[인터뷰] "더 어려워진 맞춤형 마케팅, AI로 해결책 제시" 고주연 애피어 본부장

디지털 전환 시대 소비자, 초개인화된 맞춤형 추천 원해

쿠키 수집 불가, 앱 투명성 정책 등으로 소비자 추적 어려워져

AI 마케팅 기업 애피어, 적은 데이터만으로 소비자 분석 지원

마케터가 직접 데이터 분석해 즉각적인 마케팅 집행도 가능

고주연 애피어 엔터프라이즈 세일즈 본부장[사진=애피어]

소비자는 수많은 디지털 기기, 애플리케이션, 서비스를 이용하면서 디지털 세상에 흔적을 남겨왔다. 인터넷 쿠키가 대표적이다. 인터넷 사용기록인 쿠키는 소비자가 웹 브라우저에서 어떤 정보를 검색했는지, 취향은 어떠한지 등의 정보를 분석할 수 있다. 

기업은 이러한 정보를 통해 소비자를 파악하고, 어떤 제품과 프로모션을 어느 시기에 제공해야 가장 효과적인지 파악한다. 이는 데이터를 이용하는 마케팅에서 가장 기본적인 요소다. 가령, '리타기팅(Re-targeting)' 광고는 소비자의 과거 제품 검색 이력을 바탕으로 해당 상품을 다시 보여주면서 구매를 유도하는 방식이다. 여기에 인공지능(AI)이나 빅데이터 분석이 접목되면서 단순히 제품만 노출하는 방식을 넘어 소비자의 취향과 구매력을 바탕으로 하는 맞춤형 마케팅도 가능하게 됐다.

하지만, 최근 디지털 마케터는 과거보다 더 적은 정보로 소비자를 파악해야 한다. 개인정보보호에 대한 정책이 강화되면서 기업은 사용자 쿠키를 쉽게 수집할 수 없게 됐으며, 애플의 앱 투명성 정책 등이 도입되면서 사용자 활동에 대한 추적도 어려워졌다. 특히 최근 발표된 한 보고서에서는 MZ세대 소비자는 브랜드의 개인정보 활용에 대해 걱정하면서도, 개인화된 맞춤형 메시지를 제공하는 브랜드를 신뢰하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 특정 그룹으로 분류되기 싫어하는 성향이 이러한 맞춤형 메시지에 대한 호감을 높인다는 분석이다.

기업이 소비자 정보를 얻을 수 있는 경로는 점점 줄어들지만, 오히려 소비자는 초개인화된 정보를 원하고 있다. 이에 따라 기업 마케터는 나침반이나 육분의 없이 넓은 바다를 항해하는 것과 같은 환경에 놓이게 됐다.

고주연 애피어 엔터프라이즈 세일즈 본부장은 "쿠키가 없는 세계가 도래했다. 개인정보보호 강화 추세에 따라서 쿠키를 제공하지 않는 경우도 늘고 있으며, 쿠키 기반 추천 서비스는 점점 소비자와의 관련성도 떨어지고 있다. 이에 따라 리타기팅, 리인게이지먼트(Re-engagement) 같은 기존 마케팅 기법도 어려워졌다"고 말했다.

그러면서 "애플 등 빅테크 기업 역시 개인정보보호 정책을 강화하면서 기업이 소비자를 추적할 수 없게 됐고, 이에 따라 마케팅 효율도 떨어졌다. 이러한 광고는 과거보다 더 어려워지고, 광고 단가 역시 상대적으로 높아질 전망이다. 때문에 한 번이라도 기업과 접촉한 소비자와의 접점을 어떻게 이어나갈지가 디지털 마케팅에서 중요한 영역이 됐다"고 설명했다.

애피어는 AI를 기반으로 소비자 데이터를 분석하고 기업이 데이터 기반 의사결정을 할 수 있도록 지원하는 디지털 마케팅 기업이다. 특히 데이터 기반 의사결정 자동화와 광고 솔루션을 모두 갖춘 풀 퍼널(Full-Funnel) 마케팅 솔루션으로, 기업이 고객 충성도를 높이기 위한 다방면인 접근 방식을 지원한다.

애피어의 소비자 데이터 과학 플랫폼 아익슨(AIXON)은 여러 채널에서 발생하는 데이터를 통합해 기업이 소비자 행동을 예측할 수 있도록 돕는다.

쿠키를 활용할 수 없게 된 기업은 로그인 후 소비자의 행동(구매, 제품 가격, 회원 가입 정보) 만을 파악할 수 있다. 하지만, 해당 소비자가 로그인을 하지 않고 제품을 찾아볼 경우 관심 있는 제품에 대한 할인 정보 등 소비자 맞춤형 마케팅을 집행하기 어렵다.

아익슨은 AI를 기반으로 구축한 소비자 데이터 플랫폼이다. 기업은 자체적으로 보유한 최소한의 소비자 데이터를 여기에 대입하면 AI 모델을 통해 소비자 행동을 예측한다. 특히 로그인하지 않은 소비자라 하더라도 데이터 분석에 기반해 동일한 소비자일 것으로 추정, 개인화한 마케팅을 집행하는 것이 가능하다.

고 본부장은 "쇼핑 사이트를 예로 들면, 소비자가 로그인한 뒤 어떤 제품을 검색해서 장바구니에 담았는지. 어떤 제품 사진에 오래 머물렀는지, 스크롤을 내린 속도는 어땠는지, 주목한 키워드는 무엇인지 등의 정보를 빠르게 도출할 수 있다. 기업이 보유한 내부 키워드를 활용하기 때문"이라고 말했다.

이어 "하지만 외부 키워드에 대한 인사이트는 우리가 줄 수 있는 영역이다. 홈 트레이닝 기업이라면 소비자가 홈 트레이닝에 관심이 있다는 것 정도만 알 수 있지만, 외부정보와 연결한다면 이 사람이 왜 홈트레이닝에 관심을 가지고 있는지도 파악할 수 있다"고 덧붙였다.

그러면서 "우리는 소비자의 행동을 분석해 이 소비자가 다른 기기를 쓰더라도 동일한 인물이라는 것을 로그인하지 않은 상태에서도 파악하는데, 평균 정확도는 97%에 달한다. 앱, 웹, 키워드 검색 등 소비자에 대한 고유 식별자 없이도 가능한 것이 강점"이라고 설명했다.

특히 아익슨은 데이터 과학자가 아니더라도 데이터 플랫폼을 마케팅 실무자가 손쉽게 이용할 수 있다는 것이 강점이다. 데이터 과학자나 개발자가 필요한 기존의 AI 도구와 달리, 마케터가 모델 생성이나 통계에 대한 전문 지식이 없이도 클릭 몇 번으로 목표에 맞는 결과를 추출할 수 있다. 또한, 기업 내 데이터 과학자는 가설을 세우고 결과를 예측했을 때, 아익슨을 토대로 확신을 가지는 등 보완제로도 활용 가능하다.

고 본부장은 "기업 입장에서는 AI를 도입하기 위해서는 AI에 대한 사전 학습이 필요하고, 정확한 결과를 낼 수 있을 만큼 데이터가 충분히 쌓여야 한다. 하지만 우리는 적은 양의 데이터만으로도 충분히 신뢰할 수 있는 결과를 낼 수 있도록 지원한다"고 밝혔다.