효과적인 타겟팅과 개인화를 위한 선제 조건

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레드오션과 블루오션, 그리고 틈새시장, 세그멘테이션, 타겟 마케팅까지 관련 일을 하지 않아도 들어봤을 법한 마케팅 용어들이 있다.

 

이들은 모두 고객과 시장을 세분화하고 선택과 집중을 해야한다는 개념인데, 사실 자본주의와 산업화로 끊임없이 새로운 상품을 만들어내야 살아남을 수 있는 경제구조에서 기업들은 굳이 이러한 개념을 상기하지 않아도 스스로 리소스를 집중하지 않으면 생존할 수 없는 환경에 처해있다. 
 
선택과 집중은 너무나 중요하고 모두가 의심하지 않지만, 타겟팅은 이러한 상황에 과연 효과적인 수단일까?

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출처 : digitalmarketinggroup.com

 

무엇을 타겟팅 할 것인가?

고객과 상품으로 형성되는 시장에서 기업은 저마다 특색있는 상품과 서비스, 그리고 브랜드를 구축하고 있다.

 

모든 시장은 고객이 상품을 구매하는 순간부터 만들어지기 때문에 고객은 시장을 이해하는 데 아주 중요한 요소이며 고객 데이터를 많이 가지고 있을수록 유리한 고지를 점할 수 있다.

 

하지만, 현실적으로 시장에 있는 모든 고객의 성향을 파악하는 것은 불가능하기 때문에, 기업은 속마음을 알 수 없는 고객보다는 오랫동안 사랑받은 상품이나 서비스, 브랜드를 대상으로 전략을 수립하기도 한다. 그리고 이러한 과정에서 광고 채널을 타겟팅하기도 하며, 특정 수요가 창출되는 공간을 포지셔닝하기도 한다.

 

기업에게 있어 결국 타겟팅이란 고객뿐만 아니라 상품, 채널, 브랜드까지 시장에 영향을 끼치는 모든 것을 대상으로 진행되는 것이다.

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고객이 아닌 니즈를 타겟팅해야 한다.

서버에 저장된 데이터로 알 수 있는 정보는 고객과 시장에 대한 극히 일부분이다. 코호트부터 세그먼트, 그리고 페르소나까지 고객을 나누는 이론은 많지만, 이는 부족한 정보를 메꾸기 위한 추론 방법일 뿐이며, 연령과 직업 등을 통해 알아낼 수 있는 정보는 대략적인 성향에 불과하다.

 

보다 확실한 타겟팅을 위해서는 생애주기(졸업, 결혼, 출산 등) 관점의 어정쩡한 수요보다는 계산대 앞에 놓여진 껌이나 무더위에 얼린 생수처럼 고객이 처한 상황이나 니즈를 공략해야 한다.

 

분석가는 엔지니어가 선택하여 남겨둔 컬럼으로 한계를 가늠하기 보다는 왜 이러한 구매가 이루어지는지 추론을 완성하거나 이를 위한 데이터(행동 로그 등)를 수집하여 가설을 증명해내야 한다.

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니즈를 공략하기 위한 개념과 알고리즘

아마존과 넷플릭스 등 플랫폼 기업들이 제시한 "초개인화"와 "추천 알고리즘"은 이러한 관점에서 고객과 시장, 그리고 브랜드를 각각 공략하는 전통적인 타겟팅을 시간과 상황에 따른 고객의 니즈관점에서 데이터를 효과적으로 활용하는 방법이다.

 

다음 포스팅에서는 유사도라는 아주 간단한 수식 하나만으로 완성되는 개인화 알고리즘을 포스팅하고자 한다.

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