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[Techblog] 리테일의 혁신을 이끄는 개인화… 더 깊이 있는 인사이트와 늘어나는 판매량
작성일: 2021-02-01

그 누구도 예상하지 못했던 코로나 바이러스 감염증(COVID-19)은 개개인의 일상에 많은 변화를 가져왔습니다. 재택 근무와 사회적 거리두기 때문에 사람들은 상점이나 마트에 잘 가지 않고 온라인으로 많은 구매를 하고 있고, 그 결과 소비자들은 구매 결정에 훨씬 더 신중해지게 되었습니다. 일반적으로 소비자는 오프라인 매장을 방문하든, 온라인 몰을 방문하든 방문을 자주 할수록 더 많은 제품을 구매합니다. 오프라인 쇼핑을 벗어난 이러한 변화는 코로나 대유행이 일어나기 훨씬 전부터 고객이 온라인 쇼핑으로 점점 이전함에 따라 나타나게 된 추세입니다.

 

 계속되는 쇼핑 트렌드의 변화 속 코로나 대유행이 겹치며 한가지는 분명해 졌습니다. 그것은 바로 단조롭고 일반적인 메시지로는 더 이상 소비자의 공감을 살 수 없다는 점입니다. 이제 ‘개인화’는 고객 구매 여정의 장벽을 허물고, 브랜드의 인지도와 충성도를 높이며, 판매를 창출하기 위해 필수적입니다. 브랜드는 고객 여정의 모든 단계에서 전 채널에 걸쳐 개인화된 경험을 고객에게 제공해야 합니다.

 

 

그때와 지금

소셜 미디어와 인터넷 이전에 브랜드는 대체로 정적이고 수동적인 방식으로 소비자와 소통했습니다. 그들은 광고와 인쇄 광고를 통해 소비자에게 판매 홍보를 외쳤습니다. 브랜드는 여전히 이러한 전통적인 마케팅 전략을 사용하지만, 성공의 가도를 달리고 있는 리테일러는 고객을 기억해 고객과 개인적인 관계를 구축하고, 고객의 제품 구매 및 위시리스트를 추적하며, 고객이 생각하거나 원하는 것을 예측합니다. 또한 이 모든 데이터를 기반으로 접근 방식을 조정합니다.

 

 

개인화 서비스, 고객 경험 혁신을 위한 필수

구식의 마케팅 방법이 소비자와 교감하기에 충분하지 않은 것처럼, 소매업자들도 더 이상 기본적인 인구 통계에만 집중할 수 없습니다.

 이제 소매업자들은 정보를 기반으로 각 고객에게 고유한 경험을 제공하기 위해 Amazon Personalize와 같은 개인화된 고객 상거래 기능이 필요합니다. 

브랜드 소매업체들은 이제 고객의 위치부터 이전 구매 내역, 제품 선호도, 구매 시간대에 이르기까지 모든 정보를 기반으로 콘텐츠를 기획하고 원활한 구매 여정을 위해 전 시스템을 전환하여 결과적으로 고객에게 의미있는 경험을 선사해야 합니다.

 

 

Amazon.com, 개인화 서비스의 선구자

Amazon.com은 1998년부터 대규모 카탈로그의 즉각적인 추천을 포함하여 도서 구매자에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 다양한 기능을 도입하면서 개인화를 개척했습니다. 그 이후로 Amazon은 추천 아이템과 콘텐트 위젯을 통해 Amazon.com, Prime Video, Amazon Music, Kindle, Alexa에 대한 고객 경험을 향상시키고자 수십 년간 개인화를 연구를 했습니다. AWS 고객은 이러한 수십 년의 경험을 활용하여 개발자가 Amazon.com에서 실시간 개인별 맞춤 권장사항을 위해 사용하는 기계 학습 기법으로 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

 

우리는 최근 자기 관리와 웰빙 트렌드는 맞춰 소비자들이 본인이 공감하며 이해할 수 있는 브랜드를 찾고 있다는 점을 파악했습니다. 또한 사회적 책임과 진정성이 효과적인 브랜딩을 형성하는데 중요한 초석이 된다는 점을 여러 사례를 통해 확인했습니다. Toms Shoes와 Bombas를 보십시오. 코로나의 여파로 소비자들은 돈을 어디에 쓸지 신중하게 생각하기 때문에, 이러한 특성은 더욱 중요해 졌습니다. 이러한 상황 속 Amazon Personalize는 경험을 맞춤화하고 고객과의 긴밀한 관계를 구축하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

 

 

성공사례 – Mecca Cosmetics

Amazon Personalize를 배포한 최초의 호주 기업, Mecca Cosmetics는 Personalize 기계 학습 알고리즘을 활용하여 큐레이트된 이메일 콘텐츠를 200만 명 이상의 고객에게 제공합니다. Mecca의 CRM 및 Loyalty 책임자인 Lauren Shepard와 그녀의 팀은 AWS와 긴밀히 협력하여 고객 데이터를 재구성하고 마이닝하여 고객의 생활 주기, 구매 여정, 결제 내역을 기반으로 고객과 관련된 제품을 추천하는 예측 모델을 생성했습니다. Shepard는 “저희는 이메일에 개인화된 추천을 포함함으로써 이메일에 대한 참여도 측정을 이끌어 냈고, 여기서 가장 주목할 만한 점은 이로써 실제로 평균 주문량이 50 % 이상 증가했다는 점입니다!”라고 말했습니다.

 

 

새로운 개척자, 이제 여러분 차례입니다.

기술이 점차 자동화된 지능형 기계 학습 모델로 발전함에 따라 AWS는 큐레이팅된 제품 콘텐츠 메시징의 새로운 영역으로 진입하고 있습니다. Amazon Personalize를 사용하면 실시간으로 소비자 행동에 동적으로 반응하여 고객의 구매 여정에서 개인화된 경험을 생성하여 매출을 높일 수 있습니다. 코로나로 인해 지금 전 세계는 업무, 생활, 쇼핑 등 다양한 분야에서 새로운 방식으로의 전환이 매우 빠르게 이뤄지고 있습니다. 소매업체들의 대담하고 결정적인 사고는 성장을 위한 새로운 기회를 가져오고 있고, 그 리더들은 새로운 비즈니스 모델을 지원할 혁신적인 솔루션을 찾고 있습니다.

소매업에 대한 깊은 전문성과 경험을 갖춘 전문 파트너, AWS는 여러분이 새로운 개척지를 개척하는 데 도움을 드립니다. 궁금하시다면 지금 AWS 계정 팀에 문의 해 보세요!

원문URL: https://aws.amazon.com/ko/blogs/industries/personalization-how-to-gain-deeper-insights-and-boost-sales/

 

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