이전 포스팅을 통해 급변하는 고객 경험 트렌드에 대응하기 위해 개인화는 이제 선택이 아닌 필수임을 살펴보았는데요. Mckinsey & Company에 따르면 76%의 고객들이 개인화된 경험을 기대하는 것을 넘어, 제공받지 못할 경우 실망한다고 응답했다고 합니다. [1] 고객들을 실망하게 하지 않기 위해, 나아가 고객 만족을 실현하기 위해 많은 기업이 개인화 추천을 도입하고 있습니다.

그 선봉에는 빅테크 기업들이 있는데요. 빅테크 기업들이 앞다투어 개인화 추천을 도입하는 이유가 고객 만족뿐만은 아닙니다. 세계 최대 규모의 온라인 쇼핑몰인 아마존에 따르면 매출의 35%가 개인화 추천에서 발생하며, 그중 56%의 구매가 재구매로 전환된다고 합니다. [2] 이처럼 개인화 추천에는 정말 다양한 효용이 있는데요. 이어질 내용에서는 개인화 추천의 선두 주자라고 할 수 있는 빅테크 기업들이 어떻게 개인화된 고객 경험을 제공하고 있는지, 그들이 개인화에 이토록 집착하는 이유가 무엇인지 살펴보도록 하겠습니다.

국내 최대 IT 기업 네이버는 국내 시장이 개인화라는 개념에 익숙해지기 전부터 개인화를 위해 힘써온 시장의 선두 주자입니다. 특히 자사 이커머스인 네이버쇼핑에서 네이버의 개인화된 고객 경험이 두드러지게 제공되고 있는데요. 최근 네이버쇼핑은 자사의 초거대 AI인 하이퍼클로바와 별도로 개발한 AI 상품 추천 기술 AiTEMS를 결합한 검색 서비스를 선보인 바 있습니다. [3] 기존 상태에 안주하지 않고 끊임없이 개인화를 고도화하고 있는 것인데요. 현재 네이버쇼핑에서는 해당 검색 서비스를 응용해 사용자의 쇼핑 활동 이력에 기반한 상품 추천과 추천 이유를 보여주는 맞춤형 블록과 검색어에 따라 개인화된 쇼핑 관심사를 추천해 주는 추천형 블록이 서비스되고 있다고 합니다.

네이버쇼핑이 이처럼 개인화에 많은 리소스를 투입하는 이유는 무엇일까요? 네이버쇼핑은 AI 개인화 추천 서비스에 대한 고객들의 반응이 좋아 AI 큐레이션을 더욱 강화하기 위해 이번 신기능을 도입했다고 합니다. AI 추천 상품 거래액이 전년 동기 대비 무려 30% 증가했다고 하는데요. 그뿐만 아니라, AI 개인화 추천을 통해 인기 상품 쏠림 현상도 완화되었다고 합니다. 기존에는 거래액이 다소 인기 상품에 치중되어 발생했다면, AI가 비인기 상품이어도 고객의 취향에 맞는 상품이라면 추천하면서 쏠림 현상이 완화된 것인데요. [4] 플랫폼의 형태를 띠어 여러 판매자가 존재하는 네이버쇼핑에서, 상대적으로 인기도가 낮았던 중소 판매자들에게 특히 반가운 소식일 것 같습니다.

인스타그램 피드를 끝도 없이 스크롤 해보신 경험 없으신가요? 전 세계인이 가장 많이 사용하는 소셜 미디어 중 하나인 인스타그램은 게시물, 스토리, 릴스 등 각 고객에게 보이는 콘텐츠를 개인화하는 데 집착적으로 집중합니다. 일례로 인스타그램의 신임 대표인 아담 모세리는 사용자가 게시물과 인터랙션 할 가능성을 높이기 위해 수많은 데이터를 활용한다고 밝혔는데요. ‘좋아요’를 누르고, 댓글을 달고, 게시물을 공유하는 대표적인 사용자 행동 데이터뿐만 아니라 사용자가 게시물에서 몇 초를 체류하는지까지 세세한 데이터를 수집하여 알고리즘에 반영한다고 합니다. [5]

인스타그램이 이토록 개인화에 집착할 수밖에 없는 이유는 무엇일까요? 인스타그램의 공동 창립자인 케빈 시스트롬에 따르면 인스타그램의 사용자는 인스타그램 피드의 게시물 중 평균 70%를 놓친다고 합니다. 따라서 그는 사용자가 보는 나머지 30%의 게시물은 가능한 한 최고의 게시물이어야 한다고 설명하는데요. [6] 비단 인스타그램 만의 얘기는 아닙니다. 콘텐츠 기업의 PM이라면 사용자에게 유용한 콘텐츠가 제공되고 있는지 끊임없이 확인해야 하고, 개인화 추천은 이 문제를 해결해 줄 좋은 솔루션이 될 수 있습니다.

앞서 살펴본 것처럼 네이버, 메타, 넷플릭스, 아마존 등의 빅테크를 포함한 수많은 기업이 개인화 추천을 더욱 고도화하기 위해 막대한 예산을 쏟아붓고 있습니다. 이는 개인화 추천에 다양한 효과가 있기 때문인데요. 크게 3가지로 나누어 보았습니다.

가장 먼저, 고객 경험을 개선할 수 있습니다. 고객에게 꼭 맞는 정보를 제공해 고객의 정보 부하량을 감소해 주면, 고객은 더 쉽게 결정을 내리고 간소화된 고객 여정에서 더 많은 만족감을 느낄 수 있습니다.

둘째로, 브랜드 충성도가 증대됩니다. 개인화 추천은 고객이 브랜드로부터 이해받고 있다고 느끼게 하는 데 기여합니다. 그뿐만 아니라 사용자 참여를 증가시켜 브랜드와의 더 많은 상호작용을 통해 더 강한 친밀감, 더 높은 충성도를 갖게 합니다. [7]

마지막으로, 리드가 증가합니다. 커머스 기업이라면 더 많은 매출이 발생하고, 콘텐츠 기업이라면 더 많은 콘텐츠 소비가 발생합니다. 이외에도 추가 리드 확보를 위한 액션을 취할 수 있는데요. 연관 상품의 교차 판매를 유도하거나, 고객이 만족스러운 옵션을 제시받지 못했을 때 추천에 기반한 대안을 제시해볼 수 있습니다. [8]

이처럼 개인화 추천은 정말 다양한 효과를 제공하는데요. 저희 Z.Ai는 높은 성능과 합리적인 가격을 자랑하는 AI 기반 개인화 추천 엔진을 서비스하고 있습니다. 빅테크에서 제공 중인 개인화 추천을 우리 회사의 서비스에도 도입해보고 싶다면, 다음 서비스 소개서에서 보다 자세한 내용을 확인해보세요. 오늘 살펴본 빅테크 기업들의 개인화 추천 도입 사례와 이유가 유익하셨기를 바라면서, 다음에도 PM 분들께 유익한 인사이트 드릴 수 있는 글로 돌아오겠습니다. 🙂

Rosie

Business Strategy Intern

자이의 Business Strategy Intern 홍지인입니다 🙂

editor : Rosie