“어랏? 내가 원했던 바로 그 제품을 어떻게 알고 추천해주지?”
‘고객 맞춤형’ 상품, 또는 서비스를 흔히 볼 수 있을 정도로 마케팅이 정교해진 요즘, 구매를 위한 서칭을 하다가 “이게 바로 내가 딱 원하던 상품(서비스)야!” 라고 생각한 경험 있으신가요?
이렇게 개인별 특정 욕구에 맞춘 큐레이션에 마음(과 지갑)을 여는 소비자들이 늘면서 마케팅 업계에서는 보다 더 정교한 ‘초개인화 큐레이션’의 중요성이 더욱 커지고 있습니다.
CJ ENM 오쇼핑 부문과 서울대 소비 트렌드 분석센터는 ‘2020년 10대 소비트렌드 키워드’를 ▲Extended Selves(다중모드) ▲Xtra-role of Housing, ‘Camele-home(카멜레홈)’ ▲Pleasurable Encounter(심(心)스틸러) ▲Everything Exactly for Me(‘미’추에이션) ▲Redefined Ownership(대향유시대) ▲It’s the ‘Last Touch’, Stupid!(라스트 터치) ▲Emergence of ‘No-Effort Couple(No力부부)’ ▲New Influencer, My Daughter(딸빠, 딸에빠지다) ▲Calling for Digging People(디깅피플) ▲Embrace Your ‘Shopporters(쇼퍼터즈)’로 꼽아 ‘EXPERIENCE(경험)’이라는 단어로 대표하였습니다.
오늘은 이 가운데 ‘초개인화 큐레이션’과 밀접한 관련이 있는 ‘Everything Exactly for Me(‘미’추에이션)’ 키워드에 대해 알아보겠습니다.
상황에 따라 달라지는 구매 욕구 ‘미’추에이션
먼저, 미추에이션(Metuation)이란 Me+Situation의 합성어로, 서울대 소비 트렌드 분석센터 김난도 교수 등이 저서 ‘트렌드 코리아 2020’에서 소개하며 알려졌습니다.
이 책은 오스트리아 철학자 이졸데 카림(Isolde Charim)의 견해를 인용하며 “동질성이 파괴된 시공간에서 인간은 상황이 어떻게 변하느냐에 따라 끝없이 자기를 재구축하는 실천을 한다”며 우리가 이른바 ‘미추에이션’ 시대에 살고 있다고 분석했는데요.
이러한 변화에 마케팅 업계가 주목하는 것은 더 이상 당연한 정체성은 존재하지 않게 되면서 소비자의 구매 욕구도 구매 상황과 맥락에 따라 시시각각 변화하기 때문입니다. 따라서 소비자의 상황과 맥락을 파악하여 고객의 니즈를 예측하는 초개인화 큐레이션이 중요해지고 있습니다.
보다 정교한 큐레이션 제공을 위해 데이터에 기반한 개인화 기술이 활용되고 있는데요. 최근 ‘데이터로 대리타자’라는 캠페인을 통해 소비자들에게 주목받고 있는 ‘카카오T 대리’의 서비스를 사례로 소개하겠습니다.
‘미추에이션’ 시대 소비자에 맞춘
카카오T 대리 <데이터로 대리타자> 캠페인
▲ 이미지 출처: <카카오T 대리: 데이터로 대리타자! 광고>
비 오는 날 좁은 골목길에서 잡히지 않는 대리를 불러야 할 때, 번화가에서 빨리 호출을 하고 싶지만 번번이 실패할 때. 운전자라면 대리운전 호출의 불편함을 느낀 적이 있으실 겁니다. 또한 자주 가는 곳이나 시간대가 아니라면, 과연 적정한 대리운전 요금이 얼마일지 가늠하기가 어려운데요, 카카오T대리는 회사의 강점인 데이터를 무기로 이러한 문제를 상당 부분 개선했는데요.
수년간 축척해온 대리운전 호출 패턴과 대리기사의 이동 성향 데이터를 기반으로 대리운전 서비스 수요를 미리 예측하여 번잡한 호출 시간을 피할 수 있는 ‘수요 예측 시스템’ 서비스, 최적의 요금을 추천하는 ‘AI 추천 요금’, 각 고객에게 가장 잘 맞는 대리기사를 찾아주는 ‘스마트 매칭’ 등 내가 처한 상황과 맥락에 맞춰 원하는 것을 먼저 알고 제시해주는 차별화된 서비스를 제공하고 있습니다.
‘미추에이션’ 시대 소비자에 맞춘
KT ‘시즌(Seezn)’ <내 감정을 읽는 스캐너 검색> 서비스
▲ 이미지 출처: <KT ‘시즌(Seezn)’ 홈페이지>
지난해 말 론칭한 KT의 OTT 서비스 ‘시즌(Seezn)’은 여타 OTT 서비스와는 차원이 다른 큐레이션을 내세우고 있습니다. 특히 AI 기술을 활용해 국내 최초로 감정 분석에 기반한 콘텐츠 추천 서비스 ‘내 감정을 읽는 스캐너 검색’을 선보였는데요. 사용자의 얼굴표정을 분석해 기쁨, 슬픔, 화남 등 기분에 맞는 최적의 콘텐츠를 추천하는 기능입니다. 얼굴표정 분석뿐 아니라 개인사용이력, 요일·시간대·날씨 등 다양한 빅데이터를 시즌만의 추천 솔루션 ‘토핑엔진(Topping Engine)’으로 분석해 사용자에게 꼭 맞는 ‘초개인화’ 추천도 가능합니다.
앞으로도 구매 상황과 맥락에 따라 시시각각 변하는 소비자의 구매 욕구에 맞춘 초개인화 상품과 서비스가 더욱 늘어날 것이라고 전망되고 있는데요, 이러한 서비스들로 소비자의 만족도를 높이는 한편, 사랑받는 브랜드로 거듭나기 위한 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 보입니다.
