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초개인화 시대의 고객 경험 전략: Z세대 특성을 중심으로

2022.05.06임선희
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들어가며

True Digital Natives로 불리는 Z세대는 인터넷 공간에서 다양한 사람들과 소통하며 성장했다. 어린 시절부터 전 세계의 사람과 문화에 대해 배울 수 있었던 그들의 경험은 다양성과 함께 자신의 고유한 정체성을 찾는 것의 중요함을 깨닫게 해주었다. 즉 디지털 환경은 Z세대가 개개인의 정체성, 취향을 드러내는 소비를 즐기는 세대로 자라게 하였다.

 

 

취향 중시 Z세대가 원하는 고객 경험은?

Z세대는 기업이 그들을 알고 그들에 맞는 개인화된 경험을 제공하기를 기대하고 있다. 디지털 기술이 발달하면서 소비자 취향은 온라인 상에서의 탐색, 구매 행동 등 데이터를 기반으로 분석되어 아마존, 넷플릭스와 같은 리테일러, 스트리밍 산업을 중심으로 개인화된 경험으로 제공되고 있다. 개인화는 복잡하고 많은 정보와 선택지 안에서 본인이 원하는 경험에 더 빠르고 편리하게 도달하게 하는 만족스러운 경험을 제공하였다. 여기에 익숙해진 소비자는 이제 개인화된 경험을 원하는 것이 아니라 당연시하게 되었다.

 

” 71%의 소비자가 기업이 개인화된 경험을 제공해줄 것이라고 기대하며, 76% 소비자는 그렇지 않았을 때 짜증이 난다고 응답했다”

(출처: McKinsey)

 

개인화의 위험 요소로 언급되는 개인정보의 보안 영역에 있어서도 Z세대는 이전 세대와는 다른 기준을 가지고 있다. 개인정보 처리의 투명성과 완벽한 정보 보안의 필요성은 공감하나 Z세대의 개인정보 보호는 기존 세대의 ‘모르는 사람에게 내 정보가 노출된다는 것에 대한 두려움’과는 다르다. 예를 들면 Z세대는 개인적인 친분이 없지만 현재 본인 주변에 있고 취향이 비슷한 사람들에게 본인의 위치 정보를 공유하는 것이 문제가 되지 않는다. 단 그들이 원치 않을 때, 예를 들어 부모가 그들의 위치를 무단으로 조회하는 것이 개인정보 침해인 것이다. 개인화된 경험이 익숙한 Z세대는 본인에게 맞춘 경험을 제공받기 위해 동의된 영역 내의 개인정보 제공에 대해서는 이전 세대보다 열려있다.

 

” GenZ has grown up in a digital world, and they’re no stranger to exchanging data with companies. “

(출처: The Atlantic)

 

 

초개인화된 경험이란?

기존의 세그먼테이션이 나이, 성별, 거주지역, 라이프스타일 등 개인별 특성을 중시했다면 초개인화란 소비자의 상황과 맥락을 실시간으로 파악한 뒤 니즈를 예측해서 상품이나 서비스를 제공하는 것을 통칭한다. 즉 특정 고객이 지금 구체적으로 원하는 것에 초점을 두며 더 나아가 고객이 인식하지 못한 니즈, 예측하지 못한 경험을 제공하는 것까지 아우른다.

여기서 주목할 점은 개인의 취향이 상황에 따라 변화하기 때문에 단지 개인의 과거 행동에 국한된 분석만으로는 최적화된 경험을 제공할 수 없다는 것이다. 요즘 유행하는 ‘부캐’라는 말이 보여주는 것처럼 인간은 더 이상 하나의 단위로 존재하지 않는다. 상황에 따라 다양한 정체성을 가진 다면적이고 복합적인 개체로 존재한다. 한 명에게 하나의 솔루션이 아닌, 맥락에 따라 서로 다른 경험을 제공해야 하는 것이다.

 

” Through hyper-personalization, companies can send highly contextualized communications to specific customers at the right place and time, and through the right channel.”

(출처: Deloitte)

 

잠시 초개인화 마케팅 전문가의 경험을 빌리면 “실패를 경험한 초개인화 마케팅은 개인화의 초점을 사용자 특성이 아닌 제품간 유사성 파악에 두고 너무 많은 자원을 투자했다. 그 결과 상품 사진을 자동으로 읽고 특징 변수를 생성하는 알고리즘을 사용해 신상품과 유사한 기존 상품에 반응한 고객에게 신상품을 추천하는 방식으로 초개인화를 진행했다. 그러나 날씨, 유행과 같은 상황 요인이 포함되지 않았고 신상품 선호, 다양성 추구 성향과 같은 개인적인 특성이 포함되지 않았기에 온라인 매장 방문객의 구매전환율 향상에는 충분한 성과를 내지 못했다. 많은 인력을 투입하고 AI 기술까지 적용했지만 효과는 아주 미미했다.

종합해보면 진정한 초개인화는 과거에 고객이 주로 했던 행동과 유사한 제품∙서비스를 제공하는 것이 아니라 현재 상황과 환경에 맞춰 한발 앞서 새로운 경험을 제안하는 것이다.

 

 

성공 사례로 본 초개인화 경험 제공 전략

이제 초개인화의 성공 사례로 뽑히는 핀터레스트(Pinterest)와 스티치 픽스(Stitch Fix)를 통해 초개인화 경험 제공 시 놓치지 말아야 할 점을 살펴보겠다.

 

1) 구체적인 맥락 기반의 추천+고객이 예상치 못한 추천을 제공하라.

핀터레스트는 이미지를 단순히 인식하는 것이 아닌 이해하는 딥러닝 기술을 사용한다. 핀터레스트의 딥러닝 기술은 1)이미지를 세분화하는 것에서 시작한다. 하나의 이미지를 하나로 인식하지 않고 이미지의 세부단, 예를 들어 고양이를 안고 있는 여성 사진이라면 고양이, 여성, 착용한 옷, 가방, 촬영 장소 등의 세부 요소로 분해, 태그화 함으로써 구체적인 정보를 모은다. 2)이미지와 사용자의 보드 제목, 검색어를 교차 분석하여 구체적인 맥락을 파악한다. 즉 같은 스마트워치 사진이라고 해도 스마트워치 보드에 저장하면 유사한 스마트워치 사진을 추천하고 녹색 깔맞춤 보드에 저장하면 녹색의 스마트폰, 이어버즈, 랩탑을 추천하는 방식이다. 3)마지막으로 비슷한 검색을 한 다른 사용자의 행동 패턴에 기반하여 사용자가 예상하지 않은 추천을 제공한다.

 

” 욕실 타일에 관심 있는 사람들이 화장대를 쇼핑했다면 광고주 핀을 분석해 가장 어울릴 화장대를 추천한다. 사용자가 일반적으로 만들지 않을 연결을 만드는 것이다. “

(출처: The Wall Street Journal)

 

소비자는 단순히 본인이 필요한 사진을 스크랩하는 행동만을 하지만 스크랩의 구체적 의도를 파악하기 위한 핀터레스트의 노력으로 맥락에 기반한 개인화된 추천을 받게 되는 것이다.

 

2) 고객이 소비자 경험 여정(CEJ)의 어느 영역에 직접 참여하고 싶어하는지를 고려하라.

패션계의 넷플릭스로 불리는 스티치 픽스는 개인 스타일링 서비스로 스타일 리스트와 추천 알고리즘을 통해 원하는 옷을 배송하는 구독 모델로 나스닥 상장을 이뤄낸 기업이다.

이들의 성장 스토리에는 고객이 경험 여정의 어느 영역에 참여하고 싶어하는지에 대한 고민이 녹아있다. 스티치 픽스의 첫 시작은 패션에 관심이 없는 소비자에게 옷을 고르는 귀찮은 선택을 대신 해주는 서비스였다. 스타일 프로필만 채우면 AI가 1차 추천 목록을 작성합니다. 이 중 스타일리스트가 최종 5벌을 선정해 배송하고 고객은 마음에 드는 옷만 결제하는 시스템으로 고객이 몰랐던 취향과 핏을 추천하여 빠르게 성장했다. 약 10년 뒤 성장이 둔화되기 시작했을 때 스티치 픽스는 그 원인을 고객의 특성에서 찾았다. 그리고 선택을 즐기는 사람들을 위한 프리 스타일 서비스를 출시했다. 기존 서비스가 고객의 역할을 스타일 프로필을 채우는 것에 한정했다면 프리 스타일 서비스는 스타일 프로필을 채우면 고객이 좋아할만한 상품을 보여주고 직접 선택하게 한 후 해당 제품과 어울리는 다른 옷과 악세사리를 추천하는 방식이다.

고객마다 경험 여정의 어떤 단계를 경험하고 싶은지는 다르다. 같은 사람이더라도 제품∙서비스에 따라 참여하고 싶은 영역은 줄어들기도 하고 늘어나기도 할 것이다. 고객이 원치 않는 과정, 잘 모르는 과정은 기업이 실행하되 고객이 참여하기를 원하고 즐기는 지점에서는 언제든 접근할 수 있도록 문을 열어두는 것을 잊지 말아야 한다. 더 나아가 Nike by You의 Share 기능처럼 본인의 선택을 공유하고 싶은 고객에게는 공유 영역까지 개인화 된 경험의 영역을 넓혀주어야 할 것이다.

 

 

마치며

마지막으로 초개인화는 단지 디지털 기반 산업 혹은 구매 과정에만 국한되어 적용되는 개념이 아니라는 점을 강조하고 싶다. 지금은 아마존과 넷플릭스 같은 디지털 기반 산업이 초개인화를 이끌고 있지만 향후 점점 더 많은 기업이 초개인화 된 경험을 요구하는 소비자를 만나게 될 것이다.

가까운 미래에 스타벅스에서 커피를 구매하여 공원에서 마실 때 나의 취향과 날씨, 그 날 공원에 있는 사람들이 듣고 있는 음악을 기반으로 내게 맞는 곡을 추천 받는 서비스를 경험해볼 수 있지 않을까? 피곤한 하루를 마무리하고 귀가했을 때 좋아하는 음악이 흐르고 연락하기로 한 친구의 전화번호가 TV에 띄워져 있으며 항상 마시던 음료가 준비되어 있는 경험도 곧 접할 수 있게 되지 않을까?

과거에는 제품, 브랜드의 관점에서 경쟁사와의 비교를 통해 차별화를 꾀했다면 초개인화 시대에는 고객에 대한 깊은 이해를 바탕으로 고객 개개인에게 최적화된 경험을 제공하는 것이 브랜드 경쟁력이 될 것이라는 점을 꼭 기억하자.

# References

- https://news.stanford.edu/2022/01/03/know-gen-z/
- https://www.mckinsey.com/business-functions/marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying
- https://www.gfk.com/blog/inside-the-minds-of-gen-z-consumption
- http://news.kmib.co.kr/article/view.asp?arcid=0924157411&code=11151400
- https://www2.deloitte.com/ca/en/pages/deloitte-analytics/articles/connecting-with-meaning.html
- https://dbr.donga.com/article/view/1202/article_no/9516
- http://www.ttimes.co.kr/view.html?no=2021052614137713400
- http://www.ttimes.co.kr/view.html?no=2021092410477712251&VRO_P

임선희 컨설턴트

임선희 컨설턴트

에스코어㈜ 컨설팅사업부 마케팅전략팀

에스코어 컨설팅사업부 마케팅전략팀에서 디지털 데이터 분석을 기반으로 하는 브랜드 및 마케팅 인사이트 도출 프로젝트를 담당하고 있습니다.

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