이커머스 마케팅에서 “20대 여성이라면 이 상품을 좋아할 거야”라는 식의 인구통계 기반 추천은 오랫동안 통용되어 왔습니다.
하지만 과연 지금도 여전히 효과적일까요? 오늘은 더 나은 추천 전략에 대해 이야기해 보겠습니다.
인구통계 기반 추천이 유효했던 이유
한때 연령, 성별, 지역 같은 고정적 속성을 기준으로 한 추천은 꽤 효과적이었습니다. 20대 여성은 화장품을, 수도권 거주자는 패션 트렌드를 빠르게 수용할 것이라는 가정이 설득력을 가졌습니다. 이런 단순화된 모델이 ROI를 빠르게 끌어올리는데 도움이 되었던 것도 사실입니다.
지금, 인구통계 추천의 한계
하지만 시장과 소비자는 변했습니다.
- 비회원 쇼핑 증가: 로그인 없이 구매하는 고객이 늘면서 정확한 인구통계 정보 자체가 부족해졌습니다.
- 실시간 니즈와의 괴리: 같은 30대 여성이라도 오늘은 운동화, 내일은 아동용품을 찾을 수 있습니다.
- 고객 심리와의 불일치: 겉으로 드러난 나이와 성별이 소비 심리나 관심사를 온전히 반영하지 못합니다.
이로 인해 “30대 여성 = 화장품 선호”와 같은 단순 추천은 고객에게 엇나간 경험을 제공할 위험이 커졌습니다.
개인 디바이스 중심 쇼핑 패턴의 함정
모바일 트래픽 증가로 한 사람이 여러 가지 쇼핑 형태를 보이고 있습니다.
예를 들어,
- 어머니의 생일 선물을 고르는 20대 남성 → 50대 여성의 상품 고민
- 가족용 식료품을 장바구니에 담는 30대 여성 → 다양한 연령과 성별의 상품 고민
이런 상황에서 단순 인구통계 정보만으로 고객의 니즈를 파악하면 오해와 실수가 생길 수 밖에 없습니다.
인구통계 대신 행동 기반 추천으로 넘어가야 하는가
중요한 것은, ‘고객이 지금 무엇을 원하고 있는가’를 읽어내는 것입니다. 최근 본 상품, 검색 키워드, 장바구니 상품 등 다양한 실시간 행동 데이터를 기반의 추천으로, 고객이 진짜 원하는 순간에 정확한 제안을 할 수 있습니다.
즉, 고객이 누구인지보다 지금 무엇을 원하는지에 주목하는 것이 핵심입니다.
고정된 인구통계 기반 추천에 머무르면 고객의 변화하는 니즈를 놓칠 수 있습니다. 실시간 행동 기반 분석을 통해 추천 전략을 업그레이드할 때입니다.
다음 편에서는 가장 기본적인 개인화 추천 알고리즘 소개와 비교를 통해 전략적인 추천 캠페인 실행 방법에 대해 알아보겠습니다.
