요즘 인터넷 기업들은 '원 투 원 마케팅'에 많은 관심을 보이고 있다.
실제 고객 한사람 한사람을 차별화해서 마케팅 활동을 하는 것이 가능한 것인지, 또 가능하다면 어떻게 해야 하는 것인지 궁금해하고 있는 것이다.
또한, 오프라인 기업들 사이에서도 인터넷이 새로운 채널로서의 중요성이 부각되면서 원투원 마케팅에 대한 관심이 커지고 있다.
이러한 원투원 마케팅의 중심개념은 바로 '개인화(Personalization)'다.
이는 사이트를 방문하는 고객의 특성에 따라 차별화된 맞춤서비스를 제공하기 위한 활동을 의미하며, 각 고객의 니즈에 맞는 정보나 상품을 제시함으로써 고객들이 사이트에 대해 신뢰감을 높이고 다시 방문하도록 하는 것을 목표로 하고 있다.
고객 입장에서도 우후죽순처럼 생기는 수많은 사이트들 중에서 자기가 원하는 정보나 상품을 손쉽게 찾을 수 있기 때문에 자신에 대한 맞춤서비스를 제공하는 사이트에 대해 좋은 인상을 갖게 되며 다시 찾아가게 된다.
개인별 맞춤서비스를 위해서는 기본적으로 사용자가 사이트에 등록해야만 한다.
즉, 사용자를 구별할 수 있는 정보를 갖고 있어야만 그 사용자의 특성을 파악할 수 있고 나아가 개인의 특성에 맞는 서비스를 제공할 수 있는 것이다.
그런데, 기존에는 많은 사이트들이 회원으로 등록하지 않고도 사용할 수 있도록 서비스를 제공하고 있었기 때문에 많은 사이트들이 다양한 방법으로 비등록회원들을 회원으로 등록시키고 있다.
등록된 회원에 대해서는 사이트를 이용하면서 언제 로그인해 어떤 내용을 보고 어떤 상품을 구매했다는 행태 데이터를 개인별로 기록하고, 이를 분석해 비즈니스적으로 의미있는 행동패턴을 분석해내게 된다.
그 결과, 그 회원이 해당 사이트를 다시 방문했을 때 과거에 보였던 행동특성에 따라 관심있는 정보나 상품을 제시할 수 있는 것이다. 기업입장에서 퍼스널라이제이션을 효과적으로 수행하기 위해서는 클릭스트림 분석(Click Stream Analysis) 또는 로그분석이 원활히 이루어져야 한다.
각 사이트에서는 개인이 회원으로 등록할 때 기본적인 정보를 남기도록 유도해야 하며, 약관에 해당 사이트에서의 이용행태 로그 데이터를 분석해서 맞춤서비스에 이용하겠다는 것을 명시해 고객의 허락을 받도록 한다.
또한, 시스템적으로도 회원이 언제 어떤 내용을 얼마나 오래 이용했는지를 기록으로 남길 수 있도록 준비해야 한다.
여러 웹서버에 남아있는 로그 데이터를 통합해서 개인별로 통합해야 하며, 통합된 데이터를 분석하여 개인별 성향을 파악해야 한다.
그리고, 고객의 과거 기록을 기초로 추천 정보나 상품을 제시할 수 있어야 한다.
실제로 인터넷서점 아마존에서는 재방문하는 고객에게 과거 실제 구매했던 책에 관한 기록 뿐만 아니라 장바구니에 담았다가 구매하지 않은 책에 관한 정보도 제시함으로써 아마존을 이용하는 고객들에게 개인별로 차별화된 서비스를 제공하고 있다.
결국 퍼스널라이제이션의 핵심에는 로그데이터에 대한 분석이 있으며, 이를 통해 개인수준으로 차별화된 마케팅 및 광고활동을 수행할 수 있게 된다.
더욱이 이를 통해 증가된 고객 충성도는 그 사이트의 가치를 표시하는 진정한 잣대가 될 수 있을 것이다.
실제 고객 한사람 한사람을 차별화해서 마케팅 활동을 하는 것이 가능한 것인지, 또 가능하다면 어떻게 해야 하는 것인지 궁금해하고 있는 것이다.
또한, 오프라인 기업들 사이에서도 인터넷이 새로운 채널로서의 중요성이 부각되면서 원투원 마케팅에 대한 관심이 커지고 있다.
이러한 원투원 마케팅의 중심개념은 바로 '개인화(Personalization)'다.
이는 사이트를 방문하는 고객의 특성에 따라 차별화된 맞춤서비스를 제공하기 위한 활동을 의미하며, 각 고객의 니즈에 맞는 정보나 상품을 제시함으로써 고객들이 사이트에 대해 신뢰감을 높이고 다시 방문하도록 하는 것을 목표로 하고 있다.
고객 입장에서도 우후죽순처럼 생기는 수많은 사이트들 중에서 자기가 원하는 정보나 상품을 손쉽게 찾을 수 있기 때문에 자신에 대한 맞춤서비스를 제공하는 사이트에 대해 좋은 인상을 갖게 되며 다시 찾아가게 된다.
개인별 맞춤서비스를 위해서는 기본적으로 사용자가 사이트에 등록해야만 한다.
즉, 사용자를 구별할 수 있는 정보를 갖고 있어야만 그 사용자의 특성을 파악할 수 있고 나아가 개인의 특성에 맞는 서비스를 제공할 수 있는 것이다.
그런데, 기존에는 많은 사이트들이 회원으로 등록하지 않고도 사용할 수 있도록 서비스를 제공하고 있었기 때문에 많은 사이트들이 다양한 방법으로 비등록회원들을 회원으로 등록시키고 있다.
등록된 회원에 대해서는 사이트를 이용하면서 언제 로그인해 어떤 내용을 보고 어떤 상품을 구매했다는 행태 데이터를 개인별로 기록하고, 이를 분석해 비즈니스적으로 의미있는 행동패턴을 분석해내게 된다.
그 결과, 그 회원이 해당 사이트를 다시 방문했을 때 과거에 보였던 행동특성에 따라 관심있는 정보나 상품을 제시할 수 있는 것이다. 기업입장에서 퍼스널라이제이션을 효과적으로 수행하기 위해서는 클릭스트림 분석(Click Stream Analysis) 또는 로그분석이 원활히 이루어져야 한다.
각 사이트에서는 개인이 회원으로 등록할 때 기본적인 정보를 남기도록 유도해야 하며, 약관에 해당 사이트에서의 이용행태 로그 데이터를 분석해서 맞춤서비스에 이용하겠다는 것을 명시해 고객의 허락을 받도록 한다.
또한, 시스템적으로도 회원이 언제 어떤 내용을 얼마나 오래 이용했는지를 기록으로 남길 수 있도록 준비해야 한다.
여러 웹서버에 남아있는 로그 데이터를 통합해서 개인별로 통합해야 하며, 통합된 데이터를 분석하여 개인별 성향을 파악해야 한다.
그리고, 고객의 과거 기록을 기초로 추천 정보나 상품을 제시할 수 있어야 한다.
실제로 인터넷서점 아마존에서는 재방문하는 고객에게 과거 실제 구매했던 책에 관한 기록 뿐만 아니라 장바구니에 담았다가 구매하지 않은 책에 관한 정보도 제시함으로써 아마존을 이용하는 고객들에게 개인별로 차별화된 서비스를 제공하고 있다.
결국 퍼스널라이제이션의 핵심에는 로그데이터에 대한 분석이 있으며, 이를 통해 개인수준으로 차별화된 마케팅 및 광고활동을 수행할 수 있게 된다.
더욱이 이를 통해 증가된 고객 충성도는 그 사이트의 가치를 표시하는 진정한 잣대가 될 수 있을 것이다.
