고객에 대한 이해가 곧 광고 개인화의 시작

고객 개개인의 마음을 읽어낸 듯 마음과 시선을 사로잡는 광고. 광고의 개인화(Personalized Ad)가 이제는 너무나도 당연해졌습니다. 광고의 개인화가 불가능하던 시절 대중에게 동일한 메시지가 뿌려졌던 TV 광고나 인터넷 광고는, 많은 경우 정교한 타깃팅이 이뤄지지 않아 효율이 높지 않았습니다. 하지만 고객의 성향을 기반으로 개개인에 맞춤화된 광고를 연결해주는 지금, 광고는 해당 소비자에 딱 들어 맞는 제품이나 서비스를 추천할 뿐만 아니라 그 고객이 보일 반응과 광고 효과까지 예측함으로써 마케팅 효과의 불확실성을 크게 감소시키고 있습니다.

고객에게 새로운 경험은 물론 최적화된 혜택을 제공하는 광고의 개인화

오랜 기간 개인화에 집중해온 온라인 쇼핑 중개 업체인 아마존(Amazon)은 10년도 전부터 사용자의 개인화에 몰두해왔습니다. 많은 전문가들은 아마존의 이러한 노력을 지금의 아마존을 있게 만든 원동력으로 손꼽는데, 이는 개인화된 서비스를 제공하기 위해 무수히 많은 테스팅을 기반으로 데이터를 수집한 덕분입니다.

오랜 기간 테스트를 해온 아마존의 가설은 적중해, 데이터의 양이 증가할수록 데이터의 정확성이 비약적으로 증가했는데, 이렇게 개인에게 최적화된 개인화 시스템은 전체 매출의 35%에 기여할 정도입니다. 또한 이렇게 축적한 2억 5,000만명의 소비자들의 제품 열람 기록을 분석한 자료는 마케터들에게 공유되어 최적의 마케팅을 도모할 수 있도록 돕고 있습니다. 스마트폰 케이스 및 주변기기 제조사인 ‘슈피겐(Spigen)’은 아마존을 통해 사업을 확장한 대표적인 사례입니다. 슈피겐은 아마존의 스폰서 프로덕트(Sponsored Products) 캠페인을 통해 구매의사가 있는 실 수요자에게만 상품을 노출해 광고의 효율을 높였습니다.

어도비 타깃(Adobe Target)을 사용해 예약 실적과 포인트 프로그램의 사용을 대폭 늘린 메리어트 인터내셔널

어도비의 솔루션을 활용하고 있는 기업 중 세계 굴지의 호텔 체인인 ‘메리어트 인터내셔널’은 어도비의 마케팅 툴을 활용해 자사의 호텔 객실 예약을 크게 향상 시켰습니다. 특히 자사의 리워드 프로그램 중 하나로 포인트를 활용한 등록도 50% 이상 증가해 브랜드 충성도에 크게 기여했습니다. 어도비의 솔루션인 어도비 익스피리언스 매니저(Adobe Experience Manager)를 통해 사용자 경험을 구축하고 어도비 타깃(Target)을 활용해 고객에게 적합한 상품을 분류하고 추천했기 때문입니다.

온라인 상의 휴가 계획부터 특정 터미널의 상점 및 레스토랑 정보를 확인할 수 있는 “히드로 공항 가이드(Heathrow Airport Guide)” 어플리케이션

영국 런던의 히드로 공항의 경우, 히드로 공항 가이드(Heathrow Airport Guide)라는 모바일 앱을 통해 고객 여정을 개인화하며 보다 나은 여행 경험을 제공하고 있습니다. 히드로 공항은 매년 7,500만 명이 넘는 승객들이 80개 항공사를 통해 왕래하는 곳으로, 4개의 터미널 내 100여 곳 이상의 리테일 및 레스토랑 브랜드들에 대한 소비자 경험을 하나의 ‘히드로 공항’으로서 유기적으로 제공하기를 원했습니다. 이에 따라 히드로 공항은 어도비 애널리틱스(Adobe Analytics)를 통해 개별 고객의 활동을 추적하고 특정 채널 및 콘텐츠에 반응한 정보를 통해 데이터를 수집했으며, 어도비 캠페인(Adobe Campaign), 어도비 애널리틱스 및 어도비 타깃을 결합하여 고객의 온라인 방문 및 공항 방문 정보에 기반한 상품과 서비스를 추천했습니다. 이를 통해 히드로 공항은 약 1,000만 명의 고객 회원을 확보했고, 이들 중 월간 600만 명의 고객 참여를 유도했습니다.

이처럼 놀라운 성과의 배경에는 광고 개인화의 과정이 숨어있습니다. 특히 인공지능(AI) 및 머신러닝 프레임워크인 어도비 센세이(Adobe Sensei)를 기반으로 한 마케팅 툴은 기업들이 오늘 날 마주하는 복잡한 고객경험 과제들을 더욱 쉽게 해결하도록 돕습니다. 고객별 경험을 찾아내고 고객의 추가 행동에 따라 경험을 계속해 최적화함으로써 고객에게 꼭 맞는 광고를 보여줄 수 있기 때문입니다. 고객에게 보여진 개인화된 콘텐츠는 소비자의 후속 행동을 단어와 같은 신호로 변환하게 되는데, 이후 변환된 신호는 공통점 별로 분류돼 개인화를 강화하고, 소비자 의도를 파악해 소비자가 향후 원하는 콘텐츠와 상품을 예측하는 데 쓰이게 됩니다.

한 단계 더 나아가, 가상 현실 속에서도 타깃에 맞는 광고를 주입하는 것이 가능합니다. 지난해 열린 어도비 서밋 2017(Adobe Summit 2017) 에서는 가상 현실 속 개인 맞춤형 광고가 소개되기도 했는데요. 예를 들어 모든 고객이 타임스퀘어 광장을 VR로 체험 할 수 있지만, 그 광장 속 광고판에서 보게 되는 이미지는 각기 다르게 되는 것이죠. 이러한 광고 제작은 어도비 익스피리언스 클라우드(Adobe Experience Cloud)를 통한 고객 분석과 어도비 크리에이티브 클라우드(Adobe Creative Cloud)를 이용한 콘텐츠 제작으로 해결할 수 있습니다. 올해의 어도비 서밋에서는 고객 경험을 향상시킬 또 어떤 기술이 소개될지 더욱 기대되는 이유입니다.

개인화에 대해 다양한 반응을 보이는 소비자들

하지만, 광고의 개인화는 마케터의 모든 고민을 한 번에 해결해줄 수 있는 만병통치약은 아닙니다. 광고의 개인화가 낳을 수 있는 단점 또한 명확합니다. 미국의 한 의류 회사는 자사의 홈페이지 가입 시 입력한 성별에 따른 개인화 광고를 시도했다 소비자들의 반발을 빚기도 했습니다. 또한 한 유통업체는 고객의 구매 정보에 기반해 임산부로 추정되는 여성 소비자에게 임신 및 출산 관련 제품에 대한 쿠폰을 보내어 빚게 된 해프닝으로 부정적인 관심을 일으키기도 했습니다.

개인화 광고의 근간이 되는 데이터는 고객의 다양한 정보를 토대로 이루게 됩니다. 잘 꿰어서 사용한다면 보배가 되는 데이터는 반면 개인의 프라이버시라는 이름 아래 불편함을 유발하기도 합니다. 이러한 데이터의 패러독스는 어떤 이유에서 출발하게 될까요?

사회과학자들은 개인 정보가 드러나는 것에 대해 불편함을 갖는 데에 몇 가지 요인을 제시하지만, 이러한 요인은 공통적으로 정보의 공유 방법에 기인합니다. 사람들은 개인적이고 은밀한 정보가 공유되는 것에 대해 민감하게 반응합니다. 개인의 정보가 타인에게 공개되는 것을 불편하게 여기는 것입니다.

광고의 개인화, 고객을 이해하는 데서 시작해야

개인화된 광고에 대한 피드백을 통해 사용자에게 광고 노출에 대한 조절 권한을 부여한 페이스북

그렇다면 세계 유수의 기업들은 이러한 고객의 반발을 줄이기 위해 어떻게 개인화를 하고 있을까요? 페이스북의 경우 광고 업체들이 사용자들의 인종, 성적 취향, 의료 기록 등의 개인정보를 기반으로 타깃팅하는 것을 막는 방향으로 정책을 업데이트했습니다. 또한 뉴스피드에 노출되는 광고 콘텐츠에 대한 선호도를 사용자가 직접 선택할 수 있도록 해, 개인화된 광고를 사용자가 스스로 통제할 수 있도록 권한을 부여하고 광고 콘텐츠에 더욱 활발히 참여할 수 있도록 기능을 부여했습니다.

링크드인의 경우 사용자의 개인정보를 이용해 사용자와 다른 사람들에게 연관성 있고 유용한 ‘맞춤형 서비스와 광고’를 미리 제공한다는 지침을 제공해 고객의 개인정보를 사용하는 데에 거부감을 낮추고 있습니다. 또한 아마존, 넷플릭스의 경우 고객에게 직접 자신의 선호도 정보를 제공할 것을 요청합니다. 공개적으로 데이터 수집을 요청하고 보다 투명한 방법으로 데이터를 활용해 고객에게 제 3자 공유의 통제권을 제공해 거부감을 낮추는 것입니다.

소비자의 기대치가 극도로 높아지고 있는 요즘 고도화된 개인화는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 소비자 스스로 개인정보를 공개하기도 하고 그런 정보를 수집하는 것 역시 쉬워진 만큼, 일련의 과정에서 소비자가 언제 개인화 광고를 편하게 받아들이고 언제 불편하게 받아들이는지 이해해야 합니다. 고객을 진정으로 이해하고 그들과 공감할 수 있다면 소비자의 기대를 더욱 충족시키는 개인화 광고를 만들 수 있을 것입니다.