CRM 기획에 활용하기 좋은 AI 캠페인 솔루션

고객은 하루에도 몇 번씩 앱푸시, 문자, 메신저 등 여러 채널로 광고 메시지를 받는다. 이러한 광고 폭격에도 불구하고, 최종적으로 고객에게 선택받는 메시지는 뭐가 다를까? 민감한 트렌드 변화와 구매 욕망을 자극하는 데 있어, ‘CRM(Customer Relationship Management)’의 중요성은 점점 높아지고 있다.

다행히 요즘엔 CRM 도구를 이용해, 다양한 고객 유형에 맞춰 캠페인을 진행할 수 있다. 데이터 규모에 따라 어도비, 오라클 통합 솔루션을 사용하기도 하고, 데이터브릭스나 스노우플레이크 도구를 활용해 고객 데이터를 관리, 분석하기도 한다. 이번 글에서는 타깃 고객 세그먼트를 만들고, 개인화된 맞춤 메시지를 자동으로 보낼 수 있는 AI 캠페인 솔루션과 사례를 살펴보고자 한다.

고객을 사로잡는 메시지

고객마다 다른 요구사항과 관심사에 정교하게 맞춘 마케팅 캠페인은 어떻게 기획할 수 있을까? 이게 가능해지려면 어느 정도 데이터 인프라가 갖춰져야 한다. 고객 데이터를 세밀하게 분석하기 위해서는 쓸만한 고객 데이터가 파이프라인으로 연결되어야 활용할 수 있기 때문이다.

따라서 인프라와 AI 솔루션을 바탕으로 캠페인을 실행할 땐, 우선 고객을 세그먼테이션해야 한다. 특정 그룹에 집중함으로써 기존 고객을 활성화하는 것뿐만 아니라, 신규 고객을 유입하는 데도 자원을 효율적으로 사용할 수 있다.

세그먼테이션할 땐 고객 데이터를 얼마나 보유하고 있느냐에 따라 세그먼트를 구분하기도 한다. 데이터 기반에 타깃 추출이 어려운 신규 고객, 그리고 분석할 만한 데이터가 충분한 활성 고객으로 나눈다. 그리고 활성 고객의 공통된 특성과 유사한 특성을 가진 고객을 찾는 데도 세그먼트를 활용할 수 있다. 이처럼 예측 모델을 활용해, 이용할 확률이 높은 고객을 정의하는 데 쓰인다.

1) AI 세그먼트 세분화 및 타겟팅

현재 대부분의 기업이 CRM 도구를 활용해, 고객 관심사와 맥락에 따라 마케팅 메시지를 전달하고 있다. 예를 들어, 무신사는 ‘락피쉬웨더웨어’라는 브랜드를 선호할 만한 특정 고객의 로그를 분석하여 메시지를 보낸다. 또는 아마존이나 쿠팡처럼 최근 3일 동안 장바구니에 담고 구매하지 않았을 때, 최근 본 상품이 있거나, 특정 제품을 검색했을 경우 등 고객 행동을 기반으로 메시지를 보낸다.
 

이와 같이 각 세그먼트 그룹을 추출하여, 동일한 메시지를 보낼 수 있는 AI 도구를 찾고 있다면 ‘옴니샌드’와 ‘클라비오’를 참고하면 좋다.

옴니샌드는 캠페인 시 AI를 활용하여 적합한 고객 후보군을 추천해 준다. 인구통계, 쇼핑 형태, 참여 데이터 등 속성에 따라 고객을 자동으로 세분화한다. 아래 예시처럼, 지난 14일 동안 장바구니에 담고 구매하지 않은 고객, 지난 30일 동안 홍보 메일을 열어본 고객, 아직 구매하지 않았지만 지난 14일 동안 최소 2회 이상 매장을 방문한 고객 등 캠페인에 적합한 고객에게 행동 기반 세그먼트를 제안할 수 있다.

클라비오에서는 최근 본 상품이나, 장바구니에 담은 상품이 할인될 때 알림을 보내는 등 특정 행동에 반응하는 메시지를 SMS로 보낼 수 있다. 그리고 SMS 메시지를 클릭했는지, 메일을 열어봤는지에 따라 세그먼트를 설정할 수 있다.

물론 결혼, 출산 등 생애주기를 고려하거나, 가격이나 할인에 민감한지, 특정 시즌에만 구매하는지, 반품을 자주 하는지, 이벤트에만 참여하는지, 특정 브랜드와 상품만을 선호하는지 등 정의할 수 있는 포인트는 더 많다.

또한 AI 캠페인 도구를 사용하는 것보다, 먼저 우선시되어야 하는 것은 고객 유형을 더욱 구체적으로 세분화하여 자사몰 진성 고객을 이해하는 것이다. 예를 들어, MAU가 1천만 명인 무신사의 주요 고객은 10명 중 6명(59.9%)이 10~20대다. 따라서 이들의 관심과 참여를 효과적으로 유도할 수 있는 채널과 프로모션 전략을 수립하는 것이 핵심이다.

2) 고객 여정별 캠페인 설정 도구

다음으로 고객이 반응하는 메시지를 발송하기 위해서는 세그먼트뿐만 아니라, 전체 고객 여정을 살펴보아야 한다. 고객 여정 단계마다 고객 참여 또는 전환 가능성이 높은 곳을 표적화할 수 있어야, 맞춤화된 프로모션과 캠페인 진행이 가능하다. 고객 여정을 총체적으로 바라보되, 각 단계를 얼마나 촘촘하게 설계할 수 있는지, 그리고 단계마다 작은 변화가 지표에 영향을 미치는지까지 감지할 수 있어야 한다. 설득력 있는 메시지를 알맞은 접점과 시점에 전달할 수 있다.

클라비오에서는 회원 가입부터 → 상품 페이지 → 장바구니에 담기 → 주문서 → 주문 완료 → 배송 완료 → 재구매 → 추가구매 → 이탈 → 탈퇴 시까지, 전체 고객 여정마다 진행할 수 있는 캠페인을 소개하고 있다.

지금은 개선이 되었지만, 예전엔 쿠팡에서 생수를 구매했는데 메인에 생수로 도배가 된 적이 있다. 그리고 생수 관련 앱푸시를 받은 적이 있다. 얼마 전에 생수를 구매했는데 또 구매할 가능성이 얼마나 될까? 이러한 예시가 구매 데이터에 의한 추천 알고리즘만 고려했을 때 발생하는 경우다. 물론 1,000만 명이 넘는 고객을 ID별로 관리하기 쉽지 않겠지만, 고객마다 총체적인 고객 여정을 바라보고, 예측을 최적화한 후 자동화해야 고객 경험을 향상할 수 있을 것이다. 

3) 고객 행동 기반의 메시지 작성 도구

고객 행동을 전반적으로 이해하고 예측해서 그들이 참여할 수 있게 하려면, 하나로 통합된 AI 솔루션이 필요하다. 허브스팟의 경우, 마케팅, 판매, 서비스, 콘텐츠, 운영까지 아우르는 라인업을 고려했다.

허브스팟 라인업 중 마케팅 허브 섹션에 이미지, 이메일 작성에 생성 AI가 눈에 띈다. 요즘은 워낙 마케팅 카피나 앱푸시 문구를 작성해 주는 생성 AI가 보편화되어 있어서, 메시지를 검토하는 데 사용하고 있다. 각 세그먼트에 적합한 메시지를 제안하거나, 콘텐츠를 작성하는 데 도움을 주는 기능을 제공하고 있지만, 아직 메시지를 자동으로 생성해 발송하는 데는 리스크가 따른다. 그래서 최종 점검이 꼭 필요하다.

일반적으로 자동 발송 메시지는 고객 행동 기반으로 일정한 포맷을 가지고 정해진 시간에 보낸다. 대표적인 예시가 아래 그림처럼, 고객이 관심 있어 할 만한 장바구니에 담은 상품, 콘텐츠를 일정한 포맷에 맞춰, 상품명, 할인율, 상품 이미지 등 변수만 다르게 보내는 방법이다.

AI 솔루션 도입만이 최선일까?

그렇다면 AI 솔루션을 꼭 도입해야 할까? 자체 개발하기 어려운 비즈니스 규모에서는 고객의 행동 예측 정확도를 향상하려면, 앞서 소개한 솔루션을 참고하는 것도 좋다. 다만 고객 데이터에 대한 프라이버시 측면과 고객의 숨은 동기까지 파악하기 쉽지 않다는 점은 감수해야 한다.

또한 아직 온전히 AI에 의지할 수 없기에, 자사몰 진성 고객에 대한 이해와 타깃 세그먼트를 최대한 세밀하게 구분하는 것이 요구된다. 고객 여정의 접점마다 AI의 도움을 받되, 효율이 뛰어난 항목을 선정하는 것은 여전히 사람의 몫이다. 그다음 반복 발송 가능한 메시지를 유형화, 자동화하여 최적화하는 것이 적절할 것이다. 더 나아가 AI로 예측해 선제적인 마케팅 소재를 발굴하려는 노력과 만족스러운 결과가 나올 때까지 끊임없이 추적하고, 최적화하는 기민함을 갖는 자세가 필요하다.

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