예측 분석 기술로 '고객이 살 물건 미리 제안'


인터넷과 SNS 사용에 익숙한 소비자들은 상품에 대한 방대한 콘텐츠를 즉시 접하며 보다 개인적이고 똑똑한 쇼핑 경험을 추구하기를 원한다. 이에 따라 유통업계는 고객 구매패턴 및 소비 트렌드로부터 도출한 데이터를 토대로 예측 분석 모델을 가동해 개별 맞춤형 서비스를 실시간으로 제공하고 있다.


소비자가 일상생활에서 신기술을 토대로 실행 가능한 정보를 활용하기 시작하면서 유통산업 질서가 바뀌고 있다. 이러한 상황에서 유통기업이 고객 중심 조직으로 거듭나려면 웹, 매장, 모바일상의 상품과 브랜드 경험을 일치시켜야 한다. 특히 고객 데이터는 유통업체의 경쟁력 강화 수단이므로 이를 비즈니스 환경에 적용할 경우 근본적인 혁신이 가능하다.
오늘날 소비자들과 보조를 맞추려는 기업은 통찰력을 갖춰야 한다. 즉, 마케팅과 프로모션, 상품 기획에 대한 신속한 의사결정을 위해 실시간 데이터를 통합하고 매장 운영을 최적화해야 고객 확보 및 유지가 가능하다. 유통기업이 수익을 올리는 데 필수적인 예측 분석 기반의 마케팅과 고객경험관리1) 에 대해 알아본다.



데이터 분석에 좌우되는 개인 맞춤형 마케팅
고객에 대한 이해도가 높아지면 기업은 그들이 원하는 쇼핑 경험을 폭넓은 시각에서 제공할 수 있다. 예를 들어 온라인상의 예측 모델을 가동해 웹사이트에서 고객이 여러 상품을 둘러볼 수 있게 하면 더 나은 온라인 쇼핑 체험뿐 아니라 개별 맞춤형 실시간 배송까지 가능하다. 이보다 더 미래지향적인 기업은 고객 쇼핑 주기의 각 단계, 즉 ‘인지(awareness)→관계구축(engagement)→고려(consideration)→구매전환(conversion)→충성도확(loyalty)’에 적합한 모바일 전략을 수립한다. 모바일앱은 오프라인 점포나 매장 이동 중 또는 온라인에서 소비자와 만날 수 있는 특별한 기회를 제공한다. 예를 들어, 예측 분석 모델에 기반해 개별 고객 프로필에 적합한 메시지를 작성한 다음 맞춤형 상품 정보를 제안하면 고객과 기업 모두 유익한 결과를 얻을 수 있다.
다음과 같은 시나리오도 가능하다. 소비자가 어느 쇼핑몰 입점 매장에서 마케팅 메시지를 수신하는 데 동의했다면, GPS 통합 추적 기능으로 이를 감지해 일일 특별 이벤트를 문자 메시지로 전달하는 것이다. 이러한 알림은 고객 프로필, 회원 데이터, 예측 분석 모델링2) 등을 통해 수집한 정보에 기초한다. 수신 메시지에 관심을 갖게 된 고객은 해당 매장을 방문, 쿠폰 코드를 사용해 상품을 구매한다. 또한 문자 메시지로 ‘셔츠와 넥타이’ 등 고객이 함께 구매하는 연관 품목도 추천할 수 있다.




IBM이 최근 전 세계 25개국, 1,500명 이상의 CEO를 대상으로 조사한 결과, 유통업체 CEO 가운데 93%는 ‘고객이 원하는 것을 더 잘 이해하고 예측해 상품을 제공하는 것’이 최우선 과제라고 밝혔다. 이처럼 유통업체들에게는 적합한 제품을 알맞게 배치하고 모든 채널에서 일관성 있는 판촉을 실시해 시기적절하고 합당한...기사전문보기