2019.04.15

'마케터와 고객의 윈윈'··· 예측 애널리틱스 활약상 7가지

John Edwards | CIO
그야말로 ‘윈윈’이다. 예측 애널리틱스가 매출을 증가시키는 동시에 구매자 만족을 높이면서 고객과 마케터 사이의 관계를 변혁하고 있다. 

프라이스워터하우스쿠퍼(PwC)의 파트너인 폴 게이너는 기업의 새로운 초강력 무기인 데이터 때문에 이러한 현상이 벌어지고 있다고 말했다. 그는 “첨단 비즈니스 애널리틱스는 모든 것을 모든 곳에서 관찰하고 예측할 수 있는 능력을 제공한다. 세계의 어느 곳에서든 고객과의 모든 상호작용, 공급망 내의 모든 동작 부분, 모든 금융 거래를 알 수 있다”라고 설명했다. 

게이너는 이어 “예측 애널리틱스는 무엇이 일어날 수 있는지를 알 수 있게 해주고, 이를 미리 대비할 수 있게 해주며 위험에 앞서가고, 성과에 영향을 준다. 이는 백미러로 뒤를 보는 것이 아닌 망원경으로 앞을 보는 것과 같다”라고 말했다. 

예측 애널리틱스가 온라인 쇼핑이 출현한 이래 가장 강력한 마케팅 도구라는 평가가 아직도 미심쩍은가? 그렇다면 고객 서비스 및 매출을 한 차원 높일 수 있도록 IT를 활용하는 아래의 7가지 방법을 확인해보자. 
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank



1. 초개인화 마케팅 
초개인화 마케팅(Hyperpersonalized marketing)은 고객에게 적절한 시간에 적절한 경로로 적절한 메시지를 제공하는 것이다. 이를 터득하는 데에는 기술과 과학의 융합을 요한다. 온라인 의류 및 액세서리 소매업체인 줄리티(Zulity)의 기술 부사장인 빈두 소타는 고객에게 적절한 범주와 품목, 적정 가격, 쇼핑 시간, 여타 핵심 서비스를 융합해 제공하는 것이라고 설명한다. 

그는 “이들을 어떻게 짜맞추어 가장 참여적인 고객 경험을 창출할 것인가를 결정하는 부분이다”라고 말했다. 

소비자가 소매 기업의 웹사이트나 앱에 도달하지 않은 상태에서조차 고객이 무엇을 원하는지 정확히 알고 있는 세계를 떠올려보자. 이는 예측 애널리틱스가 구현할 수 있는 기능이다. 소타는 “데이터 주도 기술을 통해 매일 같이 수천 가지 제품을 융합해 개인화된 컬렉션을 생성할 수 있다. 진정으로 유관하고 참여적인 고객 경험이다. 이는 인간적 접촉이다”라고 말했다. 

소셜 미디어와 여타 온라인 경로는 역사상 최초로 마케터가 사람들과 언제 어디서든 상호작용할 수 있는 세상을 만들어냈다. 데이터 애널리틱스 컨설팅 회사 패시픽 데이터 사이언스의 설립자인 애덤 리치틀은 “패턴을 발견하는 전대미문의 기회를 제공한다. 이를 통해 기업은 자원과 에너지를 보다 효율적 방향으로 집중시킬 수 있다”면서 “고객 경험과 관련된 온갖 소소한 데이터 포인트를 수집하고 통합함으로써 고객 여정, 즉 회사와 교류하기 전, 교류하는 동안, 교류한 후에 대한 양질의 시각을 얻을 수 있다”라고 말했다. 

2. 가상 안내자(Virtual concierges)
소비자는 삶의 모든 측면에서 즉시적이고 마찰 없는 만족을 기대하게 되었다. 비즈니스 및 기술 컨설팅 회사인 니섬(Nisum)의 글로벌 통찰 및 애널리틱스 책임자인 래비 나라야난은 “예측 애널리틱스는 이런 종류의 경험을 제공하기 위해 고객에 대한 포괄적 시야를 전달하는 결정적 도구이다”라고 말했다. 

AI 주도 애널리틱스를 이용하면서 이제 몰입적 경험 및 즉시적 만족을 창출하는 것이 가능해졌다. 나라야난은 “예를 들어 스포티파이, 넷플릭스 등은 고객이 현재 시청하거나 청취하고 있는 것을 바탕으로 제안을 변경한다”라고 말했다. 

3. 고객 니즈 예측 
조직들은 이제 예측 애널리틱스를 이용해 고객 니즈를 정확히 예측할 수 있고, 일부의 경우 심지어 개인이 결정을 내리기 전에도 이를 예측할 수 있다. 리치틀은 “예측 애널리틱스는 고객 행동 변화에 대한 조짐을 조기에 검출할 수 있다”고 말했다. 

기업은 이제 보다 선제적일 수 있다. 미리 메시지를 작성할 수 있고, 심지어 고객이 자신에게 새로운 니즈가 있음을 알기 전에도 고객에게 효과적으로 서비스할 수 있다. 이는 탁월한 고객 서비스를 제공할 수 있게 해주는 접근법이라고 리치틀은 강조했다.

마스터카드의 고객 경험 및 케어 부사장인 랜스 그루너는 예측 애널리틱스에 의해 고객 니즈를 적시에 취급하고 나아가 이들의 기대치를 넘어설 수 있도록 적정한 양의 지원을 배치할 수 있다고 전했다. 그루너는 “문의의 양을 예측해 자원을 그에 맞춰 배치할 수 있는 것은 물론이고 고급 모델을 이용해 문의의 복잡성 역시 예측한다”라고 말했다. 

AT&T는 고객 경험 머신러닝 시스템을 구현해 고객의 머리 속에 들어가려고 시도한다. 회사는 이를 위해 고객 프로젝트 라이프사이클 전반에 걸쳐 고유한 데이터 요소들, 글자 그대로 페타바이트의 데이터를 수집한다. 

AT&T 비즈니스의 글로벌 사업 및 서비스 담당 사장인 소랍 색서너는 “고객이 촉진자로 남을 것인지, 아니면 중립적 또는 비난자 영역으로 넘어갈 것인지를 고객 노력, 주기 시간, 재시도율 등을 통해 예측한다”고 설명했다. 

회사의 시스템은 권고안을 추동하는 예측적 경보를 자동으로 또는 시스템 지원을 통해 발생시켜서 고객이 촉진자로 남을 수 있도록 유도한다. 그는 “가장 좋은 부분은 시스템이 경험을 축적하면서 끊임 없이 학습하고 알고리즘을 정교화한다는 점이다”라고 말했다. 




2019.04.15

'마케터와 고객의 윈윈'··· 예측 애널리틱스 활약상 7가지

John Edwards | CIO
그야말로 ‘윈윈’이다. 예측 애널리틱스가 매출을 증가시키는 동시에 구매자 만족을 높이면서 고객과 마케터 사이의 관계를 변혁하고 있다. 

프라이스워터하우스쿠퍼(PwC)의 파트너인 폴 게이너는 기업의 새로운 초강력 무기인 데이터 때문에 이러한 현상이 벌어지고 있다고 말했다. 그는 “첨단 비즈니스 애널리틱스는 모든 것을 모든 곳에서 관찰하고 예측할 수 있는 능력을 제공한다. 세계의 어느 곳에서든 고객과의 모든 상호작용, 공급망 내의 모든 동작 부분, 모든 금융 거래를 알 수 있다”라고 설명했다. 

게이너는 이어 “예측 애널리틱스는 무엇이 일어날 수 있는지를 알 수 있게 해주고, 이를 미리 대비할 수 있게 해주며 위험에 앞서가고, 성과에 영향을 준다. 이는 백미러로 뒤를 보는 것이 아닌 망원경으로 앞을 보는 것과 같다”라고 말했다. 

예측 애널리틱스가 온라인 쇼핑이 출현한 이래 가장 강력한 마케팅 도구라는 평가가 아직도 미심쩍은가? 그렇다면 고객 서비스 및 매출을 한 차원 높일 수 있도록 IT를 활용하는 아래의 7가지 방법을 확인해보자. 
 
ⓒ Image Credit : Getty Images Bank



1. 초개인화 마케팅 
초개인화 마케팅(Hyperpersonalized marketing)은 고객에게 적절한 시간에 적절한 경로로 적절한 메시지를 제공하는 것이다. 이를 터득하는 데에는 기술과 과학의 융합을 요한다. 온라인 의류 및 액세서리 소매업체인 줄리티(Zulity)의 기술 부사장인 빈두 소타는 고객에게 적절한 범주와 품목, 적정 가격, 쇼핑 시간, 여타 핵심 서비스를 융합해 제공하는 것이라고 설명한다. 

그는 “이들을 어떻게 짜맞추어 가장 참여적인 고객 경험을 창출할 것인가를 결정하는 부분이다”라고 말했다. 

소비자가 소매 기업의 웹사이트나 앱에 도달하지 않은 상태에서조차 고객이 무엇을 원하는지 정확히 알고 있는 세계를 떠올려보자. 이는 예측 애널리틱스가 구현할 수 있는 기능이다. 소타는 “데이터 주도 기술을 통해 매일 같이 수천 가지 제품을 융합해 개인화된 컬렉션을 생성할 수 있다. 진정으로 유관하고 참여적인 고객 경험이다. 이는 인간적 접촉이다”라고 말했다. 

소셜 미디어와 여타 온라인 경로는 역사상 최초로 마케터가 사람들과 언제 어디서든 상호작용할 수 있는 세상을 만들어냈다. 데이터 애널리틱스 컨설팅 회사 패시픽 데이터 사이언스의 설립자인 애덤 리치틀은 “패턴을 발견하는 전대미문의 기회를 제공한다. 이를 통해 기업은 자원과 에너지를 보다 효율적 방향으로 집중시킬 수 있다”면서 “고객 경험과 관련된 온갖 소소한 데이터 포인트를 수집하고 통합함으로써 고객 여정, 즉 회사와 교류하기 전, 교류하는 동안, 교류한 후에 대한 양질의 시각을 얻을 수 있다”라고 말했다. 

2. 가상 안내자(Virtual concierges)
소비자는 삶의 모든 측면에서 즉시적이고 마찰 없는 만족을 기대하게 되었다. 비즈니스 및 기술 컨설팅 회사인 니섬(Nisum)의 글로벌 통찰 및 애널리틱스 책임자인 래비 나라야난은 “예측 애널리틱스는 이런 종류의 경험을 제공하기 위해 고객에 대한 포괄적 시야를 전달하는 결정적 도구이다”라고 말했다. 

AI 주도 애널리틱스를 이용하면서 이제 몰입적 경험 및 즉시적 만족을 창출하는 것이 가능해졌다. 나라야난은 “예를 들어 스포티파이, 넷플릭스 등은 고객이 현재 시청하거나 청취하고 있는 것을 바탕으로 제안을 변경한다”라고 말했다. 

3. 고객 니즈 예측 
조직들은 이제 예측 애널리틱스를 이용해 고객 니즈를 정확히 예측할 수 있고, 일부의 경우 심지어 개인이 결정을 내리기 전에도 이를 예측할 수 있다. 리치틀은 “예측 애널리틱스는 고객 행동 변화에 대한 조짐을 조기에 검출할 수 있다”고 말했다. 

기업은 이제 보다 선제적일 수 있다. 미리 메시지를 작성할 수 있고, 심지어 고객이 자신에게 새로운 니즈가 있음을 알기 전에도 고객에게 효과적으로 서비스할 수 있다. 이는 탁월한 고객 서비스를 제공할 수 있게 해주는 접근법이라고 리치틀은 강조했다.

마스터카드의 고객 경험 및 케어 부사장인 랜스 그루너는 예측 애널리틱스에 의해 고객 니즈를 적시에 취급하고 나아가 이들의 기대치를 넘어설 수 있도록 적정한 양의 지원을 배치할 수 있다고 전했다. 그루너는 “문의의 양을 예측해 자원을 그에 맞춰 배치할 수 있는 것은 물론이고 고급 모델을 이용해 문의의 복잡성 역시 예측한다”라고 말했다. 

AT&T는 고객 경험 머신러닝 시스템을 구현해 고객의 머리 속에 들어가려고 시도한다. 회사는 이를 위해 고객 프로젝트 라이프사이클 전반에 걸쳐 고유한 데이터 요소들, 글자 그대로 페타바이트의 데이터를 수집한다. 

AT&T 비즈니스의 글로벌 사업 및 서비스 담당 사장인 소랍 색서너는 “고객이 촉진자로 남을 것인지, 아니면 중립적 또는 비난자 영역으로 넘어갈 것인지를 고객 노력, 주기 시간, 재시도율 등을 통해 예측한다”고 설명했다. 

회사의 시스템은 권고안을 추동하는 예측적 경보를 자동으로 또는 시스템 지원을 통해 발생시켜서 고객이 촉진자로 남을 수 있도록 유도한다. 그는 “가장 좋은 부분은 시스템이 경험을 축적하면서 끊임 없이 학습하고 알고리즘을 정교화한다는 점이다”라고 말했다. 


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