이제는 빅데이터를 수집해라! 예측분석 기술을 마케팅에 접목시킨 기업들

소비자들에게 더욱 더 편리한 서비스를 제공하기 위해 세부적인 정보를 수집하는 '아마존'
협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링 시스템을 통해 소비자들에게 더욱 정확한 정보를 제공하는 '넷플릭스'
아마존+넷플릭스 두 기업의 시스템을 접목시켜 알고리즘을 분석하는 '유튜브'

4차 산업 혁명 시대를 살아가는 우리에게 빅데이터는 떼려야 뗄 수 없는 존재이다. 이제 모든 기업은 소비자들의 정보를 수집하고 데이터화하여 모인 정보를 기반으로 해서 새로운 마케팅 방식을 구축하고 있다.

빅데이터를 활용한 새로운 마케팅 방식 (사진 출처: 픽사베이)

 

빅데이터를 활용하여 다양한 마케팅 방식을 구축하고 있는 가운데 예측분석 기술을 마케팅에 적용하여 성공한 해외 사례를 살펴보고자 한다. 
 
아마존

빅데이터 예측 기술을 가장 잘 활용하고 있는 기업인 아마존 (사진 출처: 아마존)

 

아마존은 빅데이터의 예측기술을 잘 활용하고 데이터 과학으로부터 의미 있는 정보를 추출하는 기술을 활용한 추천 기반 시스템을 가장 잘 활용하고 있는 기업이다. 

고객으로부터 얻은 데이터를 예측하고 분석하여 자체적인 클라우드를 구축하고, 사용자의 요구 사항을 이해한 후 사용자가 구매 전 프로세스를 최대한 편리하게 쇼핑에 적용할 수 있도록 지원해주고 있다. 

이러한 추천 기반 시스템은 더 많은 사용자가 모이고, 활용될수록 예측이 더욱더 정확해지고 제공되는 정보의 정확성을 높여준다. 

아마존은 사용하는 제품마다 개별 데이터를 수집한다. 사용자가 구매한 제품에 대해서 제품 이외에 연관되어 살펴볼 유사 상품과 제품과 배송과 관련된 고객의 주소 그리고 리뷰까지 세부적인 정보를 모두 저장한다. 

아마존 추천 기반 시스템은 단순한 제품에 대한 정보뿐만 아니라 제조업체와의 재고현황에 대한 정보를 공유함으로써 운송비 절감, 빠른 배송까지 가능해진 것이다. 이러한 아마존의 데이터 과학 기술이 소비자의 편리한 소비와 기업의 높은 경쟁력을 만들어낸 것이다. 

넷플릭스

OTT 서비스 중 팬데믹으로 인해 성장세를 보이고 있는 넷플릭스 서비스 (사진 출처: 넷플릭스)

 

1. 협업 필터링

 

미국 시장 점유율 60%를 넘기고 있는 넷플릭스는 팬데믹으로 인해 전 세계의 스트리밍 서비스 수요 증가로 성장세가 가파른 OTT 서비스 중 하나이다. 

AI 기반으로 한 고객 분석력이 바로 고객의 관심을 끌어낸 결과인 것이다. 넷플릭스에서 사용하고 있는 추천 기반 시스템은 두 가지로 볼 수 있다.

사용자의 데이터를 기반으로 활용하는 만큼 이것은 이전 데이터가 많이 확보되어 있어야 더 정확하고 신뢰도가 높은 경우를 만들어낼 수 있다. 

이 시스템은 취향이나 장르가 비슷한  사용자들을 그룹화하고 그 그룹의 특성을 분류하고 장르, 콘텐츠를 고르는 속도, 재신청 비율, 데이터의 환경, 주요 시청 시간이나 요일 등 여러 가지 항목을 통해 개인화된 화면을 배경에 띄워주는 필터링 방식을 사용하고 있다. 

2. 콘텐츠 기반 필터링

 

이 시스템은 콘텐츠 자체를 먼저 분석한 후에 이미 확보돼 있는 사용자의 취향과 유사성을 비교해서 사용한 사용자의 컨텐츠를 기준으로 다양한 콘텐츠를 추천해주는 방식이다. 

초기 가입자라도 콘텐츠를 추천하는 방식을 통해서 추천해줄 데이터를 확보할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
 
유튜브

아마존과 넷플릭스 분석 시스템을 결합한 형태를 갖춘 유튜브 (사진 출처: 유튜브)

 

유튜브는 아마존의 데이터 분석기술과 넷플릭스의 분석 기술을 결합한 형태의 추천 기반 시스템 활용 중이다. 

이는 다양한 디지털 마케팅 정보를 통해서 성장하는 기업의 공통점을 확인할 수 있다.

또한 고객에 대한 최대한의 정보 제공과 개인화된 맞춤 서비스에 집중하여 디지털 기술을 마케팅에 접목하고 온/오프라인 사업 영역에 구분 없이 마케팅을 통해서 확장해 나가는 공통점을 가지고 있다. 

글/고유민 학생기자 1기

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