브랜드가 개인화에 대해 전략적 접근 방식을 취해야 하는 이유

올해 초 Gartner의 연구에 따르면 2025년까지 개인화에 투자한 마케터의 약 80%가 노력을 포기할 것이라고 합니다.

보고서는 ROI 부족, 고객 데이터 관리의 위험 또는 두 가지 모두를 주요 문제로 언급했습니다. 질문에 응한 글로벌 마케터의 4분의 1 이상이 데이터가 개인화의 주요 장애물이라고 말했으며 데이터 수집, 통합 및 보호의 약점을 강조했습니다.

이러한 통계는 많은 브랜드가 개인화 여정의 초기 단계에 있거나 전술적 접근 방식을 취하고 있음을 반영합니다.

작년 보스턴 컨설팅 그룹(Boston Consulting Group)의 보고서에 따르면 '대부분의 소매업체는 고객이 기대하는 개인화된 경험을 제공하는 데 전혀 근접하지 않고 있으며, 대다수는 개인화가 고객과 기업'.

동일한 연구에 따르면 현재 소매업체는 평균적으로 수익의 0.7%를 개인화에 투자하고 있지만 '동급 최고'로 간주되는 소매업체는 1.3배(평균 약 0.9%) 더 많이 투자하고 있습니다. .

소비자의 거의 2/3가 개인화를 기대합니다

개인화는 복잡할 수 있지만 소비자는 이에 대해 긍정적인 반응을 보입니다. 최근 글로벌 연구에 따르면 소비자의 73%가 브랜드와 디지털 방식으로 상호작용할 때 개인화된 여정을 기대한다고 말했으며 80%는 개인화된 이메일을 기대한다고 밝혔습니다.

또한 Boston Consulting Group 설문조사에 따르면 소비자는 장바구니에 추가 품목을 추가할 가능성이 110% 더 높고 개인화를 사용할 때 계획했던 것보다 더 많이 지출할 가능성이 40% 더 높은 것으로 나타났습니다.

그렇다면 Gartner 보고서에서 강조된 주요 관심 영역은 어떻게 해결될 수 있습니까?

고객 데이터 관리의 위험성과 어려움

브랜드는 개인 정보의 역설에 직면해 있습니다. 소비자는 개인화를 원하지만 개인 정보도 더 많이 원합니다. 동시에 브랜드는 소비자에 대한 점점 더 많은 양의 거래 데이터에 액세스할 수 있으므로 중요한 것에 집중하기 어려울 수 있습니다.

그러나 효과적인 개인화가 성공적으로 작동하기 위해 반드시 엄청난 양의 식별 가능한 정보가 필요한 것은 아닙니다. 우리는 알고리즘이 단 2,500번의 전환 후에 안정적으로 예측하도록 훈련될 수 있음을 확인했습니다.

고객 정보와 관련하여 브랜드는 '콜드' 데이터(예: 고객이 등록한 데이터 및 이전 지출 패턴)와 방문자가 사이트에 있을 때 생성하는 본질적인 행동 정보인 '핫' 데이터에 모두 액세스할 수 있습니다. 방문자가 탐색하는 동안 수행하는 모든 것을 캡처합니다.

두 가지를 결합하는 것이 유리할 수 있지만 실제 세계에서는 방문자의 98%가 고객이 아니거나 로그인하지 않았기 때문에 사이트를 방문하는 대다수의 사람들을 식별하는 것이 일반적으로 불가능합니다.

또한 콜드 데이터를 저장하고 사용하려면 개인정보 보호법에 따라 고객의 동의가 필요할 수 있습니다.

적절하게 사용하면 핫 데이터는 실시간 결과를 제공하는 동시에 개인 정보와 관련된 잠재적인 문제를 방지할 수 있습니다. 테스트에 따르면 AI 기반 기술은 웹사이트에 도착한 후 15초 이내에 완전히 새로운 방문자의 전환 의도를 예측할 수 있습니다.

기존 고객이거나 식별 가능한 고객인지 여부에 의존하지 않고 훈련된 알고리즘을 사용하여 이전에 전환한 것과 행동을 비교하여 행동 데이터만을 사용하여 정확한 전환 점수를 제공합니다.

개인 정보 보호에는 영향이 없지만 소비자는 빠르고 간단하게 원하는 개인화된 경험을 얻을 수 있습니다.

개인화의 ROI 부족

Gartner 보고서에서 확인된 다른 주요 우려 사항은 개인화 프로젝트의 투자 수익 부족이었습니다. 뚜렷한 투자 수익을 보여주지 않으면 어떤 프로젝트도 계속되지 않는 것이 사실이지만 많은 목표가 처음부터 적절하게 정의되지 않았습니다.

따라서 디지털 마케터는 개인화의 목표에 집중하고 이를 활용하여 잘 논의되고 측정 가능한 비즈니스 사례를 만들어야 합니다. 목표를 명확히 하되 개인화 도구만으로는 ROI를 달성할 수 없다는 점을 이해하십시오.

브랜드는 이를 효과적으로 활용하기 위해 올바른 기술과 문화에 접근할 수 있어야 합니다. 이는 필요에 따라 공급업체/외부 기관 파트너의 도움을 받아 팀 내에서 실험과 '테스트 및 학습' 방법론을 수용해야 함을 의미합니다.

소비자 신뢰 하락

모든 디지털 마케터가 알고 있듯이 소비자는 이제 브랜드와 공유하는 데이터의 양을 훨씬 더 잘 알고 있습니다. 그러나 이것이 그들이 그것을 공유하는 것을 꺼린다는 것을 의미하지는 않습니다. 그들이 거기에 이익이 있고 그것이 보호된다는 것을 인식한다면 말입니다.

Kameleoon의 조사에 따르면 미국 소비자의 9%만이 디지털을 수용할 때 추적되는 것이 가장 중요한 요소라고 말했습니다.

Accenture에 따르면 83%의 소비자가 '기업이 데이터를 사용하는 방법에 대해 투명하고 고객이 데이터를 제어할 수 있는 한 개인화된 경험을 가능하게 하기 위해 데이터를 공유할 의향이 있습니다.'

더욱이, 동일한 연구에서 소비자의 73%가 '기업이 온라인에서 너무 개인화되거나 침습적으로 느껴지는 방식으로 그들과 커뮤니케이션한 적이 없다'고 말한 것을 고려할 때 대부분의 브랜드는 책임감 있게 행동하는 것으로 보입니다.

따라서 이는 대부분의 브랜드가 올바르게 작동하고 있음을 나타내는 것으로 보입니다.

규제 기관의 조사 강화

소비자가 개인 정보 보호에 대해 더 많이 알고 있다는 사실을 알고 있는 것처럼, 유럽의 GDPR이 캘리포니아 소비자 보호법과 함께 전 세계의 다른 법률에 합류하면서 법률도 강화되었습니다. 이 모든 것이 브랜드가 식별 가능한 소비자 데이터를 사용하는 방식에 큰 영향을 미쳤습니다.

그러나 GDPR은 소비자를 식별하는 정보에만 적용됩니다. 익명화된 행동 데이터는 다루지 않습니다. 즉, 핫 데이터에 의존하면 규정 준수 오버헤드가 훨씬 적습니다.

CRM 시스템과 같은 기존 콜드 데이터를 결합하려는 마케팅 담당자의 경우 개인화 플랫폼 내에서 모든 형태의 관련 법규를 이해하고 브랜드가 규정을 준수하도록 보장할 수 있는 공급업체와 협력하는 것이 중요합니다.

기술 회사가 세운 추적 장벽

많은 기술 회사에서 추적 및 쿠키를 방지하는 장애물을 만들었습니다. 가장 눈에 띄는 예는 현재 Safari 브라우저의 일부인 ITP(Intelligent Tracking Prevention) 기술을 사용하는 Apple입니다.

ITP의 최신 업데이트는 JavaScript 내의 쿠키 저장을 단 7일로 제한하여 일정 기간 동안 방문자를 추적하는 것을 훨씬 더 어렵게 만듭니다. 연초에 Google은 2022년까지 Chrome에서 타사 쿠키를 '단계적으로 제거'할 것이라고 발표했습니다.

이것이 반드시 개인화된 경험을 제공할 수 있는 쿠키 데이터의 '종료'를 의미하는 것은 아니지만 브랜드가 이러한 장벽을 극복할 수 있도록 제3자와 더 협력해야 할 수도 있음을 의미합니다.

예를 들어 교차 도메인 로컬 저장소를 사용할 수 있는 도구를 배포하면 사이트 방문자를 위한 지속적인 개인화를 강화하는 데 사용할 수 있는 정보를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

열악한 개인화 기술

개인화 시장은 빠르게 성장하고 있지만 아직 성숙하지 않아 관심과 비즈니스를 위해 경쟁하는 많은 공급업체가 있습니다.

모든 것이 평등하게 만들어지는 것은 아닙니다. 이것은 아마도 Gartner 연구에서 제기된 ROI 문제를 설명할 것입니다. 따라서 플랫폼을 선택하는 사람들은 신중하게 계획하고 유사한 브랜드 및 사용 사례로 입증된 곳을 면밀히 조사해야 합니다.

강력한 기술의 필요성은 실시간 개인화와 관련하여 특히 사실입니다.

이를 대규모로 성공적으로 제공하려면 복잡하며 실시간 행동 데이터 분석을 기반으로 전환 의도를 예측하는 방법을 학습할 수 있는 실시간 및 AI용으로 설계된 강력한 기술 아키텍처가 필요합니다.

개인화에 대한 전략적 접근 필요

기업은 실시간 데이터, 실험 문화, 사용하기 쉽고 집중된 AI 기반 기술을 결합하는 개인화에 대한 전략적 접근 방식을 채택해야 합니다.

개인화에 대한 많은 어려움에도 불구하고 오늘날 달성할 수 있으며 기술은 항상 개선되고 있습니다. 따라서 '포기' 개인화에 대한 이야기는 적절하지 않지만 브랜드가 보다 전략적이어야 한다는 경종을 울리는 역할을 해야 합니다.

올바른 데이터를 사용하고 노력을 측정하며 경험을 지속적으로 개선하는 것이 성공적인 개인화된 미래의 열쇠입니다.

Jean-René Boidron은 실시간 옴니채널 최적화 및 전환을 위한 개인화 기술 플랫폼인 Kameleoon의 CEO입니다. Jean-René는 디지털 및 소프트웨어 산업에서 20년 이상의 국제 경험을 가지고 있습니다. 3년 만에 그는 온라인 전환 최적화의 선구자였던 Kameleoon을 개인화 분야의 유럽 리더로 탈바꿈시켰습니다.