어느 뷰티 매장에 가든, 진열된 수많은 색조의 립스틱들을 보면 모든 뷰티 브랜드들 간에 존재하는 공통점을 발견할 수 있습니다. 메이크업 취향은 각 개인마다 고유하다는 사실입니다. 소방차 레드, 아니면 딸기 넝쿨? 반짝이는 코파카바나 아니면 부드러운 프렌치 키스? 그날의 옷차림, 무드, 약속 상대에 따라 대답은 달라질 겁니다.
필요한 순간에 찾고 있는 바로 그것을 발견할 수 있도록 하는 것, 그것이 바로 마케팅 맞춤화(marketing personalization)의 핵심입니다.
데이터 활용을 통한 L’Oreal의 리더십 확보
L’Oréal은 세계에서 가장 성공적인 뷰티 브랜드 중 하나입니다. Lancôme, Urban Decay, Essie, NYX, Redken, Kiehl’s, Biotherm, Garnier 등 열렬한 추종자들을 보유한 다양한 계열사가 있습니다.
이 세계적인 화장품 기업은(2016년 매출 250억 유로) 뷰티 업계의 리더로서, 언제 어디서나 고객들과 교감할 수 있는 맞춤화 방식을 지속적으로 혁신해나가고 있습니다.
이러한 뷰티 마케팅 전략을 추진하는데 무엇을 사용할까요? 다름 아닌 데이터입니다. 뷰티 브랜드들이 데이터를 사용해 어떻게 마케팅 캠페인을 맞춤화할 수 있는지 몇 가지 중요한 팁을 알려 드리도록 하겠습니다.
1. 데이터를 통한 온라인 및 오프라인 마케팅 통합
맞춤화는 고객이 채널을 바꿀 때마다 매번 다르게 대한다는 것을 의미하지 않습니다. L’Oréal의 최고 마케팅 책임자인 스테판 베루베(Stéphane Bérubé)는 최근 Marketing Week과의 인터뷰에서 뷰티 브랜드가 얼마나 매출을 향상시킬 수 있느냐는 오프라인 및 온라인 마케팅 기법에 달려 있다고 말했습니다.
“우리는 온라인 소비자와 오프라인 소비자가 따로 있다고 생각하지 않습니다. 마케팅은 [별도의] 디지털 정책을 세우는 것에서 벗어날 필요가 있습니다. 디지털 전략이 무엇이냐에 관한 이야기는 이제 중단해야 합니다. L’Oréal의 문화는 이러한 점을 강조하고 있습니다”라고 그는 설명했습니다.
브렉시트(Brexit)와 경제적, 정치적 불확실성에도 불구하고, 그는 L’Oréal이 영국 시장에서 성장할 것이라고 확신합니다. L’Oréal에게 영국은 미국, 중국, 프랑스에 이어 4번째로 큰 시장입니다. 현재 L’Oréal 매출의 약 20%가 이커머스(ecommerce) 채널에서 이루어지고 있습니다. 그러나 베루베는 디지털 매출의 비율을 더 높이는 것을 목표로 합니다. 이러한 목표를 달성하려면, 브랜드가 이제는 이커머스를 별도의 채널로 간주해서는 안된다는 것이 그의 생각입니다.
Criteo가 최근 발표한 쇼퍼 스토리 보고서(Shopper Story report)에 따르면, 많은 고객들이 온라인과 오프라인 구매 사이를 규칙적으로 오가며 두 가지 방식 모두를 긍정적으로 생각하는 것으로 나타났습니다. (예: Click and Collect, Webrooming, Showrooming)
2. 맞춤화 광고 향상에 데이터 사용
고객들은 상품을 탐색하고 동영상을 시청하거나 다양한 인터넷 사이트들을 방문하며 데이터 흔적을 남깁니다. 이러한 패턴과 행동은 고객에 대한 가치 있는 통찰을 드러내며, 이러한 통찰은 고객들의 니즈를 예측하고 이들에게 마케팅 전략을 알리는데 사용될 수 있습니다.
그러나 많은 브랜드들이 데이터를 올바르게 활용하지 않고 있거나 어떤 유형의 데이터가 가장 관련성이 있는지를 알지 못합니다. 일례로, 지난주에 이미 구매한 검정색 운동화 리타게팅 광고가 여전히 표시되는 경우가 있습니다. 충분한 양의 올바른 데이터는 매출과 수익 향상이라는 측정 가능한 혜택을 제공합니다.
베루베는 데이터 공유에 대한 긍정적인 인식을 고객들에게 확인시킬 수 있도록 브랜드들이 좀 더 노력해야 한다고 생각합니다. 이를 통해 보다 맞춤화된 광고가 가능해지고, 이는 매출 증대로 연결됩니다.
“지금의 소비자들은 데이터가 주는 혜택 보다는 부정적 측면을 바라보는 경향이 있습니다. 우리는 고객 맞춤화를 제공하고 높은 관련성을 유지하는 데 우선순위를 두어야 하지만, 데이터가 어떻게 관련성이 높고 더 의미 있는 콘텐츠를 제공할 수 있도록 돕는지에 대해서는 잘 설명하지 못하고 있습니다”라고 그는 말했습니다.
Criteo는 최근 Forbes Insights와 협력하여 “The Commerce Data Opportunity: How Collaboration Levels the Retail Playing Field“라는 보고서를 통해 500여 명의 중역들이 데이터에 대해 어떻게 생각하고 있는지 조사했습니다. 소매업체와 제조업체들은 대부분 데이터가 매출과 수익을 향상시키는데 핵심 요소가 될 것이라고 생각하고 있었습니다.
많은 브랜드와 온라인 쇼핑몰들은 경쟁력을 유지하고 고객의 니즈를 충족하며 비즈니스를 위한 가치를 향상하는데 도움을 주는 데이터의 잠재력을 이미 인지하고 있습니다. 이 공동 조사는 5개 중 4개 기업이 고객 데이터를 비즈니스 전략의 일부로 포함시키고 있음을 보여줍니다.
고객 성공 사례 – New Look
Criteo의 방대한 고객 데이터 풀을 활용하여, 영국의 패션 온라인 쇼핑몰 New Look은 주문이 4배 증가하였으며, CPO(Cost Per Order, 구매 전환 당 비용)은 74% 감소했습니다. 구매 행동과 관심에 대한 데이터로 지원되는 맞춤화된 상품 추천은 이 브랜드가 62%라는 높은 신규 고객 유치율에 도움을 주었습니다. 이 성공 사례의 전문을 확인하려면 여기를 클릭하십시오.
(관련글: 500+ Marketing Execs Share Their Opinions on Data Strategy, Challenges, Opportunities)
데이터를 사용하여 여성들에게 입체의 미학을 알려준 Maybelline
Maybelline 고객들의 구매 여정은 대부분 온라인에서 시작됩니다. 그렇기 때문에, 이 뷰티 브랜드는 고객들이 무엇을 검색하고 무엇을 시청하는지에 많은 주의를 기울이고 있습니다. Maybelline Master Contour 메이크업 라인을 런칭하기 위해, 이 기업은 Google과 협력하여 어떤 유형의 고객들이 입체감 있는 메이크업에 익숙한지를 파악했습니다. 이 데이터에 기반하여, 각 고객의 니즈를 보다 효과적으로 파악, 예측 및 충족할 수 있었습니다.
조사 결과를 활용해, 고객들을 4개 그룹으로 세분화하고, 입체 메이크업이 너무 어렵지 않고 시간이 많이 걸리지 않는다고 생각하는 여성들을 집중적으로 공략하기로 했습니다.
Maybelline은 입체 메이크업 방법을 간단한 세 가지 단계로 나눠 보여주는 YouTube 동영상 시리즈를 만들었습니다. 이 동영상을 의도와 인구 통계 정보에 맞게 맞춤화하여 고객들이 (1) 중요한 질문에 대한 답을 얻고 (2) 각자의 피부 유형과 색상에 가장 잘 맞는 조언을 얻을 수 있도록 했습니다.
이러한 데이터 중심의 접근방식을 사용해, Maybelline은 입체 메이크업 팁을 찾은 9백만 명 이상의 개개인들과 의미 있는 교감을 형성할 수 있었습니다. 구매 장벽이 낮아짐으로써, 브랜드와 소비자 모두 윈-윈한 것입니다.
메이크업에 대한 선호나 스킬은 개인마다 차이가 있지만, 맞춤화된 광고를 생성함으로써 Maybelline은 각 고객들의 고유한 니즈에 반향을 일으킬 수 있는 방법을 찾았습니다.
3. 데이터 가치 실현에 새로운 기술 활용
고객들은 자신들에게 도달하려는 수많은 브랜드의 홍수 속에 묻혀 있습니다. 그렇기 때문에 L’Oréal은 보다 관련성 있는 경험을 제공하는데 중점을 두고 있습니다. 이러한 관점에서 음성 검색과 같은 새로운 기술에도 조심스럽게 접근하고 있습니다.
“연구조사에 따르면, 22%의 소비자들이 이미 음성을 통해 상품을 검색하고 있으며 2018년 말에는 40%에 달할 것이라고 합니다. 음성 검색에서 제품이 신속하게 상위를 차지할 수 있도록 콘텐츠를 최적화할 필요가 있습니다. 우리는 이러한 점에 주의를 기울이기 시작했으며, 아직까지 확실한 대답을 찾지는 못했지만 이것이 우리가 최고의 관련성을 유지해야 하는 영역인 것은 틀림없습니다”라고 베루베는 Marketing Week과의 인터뷰에서 말했습니다.
Amazon Alexa가 없더라도, 많은 소비자들은 스마트폰에서 이미 Siri와 같은 기능을 사용하고 있습니다. 그리고 모바일과 머신 러닝 기술 덕분에, 고객들은 이제 맞춤형 스타일리스트, 헤어드레서, 메이크업 아티스트를 손쉽게 이용할 수 있습니다.
Maybelline의 Makeup Genius 앱
보다 개별화된 디지털 경험을 생성하기 위해, Maybelline은 모바일 앱 Makeup Genius를 출시했습니다. 앱에서 사용자는 가상으로 메이크업을 해볼 수 있습니다. 이 앱은 많은 인기를 끌어 다운로드 수가 1,400만 건을 돌파했습니다.
이 앱은 사람의 얼굴을 스캐닝하고 60여개의 특징을 기반으로 분석한 후, 다른 제품과 색조를 사용하면 어떻게 다양한 모습이 나올 수 있는지를 보여줍니다.
사용자들은 전문 메이크업 아티스트의 메이크업 라이브러리를 둘러보거나, 여러 다른 제품과 색상들을 시험해 볼 수 있습니다. 사용자가 가상 메이크업을 한 후에는 앱이 사용자의 움직임을 따라가기 때문에 메이크업된 얼굴을 모든 각도에서 살펴볼 수 있습니다. 고객은 맘에 드는 모습을 선택하여 저장을 하거나 소셜 미디어에 올리고, 버튼 터치 한번으로 해당 제품을 구매할 수 있습니다.
중요한 점은, 이 Makeup Genius 앱은 Maybelline의 이커머스 경험을 답습하기 위해 구축된 것은 아니라는 것입니다. 고객의 인게이지에 대한 데이터 수집을 위한 유입 채널로써, 또 브랜드가 포함된 매장의 하나로써, 이 앱은 Maybelline이 고객의 니즈를 이해하고 각 고객을 위해 경험을 맞춤화할 수 있도록 하는 고유한 자산이 됩니다.
데이터 + 맞춤화 = 고객 경험
디지털 소음이 나날이 커지는 가운데, 브랜드들은 각 고객들을 위해 경험을 맞춤화함으로써 메시지를 차별화할 필요가 있습니다. 뷰티 업계는 특히 각 고객의 고유한 니즈와 관심에 맞는 고객 경험을 구축해야 합니다. Maybelline의 메이크업 동영상에서 처럼, 가는 머리카락을 어떻게 좀 더 풍성하게 보이게 하느냐는 질문을 하는 사람과 곱슬머리를 차분하게 가라앉히는 방법을 묻는 사람은 관심사가 같지 않을 것입니다.
그러나 마케터가 수동으로 이러한 규모의 광고를 맞춤화한다는 것은 불가능한 일입니다. Makeup Genius 앱에서와 같이 머신 러닝은 수많은 고객 개개인을 위해 맞춤화된 경험을 제공할 수 있도록 해줍니다. 이는 인간의 역량으로는 어렵습니다. 성공을 추구하는 브랜드들은 다이내믹 광고에서 맞춤형 콘텐츠까지, 방대한 구매자 데이터를 활용하여 맞춤화된 경험을 지원할 필요가 있습니다.
머신 러닝에 대해 보다 자세한 정보를 원하시면, 해당 주제에 대한 Criteo의 eBook을 확인해보십시오.
