머신러닝 기반 세그먼테이션 엔진, 마케터의 고객 유지 방법을 혁신
머신러닝 기반 세그먼테이션 엔진, 마케터의 고객 유지 방법을 혁신
  • 박현진 기자
  • 승인 2018.07.06 11:16
  • 댓글 0
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CleverTap으로 사이코그래픽 세그먼테이션 분야에 첫 진출
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클레버탭의 머신러닝 모델을 이용해 차별화된 고객 참여 전략을 조율함으로써 마케터들이 옴니채널을 성장시킬 수 있도록 한다.(이미지:본지 편집)

데이터가 넘쳐나는 시대이지만 여전히 모바일 사용자들은 적절한 맥락에서 적절한 정보를 받고 싶어한다. 기존의 모바일 마케팅 툴은 인구통계, 기술통계, 위치, 앱 행위를 기준으로 사용자를 세분화시키고 있다. 하지만 사용자 행동만으로 그들의 진짜 관심사? 를 다 파악할 수는 없다. 특정 시즌이나 스포츠 행사 또는 그때 일어나는 사건에 따라 행위와 관심사가 계속 바뀌기 때문이다. 어떠한 행동을 하더라도 그것이 일회성이거나 가끔 발생하는 구매행위일 수 있기 때문이다.

모바일 마케팅 플랫폼 클레버탭(CleverTap)이 모바일 앱 사용자 세분화 기준을 수립하고 소비자의 개성, 태도, 라이프 스타일 등 소비자행동의 심리학적 기준에 따라 시장을 세분화하는 사이코그래픽 세그먼테이션(psychographic segmentation) 분야에 진출한다. 사이코그래픽 세그먼테이션은 업계 최초로 머신러닝 기술을 접목한 기법으로, 수천 개의 브랜드가 클레버탭의 머신러닝 모델을 이용해 차별화된 고객 참여 전략을 조율함으로써 마케터들이 옴니채널을 성장시킬 수 있도록 한다. 또 그로스 마케터(growth marketer)의 릴레이션 마케팅(relation marketing)을 지원하는 CleverTap 사업의 기초를 이룬다. 

변화하는 수요에 따라 사용자의 마이크로 세그먼트를 규명하고, 적절한 때에 올바른 맥락과 메시지를 전달하는 마케팅 노력을 기울이는 것이 어느 때보다 중요해졌다. 마케터는 사용자와 브랜드 간의 수많은 상호작용 중에서 어떠한 작용이 사용자의 주 관심사를 특징 짓는지 밝혀내야 한다. 가령 사용자가 액션 영화를 한 번 보았다고 해서 그를 액션 영화 팬으로 규정할 수 없다. 실제로 사용자가 주로 관심을 보이는 장르는 코미디일 수 있으므로 이러한 주된 관심사를 반영해 컨텐츠를 추천해야 한다. 

사용자 규모가 수백 명 또는 수백만 명으로 커지면 관심사를 알아내는 것이 더욱 어려워지며, 맥락에 맞춰 대규모로 메시지를 전달하는 것이 거의 불가능해진다. 클레버탭은 머신러닝 힘에 기반해 사이코그래픽 세그먼테이션을 활용함으로써, 사용자 베이스 전체에 걸쳐 수백만 개의 데이터 포인트를 처리하고, 이를 통해 사용자의 마이크로 세그먼트를 결정한다. 어떤 행동 경향을 보이고 무엇을 더 선호하는지 아는 것은 제품과 사용자의 주 관심사를 효율적으로 매칭하는 데 유용한다. 

마케터들은 사이코그래픽 세그먼테이션을 활용해 사용자 니즈를 예상하고 마이크로 세그먼트별로 반응이 가장 좋을 제품 또는 메시지가 무엇일지 알 수 있다. 또 사용자가 앱에서 어떻게 시간을 보내는지에 관하여 정확하고 직관적으로 이해할 수 있다. 이로써 마케터들은 타깃형 캠페인을 진행하고 전환율을 크게 높일 수 있다. 

업계를 이끄는 마케터들이 클레버탭의 사이코그래픽 세그먼테이션을 활용해 성공을 거두고 있으며, 고객여정지도를 따라 사용자 관여율을 높일 가장 스마트한 방법을 알아가고 있다. 예를 들어 사용자의 장르 관심사와 시간대 선호도에 기초해 특정 영화 좌석을 구매할 확률이 가장 높은 사용자를 골라낼 수 있다. 사이코그래픽 세그먼테이션을 이용하는 마케터들은 소비 의향이 가장 큰 사용자에게 최상의 제안을 전달하고 상품 제고를 최적화된 소비자에게 확실히 제공할 수 있다. 

고객 관심사에 기반한 이 사이코그래픽 세그먼테이션은 아주 획기적인 기법으로, 마케터들이 사용자의 주 관심사와 주요 행위에 기반해 관련성이 가장 높은 컨텐츠로 사용자를 공략할 수 있게 한 것으로 보인다. 도입 초기 기준으로 행동 세분화 기법 대비 관여율이 2배 이상 높았으며, 컨텐츠와 타이밍을 고려하는 것이 훨씬 효과적이고 반응도 좋다는 것을 의미한다. 


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