[인사이트 리포트] 초개인화 시대의 고객 경험 전략 - Z세대 특성을 중심으로

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초개인화 시대의 고객 경험 전략 Z세대 특성을 중심으로

 

서론

- Z세대 : True Digital Natives로 불리며 인터넷 공간에서 다양한 사람과 소통하며 성장.

- 전 세계 사람과 문화를 배울 수 있던 경험 => 고유한 정체성을 찾는 것의 중요함.

- 디지털 환경은 Z세대가 개개인이 정체성, 취향을 드러내는 소비를 즐기는 세대로 만듦. 

 

 

취향 중시 Z세대가 원하는 고객 경험은?

- 기업이 그들에 맞는 개인화된 경험을 제공하기를 기대.

- 디지털 기술의 발달 => 소비자 취향은 탐색, 구매 행동 등의 데이터를 기반으로 분석됨. => 아마존, 넷플릭스와 같은 리테일러, 스트리밍 산업을 중심으로 개인화된 경험으로 제공.

- 개인화 👉 복잡하고 많은 정보와 선택지 안에서 본인이 원하는 경험에 더 빠르고 편하게 도달하게 해줌.

 

- 보통 사람들이 개인화를 꺼려하는 이유 : 개인정보의 보안 영역 = '모르는 사람에게 내 정보가 노출된다는 것에 대한 두려움'. 소름끼치는 경험일 수 있음.

- 그러나 Z세대는 다른 기준을 가짐.

- 개인정보 처리의 투명성과 완벽한 정보 보안의 필요성은 당연함.

- 현재 본인 주변에 있고 취향이 비슷한 사람들에게 보인의 위치 정보를 공유하는 것은 문제되지 않음.

- 단, 그들이 원하지 않을 때 위치를 무단으로 조회하는 것이 개인정보 침해.

 

- 즉, 개인화된 경험이 익숙한 Z세대는 본인에게 맞춘 경험을 경험을 제공받기 위해 동의된 영역 내의 개인정보 제공에 대해서는 이전 세대보다 열려있다!

 

 

 

초개인화된 경험이란?

- 기존의 세그먼테이션(세분화) => 나이, 성별, 거주지역, 라이프스타일 등 개인별 특성을 중시

- 초개인화 👉 소비자의 상황과 맥락을 실시간으로 파악한 뒤 니즈를 예측해서 상품이나 서비스를 제공하는 것.

- 즉, 특정 고객이 지금 구체적으로 원하는 것에 초점을 두며, 더 나아가 고객이 인식하지 못한 니즈, 예측하지 못한 경험을 제공하는 것까지 아우름.

 

- 개인의 취향은 상황에 따라 변하기 때문에, 단지 개인의 과거 행동에 국한한 분석만으로는 최적화된 경험을 제공할 수 없음.

=> 보통 고객 데이터 분석은 과거 행적을 기반으로 분석하지 않나(?)

 

- '부캐'라는 말이 보여주는 것처럼, 사람은 하나의 단위로 존재할 수 없고 상황에 따라 다양한 정체성을 가진 다면적이고 복합적인 개체로 존재.

- 따라서 한 명에게 하나의 솔루션이 아니라, 맥락에 따라 서로 다른 경험을 제공해야 함.

 

- 실패한 초개인화 마케팅의 특징 => 개인화의 초점을 사용자 특성이 아니라 제품간 유사성 파악에 두었음. 즉 상품 사진을 자동으로 읽고 특징 변수를 생성하는 알고리즘을 사용해 신상품과 유사한 기존 상품에 반응한 고객에게 신상품을 추천하는 방식으로 초개인화를 진행.

- 그러나 날시, 유행, 신상품 선호 취향, 다양성 추구 성향과 같은 개인적인 특성이 포함되지 않았기에 온라인 구매자의 구매 전환율 향상에는 효과를 내지 못함.

 

- 진정한 초개인화는 과거에 고객이 했던 행동과 유사한 제품,서비스를 제공하는 것이 아니라 현재 상황과 환경에 맞춰 한발 앞서 새로운 경험을 제안하는 것임.

 

 

 

성공 사례로 본 초개인화 경험 제공 전략

- 초개인화 성공사례 : 핀터레스트(Pinterest) , 스티피 픽스(Stitich Fix)

 

✅ 구체적인 맥락 기반의 추천 + 고객이 예상치 못한 추천을 제공.

- 핀터레스트는 이미지 단순 인식을 넘어 이해하는 딥러닝 기술 사용.

 

- 이미지 세분화 : 하나의 이미지를 하나로 이해하지 않음.

- 예를 들어 고양이를 안고 있는 여성 사진이라면 고양이, 여성, 착용한 옷, 가방, 촬용 장소 등 세부 요소로 분해하여 태그화 함으로써 구체적인 정보 수집.

 

- 이미지 + 사용자 보드 제목 + 검색어를 교차 분석하여 구체적 맥락 파악. 

- 예를 들어, 같은 스마트 워치 사진도 스마트워치 보드에 저장하면 유사한 스마트워치 사진을 추천하고, 녹색 깔맞춤 보드에 저장하면 녹색의 스마트폰, 이어버즈, 랩탑을 추천하는 방식.

 

- 비슷한 검색을 한 다른 사용자의 행동 패턴에 기반하여 사용자가 예상하지 않은 추천을 제공.

- 소비자는 단순히 본인이 필요한 사진을 스크랩하는 행동만 하지만,

- 핀터레스트는 소비자가 그 사진을 스크랩하는 구체적인 의도를 파악하여 개인화된 추천을 해줌.

 

 

✅ 고객이 소비자 경험 여정(CEJ)의 어느 영역에 직접 참여하고 싶어하는지를 고려.

 

* CEJ (소비자 경험 여정, Customer Experience Journey)

: 사용자가 제품을 인지하는 것부터 시작해 구매, 구매 후까지 온라인과 오프라인을 넘나드는 여정.

: 소비자가 제품을 접하고 소비를 하기까지의 과정을 나타내는 단어.

 

- 패션계의 넷플릭스 '스티치 픽스' => 개인 스타일링 서비스로 스타일 리스트와 추천 알고리즘을 통해 원하는 옷을 배송하는 구독 모델로 나스닥 상장을 이뤄낸 기업.

 

- 처음에는 패션에 관심없는 소비자에게 옷을 고르는 귀찮은 선택을 대신 해줌.

- 스타일 프로필 채우기 => AI가 1차 추천 목록 작성 => 이 중 스타일리스트가 최종 5벌 선정하여 배송. => 고객은 마음에 드는 옷만 결제

 

- 선택을 즐기는 사람을 위한 프리 스타일 서비스 출시. 

- 스타일 프로필만 채우는 것이 아니라, 이를 채우면 고객이 좋아할만한 상품을 보여주고 직접 선택하게 한 후, 해당 제품과 어울리는 다른 옷과 악세사리를 추천하는 방식.

 

- 고객마다 경험 여정의 어떤 단계를 경험하고 싶은지 다름.

- 같은 사람이어도 제품,서비스에 따라 참여하고 싶은 영역은 줄어들기도 하고 늘어나기도 할 것임.

- 고객이 원치 않는 과정, 잘 모르는 과정은 기업이 실행하되 고객이 참여하기를 원하고 즐기는 지점에는 언제든 접근할 수 있도록 문을 열어야 함.

- 또한 본인의 선택을 공유하고 싶은 고객에게는 공유 영역까지 개인화된 경험의 영역을 넓혀주어야 함.

 

 

 

인사이트

 

- 초개인화는 디지털 기반 산업 혹은 구매 과정에만 국한되어 적용되는 개념은 아님.

- 지금은 아마존, 넷플릭스 등 디지털 기반 산업이 초개인화를 이끌고 있지만 향후 점점 더 많은 기업이 초개인화 된 경험을 요구하는 소비자를 만날 것임.

=> 예를 들면 뭐가 있을까? 디지털 기반 산업 아닌 기업,,,,,,,,,,? 뭐가 있지,,,,,,,,,,,?

=> 아무리 그래도 디지털 기반을 마련한 곳이여야 할 수 있을 것임. 이건 모든 산업에게 디지털 전환은 곧 필수가 될 것임.

=> 커피숍 - 맨날 마시는 음료에 기반한 추천 서비스, 현재 사람들이 많이 마시는 음료, 날씨에 따른 추천 등.

=> 영화관? 놀이공원? 쇼핑몰? 

 

 

- 과거에는 제품, 브랜드 관점에서 경쟁사와의 비교를 통해 차별화를 꾀했다면, 

- 초개인화 시대는 고객에 대한 깊은 이해를 바탕으로 고객 개개인에게 최적화된 경험을 제공하는 것이 브랜드 경쟁력이 될 것임.