개인화/초개인화 서비스

개인화 서비스

사진: Unsplash 의 freestocks

 

디지털 비즈니스 선두 기업들은 개인화 서비스 제공에 많은 관심과 투자를 아끼지 않고 있습니다.

 

개인화 서비스는 개별 고객의 특정 요구와 선호도를 충족시키기 위해 마케팅 콘텐츠와 커뮤니케이션을 맞춤화하는 마케팅 접근 방식입니다. 여기에는 인구 통계, 구매 내역, 행동 및 선호도와 같은 고객 데이터를 사용하여 보다 관련성 있고 개인화된 마케팅 메시지를 생성하는 것이 포함됩니다.

 

개인화 서비스는 고객 만족도, 충성도 및 궁극적으로 수익을 높일 수 있는 고객에게 보다 개인화되고 관련된 경험을 제공하는 것을 목표로 합니다. 이메일 마케팅, SNS, 웹사이트, 모바일 앱 등 다양한 마케팅 채널에 적용할 수 있습니다.

 

다음은 몇 가지 일반적인 유형의 개인화 서비스입니다.

 

개인화된 상품 추천: 고객의 구매 이력과 브라우징 행동을 활용하여 관심을 가질만한 상품을 추천합니다.

 

개인화된 콘텐츠: 기사, 동영상, 블로그 게시물 등 고객의 관심과 선호도에 관련된 콘텐츠를 생성합니다.

 

개인화된 이메일 마케팅: 고객의 구매 내역, 행동 및 선호도를 기반으로 이메일 콘텐츠 및 제안을 맞춤화합니다.

 

개인화된 광고: 고객의 인구통계, 관심사 및 행동을 기반으로 타겟 광고를 제공합니다.

 

개인화된 랜딩 페이지: 전환율을 높이기 위해 고객의 관심과 선호도에 맞춤화된 랜딩 페이지를 만듭니다.

 

개인화 서비스를 구현하기 위해 기업은 고객 데이터를 수집 및 분석하고 고객을 세분화하고 각 세그먼트에 대한 개인화 콘텐츠 및 메시지를 생성해야 합니다. 마케팅 자동화 도구와 CRM(고객 관계 관리) 소프트웨어를 사용하여 개인화 프로세스를 자동화할 수 있습니다.

 

 

개인화를 넘어 초개인화 서비스

 

초개인화 서비스는 고급 데이터 분석 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 개인 고객에게 고도로 맞춤화된 경험을 제공함으로써 개인화를 한 단계 더 발전시킵니다. 브라우징 행동, 위치, 소셜 미디어 활동과 같은 실시간 데이터를 활용하여 기본 개인화를 넘어 보다 개인화되고 관련성 높은 경험을 제공합니다.

 

오늘날 고객은 비즈니스에서 보다 개인화된 경험을 기대하기 때문에 초개인화 서비스가 점점 더 중요해지고 있습니다. Epsilon의 연구에 따르면 고객의 80%가 개인화된 경험을 제공하는 회사와 거래할 가능성이 더 높습니다.

 

다음은 초개인화 서비스의 좋은 예입니다.

 

Netflix: Netflix는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 시청 기록, 평가, 플랫폼에서 보낸 시간과 같은 사용자 데이터를 분석하여 각 사용자에 대한 개인화된 권장 사항을 생성합니다.

 

Amazon: Amazon은 검색 기록, 구매 기록 및 인구 통계 정보와 같은 데이터를 사용하여 개인화된 제품 추천 및 대상 광고를 생성합니다.

 

Spotify: Spotify는 청취 기록, 재생 목록 및 소셜 미디어 활동과 같은 데이터를 사용하여 각 사용자를 위한 개인화된 재생 목록 및 음악 추천을 생성합니다.

 

Nike: Nike는 피트니스 활동, 위치 및 구매 내역과 같은 데이터를 사용하여 개인화된 운동 계획 및 대상 제품 권장 사항을 생성합니다.

 

스타벅스: 스타벅스는 구매 내역 및 위치와 같은 데이터를 사용하여 각 고객에 대한 개인화된 제안 및 보상을 생성합니다.

 

초개인화 서비스를 구현함으로써 기업은 고객을 위해 보다 매력적이고 개인화된 경험을 만들어 고객 충성도, 만족도 및 수익을 높일 수 있습니다. 또한 기업이 혼잡한 시장에서 눈에 띄고 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

 

그렇다면, 초개인화 서비스를 위해 고객의 어떤 데이터가 필요한가?

 

초개인화 서비스는 고도로 맞춤화된 경험을 제공하기 위해 고객으로부터 많은 양의 데이터를 수집하고 분석해야 합니다. 다음은 일반적으로 수집되는 데이터 유형의 몇 가지 예입니다.

 

브라우징 행동: 웹사이트 또는 모바일 앱에서 고객의 브라우징 행동을 추적하여 고객의 관심사와 선호도를 파악합니다.

 

구매 내역: 고객의 구매 내역을 분석하여 구매 패턴과 선호도를 파악합니다.

 

인구 통계학적 정보: 고객의 요구와 선호도를 더 잘 이해하기 위해 연령, 성별, 위치, 소득과 같은 정보를 수집합니다.

 

소셜 미디어 활동: 고객의 소셜 미디어 활동을 분석하여 고객의 관심사와 선호도를 이해합니다.

 

고객 피드백: 설문 조사 또는 고객 지원 상호 작용을 통해 고객으로부터 피드백을 수집하여 고객의 요구 사항과 선호도를 이해합니다.

 

모바일 장치 데이터: 위치, 장치 유형 및 사용 패턴과 같은 데이터를 수집하여 모바일 앱 사용자에게 개인화된 경험을 제공합니다.

 

타사 데이터: 고객 데이터를 날씨 또는 뉴스 데이터와 같은 타사 데이터와 결합하여 보다 개인화된 경험을 생성합니다.

 

고객 데이터를 수집하고 분석하려면 기업이 데이터 개인 정보 보호 규정 및 지침을 따라야 한다는 점에 유의해야 합니다. 기업은 수집하는 데이터와 사용 방법에 대해 투명해야 하며 고객이 원하는 경우 데이터를 선택 해제하거나 삭제할 수 있는 옵션을 제공해야 합니다.

 

전반적으로 초개인화 서비스는 고객의 고유한 요구와 선호도를 충족하는 고도로 맞춤화된 경험을 생성하기 위해 고객으로부터 광범위한 데이터를 수집하고 분석해야 합니다. 그렇게 함으로써 기업은 고객 만족도, 충성도 및 수익을 높일 수 있습니다.

 

전반적으로 개인화 서비스는 기업이 고객과 더 잘 소통하고 고객 만족도와 충성도를 높이며 기업의 매출 성장을 촉진하는 데 도움이 되는 효과적인 마케팅 접근 방식입니다.