이커머스(전자상거래)는 비즈니스 규모에 상관없이 디지털전환 가속화는 빠르게 이뤄지고 있습니다. 코로나19로 오프라인 매장 구매가 줄고 온라인 쇼핑이 습관화 되며, 2020년 세계 이커머스 시장 성장률은 예상치인 16.5%를 넘어 27.6% 성장을 기록했고, 거래액 규모는 세계적으로 4조 달러 이상 거래액을 달성했습니다. 국내 이커머스 시장은 통계청 기준으로 전년대비 19.5%가 증가한 160조를 매출 규모를 형성했고, ‘글로벌 이커머스 HOT 리포트’에 따르면 한국의 이커머스 매출은 세계 5위를 기록했다고 합니다.
이제 이커머스 시장은 더 큰 경쟁으로 이어지고 고객이 기대하는 경험의 대한 기대치가 앞으로 더 높아 질것을 예고하고 있는 것입니다. 고객에게 최적화 된 맞춤형 경험을 제공하지 못하면 운영하는 온라인 쇼핑몰의 충성도와 수익을 다른 경쟁사가 빠르게 흡수 할 수 있습니다. 이런 위기에서 성공으로 이끌 수 있는 집중해야 할 3가지 주요 트렌드와 방법을 살펴보겠습니다.
- 온라인 경쟁 심화
- 온라인 구매 고객의 다양화
- 확장된 온라인 경험으로 정교해지는 고객 요구 사항.
1. 온라인 경쟁의 심화
우리나라 온라인 거래 시장 규모는 세계 5위로 소매유통시장에서 이커머스 비중은 28.2%로 세계 1위입니다. 특히나 온라인 유통 업계의 전반적인 성장과 기존 오픈마켓 전통적인 강자인 이베이코리아에서 차별화 된 고객경험을 강조한 쿠팡이 시장에서 1위를 쟁취하는 플랫폼의 지각 변동이 있었습니다. 그리고 오프라인에서 온라인 전환의 본격화로 다수의 유통 및 제조 기업들의 자사몰을 구축하는 것입니다.
일찍이 탈 플랫폼을 선언하고 새로운 고객경험을 강화한 D2C(Direct to Commerce)전략으로 성공한 ‘나이키’와 같은 사례는 전통적인 기업들의 온라인 자사몰 구축을 더욱 고취시키고 있습니다. 그리고 이들의 공통적인 과제로 ‘돌아갈 수 없는 고객경험’이라는 고객경험 개인화에 집중하고 있습니다. 이는 디지털 전환을 맞이해 많은 고객을 유치해 시장 점유율 확보하고 고객의 충성도를 높여 매출을 성장시키기 위해 그 어느때보다 많은 기업들이 맞춤형 고객경험을 제공하기 위해 마케팅 활동에 치열한 경쟁이 예상됩니다.
2. 온라인 구매 고객의 다양화
코로나 19로 인해 단순히 매출 규모만 증가한 것이 아닙니다. 닐슨코리아에 따르면 온라인 채널 이용자 31%가 신규 유입 되었다고 밝혔으며, 크리테오의 조사에 따르면 한국 소비자 76% 온라인 소비를 늘인다고 응답했습니다. 응답자 중 X세대(76%)와 베이비붐 세대(77%) 역시 온라인 소비를 유지하겠다는 비율이 높았습니다. 이는 새로운 잠재 고객이 온라인으로 유입 된 것으로 기존에 온라인 소비를 기피했던 고객들이 이제 온라인 쇼핑을 할 수밖에 없은 상황에 적응하며 새로운 고객층으로 확대된 것입니다.
이는 새롭게 유입 된 고객을 지속적으로 관리하기 위해서 다양해진 고객층에 대한 이해가 필요합니다. 고객의 데이터는 더욱 증가할 것이고, 그에 따른 다양한 제반 시스템과 비용은 데이터 양에 비례할 것입니다. 그래서 자사몰을 운영하는 기업은 이러한 모든 그룹을 수용할지를 결정해야하며 유입된 고객 세분화를 통해 사이트에 방문하는 첫 순간부터 고객을 이해하고 만족할만한 구매 경험을 선사 하기 위한 개인화 시스템은 매우 중요해졌습니다.
3. 다양하고 정교해지는 고객 요구사항
온라인 쇼핑에서 이제 더이상 생필품과 같이 특정 범위에 한정된 물품을 거래하지 않습니다. 시장은 더 광범위 해지고 고객경험을 맞춤형으로 제공하기 위해 더욱 정교해지고 있습니다. 코로나19 이후 고객들은 온라인 수업이나 배달 서비스, 온라인 명품 소비와 같이 기존에 없던 새로운 디지털 영역을 경험하며, 요구사항이 더 명확해지고 온라인에서도 오프라인과 같은 대우를 받길 원합니다.
특히나 자사몰을 구축하는 비즈니스는 최고의 고객경험을 안정적이며 빠르게 제공해 플랫폼과 경쟁사보다 더 우월한 경쟁력을 갖춰야 합니다. 즉, 방문자를 구매고객으로 만들고, 고객을 충성고객으로 만들기 위해 고객경험을 선사할 수 있는 시스템에 대해서 고민하지 않을 수가 없게 된 것입니다.
먼저 다양한 고객을 정교하게 이해하기 위한 데이터 저장과 분석 시스템이 필요합니다. 그리고 고객의 구매 여정에 경험을 제공하고 효과를 검증하기 위한 시스템을 갖춰야 합니다. 이제 D2C 전략을 선택한 기업이 성공적인 개인화를 위해서 갖춰야할 전략에 대해서 알아보겠습니다.
성공적인 개인화를 위한 제안
#행동 기반 개인화(온사이트 마케팅)
방문자를 주요 잠재 고객으로 분류하고 행동분석에 따른 맞춤형 경험 제공이 필요합니다. 이를 위해 방문자를 비식별 고객과 식별 고객으로 구분해 그에 맞는 개인화 경험을 제공할 수 있어야 합니다. 이를 구분하는 것만으로도 다양한 마케팅 캠페인을 펼칠 수 있으며, 접속 중인 고객의 행동에 맞춰 개별화 된 메시지와 제안(할인, 쿠폰, 콘텐츠등)을 전달할 수 있어야 합니다. 행동 기반 개인화는 모든 온라인 쇼핑에서 고객경험을 제공하기 위해 가장 기본적인 역할을 합니다.
#AI 기반 개인화
지속적으로 증가하는 고객의 다양한 요구와 선호도를 이해하기 위해서는 고객 세분화와 추천 시스템은 데이터를 기반으로 구축이 필요합니다. ‘돌아갈 수 없는 고객경험’을 제공하기 위해 증가하는 고객 데이터 분석을 자동화 하지 않고 인력을 투입하는 것은 시간과 비용에서 비효율적이며, 경쟁에서 불리한 위치에서 시작하는 것과 다르지 않습니다. 그래서 AI를 기반으로 빠르게 고객 세분화 모델을 구축해 다양한 고객 경험을 제공해 자사몰의 충성고객을 확보해야합니다.
고객과 자사몰의 관계를 지속적으로 체크할 수 있는 RFM(Recency ㆍ Frequency ㆍ Monetary) 모델 적용은 매우 유용합니다. RFM을 활용해 이탈고객과 충성고객 등 다양한 세분화를 분석 알고리즘을 적용하면 고객과의 관계가 어떤 상태인지 빠르게 파악해 타겟팅 할 수 있습니다. 그리고 AI 예측 알고리즘을 반영한 구매확률예측 모델이 있습니다. 이미 구매에 긍정적이 성향을 보이는 고객을 미리 예측해 알고 있다는 것 만으로도 전환 가능성이나 상품의 관심을 미리 파악해 고객경험을 더 최적화 할 수 있습니다.
고객 세분화를 위한 RFM 추천 콘텐츠 –AI세그먼트 RFM 활용법
자사몰의 개인화를 위해 꼭 필요한 것은 추천 시스템입니다. 추천 시스템은 고객을 맞이하는 웹/모바일 사이트의 첫 화면 만큼이나 매우 중요한 요소로 개인화의 AI 기술 중 가장 많은 관심을 받고 있습니다. 이는 오프라인 매장에서 똑똑한 직원이 필요한 것과 같은 의미입니다. 기존의 ‘베스트 추천 상품’ 과 같은 일방적인 추천 시스템은 통계형을 기반으로 추천하기 때문에 고객 의도를 반영하기 어려운 약점을 가지고 있습니다. 그런 약점으로 인해 좋은 신제품이나 MD의 역량에 기대 성과는 제한 적일 수 밖에 없습니다. 하지만 머신러닝과 딥러닝 방식 알고리즘을 적용한 추천시스템은 고객 행동과 성향을 반영해 더 정교하고 다양한 상품 추천 전략이 가능한 합니다. 이는 기존 추천 방식보다 추천의 영역을 확장하는 것으로 AI를 활용해 높을 효율을 보여주는 시스템입니다. 이렇게 AI기반으로 고객 세분화와 추천 시스템은 전환율을 높이고 고객의 충성도 구축을 위한 개인화 작업이 현재 가장 주목받는 기술입니다.
#A/B 테스트
A/B 테스트는 운영하는 온라인 쇼핑몰에서 중장기적으로 전환을 높일 수 있는 가장 좋은 방법입니다. 모든 방문자를 위해 온라인 구매 경험의 모든 요소를 최적화하고 지속적인 고객 요구 변화에 충족하기 위해 새로운 혁신을 테스트하고 도입할 수 있습니다.
데이터 분석, 가설, 테스트, 검증, 실험 및 적용 이러한 일련의 과정이 빠르게 운영 되기 위해서 계획 수립과 실행을 위한 프로세스 뿐 아니라 그에 맞는 인력과 시스템을 구성해야 합니다. A/B테스트 영역은 데이터 관리와 고객에 대한 지속적인 관찰이 필요한 영역으로 A/B 테스트 환경을 갖춰 운영이 필요합니다. 여기에 AI를 적용한 A/B테스트는 실시간으로 테스트 데이터를 학습해 좋은 성과를 가져올 수 있도록 최적화하기 때문에 A/B테스트 관리 측면에서 생산적이고 효율적인 운영이 가능합니다.
행동 기반 개인화(온사이트 마케팅)와 AI기반 개인화 시스템 그리고 A/B테스트는 자사몰 운영 전반에 매우 필수 요소이며, 자사몰 비즈니스의 대표적인 성공요인으로 주목받는 전략입니다. 이러한 전략이 주요 트렌드로 자리 잡은 만큼 개인화 시스템 구축과 함께 적극 활용할 수 있도록 알아보시기 바랍니다.
