두가지는 이커머스에서 일어나는 것들로 이미 데이터화된 것들이기 때문에 수집하기가 쉽다. 오히려 상품정보는 브랜드사에서 받지 않으면 알 수 없는 정보들이다. 그리고 단언컨데 정보를 주지 않으면 이커머스는 상품을 잘 모른다.

 상품의 정보는 2가지 차원이 있다. 제품의 스펙이라고 하는 기능적인 정보가 있고, 사용방법이나 코디, 불편사항 등 비기능적 정보가 있다. 

 기능적 정보는 인력과 돈을 통해 어떻게든 모을 수가 있다. 실제로 과거 가격비교 사이트로 각광받던 에누리닷컴, 다나와 등은 기능적인 속성 정보를 데이터화하고 있어 그러한 정보를 이커머스사에 연동판매를 하고 있다. 아니면 이커머스의 권위를 통해서 상품정보에 등록하라고 협박을 하기도 한다. 아마존이나 중국의 JD 같은 회사들은 속성 제공 완성도를 상품노출지수에 반영하고 있어 입점사들이 자발적으로 많은 상품정보를 제공하도록 압력을 주기도 한다. 

 하지만 이 상품의 비기능적 정보는 여전히 브랜드사만이 가지고 있는 강점이다. 실제로 현재 많은 이커머스에서 상담사를 통한 상품상담을 시도했지만 그 완성도는 고객의 기대수준을 미치지 못한다. '이거 겨울에 입어도 되나요?'정도는 어떻게든 판단해볼 수 있지만 '이거 후드티에 어울릴까요?'와 같은 질문은 직접 상품을 보고 입어본 사람이 아니라면 대답할 수가 없다. 


 바로 이부분이 브랜드사의 핵심 전략방향이 될 수 있다.


 첫째, 가능한 많은 상품정보를 레이블화된 데이터화 시킨다. 

 앞으로 다양한 AI에서 상품을 추천하려면 가능한 판단 가능한 데이터가 많은 상품이 우선적으로 추천될 확률이 높다. 브랜드사가 직접 활용하든 아니면 우위에서 이커머스사에 제공을 하든 레이블화된 상품정보를 보유하는 것은 초기 AI 시장 진입 시 유리하게 작용할 수 있다. 


 둘째, 비기능적 정보를 제공해줄 전문가 서비스를 강화한다.

 중국의 어러머의 경우, 배달 서비스이지만 각각의 배송원에게는 특기가 있다. 예를 들어서 노래를 잘하는 배송원은 배달 시 노래를 불러줄 수도 있다. 이커머스에서도 이러한 실제로 물건과 고객이 만나는 Last Mile을 서비스로 강화시키고 싶어한다. 이에 쿠팡맨이 탄생했지만 개인기는 상품과 연결하거나 하기 어렵다. 

 그러나 이 라스트마일에 대해서 브랜드사의 자사몰에서는 픽업서비스 등을 통해서 적절한 전문가 서비스를 더할 수 있다면 이커머스보다 쉽게 인력을 구할 수 있다. 바로 기존 오프라인 매장이 직원들이 이미 어느 정도 전문가라고 할 수 있기 때문이다. 예를 들어서 골프채를 구매했을 때 픽업을 가면 한번이라도 골프 자세라도 잡아준다면 자사몰에 대한 혜택이라고 인식할 수 있기 때문이다. 비공식적인 구매고객에게 인터넷 강의와 같은 컨텐츠를 제공하는 방식도 가능하다. 

 이런 식으로 브랜드를 강화하기는 경우는 지금도 있다. 무인양품(MUJI)에서는 인테리어 컨설팅을 제공하고 있고, 나이키의 소비자들을 위한 '나이키 플러스 홈트레이닝 앱'의 경우도 이러한 전문가 서비스의 변주형태라고 볼 수 있다. 

 

 

이커머스 진화의 한계3 - 배송 후에는 이커머스는 배제된다

 이커머스의 소망중 하나는 지속적인 구매를 일으키는 것이다. 이를 위해 고객을 끌어들이고 CRM을 하고 돈을 투자한다. 그런데 아무리 이커머스가 고객에게 연락할 다양한 수단을 갖고 있다고 해도 절대 시도하기 어려웠던 부분이 있다. 바로 이미 판매한 상품에 대한 A/S 및 관리부분이다. 엄밀히 말하면 이커머스는 판매에만 관심이 있었기 때문에 어서 새로운 제품을 판매하는 것에만 열을 올려왔다. 어차피 판매 후에 이커머스사는 대해서는 정확한 고객 데이터를 모을 수 없었기 때문이었다. 

 그러나 IoT의 발달은 이커머스도 생각지 못했던 부분을 만들었다. 1부에서 나타냈던 예시처럼 자동으로 필터수명을 체크해서 대신 주문해주거나 유통기한을 판단해주는 편리한 IoT 제품들은 쏟아져 나오고 있다. 이 부분에 대해서는 제조시점부터 IoT 기기가 판명되기 때문에 절대적으로 브랜드 제조사가 유리한 지점을 갖고 있다. 

 대표적으로 나이키의 경우 일찌감치 이러한 부분에 대해서 나이키 퓨엘밴드와 운동화의 센서를 연결해서 고객의 이용 데이터를 모으려는 시도를 해왔다. 단순히 케어 서비스를 제공하는 것이 아니라 나이키는 엄청난 마케팅 정보를 얻는 것이다. 만약에 마라톤을 주기적으로 하는 고객과 아닌 사람이 판단되기만 해도 타겟팅이 가능해지고 추가적인 상품 추천 등의 기회를 잡을 수 있기 때문이다. 

 중국의 샤오미는 이러한 IoT 전략을 아예 전면에 내세웠던 기기다. 디지털 체중계와 같이 기존에는 전혀 브랜드사에 관심을 두거나 정보를 줄 필요가 없던 것들까지도 하나의 샤오미 회원으로 계정 연결이 가능하도록 했다. 

 이커머스가 아무리 물건을 팔아도 실제 고객에 대한 이용 데이터는 브랜드사만이 수집할 수 있다. 지금 시장에는 이러한 작은 IoT 기술을 가진 수많은 스타트업이 존재하고 있다. 약간의 협업으로 브랜드사만이 활용할 수 있는 데이터를 만들어 소유하는 것은 이커머스를 이기는 방법이 될 수 있다.



이커머스 진화의 한계4 - 플랫폼은 컨텐츠가 좌우한다

 이커머스가 플랫폼이 되고, 추천과 대화중심의 UI로 넘어간다면 이커머스는 두가지 문제에 직면한다.

 1) 기존의 사이트의 공간활용은 어떻게 할 것인가?

 2) 사이트에 처음에 접근하고 락인시키기 위해 무엇을 할 것인가?


 한마디로 공간이 남아돈다. 아마존은 이 두가지 문제를 동시에 해결하기 위한 방법을 컨텐츠에서 찾고 있다. 

드라마, 영화, 책 등의 컨텐츠를 아마존 프라임 회원에게 무제한으로 제공함으로써 사이트로 유입시키고 락인까지 시켰다. 

 아마존은 드라마, 영화로 수익을 내는 구조는 아니다. 그래서 컨텐츠에 직접적으로 많은 투자를 하진 않는다. 다만 좋은 컨텐츠를 제공해주는 제공자와 긴밀한 관계를 유지하는 전략을 내세운다.

 마찬가지로 이커머스가 플랫폼화된다면 이 두가지 문제를 해결하기 위해 분명 컨텐츠는 중요한 자원이 된다. 그리고 이 컨텐츠를 잘 제공하는 브랜드사는 주요한 공간들을 차지하여 광고효과를 누리게 될 것이다. 즉, 기존에 포털에 사용하던 컨텐츠 마케팅을 이커머스에 활용하게 되어야 한다는 것이다. 

 물론 기존과 같은 수준의 컨텐츠여서는 안된다. 추후 트랜드에 맞추어 고객이 컨트롤, 재생산이 가능한 컨텐츠이자 구매로 이어질 수 있는 컨텐츠여야 한다. 컨텐츠를 제공하는 이상, 이커머스와 브랜드는 공생관계가 될 수 있다.  



이커머스를 뛰어넘을 브랜드사의 강점 요약



숨가쁘게 달려온 강의를 이렇게 정리됐다. 1부의 내용부터 시작해서 시간 반 숨차게 달려왔고, 조금이라도 미래에 어울리는 아이데이션에 도움이 되기 위한 2부의 내용도 이렇게 정리됐다. 

참석자들은 끝까지 집중해주었고, 특히 2부에서는 졸려하는 사람이 눈에 보이지 않았다. 


마지막으로 이커머스의 미래를 위해 3가지를 당부하며 강의를 마쳤다. 

1) 상품 데이터를 만들자

2) 이커머스로부터 주문 데이터를 빼앗자

3) 배송후에는 사용 데이터로 고객과 대화하자










후기를 정리하다가 지치기는 처음입니다.

1시간반 강의를 몇번이나 다시한 느낌이었네요. ㅠ_ㅠ 대본없이 말로 했던 것을 글로 올리려니 더 힘들었어요.


약속대로 프레젠테이션 문서를 일부 수정하여 공개합니다..^^

필요하신 분들은 참고해 주세요~!(하단의 슬라이드 쉐어)

그리고 이 글에는 사실 저의 인식과 판단, 아이디어가 많습니다. 


여러가지 다른 아이디어가 있으신 분들은 댓글로 공유해주세요~!



http://www.slideshare.net/windydog/ss-70242876


 


 

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