구매결정과정 등 데이터 축적
욕구에 맞는 제품 제안·추천
검색·관련 서비스까지 제공
구매유도·충성고객 확보에 활용
4차 산업혁명 시대를 맞아 고객욕구(Customer Needs) 파악이 쉬우면서도 정교해지고 있다. IoT·빅데이터·인공지능(AI) 등의 ICT 도구들이 마케팅활동에 활발히 접목되면서다.
마케팅의 목적은 구매유도와 재구매, 충성고객 만들기 및 유지다. 이를 통해 기업의 수익과 이익을 향상시키려는 활동이랄 수 있다.
고객의 구매의사결정은 욕구에서 출발한다. 정보탐색과 이해, 대안평가 등을 거쳐 구매결정에 이르며, 구매후 평가를 통해 재구매를 결정한다.
따라서 기업들의 마케팅활동은 고객욕구 파악이 핵심이다. 현재 딥러닝 등 인공지능 기술로 고객이 원하는 제품을 찾아내고, 복합연산을 통해 고객이 모르는 신제품과 서비스까지도 추론해내고 있다. 또 빅데이터를 활용해 고객의 상품구매내역을 축적하고, 이를 바탕으로 구매패턴을 분석해 상품을 제안·추천하기도 한다.
LG경제연구원 서기만 수석연구위원은 17일 “고객이 가진 진정한 욕구와 그것을 충족시키기 위한 구체적인 방법은 고객 본인도 정확히 알지 못하는 경우가 많다. 하지만 최근 급속히 확산되고 있는 IoT와 빅데이터는 고객의 행태와 취향에 대한 정보를 축적하고 있으며, 딥러닝 기반의 인공지능은 이것을 직관적으로 해석할 수 있는 수단을 제공하고 있다”며 “이러한 고도의 ICT도구들을 잘 활용할 수 있다면 기업은 마케팅의 새로운 지평을 열 수 있을 것”이라고 밝혔다.
4차 산업혁명 시대에 기업들은 이런 지능정보기술을 활용해 고객욕구 파악, 나아가 고객만족을 극대화할 수 있다는 것이다.
국내에서도 고객관계관리(CRM) 때 빅데이터 활용이 두드러지고 있다. 방문빈도·구매빈도가 높은 고객집단을 추출하고, 이들을 성·거주지역·구매주기·구매단가·구매일수·구매패턴 별로 분류해 구매가능성 높은 쇼핑정보를 제공한다. 또 챗봇을 지능형 쇼핑도우미로 활용하기도 한다.
이를 통해 ‘컨텍스트쇼핑(Context Shopping)’이 가까워지고 있다. 복잡한 온라인상의 상품정보·결제과정·체험부족을 인공지능 기술로 해결, 고객의 욕구를 구매로 즉각적으로 전환시켜주는 것이다.
따라서 ‘고객욕구관리(Customer Needs Management)’도 가능해질 것으로 전문가들은 보고 있다. 즉, 구매경험이 없더라도 욕구에 기반해 상품과 서비스를 예측하고 제안해 구매를 유도하게끔 하는 것이다.
이민화 카이스트 교수는 “인공지능으로 맞춤과 예측이 가능해져 현실공간(Offline)을 최적화할 수 있게 됐다”며 “인공지능의 맞춤과 예측을 통해 비용절감을 통한 경쟁력 향상, 예측을 통한 새로운 시장 및 수익 창출, 개인별 맞춤을 통한 소비자의 잠재욕구 충족이 가능해져 기업의 경쟁력은 보다 향상된다”고 말했다.
서기만 수석연구위원도 “이제 기업들은 보다 정교한 고객이해와 이에 기반한 마케팅을 위해 이러한 고도의 ICT 도구들을 잘 활용해야만 할 것”이라고 강조했다.
하지만 지나친 지능정보기술 의존에 대한 경계론도 있다. 변량분석 기반의 합리성이 인간이 가진 통찰력, 혜안에는 이르지 못한다는 주장이다.
마케팅 컨설턴트인 심재용 미라클파트너즈 대표는 “빅데이터에 기반한 정량적 파악도 중요하지만, 고객의 욕구는 상황에 따라 수시로 변해 통계치로 알아낼 수 없는 측면도 많다. 고객의 욕구를 정확히 파악하기란 사실상 힘들다”면서 “기업이 현장에서 고객과 부딪히며 찾아내는 정성적 분석, 감성적 이해도 중요하다”고 주장했다.
조문술 기자/freiheit@heraldcorp.com
