Unlocking the next frontier of personalized marketing

소비자 71%가 기대하는 개인화 마케팅, AI로 새 시대 열려

기업들이 고객 개인화에 새로운 전환점을 맞고 있다. 맥킨지(McKinsey) 연구에 따르면 소비자의 71%가 기업이 개인화된 상호작용을 제공할 것으로 기대하며, 76%는 개인화가 부족할 때 불만을 느낀다. 특히 소비자의 65%는 타깃 프로모션을 구매의 주요 이유로 꼽았다. 이제 기업들은 인공지능(AI)과 생성형 AI를 통해 이러한 소비자 요구에 효과적으로 대응하고 있다.

많은 소매업체들이 경기 불확실성, 변화하는 소비자 선호도, 때로는 이익 감소 등의 압박에 직면해 있다. 과거의 대규모 일괄 프로모션 방식은 더 이상 효과적이지 않다. 이에 기업들은 AI와 생성형 AI를 활용해 하락 추세를 역전시키고 성장을 가속화하려는 시도를 하고 있다. 특히 타깃 프로모션에 AI를 활용하면 소비자의 쇼핑 선호도나 프로모션 친화도에 따라 맞춤형 할인을 제공할 수 있다.

생성형 AI의 마케팅 파워: 콘텐츠 제작 속도 50배 향상과 10% 높은 참여율 달성

생성형 AI는 마케팅 메시지의 제작 과정을 획기적으로 변화시키고 있다. 전통적으로는 소규모 소비자 그룹에 맞춤형 콘텐츠를 제공하는 것이 비용 효율적이지 않고 실질적으로 불가능했다. 그러나 생성형 AI는 더 낮은 비용으로 대규모 맞춤형 콘텐츠 개발을 가능하게 한다.

맥킨지의 보고서에 따르면, 일부 마케터들은 생성형 AI를 도입해 콘텐츠 개발을 기존 방식보다 50배 빠르게 처리할 수 있게 되었다. 유럽의 한 통신회사는 생성형 AI 기반 개인화 엔진을 도입하여 고객 특성(나이, 성별, 데이터 사용량 등)에 맞춘 메시지를 전송했다. 그 결과, 개인화된 메시지를 받은 고객들이 그렇지 않은 고객보다 10% 더 높은 참여율과 행동 전환율을 보였다.

성공적인 AI 마케팅의 5D 프레임워크: 데이터에서 측정까지

성공적인 개인화 마케팅을 위해서는 강력한 마케팅 기술 스택이 필요하다. 맥킨지는 '4D' 전략(데이터, 의사결정, 디자인, 배포)에 측정이라는 다섯 번째 요소를 추가한 프레임워크를 제안한다. 데이터 측면에서는 고객 행동과 선호도에 대한 심층적 통찰력을 얻기 위해 프로모션 이력, 콘텐츠 참여 내역, 메타데이터 및 분류법, 분석 인프라, 데이터 파이프라인 등의 확장이 필요하다. 의사결정 단계에서는 AI 모델을 통해 프로모션 성향 예측, 프로모션 효과 측정, 콘텐츠 반응 가능성 예측 등을 수행한다.

디자인 단계에서는 오퍼 관리와 콘텐츠 제작이라는 두 가지 핵심 워크플로우를 관리하고, 배포 단계에서는 고객 신호를 즉시 처리하여 적절한 시간에 적합한 메시지를 전달하는 아키텍처가 필요하다. 마지막으로 측정을 통해 개인화 노력의 ROI를 검증하고 지속적인 최적화를 가능하게 한다.

북미 소매업체 사례: AI 타깃 마케팅으로 3개월 만에 연간 마진 3% 증가

한 북미 소매업체는 AI 기반 타깃 프로모션을 통해 마케팅 전략을 혁신했다. 이 기업은 전통적인 대규모 할인 방식에서 벗어나 고객 데이터를 활용한 개인화된 접근법을 도입했다. 마케팅팀은 고객의 프로모션 반응 가능성을 평가하는 분석 모델을 개발했고, A/B 테스트를 통해 다양한 타깃 오퍼의 가치를 테스트했다.

이 과정에서 고객들이 너무 많은 프로모션에 압도된다는 사실을 발견하고 오퍼 빈도를 줄이며 고객 경험을 단순화했다. 그 결과 3개월 만에 타깃 접근법을 사용하여 초기 테스트에서 연간 마진을 약 3% 증가시켰다. 또한 기술, 분석, 활성화를 통합한 접근법으로 가격 개선에서 4억 달러, 생성형 AI 기반 타깃 오퍼에서 1억 5천만 달러의 추가 가치를 창출했다.

FAQ

Q: 생성형 AI는 어떻게 마케팅 개인화에 도움을 주나요?

A: 생성형 AI는 소비자 그룹별로 맞춤형 콘텐츠를 대규모로 저비용에 생성할 수 있게 해줍니다. 기존에는 수작업으로 불가능했던 수준의 개인화된 텍스트, 이미지, 크리에이티브 자산을 자동으로 생성하고 최적화할 수 있습니다. 맥킨지 보고서에 따르면 일부 기업은 생성형 AI를 통해 콘텐츠 개발 속도를 50배까지 높였습니다.

Q: 타깃 프로모션을 위한 고객 세분화는 어떻게 이루어지나요?

A: 고객 세분화는 할인 민감도, 제품 선호도, 구매 채널 선호도, 비정기 구매자, 로열티 프로그램 회원 등 다양한 기준으로 이루어집니다. AI는 이러한 세분화된 그룹에 맞춤형 할인을 제공하여 마진을 최적화하고 고객 경험을 향상시킵니다. 예를 들어 할인에 민감한 고객에게는 더 큰 할인을, 특정 제품에 관심 있는 고객에게는 관련 프로모션을 제공할 수 있습니다.

Q: 개인화 마케팅을 성공적으로 구현하기 위한 핵심 기술 요소는 무엇인가요?

A: 맥킨지는 데이터, 의사결정, 디자인, 배포, 측정이라는 5가지 핵심 요소를 제안합니다. 고객 데이터를 수집하고 분석하는 시스템, AI 기반 의사결정 엔진, 콘텐츠 관리 시스템, 다양한 채널을 통한 메시지 전달 아키텍처, 그리고 성과를 측정하고 최적화하는 도구가 필요합니다. 이러한 요소들이 원활하게 통합되어야 진정한 실시간 개인화가 가능해집니다.

해당 기사에서 인용한 보고서 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 맥킨지

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.