NBO, 맞춤정보를 '알아서' 찾아준다고?

나에게 맞는 맞춤정보를 제공한다!!

(Next Best Offers)

 

인터넷이 발달하기 이전의 시대에는 물건을 사러 나서면 동네 잡화점 주인과 같이 자신에게 익숙한 판매자를 찾아가는 경우가 많았습니다. 단골 혹은 자신의 취향을 잘 아는 상점에서 필요한 바를 말하고, 나를 기억해주는 판매자로부터 원하는 물건 혹은 그와 비슷한 물건을 공급받는 식이지요.

 

비록 지금보다 빠르고 정확하진 않지만, 나름 정겹지 않나요? 필요한 물건과 더불어 판매자와 구매자 사이의 끈끈한 관계도 형성되니까요~

 

 

(사진 출처 - google)

 

 

그러나 오늘날의 상황은 달라졌습니다.

 

이미 집에 있는 컴퓨터 안에 이 세상에 존재하는 모든 물건에 대한 정보가 나와 있고, 우리는 단순한 클릭 몇 번으로 원하는 바를 정확하게 구입할 수 있게 되었습니다. 이런 요즘의 방법이 신속하고 정확해 보인다면 큰 오산입니다. 오히려 넘쳐나는 정보와 수없이 많은 선택권 속에서 최적의 구매를 하는 것은 어려워졌습니다. 스스로 옳은 정보와 부적절한 정보를 판단하고, 구매에 이르기까지 소비자는 꽤나 많은 스트레스를 받게 됩니다!!

 

 

그런데 최근 기업이 새로운 변화를 통해 이런 상황을 기회로 포착하고 시장진입을 노리고 있습니다. IT와 데이터 수집, 분석학의 발전으로 이전 시대에 존재했던 잡화점 주인의 정보 혹은 이보다 발전된 서비스를 제공하는 일이 가능해졌습니다.

 

 바로 NBO(Next Best Offers, 다음 번 구매를 유도하는 최적의 상품 제안)를 통한 서비스 때문입니다. NBO란, 인구통계 정보나 심리분석 정보부터 소비자의 인터넷 웹사이트 접속 수까지 상세한 정보를 확보해, 소비자에게 가장 알맞은 상품 및 서비스를 알려주는 맞춤형 정보를 적절한 장소에서 적절한 경로를 통해 제공해주는 것입니다.

 

정의가 상당히 까다롭습니다. 한마디로 정리하면, 사용자가 필요로 하는 물건 혹은 자주 구매하는 상품에 대한 정보를 사용자가 자주 가는 사이트에 노출해 물품 구매를 유도하는 것입니다.

 

대표적인 사례로는 마이크로소프트(MS)사가 있습니다. 이들은 최신 분석 소프트웨어를 통해 소비자를 1/5초만에 분석하고, 분석을 통해 얻은 자료를 바탕으로 사용자에게 맞는 정보를 전달했습니다. 그 결과, 일반적인 배너, 광고 메일보다 무려 70%나 높은 확률로 해당 정보를 이용했지요.

그렇다면 과연 NBO의 구성은 어떻고, 

또 어떤 기준을 통해 소비자에게 맞춤식 정보를 제공할 수 있을 까요?

일단, NBO를 구성하는 것은 제품, 서비스, 정보, 관계 총 네 가지입니다.

간단한 예를 들어 보겠습니다.

 

 

어떤 제품 혹은 서비스가 필요한지 파악한 후, 그 상품에 대한 정보를 이해하고, 

사용자에게 노출시키는 것이 NBO의 전부입니다.

올바른 NBO 전략을 구성하기 위해서는 다음과 같은 기준을 만족시켜야 합니다.

 

 

먼저, 기업은 맞춤식 NBO를 위해 고객 성향을 파악해야 합니다.

 

보다 효율적인 NBO를 위해서는 고객의 연령, 성별, 자녀 수, 거주 주소, 수입 혹은 자산, 심리적 라이스타일, 행동 패턴 등 다양한 정보가 필요합니다. 이를 토대로 재구매를 위한 정보를 제공할테니까요. 또한 최근에는 SNS를 통해 상당히 많은 정보가 수집됩니다. 자주 방문하는 매장 혹은 사교적인 생활까지 SNS에 적나라하게 공개되니 성향 분석을 위한 정보사전이 되는 꼴입니다. 실제로 친구의 SNS을 통해 그 친구의 하루 일과가 어렵지 않게 예상되곤 하지요.

 

소비자의 성향을 판단만큼 중요한 것이 상품에 대한 분석과 이해입니다. 

 

이전시대 잡화점 주인이 그랬듯, 자신이 판매코자 하는 물건에 대해 충분히 이해하고 있어야 소비자에게 추천(정보 제공)을 할 수 있겠지요. 예를 들면, 한 영화사가 영화에 대한 NBO 전략을 펼치기 위해 자신들이 보유한 영화에 대해 플롯별, 배우별, 장르별 구분을 해놓는다면 특정 배우를 좋아하는 고객이나 특정 장르를 좋아하는 고객에게 해당 영화를 추천할 수 있을 것이며, 무작위로 하는 광고보다 효율을 얻을 수 있을 것 입니다. 더불어 세세한 기준으로 판매중인 물건을 더욱 잘게 쪼개서 구분 가능케 한다면 고객에게 보다 맞는 서비스를 제공할 수 있겠지요.

 

 

오리털 점퍼를 구입한다고 예를 들어 보겠습니다.

 

단순히 아우터라는 카테고리만 보유하고 있는 A사

아우터라는 카테고리에 종류별로 세부 카테고리를 가지고 있는 B사

B사에 덧붙여 소재별 카테고리까지 취하고 있는 C사

세 군데를 비교했을 경우 "오리털 점퍼를 검색한 소비자"에게 정확히 오리털 점퍼에 대한 정보를 제공할 회사는 C사가 가장 유력하게 되지요.

소비자와 상품을 모두 분석했다면,

 

이번에는 소비자의 상품 구매 상황을 이해해야 합니다. 

 

해당 고객이 제품과 마주치는 경로를 파악해야 적절한 장소에 해당 정보를 노출시킬 수 있지요. 예를 들면, 오프라인 메장이나 이메일, 특정 웹사이트가 되겠지요. 또한 업체에 따라서는 고객이 머문 곳의 날씨나 요일, 시각을 알 필요가 있습니다. 항공사의 경우, 구매자가 별로 없는 주중 한낮보다 많은 사람이 항공권을 검색하는 일요일 저녁에 티켓을 더 비싸게 판매하곤 합니다.

국내에서도 NBO의 투박한 초기 모델을 사용하는 쇼핑몰은 쉽게 볼 수 있습니다. 국내의 대표 오픈 마켓이 대표적인 예입니다. 쇼핑몰 우측에 배너로, “고객이 오늘 본 상품” 혹은 보고 있는 제품 하단에 “이 제품을 구매한 다른 고객은 이런 제품도 구매했습니다” 라는 문구와 더불어 이에 맞는 정보를 제공합니다. 하지만 국내를 포함한 전세계적으로 NBO는 다양한 고객정보와 상품정보를 통해 진화하고 있습니다. 이미 NBO에 대한 연구를 시작한 선도 기업들이 수많은 시행착오 끝에 적합한 NBO 전략을 꾀하고 있습니다.

 

 

(오늘날 오픈마켓에서 사용하는 기본적인 형태의 NBO)

 

더불어 NBO 전략의 가장 큰 핵심인 '고객 정보수집'에 대한 방법도 나날이 발전하고 있습니다. 정보 통신과 SNS의 발달로 인해 정보 수집이 정교해지면서 이에 따른 도덕적, 윤리적, 법적 규제 또한 따라서 발전하고 있습니다.

 

NBO를 통한 이윤창출을 꾀하는 기업은 무조건적인 정보수집을 통해 고객의 사생활을 침해하지 말아야 할 것이며, 법적인 경계선을 넘나드는 정보수집이 되지 않도록 주의해야 합니다.

고객이나 상품과 관련해 가능한 변수를 NBO 전략에 수렴시키는 것은 매우 어려운 일입니다. 그럼에도 불구하고, 편의점 조차 고객의 기본적인 구매내역이나 상품에 대한 정보를 데이터화하고 있지요. 기업간의 마케팅 싸움에서 우위를 점하기 위해서는 진화하는 NBO 전략을 정확히 이해하고 이를 등한시 해선 안될 것입니다.