[그루비의 AI 개인화 마테크 이야기] 2020년 주목해야 할 마케팅 트렌드 TOP 10

그루비

6월 8, 2020

새로운 10년의 시작 2020년! 올 한 해는 어떤 키워드가 마케팅 트렌드를 대표하게 될까요?

이번 시간에는 포레스터에서 뽑은 마케팅 리소스 관리 기술 선두업체 워크프론트의 CMO인 하이디 멀린과 마케팅 전문가들의 예측과 분석을 통해 2020년 마케터가 주목해야 할 10대 마케팅 트렌드를 소개합니다.

2020년 주목해야 할 마케팅 트렌드 Top 10

1. 고객 경험
2. 초 개인화
3. 인공지능(AI)
4. 실시간 비디오
5. 브랜드 무결성
6. 쇼퍼블 콘텐츠
7. 음성 검색
8. 콘텐츠 마케팅
9. 예측 분석
10. 개인 정보 및 데이터 보호

그렇다면 기술과 마케팅을 분리해서 생각할 수 없는 일명 ‘마테크(Martech)’의 시대에 가장 중요한 핵심 키워드는 무엇일까요?

1. 고객 경험(Customer Experience)

“잡스는 고객 경험을 바탕으로 방향이 정해지면 그 무엇과도 타협하지 않았다”

– 켄 시걸 前 애플 크리에이티브 디렉터

혁신의 아이콘, 스티브 잡스가 그토록 중요하게 생각한 ‘고객 경험’이란 무엇일까요? ‘고객 경험(Customer Experience)’은 브랜드가 고객과 만나는 모든 접점에서 개별 고객의 특성, 선호, 취향, 구매 의도 등을 종합적으로 반영한 개인화된 경험을 일관되고 지속적으로 전달하는 것을 말합니다.

포레스터 컨설팅의 `고객 경험의 비즈니스 영향력` 보고서에 따르면 고객 경험에 투자하는 기업의 매출 성장률은 23%로 그렇지 않은 기업(13%)보다 훨씬 높게 나타났습니다. 또한 고객 경험 투자 기업이 일반 기업보다 더 많은 비용을 지출하지만, 장기적으로 2배에 달하는 이익을 거두고 있다고 분석했습니다. 이러한 ‘마케팅과 고객 경험(CX)을 혼합해야 한다’는 생각은 앞으로 더욱 주목을 받을 것으로 보입니다.

2. 초 개인화(hyper-personalization)

고객 경험을 개선하기 위해서는 고객 개인에 대한 모든 것을 일반적이지 않고 맞춤형으로 제공하는 것, 즉 ‘개인화’된 경험을 제공해야 합니다. 그렇다면 ‘개인화’란 무엇일까요? 단순히 구매 고객에게 이름을 부르는 것이 아니라, 쇼핑 행동 데이터와 니즈를 파악하여 최대한의 전환을 이끌어내는 것입니다.

그런데 최근에는 ‘개인화(personalization)’를 넘어서 ‘초 개인화(hyper-persnalization)’라는 말이 대두되고 있습니다. 개인화와 초 개인화는 어떤 차이가 있는 걸까요? 개인화가 ‘고객 정보 및 온라인 행동 데이터를 기반으로 사용자를 이해하고 이를 바탕으로 사용자의 경험을 최적화하는 것’이라면, 초 개인화는 여기서 한 걸음 더 나아갑니다. ‘온라인 데이터뿐만 아니라, 실제 생활 패턴 및 취향 정보를 바탕으로 적절한 상황과 타이밍에 적절한 메시지로 사용자의 소비 경험을 가이드 하는 것’을 가리키기 때문입니다.

예를 들어, 스포츠 브랜드 마케팅팀에서 신상 러닝화를 프로모션하기 위해서 구매할 확률이 가장 높고, 입소문을 낼 수 있는 고객을 선정했습니다. 초기 프로모션 단계에서 푸시를 ‘온라인 또는 오프라인 쇼핑몰에서 최근 3개월간 스포츠 용품을 구매한 이력이 있는 고객들’ 중 ‘일주일에 2번 이상 조깅’하며 ‘일일 SNS 사용시간이 2시간 이상’인 고객에게 보낼 수 있을 것입니다.

이처럼 개인화되지 않은 메시지를 일괄적으로 보내는 매스 마케팅이 아니라, 고객을 세분화하고 각각의 고객들이 필요할 만한 메시지를 담아서 적절한 타이밍에 보내는 것이 점점 중요해지고 있습니다.

3. 인공지능(AI)

미국 시장조사 및 컨설팅 기관인 가트너의 조사에 따르면, 인공지능(AI) 인력을 필요로 하는 분야가 IT보다 마케팅, 영업 등 고객 분석을 활용한 판매 분야에서 더 많이 활용되는 것으로 나타났습니다. 그만큼 마케팅 분야에서 인공지능을 활용하는 사례가 급증하고 있음을 알 수 있는데요.

고객 경험 개선을 위한 초 개인화 마케팅에도 AI 기술이 적극적으로 활용되고 있습니다. 앞서 설명한 초 개인화 마케팅, 즉 ‘온라인 데이터(과거 구매 내역, 구매 상품에 대한 반응, 장바구니 내역, 검색 등)를 통해 수집된 실시간 데이터를 AI 알고리즘으로 분석해서 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다.