지금은 개인 정보 이슈로 인해 개인화 마케팅에 대한 제한이 나오고 있습니다. 이로 인해 맞춤형 개인화 광고를 제공하던 페이스북의 광고 수익에 타격을 입기도 했습니다. 이 상황을 보면서 과거 공연 이용자의 성향을 파악하여 맞춤형 공연을 제공하던 플랫폼 사업에 대한 기억이 떠오릅니다.
개인화를 위한 데이터
광고 효과를 높이기 위한 개인화를 위해서는 사용 유저의 데이터가 많이 필요합니다. 이렇게 수집되는 개인 정보는 사용자가 어떻게 지금 자신의 필요를 딱 알고 광고가 나오는지 놀라는 광고를 집행할 수 있게 합니다.
문제는 이런 노출 시 반응을 바로 유도하는 광고는 상당한 개인 정보를 바탕으로 한다는 것입니다. 만약 스마트폰으로 네이버나 쿠팡에서 노트북을 검색한 다음 페이스북을 사용한다면 피드를 보는 도중 노트북 광고가 나오게 됩니다. 즉, 페이스북과 같은 광고 플랫폼에서 나오는 광고는 페이스북 자체 정보뿐 아니라 스마트폰 사용 정보를 사용할 경우 정확도가 더 높아지게 되는 것입니다. 여기에 가입 시 또는 사용 도중 설문이나 이벤트를 통해 확보되는 나이, 직업, 성향 등의 정보 또한 광고를 위한 정보로 활용됩니다.
개인화 마케팅은 빅데이터와 AI(인공지능) 기술을 필요합니다. 여기에 더해 개인화 마케팅을 제공하는 회사에 더 많은 개인 정보가 저장되어 있다는 것을 의미합니다.
개인화 마케팅이 고도화되면 될수록 사용자는 자신보다 자신을 더 잘 알고 이해하는 광고를 경험하게 될 것입니다.
개인화 제한을 벗어나는 방법
정리해보면 마케팅 개인화는 페이스북 같은 광고 플랫폼의 경우 수익성 높은 기술이지만, 사용 유저의 경우 자신의 정보가 너무 많이 광고 플랫폼에 존재한다는 불안감이 생기게 됩니다.
그렇기에 애플과 같이 페이스북이 운용되는 더 큰 플랫폼인 앱스토어/iOS를 운영하는 기업의 경우 개인 정보에 대한 보호를 통해 사용자의 불안감을 해소하려고 할 것입니다. 불안한 플랫폼은 사용하지 않으려 하기 때문입니다.
이러한 개인 정보에 대한 불안감을 해결하기 위해 새로운 개인화 알고리즘 가설을 만들고 진행한 테스트 서비스가 서포트마이쇼에서 진행한 공연 서포터즈 플랫폼이었습니다.
10년 전 기획한 개인 정보를 최소화 한 개인화
개인 정보를 최소화하면서 개인화 마케팅을 할 수 있다면 과도한 개인 정보 사용에 따른 개인화 마케팅 제한을 벗어날 수 있을 것입니다. 그러나 개인 정보가 부족하면 개인화의 정확도는 떨어집니다.
이를 해결하기 위해 서포트마이쇼는 공연 서포터즈 플랫폼이라는 버티컬 서비스에서 개인화를 진행하였습니다. 또한 행동의 연속성을 바탕으로 한 개인화 마케팅을 기획한 것입니다.
행동의 연속성은 행동 벡터라는 가설로 개인 유저의 현재 선호와 미래 선택의 파악하였습니다. 연속 행동의 밀도와 일관성을 유지하기 위해 중소 공연으로 서비스를 제한하였습니다.
이를 통해 가입 시 받는 개인 정보도 최소화하면서도 정확도 높은 개인화가 이루어질 수 있도록 서비스를 설계한 것입니다. 단, 로그인 후 사용자의 서비스 이용이 연속적으로 3회 이상 되어야 정확도가 높은 단점은 있기는 했습니다.
서포트마이쇼에서 실험하려던 개인화 마케팅을 간단히 설명하면 아래와 같습니다.
- 시장 문화 트렌드 정보를 수집/저장한 후 구조화한다.
- 중소 공연 트렌드 정보를 수집/저장한 후 구조화한다.
- 전체 공연 정보를 수집/저장한 후 구조화한다.
- 서비스 이용에 따른 개인 사용자의 인지 좌표 지도를 구성한다.
- 개인 지도를 기반으로 사용자들의 공통된 인지 좌표 지도를 복수 구성한다.
- 서비스 이용 반응 행동 패턴을 인지 지도에 매핑한다.
- 행동 반응의 특성과 연속성을 바탕으로 강도와 방향을 측정한다.
초기 서포트마이쇼의 개인화는 누구나 알고 있고 인정하는 정보를 바탕으로 했습니다. 그리고 시장에 나타나는 징후를 바탕으로 보정을 하여 개인화를 기본 구조화를 완성했습니다.
이를 진행하면서 투자자에게서 피드백받은 서포트마이쇼 개인화 마케팅의 문제는 기존 유명 기업의 개인화 솔루션을 사용하지 않고 독자적으로 구축하고 있다는 것과 유명 대학의 개인화 전공자가 팀에 포함되어 있지 않다는 것이었습니다. 이런 피드백을 해준 투자자도 2시간 가까이 개인화에 대해 질문과 답변을 하고 되기만 한다면 획기적일 것 같기는 한데 투자는 안될 것 같다면서 해준 말이었습니다.
두 번째는 인지 좌표 지도 구성을 데이터를 확보하기 위한 비용이 없었다는 것입니다. 이는 투자와도 관련되어 있는 것입니다. 공연을 구조화한 후 이를 바탕으로 행동 정보를 수집하기 위한 서비스 플랫폼까지는 만들었으나 그다음 비용이 없었습니다.
벌써 이것이 10년 전 기획하고 진행 것이 되었습니다.
이 알고리즘으로 투자자 설명회 때 한 투자자에게 행동을 유도하는 질문을 연속적으로 하여 여기서 나오는 정보를 바탕으로 서포트마이쇼 서비스에 대한 투자는 절대 이루어질 수 없다는 것을 파악한 후 서비스를 접게 되었습니다.
지금은 SI 기획 일을 하고 있습니다. 그래서 이 블로그나 다른 운영 블로그 글의 기획 내용이 조금은 SI 스럽지 않은 것입니다.
앞으로는 SI나 서비스 기획 관련 글과 마케팅뿐 아니라 개인화에 대한 글도 작성하도록 하겠습니다. 제가 앞으로 작성할 개인화에 대한 부분은 기초 물리학과 소비자 행동에 대한 책을 보시면 이해에 도움이 됩니다.
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