최근 몇년간 많은 고객에게 다수의 컨텐츠를 제공해야하는 서비스의

가장 큰 특징은 ‘빅데이터’를 사용한 고객 분석과  ‘데이터에 기반을 둔 시스템 활용’이었다.

그 핵심에는 ‘개인화’ 서비스 모듈(또는 로직) 있었고, 조금씩의 방식과 솔루션은 다르지만

각 사는 개인화된 컨텐츠를 제공하는 UX나 기능을 점차 넓은 범위로 가져가고 있다.

 

간단하게는 접속하는 고객마다 각 고객에 특성을 감안한

배너나 카피등을 노출하는것부터, 고객별 맞춤UI나 상품을 진열하면서 더 많은 트래픽을 유도하곤 한다.

 

이 모듈 자체를 만드는 것은 어려운 기술은 아니다.

솔루션과 시스템의 효율성의 차이는 있지만, 기본적인 흐름은 비슷한다.

  • 사전에 고객을 여러군으로 나누어 두고, 고객별로 노출될 컨텐츠를 매칭해둔다.
  • 고객이 시스템에 접속하면, 서버로 부터 어떤 고객군에 속한 고객인지를 체크해서
  • 해당 고객군에 사전에 정의된 컨텐츠를 노출한다.

 

좋은 개인화 시스템의 기준은 얼마나 이 고객군을 잘 나눌 수 있느냐,

애써 나누어둔 고객군에게 차별화하여 노출할 컨텐츠를 가지고 있고, 이것을 잘 큐레이션 할 수 있느냐

그리고 핵심적으로 그 과정에서 시스템의 부하나 속도의 문제가 없이 서비스가 제공되고 있느냐로 볼 수 있다

( 고객군이 세분화되고 컨텐츠가 다변화될 수록 로직은 무거워 지고 데이터 베이스르 호출하는 빈도수가 높아진다.

시스템 상에서 뒷받침 되지 않는다면, 아무리 좋은 로직을 설계하더라도 고객을 만족 시킬수 없다. )

 

하지만 여기에서 핵심적인 또 하나는 개인화 서비스의 효과(결과) 분석이다.

대세가 개인화라고 하니 어렵게 빅데이터 기반의 개인화서비스를 만들어두고도

제대로 운영되지 못하는 것이 이 운영측면의 분석 노하우와 결과에 대한 가치 판단에 있다.

 

아이러니 하게도 개인화 서비스를 운영하면서도 ‘개인화 보다 매스 컨텐츠(MASS)가 더 많은 효율을 준다’ 는 오판을 한다

 

 

기본적으로 개인화 컨텐츠는 여러개의 컨텐츠를 각 고객별로 서비스 하는데 있다.

대체로는 우선순위로 나누기도 하지만, 고객별로 나뉘어서 제공하기도한다.

 

예를 들면, 40대 남성에게는 20대(취업) 여성(화장품)이 관심을 가질 컨텐츠는 노출하지 않는 식이다.

여기에서 모든 고객에게 동일하게 컨텐츠를 매스컨텐츠로 노출한다고 하면,

대다수의 40대 남성은 관심이 없겠지만, 우연히 또는 소수의 관심을 가지는 사람이 나타날 수 있다.

 

이 숫자가 많던 적던 간에 적어도 20대 여성에게만 노출했을때 보다는 많을 것이다.

매스 대상으로 노출하면 기본적으로 노출 대상이 더 넓어지기 때문

=> 이는, 개인화 방식으로 제공하는 고객군이 MASS 군에 포함되기 때문이다.

 

여기서 숫자가 높아졌으니 MASS가 더 효과적인것이 아니냐 할수 있는데

반면, 중요하게 봐야하는건 MASS에서 트래픽 자체는 1이라도 높아질수 있지만 원하지 않는 컨텐츠를 접해야하는 나머지 40대 남성에 있다.

이들에게는 또 다른 컨텐츠를 노출할 기회를 포기하는 동시에, 만족스러운 서비스를 받지 못하는 경험을 주었을 것이다.

 

MASS 방식은 ‘효과성’ 이 기준이라 더 많은 트래픽이 중요한 평가지표라면

개인화는 ‘효율성’ 을 기준으로 최적의 고객 만족이 중요한 평가지표이다.

애초에 성격이 다른 개인화 방식과 MASS 방식의 컨텐츠를 같은 선상에 두고 비교하면 안되는 것이다.

 

 

 

개인화 방식은 동일한 개인화 방식을 기반으로 비교해야 한다.

예를 들면 위와 같이 개인화 시나리오로 서비스를 했을때,

총 접근 비율(O가 채워진 의 갯수)을 봤을때 1은 24, 2는 27 이라면 고객의 반응은 개인화 시나리오1보다 2가 더 좋았다고 볼 수 있다

 

개인화 서비스의 성공적인 운영여부. 가치를 판단할때는

동일한 컨텐츠를 서비스 했을때 어떤 시나리오 로 구성하는게 ‘더 효율적’ 인지

또는 동일한 대상으로 서비스 했을때 어떤 컨텐츠로 구성하는게 ‘더 효율적’ 인지 가 관점이 되어야 한다.

 

‘MASS’로 노출하는거 만큼 효과는 없으니 개인화 는 집어치우고 MASS로 노출합시다 로 귀결되면 안된다.

또한 개인화 에서는 지표를 확대하는 것도 중요하지만 각 타켓군의 만족도가 중요하다.

 

또한, 모든 타켓군에서 골고루 좋은 만족도(효율성)을 만들어 낼 수 있는 컨텐츠의 확보와 배치가 중요하다

컨텐츠 자체가 준비되지 않은 상태에서 컨텐츠 한두개를 개인화와 매스방식으로 비교 노출하게 되면

개인화 컨텐츠가 좋은 지표를 얻기 어렵다.

 

빅데이터 기반의 개인화 서비스는 어느 회사나 만들수 있지만, 그 가치를 판단하고 제대로 운영하는 회사는 많지 않다.

개인화 로직은 어느 회사나 만들수 있지만 그 운영에 대한 노하우 / 분석에 대한 기준을 제대로 세우지 않으면

개인화 서비스의 가치 자체를 인정 받을수 없음을 분명하게 생각해야 한다.

 

 

 

Last modified: 2020년 1월 14일

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