온라인 스토어를 방문하는 쇼핑객들이 크게 늘어나면서 브랜드들은 온라인 쇼핑객의 페르소나를 만드는 데 어려움을 겪고 있다. 온라인 쇼핑객들은 말 그대로 모든 연령대에서, 세계 전 지역에서 방문한 고객들이며 수많은 종류의 소비자 행동과 패턴을 지니고 있다.
현재 가능한 리소스들로는 이를 쉽게 만들 수 없다. 읽는 자료 내용에 따라, 온라인 쇼핑객의 가장 일반적인 유형으로는 4-8개 정도다. 문제는 신뢰할 수 있는 소스를 제외하고, 대부분의 타겟팅 가이드는 타겟팅 가이드의 식별 방법에 대해 언급하지 않고, 타겟팅이 무엇이고 타겟팅 방법에 대해서만 언급하고 있다는 것이다.
애피어는 쇼핑 고객의 “디지털 바디 랭귀지”, 즉 쇼핑 할 때 나타나는 신중하고 수동적인 행동과 이를 통해 마케팅 담당자가 얻을 수 있는 것이 무엇인지 살펴보고자 한다. 다음은 프로파일링 및 세분화 접근 방식을 개선하기 위해 마케터가 주의를 기울여야 하는 가장 일반적인 쇼핑객의 행동이다.
마우스 움직임에서 쇼핑객에 대해 많은 것을 알 수 있다. 움직임이 빠르고 의도적이라면 쇼핑객이 이전에 웹사이트를 방문했을 가능성이 크다. 이런 쇼핑객들은 원하는 것을 찾기 위해 어디로 가야 하는지 정확히 알고 있다. 반면 움직임이 느리고 불확실한 경우 쇼핑객은 웹사이트를 처음 방문한 가능성이 있으며, 어디에 무엇이 있는지 알아내고 있는 중일 수 있다.
마우스 움직임을 추적하면 마케터에게 방문자가 웹사이트에서 어떤 이동을 했는지에 대한 아이디어를 얻을 수 있으며, 이를 통해 UX/UI 디자인의 어떤 요소가 효과가 있고 어떤 요소를 개선해야 하는지 알 수 있다.애피어의 장점: 400개 이상의 제품 속성 추적, 수집 및 분석
한 가지 행동 유형이나 습관만으로는 쇼핑객과 쇼핑하는 이유와 방법에 대해 완전히 이해할 수 없다. 마찬가지로 온라인에 소수의 쇼핑객 유형만 있다고 가정한다면 웹사이트 내 특정 방문자를 잘못 이해할 위험이 있다. 애피어는 인공지능(AI)을 활용해 400개 이상의 제품 속성(attribute)을 추적, 수집 및 분석, 다양한 행동 조합이 고객의 무엇을 의미하는지와 실제 구매로 이어질 가장 높은 확률 가진 게 무엇일지 실행 통찰력을 도출해낸다.
쇼핑에서 마케터가 궁극적으로 우려하는 것은 쇼핑객의 구매(check out) 여부이다. 애피어의 AiDeal솔루션은 이에 가장 초점을 맞춰, 스펙트럼에 있는 각 쇼핑객의 구매 여부를 계산한다.
AiDeal은 400개 이상의 디지털 바디 랭귀지 속성을 수집하여 각 쇼핑객에 대해 망설임 점수(hesitancy score)를 자동으로 계산하고 할당한다. 구매자의 점수가 미리 결정된 임계 값에 도달하면, AiDeal은 시간제한 프로모션이 포함된 팝업을 실행하여 쇼핑객의 구매를 유도한다.
이 접근 방식은 온라인 쇼핑이 대세가 된 이후 존재하던 "온라인에서 마주하게 될 다섯 명의 쇼핑객과 이들을 타깃으로 삼는 방법" 이라는 접근방식을 건너뛴다. 이러한 접근방식을 취함으로써, 사이트 각각의 방문자를 프로파일링 및 세분화하기 이전에 한 개인으로 취급한다. 이 핵심 단계는 마케팅에서 활동 우위를 제공할 수 있다.
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