인공지능(AI)을 통한 리마케팅 전략 극대화

전세계적으로 전자상거래 사이트의 평균 전환율이 2.6%에 불과하다는 것을 알고 있는 사람은 드물다. 이는 거꾸로 얘기하면 온라인 매출을 확대할 수 있는 잠재력이 무한함을 의미한다. 그런 잠재력을 실현해 성장을 이룰 수 있는 일반적인 방법은 리마케팅(remarketing)을 실행하는 것이다. 요즘은 인공지능(AI) 분야에서의 뛰어난 발전으로 머신 러닝(ML)과 같은 최신 기술을 활용하여 이전보다 훨씬 효율적인 리마케팅을 전개할 수 있다. 상현이 사이트를 둘러보고 장바구니에 신발 한 켤레를 담은 다음, 실제로는 아무것도 구매하지 않고 장바구니를 방치한다. 상현이 온라인 활동을 계속하는 동안 장바구니에 담아 두었던 그 신발을 홍보하는 광고가 따라 붙어 상현으로 하여금 해당 사이트로 돌아가 구매를 완료하도록 유도한다. 해당 광고에는 신발 구매에 사용할 수 있는 할인 혜택이 포함될 수도 있다. 고전적인 의미의 기존 리마케팅은 이런 식이다. 리마케팅은 관심을 보였지만 전환까지 완료하지 않는 잠재 고객에게 관련 마케팅 메시지를 다시 보냄으로써 구매 전환으로 이어질 수 있도록 유도할 목적으로 진행된다. 이미 제품에 관심을 보였고, 따라서 전환 가능성이 높은 사람들을 대상으로 하기 때문에 투자수익률(ROI)이 높은 편이다. 리마케팅을 진행할 때 그 채널로 광고만 사용되는 것은 아니다. 브랜드에서는 eDM이나 인앱 알림을 통해 쇼핑객의 재참여를 권유할 수 있다. 타겟이 명확하고 관련성이 높은 메시지일수록 리마케팅 전략이 효과를 낼 수 있다. 바로 이 부분에서 인공지능(AI)이 힘을 발휘한다.  

인공지능 기반 타겟 고객 세분화로 리타겟팅 성능  향상

기존의 세분화 마케팅 전략에는 단점이 있다. 특히 구매자가 로그아웃 한 다음에는 구매자별 최적의 상품을 매칭하기가 어렵고, 다양한 관심사별 또는 그룹별 데이터를 분석하여 구매자의 요구사항을 파악하는 것이 훨씬 더 복잡하다. 따라서 무엇이 효과가 있는지 확인하기 위해 캠페인을 직접 실험해 보는 수밖에 없으며, 여기에는 많은 시간과 비용이 소요된다. 이와 같은 맥락에서 인공지능이 훨씬 더 효율적인 사용자 세분화를 실현할 수 있다. 인공지능은 머신 러닝( ML) 기법을 사용하여 사용자의 구매 내역 관련 데이터를 해석하고 향후의 구매 행동을 예측하는 데 도움이 되는 패턴을 식별함으로써 리마케팅 전략을 최적화한다. 실례로 애피어의 크로스엑스 프로그래매틱 플랫폼(CrossX Programmatic Platform)과 같은 인공지능 기반 잠재 고객 구매 플랫폼은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 수십 개의 사용자 행태를 실시간으로 분석하고, 어떤 사용자가 전환 가능성이 더 높을지 예측한다. 그러면 마케팅 담당자는 높은 구매 가능성을 보이는 사용자 그룹부터 우선순위를 정하여 캠페인을 실행할 수 있다.

• 개인별 맞춤 상품 추천으로 전환 트리거 가동
  머신 러닝은 사용자 행태 분석 데이터와 상품 정보를 결합하여 개인별 맞춤 상품을 추출함으로써 전환 가능성을 한층 높인다. 이 외에도 인공지능을 활용하여 리마케팅 전략을 최적화했을 때 다음과 같은 이점이 있다:
• 실구매자 타겟팅으로 ROI 향상
  머신 러닝은 실구매(쇼핑) 행위와 단순 탐색(윈도우 쇼핑) 행위를 구분할 수 있으므로 전환 가능성이 높은 사용자를 리마케팅 대상자로 선정할 수 있다. 온라인 브라우징에 많은 시간을 할애하지만 실제 구매는 잘 하지 않는 영미와, 필요한 것이 있을 때는 온라인 사이트를 방문하고 대체로 구매까지 완료하는 상현 중에는 상현이 훨씬 나은 리마케팅 대상자라고 할 수 있다.

• 딥 러닝 모델로 빠르게 변화하는 사용자 행태 포착
  머신 러닝은 쇼핑 행태에서 드러나는 패턴을 식별하고 변화를 예측하여 정확한 추천 상품을 제시할 수 있다. 예를 들어, 영미가 며칠 동안 코트 상품을 탐색했지만 주말에 날씨가 갑자기 따뜻해지면서 금요일 밤에는 티셔츠를 검색한다. 이 경우 인공지능은 영미의 쇼핑 행태에 일어난 변화를 감지하고 티셔츠 상품을 추천함으로써 즉각적인 구매 가능성을 높인다.

• 구매자가 실제 구매하려는 상품으로 리타겟팅
  인공지능은 사용자의 오랜 기간에 걸친 브라우징 패턴에서 실제 구매 의사를 동반한 브라우징과 특별한 의도 없이 단순히 온라인 상에서 옵션을 확인해 보는 브라우징을 구별할 수 있다.

소비자의 구매 여정 전반에 걸친 가치 확대

리마케팅은 고객의 구매 여정 전반에 걸쳐 가치를 창출한다. 도쿄행 비행기표를 예약한 사용자를 예를 들어 살펴보자. 기존의 리마케팅은 이 경우 다른 목적지로의 추가 항공편을 홍보해왔다. 이미 여행지를 결정한 사용자가 또 다른 도시를 이어서 방문할 가능성은 상대적으로 낮기 때문에 이는 비효율적인 전략이라고 할 수 있다. 오히려 해당 소비자는 도쿄 여행에 필요한 숙박, 관광지, 투어 상품 등을 알아볼 가능성이 높고, 따라서 리마케팅은 그와 관련된 상품에 집중하는 것이 더 효율적이다. 인공지능은 이전 구매 행태 및 전자상거래 사이트 전반에서 취합한 데이터를 기반으로 적절한 추천 상품을 선정함으로써 효율성 높은 스마트 마케팅을 구현한다. 마케터는 사용자의 의도에 대한 의미 있는 인사이트를 바탕으로 기능, 디자인 등에서 유사한 상품으로 리타겟팅 할 수 있다. 지금과 같이 소비자가 여러 종류의 기기를 번갈아 사용하는 크로스 스크린 시대에는 인공지능을 활용한 리마케팅이 더욱 그 힘을 발휘한다. 소비자가 소유한 모든 기기를 통해 소비자에게 다가갈 수 있고 첫 방문에서 최종 구매까지의 시간을 단축할 수 있다. 애피어의 크로스 엑스(CrossX)와 같은 인공지능 기반 플랫폼은 리마케팅 대상 선정에서부터 언제, 어떤 기기를 통해, 어떤 메시지를 전송할 것인지에 대한 심도 있는 인사이트를 제공하여 크로스 스크린 리마케팅을 손쉽게 전개할 수 있도록 한다.