취향을 감지하는 힘💡💭
여기 노련한 점원이 있습니다. 그는 가게에 막 들어온 손님에게 정답게 인사한 후 조용히 그의 시선을 좇았습니다. 손님의 스타일은 어떠하며, 어떤 가방에 시선이 집중되는지, 두런두런 둘러보다 결국 손이 가는 가방은 무엇인지, 한참을 가만히 바라보기만 했지요. 그러다 어느 순간에 벌떡 일어나 쇼케이스에 전시되어 있던 가방 하나를 손에 들고 손님에게 다가갔습니다.
“이 디자인은 어떠세요?”
손님의 눈이 토끼처럼 동그래졌습니다.
“마음에 들어요!”
고객은 데일리 아이템으로 검은색 미니 숄더백을 찾는 중이었습니다. 반짝이는 소재는 싫고, 가볍게 면이나 캔버스 재질로 만든 가방을 찾고 있었지요. 5만 원대 상품을 보고 있었지만 점원이 마음에 쏙 드는 디자인의 가방(정가 10만 원)을 보여주자 조금 무리해서라도 가방을 사겠노라 결심했습니다. 점원은 친절한 미소와 함께 인스타그램 이벤트 참여를 독려하고 1만 원 할인 쿠폰을 적용해 줬습니다.
우리 쇼핑몰 사이트에 이 노련한 점원을 모셔오면 어떨까요? 처음 방문한 고객의 취향을 알아서 감지하고 고객이 좋아할 만한 제품을 적시에 보여줍니다. 고객이 좋아하는 브랜드가 아니면 함부로 추천하지 않습니다. 때로는 고객이 기대했던 것보다 더 나은 상품을 제안합니다. 이처럼 취향을 알아주는 ‘상품 추천’만으로 매출 성과를 톡톡히 본 그루비 고객사 사례를 살짝 소개해 드릴게요.
# A사 : 둘 중에 하나만 골라 Yes or Yes?🆗
백화점 온라인몰 A사는 상품추천 알고리즘을 영리하게 사용 중입니다. 고객이 상세페이지에서 관심 상품을 둘러보다 이탈 기로에 설 무렵, 페이지 하단 영역을 반으로 나누어 2가지 선택지를 주고 있는데요. 하나는 ‘상품 기반 알고리즘’에 의한 상품추천이고, 다른 하나는 ‘고객 행동 기반 알고리즘’에 의한 상품추천입니다.
상품 기반 알고리즘은 고객이 현재 보고 있는 상품과 관련성 높은 상품을 추천합니다. 고객 행동 기반 알고리즘은 현재 고객과 관심사가 비슷한 고객들이 선호한 상품을 추천합니다. AI 상품추천 알고리즘의 대표적인 두 알고리즘을 사용해 물샐틈없는 제안을 한 것인데요. 7월 한 달 간, 상품추천으로 발생한 전체 매출의 52%가 ‘상품 기반 알고리즘’에서 나왔고요. 10%가량이 ‘고객 행동 기반 알고리즘’에서 발생했습니다. A사는 ‘고객 행동 기반 알고리즘’ 추천 영역을 없앴을까요? 아닙니다. 여전히 ‘고객 행동 기반 알고리즘’ 추천에 반응을 보이는 고객들이 있기 때문입니다.
# B사 : 예쁜 옷 옆에 예쁜 옷👗👚
패션 기업 B사는 그루비의 신규 기능인 ‘이미지 기반 유사 상품’ 알고리즘을 활용한 상품추천을 시작했습니다. ‘이미지 기반 유사 상품’ 알고리즘은 상품의 색상, 모양 등 여러 속성을 분석해 고객이 선호하는 상품을 추천합니다. 고객의 행동 데이터가 충분히 쌓이지 않은 신상품 추천에도 유용하게 사용할 수 있어 패션 업계에 특화된 알고리즘인데요. B사는 상품 상세페이지 하단 영역에 오랫동안 사용해 온 ‘상품 기반 알고리즘’ 상품추천 외 ‘이미지 기반 유사 상품 알고리즘’ 상품추천을 추가했습니다. 그 결과, 7월 한 달간 상품추천으로 발생한 전체 매출의 22%에 해당하는 매출이 ‘이미지 기반 유사 상품 알고리즘’에서 창출되었습니다. 기존과 다른 방식의 새로운 상품추천이 더 풍성한 취향 큐레이션 역할을 해내면서 신규 매출로 이어진 것입니다.
# C사 : 좋아하는 브랜드만 계속 추천해💛
글로벌 패션 기업 C사는 여성복 명가답게 연령대별, 스타일별로 브랜드가 세분화돼 있는데요. 충성 고객들은 좋아하는 브랜드가 정해져 있고, 좋아하는 브랜드의 신상품을 보기 위해 방문한다는 특성을 고려해서 상품추천 영역도 그에 맞게 커스터마이징했습니다. ‘고객님만을 위한 추천 스타일’이라는 이름으로 고객이 선택한 브랜드 내에서 지금 본 상품과 유사한 동일 브랜드 상품을 더 많이 확인할 수 있도록 한 것인데요. 예를 들어 고객이 a 브랜드 상세페이지에 진입했다면 상품추천 영역에도 오직 a 브랜드 상품들만 노출됩니다. b 브랜드 상세페이지에 들어가면 상품추천 영역에는 b 브랜드 상품들만 노출됩니다. 그 결과는 어땠을까요? 7월 한 달간 전체 상품추천 매출의 11.3%가 비로그인 고객 대상으로 실시한 ‘고객님만을 위한 추천 스타일’ 상품추천에서 발생했습니다. 구매를 결심하기 전까지는 로그인하지 않은 상태로 사이트를 탐색하는 고객의 행동 패턴도 고려한 캠페인 세팅이 주효했습니다.
# D사 : 검색 결과로 더 많은 선택지 안겨주기📋✅
브랜드 편집샵 D사는 그루비가 제공하는 ‘검색어 추천 알고리즘’의 혜택을 제대로 누리고 있습니다. 고객은 원하는 상품을 빠르게 찾기 위해 쇼핑몰 검색 기능을 활용하는데요. 쇼핑몰 검색 엔진이 오타를 인지하지 못하거나 검색어와 일치하는 제품이 없을 경우, 고객은 여지없이 사이트를 이탈합니다.
D사는 그루비 ‘검색어 추천 알고리즘’을 활용한 상품추천으로 이 문제를 해결했는데요. 브랜드명 오타 검색에도 (고객이 기대했던) 브랜드 제품이 제대로 노출됩니다. 또 특정 아이템을 검색했을 때 검색 결과가 적더라도, ‘검색어 추천 알고리즘’이 추가로 유사 상품들을 추천하기 때문에 고객 입장에서는 기존에 생각했던 상품보다 더 나은 상품을 발견하거나 새로운 스타일을 탐색할 수 있습니다. D사는 이 ‘검색어 추천 알고리즘’만으로도 7월 한 달간 전체 상품추천 매출의 46%에 달하는 매출을 얻을 수 있었습니다.
