이전 두 자료에서는 여행 업계가 광고에 생성형 AI를 적용해 개인화된 상호작용을 창출하고, 자사 채널을 통한 마케팅 자동화와 개인화로 사용자 전환율을 높이는 방법을 다뤘다. 이 과정에서 데이터가 마케팅 전략 개발의 핵심 요소임이 드러났다. 데이터는 기업이 정확한 타겟 오디언스를 설정하고, 개인화된 경험을 제공하며, 잘못된 의사결정을 최소할 수 있게 도와준다.
2024년 4월, 구글이 서드파티 쿠키의 단계적 폐지를 2025년 초까지 연기한다고 발표했음에도 불구하고 업계는 퍼스트파티 데이터의 확보와 활용에 집중하고 있다. 이러한 변화는 여행 업계의 마케팅 혁신과 프로모션 전략에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상된다. 소비자들이 개인 정보를 기꺼이 공유할수록 브랜드는 더 깊은 인사이트를 얻을 수 있고, 모든 고객 접점에서 초개인화된 콘텐츠와 서비스를 제공함으로써 전환율을 높일 수 있다.
보스턴컨설팅그룹(Boston Consulting Group)의 조사에 따르면, 퍼스트파티 데이터를 활용해 진보적인 마케팅 활동을 하는 디지털 성숙도가 높은 브랜드들은 ROI를 크게 증가시켜 매출이 1.5배에서 2.9배까지 증대하는 것으로 나타났다. 이러한 데이터의 가치를 극대화하는 핵심은 AI를 활용해 다양한 채널에 걸친 고객 행동과 오디언스 프로필을 통합함으로써 포괄적인 마케팅 관점을 확보하는 데 있다. 즉, 대규모 데이터셋에서 신속하게 인사이트를 도출하고 소비자의 구매 동기나 구매 의사결정에 영향을 미치는 요인을 정확히 파악하는 브랜드는 시장 동향을 더 잘 이해하고, 이를 바탕으로 더욱 효과적인 마케팅 전략을 수립할 수 있다.
애피어의 협업 경험에 따르면, 마케팅 담당자가 전문 도구의 도움 없이 크로스 채널 간 데이터를 수집하고 매칭하는 작업은 며칠에서 길게는 수개월까지 소요될 수 있다. 이러한 시간 지연은 마케터가 인사이트를 신속하게 도출하고 즉각적인 조치를 취하는 것을 어렵게 만들어, 결과적으로 브랜드가 빠르게 변화하는 여행 시장에서 중요한 기회를 놓치게 되는 결과로 이어진다.
AI 기반 고객 데이터 플랫폼은 여행 플랫폼의 기존 소프트웨어 시스템 및 외부 커뮤니케이션 채널과 통합할 수 있어 마케터들의 시장 조사와 데이터 통합 작업의 부담을 크게 줄여준다. AI의 고차원적 대규모 데이터셋 처리 능력을 활용함으로써 퍼스트파티 데이터의 가치를 높이고, 개별 사용자에 대한 보다 효과적이고 개인화된 마케팅 전략 수립이 가능해진다. 또한 사용자 피드백의 실시간 시각화는 마케터에게 중요한 인사이트를 제공한다. 이를 통해 성과가 저조한 터치포인트를 식별하고, 문제의 원인을 명확하게 추론하여 적절한 조치를 취할 수 있게 지원한다. 결국 마케팅 목표를 더욱 명확히 설정하고 효율적으로 달성할 수 있게 된다. 더 나아가 마케터들은 마케팅 캠페인을 시작하기 전에 결과를 예측하고 ROI를 최적화하며, 실행 효율성이 높은 결과 지향적인 마케팅 계획 수립이 가능하다. 여행 업계가 고객 데이터 플랫폼을 통합해 활용할 수 있는 주요 전략은 다음과 같다.
1) 데이터 가치 극대화를 위한 360° 통합 마케팅 뷰 구축
신규 고객을 유치하고 전환율을 높이기 위해 여행 업계 마케터들은 AI 기반 고객 데이터 플랫폼을 활용해 클라우드 데이터베이스, 온⋅오프라인 판매 기록, 다양한 마케팅 채널에서의 고객 행동, 외부 시스템 데이터를 신속하게 통합하고 포괄적인 360° 고객 프로필을 구축할 수 있다. 이 프로필은 필수 데이터, 구매 단계, 확장된 관심사, 외부 웹사이트 탐색 선호도 등 다양한 정보를 제공하여 브랜드가 데이터의 맥락과 AI 추론을 바탕으로 고객에게 보다 매력적인 여행 상품을 제공하는 데 도움을 준다.
예를 들어, “여름 여행객을 대상으로 한 광고 캠페인, 채널 믹스, 콘텐츠 계획 수립”, “주요 페이드(Paid) 미디어 및 온드 미디어(Owned media) 플랫폼에서 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석을 동기화하여 고가치 고객 프로필과 행동에 맞는 새로운 고객 그룹을 확장”, “태그 또는 가격 민감도 예측에 기반한 초개인화된 할인 프로그램 계획 수립 및 메시지 전달”에 있어 데이터가 중요한 역할을 한다.
[이미지 1] 원활한 데이터 통합으로 고객별 360° 뷰 제공
2) 회원 구매 데이터와 온라인 행동을 결합해 실시간 사용자 인게이지먼트 증대
소비자들이 온라인에서 여행 상품을 광범위하게 검색하고 제공되는 내용에 대해 더 알고 싶어할 때, AI 기반 고객 데이터 플랫폼은 방문자의 출처를 신속하게 식별한다. 이 플랫폼은 소비자들이 검색한 키워드나 이전 조회 상품을 자동으로 태깅하여 여행 목적, 예상 목적지, 출발 날짜, 여행 기간, 선호 일정, 예산 계획 등을 감지한다. 태깅 후 구조화된 데이터를 분석함으로써 마케터들은 다양한 접점에서의 사용자 행동을 즉각 파악할 수 있다. 이를 통해 상관관계와 인사이트를 도출하고, 커뮤니케이션 전략과 상호작용 방법을 실시간으로 조정하여 사용자 참여를 증대시킬 수 있다.
예를 들어, 매월 신규 가입한 사용자 수와 그들의 지속적인 구매 행동을 모니터링할 수 있다. 사용자 지출을 유도하기 위해 기념일 세일 프로모션을 도입해 월별 매출 변화를 관찰하거나 고가치 고객의 가입 이후 재방문, 상호작용 및 구매 행동을 분석할 수 있다. 이처럼 다양한 마케팅 캠페인이나 상호작용 메커니즘의 효과를 평가함으로써 마케터들은 성과 최적화를 위한 인사이트를 발견할 수 있다.
[이미지 2] AI 시각화 인터페이스를 통한 사용자 행동 분석 및 실시간 마케팅 전략·상호작용 방식 조정으로 고객 참여 강화
3) 개별 사용자 이력 및 전환 경로의 신속한 분석
프로모션 기간 전후에는 수많은 보고서 작성이 요구된다. 이때 생성형 AI를 활용하면 마케터들이 간단한 텍스트 요청만 입력해도 고객 데이터 플랫폼이 단 몇 초 만에 다양한 보고서를 생성할 수 있다. 이 보고서들은 마케터들이 타임라인, 오디언스 세그먼트, 전환율, 이탈률 등 장기적인 고객의 행동 패턴을 분석하는 데 도움을 준다. 이를 통해 브랜드와의 첫 접점부터 최종 전환에 이르기까지의 사용자 여정을 깊이 이해할 수 있으며, 다양한 채널들이 전환에 미치는 영향도 파악할 수 있다.
예를 들어, 여행 상품의 고객 수와 그들의 지속적인 구매 행동을 관찰하고, ‘VIP 고객의 가장 일반적인 전환 경로’를 분석하며, ‘첫 방문자가 가장 많이 조회한 목적지/일정’을 파악하는 것은 여행 업체들이 더욱 매력적인 상품 패키지를 기획하는 데 도움을 줄 수 있다. 또한 ‘중도 이탈 고객의 수와 이유’를 이해함으로써 잠재 고객의 장바구니 이탈률을 줄일 수 있다. 그리고 ‘최고 수익 창출 채널/미디어/마케팅 활동’을 식별하면 가장 효과적인 방법에 우선순위를 두고, 수익을 증대시키며, 다양한 마케팅 캠페인 전략을 실시간으로 조정할 수 있다.
[이미지 3] 생성형 AI 기반 데이터 분석 코파일럿을 활용해 텍스트 입력만으로 몇 초 안에 보고서 생성
데이터는 브랜드의 장기적 경쟁력 강화에 핵심적인 역할을 한다. 개인화된 소비자 경험이 중시되는 현 여행 시장에서 브랜드는 AI를 통해 데이터를 효과적으로 활용하고, 마케팅 캠페인을 위한 주요 기회 영역을 정확히 파악해야 한다.
이번 3부작 여행 마케팅 관련 시리즈를 통해 여행 업계가 AI를 활용해 커뮤니케이션 장벽을 허물고 보다 원할한 초개인화 상호작용을 실현할 수 있는 방법을 탐색했다. 여기서 소개된 활용 사례들이 여행 마케터들의 실무에 적용되어 더 나은 성과로 달성하는 데 도움이 되기를 바라며, 브랜드와 소비자 모두에게 윈-윈하는 결과를 가져오길 기대한다.
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About Appier
애피어는 인공지능(AI)을 활용해 비즈니스 의사 결정을 강화하는 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업이다. AI 보편화라는 비전을 토대로 2012년에 설립한 애피어의 미션은 소프트웨어를 지능화하여 AI를 ROI로 전환하는 것이다. 애피어는 현재 아시아태평양, 유럽, 미국에 17개의 지사를 운영하고 있으며, 도쿄 증권 거래소(Tokyo Stock Exchange)에 상장되었다. 더 자세한 정보는 애피어 코리아 공식 홈페이지(https://www.appier.com/ko-kr/)에서 확인할 수 있다.
