본문 바로가기

블로그

LG CNS 기술블로그 DX Lounge에서 최신 IT 소식을 만나보세요!

CNS Tech

나만을 위한 온라인 쇼핑몰, 디지털 카탈로그

2021.07.06

최근 온라인 커머스 시장이 성장하면서 너무 많은 커머스 사이트가 생겨나는 것은 물론, 매일 수없이 많은 상품이 판매되고 있습니다. 기업은 커머스 사이트를 통해 상품을 손쉽게 등록할 수 있으며, 소비자에게 정확하고 상세한 정보를 전달할 수도 있습니다. 제조사들은 이러한 커머스 사이트의 장점을 활용해 유통단계를 거치지 않고 고객과 직접 거래하는 비즈니스(D2C, Direct to Customer)에 뛰어들고 있습니다.

하지만 온라인 커머스 사이트의 상품들이 넘쳐나자, 소비자는 원하는 상품을 찾고 정보를 확인하는 데 시간을 허비하게 됐습니다. 때문에 온라인 커머스 업체들은 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 시도를 하고 있는데요. 그중 하나가 고객 정보를 활용한 추천 상품 제공 서비스입니다. 이처럼 업체들은 저마다 차별화된 서비스를 제공하며 매출 확대 등 나름의 성과를 창출하고 있습니다.

그렇다면 고객의 입장은 어떨까요? 정보 기반의 상품 추천 서비스를 받고 있긴 하나, 불편한 점도 있습니다. 대부분의 공급자는 상품을 더 많이 팔기 위해 자신들의 입장에서 서비스를 제공하기 때문입니다. 예를 들어 신상품이 출시됐거나 프로모션할 상품이 있을 때를 생각해보죠. 기업은 상품을 판매할 고객을 찾아 추천 메시지를 전송하고, 상품을 판매하는 랜딩 페이지로 유인합니다. 고객들은 하루에도 수십 건의 푸시형 광고 캠페인 메시지를 받고 있는 건데요. 이런 불편한 상황에서 대다수의 고객들은 기업이 자신들을 단순히 상품 판매처로만 여긴다고 느낍니다. 그리고 결국 수신되는 캠페인 메시지를 무시하는 상황에까지 이르게 됩니다.

생각의 발상을 바꿔볼까요? 온라인 커머스 비즈니스에 오프라인 서비스의 장점을 결합해 고객에게 차별화된 가치를 제공하는 거죠. 이를테면 백화점의 VVIP(Very Very Important Person) 센터, 은행/금융사의 프라이빗 뱅킹 서비스처럼 고객이 온라인상에서 특별한 대우를 받고 있다는 느낌을 받게 하는 겁니다. 그러면 고객을 보다 오랫동안 커머스 사이트에 머무르게 하고, 구매까지 연계시킬 수 있을 것입니다.

VIP 전용라운지 (출처: 갤러리아 백화점)

백화점의 VVIP 서비스는 퍼스널 쇼퍼가 따라다니면서 고객이 선호하는 브랜드와 취향 등을 고려해 상품을 추천하고 구매를 도와주는 서비스를 말합니다. 단순히 상품 추천에 머무르지 않고 문화 행사 등과 같은 고객 밀착 생활관련 정보도 제공해 고객이 특별한 케어를 받고 있다고 느끼게 합니다. 은행이나 금융사도 고객의 자산 및 수입/지출 규모를 고려한 최적의 포트폴리오 추천과 다양한 파이낸셜 정보 등을 제공해 주는 프라이빗 뱅킹 서비스를 제공합니다. 이러한 서비스의 특징은 ‘나만의 맞춤형 서비스’를 선보이는 것입니다.

(출처 : Advisory Excellence)

커머스 업체나 D2C기업들은 백화점 VVIP서비스와 같은 개인 맞춤형 고객 케어 경험을 온라인 상에서 저비용으로 보다 많은 고객에게 제공하려고 노력합니다. 이런 기업의 요구를 들어줄 수 있는 솔루션이 바로 고객 맞춤형 디지털 카탈로그입니다. 이를 통해 ‘고객의 손 안에 프라이빗 온라인 쇼핑몰’이 가능해집니다. 그럼 디지털 카탈로그가 기존의 개인화 추천과는 어떤 차별성이 있는지, 그리고 고객 맞춤형 제공을 위해서 어떤 방식으로 접근해야 하는지 살펴보겠습니다.

디지털 카탈로그와 기존 추천 서비스의 차이점

디지털 공간 내에서 상품을 추천하는 방식은 크게 두 가지입니다. 타깃 고객을 대상으로 추천 상품의 캠페인 메시지를 보내 사이트 내 랜딩 페이지로 유입하는 방식과 고객이 온라인 쇼핑몰로 들어왔을 때 개인화된 추천을 제공하는 방식입니다. 이 방식들은 디지털 카탈로그와 고객정보를 활용하고 개인화된 추천 서비스를 제공한다는 점은 동일하지만 정보 제공 방식, 개인화 서비스 수준, 정보 제공의 횟수 및 양적 측면에서 차이가 있습니다. 

개인화 추천 서비스 비교 (출처 : LG CNS Entrue컨설팅 CX전략그룹)

1.캠페인 랜딩 페이지 방식
캠페인 랜딩 페이지 방식은 정해진 고객에게 전달하고자 하는 정보를 푸시형으로 제공하는 서비스입니다. 특정 상품에 대한 프로모션을 실시할 때, 타깃 고객을 선정해 상품 추천 메시지를 전송하고, 상품을 판매하는 랜딩 페이지로 유인하는 마케팅 기법입니다. 이때, 고객이 중심이 아니라 판매 상품 중심의 추천 또는 상품별 캠페인이 중심이 되는데요. 여기서 개인화된 추천은 상품별로 추천하는 고객 그룹이 달라진다는 것을 의미합니다. 즉, 해당 캠페인을 받는 고객과 받지 않는 고객으로 나뉘는 것이죠.

고객센터 앱 내 캠페인 및 랜딩 페이지 (출처 : LG유플러스)

예를 들면 위의 그림처럼 하나의 캠페인에 랜딩 페이지가 연결돼 있어 상품 추천을 받는 고객들은 동일한 상품 관련 콘텐츠를 받아보게 됩니다. 만일 여러 개의 캠페인에 해당되는 고객이 있다면 광고성 푸시 메시지를 수차례 받게 됩니다. 앞서 언급한 것처럼 이 경우 메시지가 귀찮다고 생각하는 고객은 무시하거나 수신거부를 합니다.

2.온라인 커머스 사이트의 개인화 추천 방식
온라인 커머스 사이트의 개인화된 상품 추천 방식은 고객이 직접 사이트에 접속해 로그인해야만 제공이 가능한 수동형 서비스입니다. 로그인을 하지 않으면 기업은 접속한 고객이 누구인지 모르기 때문에 맞춤형 추천을 할 수 없게 됩니다. 고객이 로그인하면, 고객 정보를 분석하고 이에 따른 개인 맞춤형 추천을 제공합니다. 이는 쿠팡, 아마존 등의 쇼핑몰 사이트와 제조사가 직접 운영하는 D2C 온라인 사이트 등 대부분의 온라인 커머스 사이트가 제공하는 방식입니다.

수동형 서비스 방식은 고객이 어떤 의도로 접속을 했는지, 즉 어떤 상품을 탐색하기 위해 접속했는지 알 수 어렵습니다. 때문에 홈페이지 구성은 모든 상품을 나열하는 백화점이나 대형마트 방식의 상품 전시가 될 수밖에 없습니다. 고객의 마이페이지나 별도의 화면에서 고객 맞춤형 추천 정보를 보여주는 방식이라 고객이 해당 페이지로 이동해야 만 볼 수 있습니다. 따라서 기업이 추천 정보를 전달하는 것에 분명 한계가 존재합니다.

3.디지털 카탈로그 방식
디지털 카탈로그는 캠페인 랜딩 페이지 방식과 온라인 커머스 사이트의 개인화 추천 방식의 장점만을 결합한 모델입니다. 즉, 푸시형 서비스이면서 고객 중심의 상품 추천을 결합해 제공하는 형태입니다.

이 방식은 고객 특성을 분석해 여러 상품을 한꺼번에 추천할 수 있으며, 고객별로 특화된 상품 추천도 가능합니다. 고객은 자신에게 맞춰진 ‘나만의 디지털 카탈로그’, ‘나만의 온라인 쇼핑몰’을 받아 볼 수 있게 됩니다. 디지털 카탈로그 안에서 바로 상품 구매 페이지로 연계도 가능해 손쉽게 구매로 이어질 수도 있습니다.

디지털 카탈로그는 고객에게 전달되는 추천 횟수를 줄이면서도 고객이 관심 있는 상품을 편리하게 볼 수 있도록 구성할 수 있습니다. 또한 고객별 맞춤형으로 제공해 직접적인 매출로 연계할 수 있습니다.

디지털 카탈로그 (출처 : AVON)

한 예로, 미국 화장품회사 AVON의 디지털 카탈로그는 메인 페이지가 스크롤 형태로, 각 스토리 및 상품 카테고리가 카드 형식으로 제공됩니다. 영업사원은 각 고객의 특성에 맞게 편집하고, 상품 상세 페이지와 연계해 직접 구매하도록 구성할 수 있습니다.

개인화된 디지털 카탈로그 제공을 위한 접근 방향

고객별로 개인화된 디지털 카탈로그를 제공하기 위해서는 사전에 여러 가지 준비가 선행돼야 합니다. 고객 정보를 수집하고 분석할 수 있는 체계, 디지털 카탈로그 활용 시나리오 정의, 상품-고객 맵핑, 개인화 제공 수준 결정, 그리고 효율적으로 전달하기 위한 UX/UI 설계 등이 마련돼야 합니다.

1.고객 정보 수집 및 분석 체계
개인화된 상품 추천을 위해서는 고객 정보 분석이 필수입니다. 우선 고객 정보 수집이 다양한 포인트에서 이뤄져야 합니다. 기존의 내부 CRM(고객관계관리 시스템) 정보뿐만 아니라 고객이 해당 커머스 사이트에서 행동한 행동 정보(탐색/검색 정보, 장바구니 등록, 구매 이력 등)가 수집돼 함께 활용될 수 있어야 합니다. 고객의 관심 사항을 수집하기 위해 필요에 따라서는 설문 등을 활용할 수 있습니다. 또한, 온라인 이외의 오프라인 고객 정보와 기업 이외의 외부 정보, 즉 타 사이트에서 검색한 정보 및 구매한 이력 등도 연계해 고객 정보를 분석할 수 있는 시스템을 만들 수도 있습니다.

이렇게 다양한 채널 및 포인트에서 수집된 고객 정보를 활용해 고객 특성과 관심사항을 분석할 시스템을 갖춰야 합니다. 고객 분석 시스템은 상품 정보와 연계해 고객마다 추천이 필요한 상품을 선정하고, 이를 기반으로 디지털 카탈로그 내 상품 추천을 진행해야 합니다.

2.디지털 카탈로그 활용 시나리오 정의
사전에 디지털 카탈로그가 활용되는 시점과 해당 시점에서 어떤 방식으로 디지털 카탈로그를 활용할지 정의해야 합니다. 마케팅 캠페인 측면에서는 상품을 추천하는 목적으로 활용할 수도 있습니다. 또한, 구매 고객을 대상으로 해당 상품을 좀 더 효과적으로 활용하기 위한 정보를 제공하거나 유관 상품의 정보를 제공해 고객이 자사의 제품에 대한 인식을 높이는 목적으로 활용할 수도 있습니다. 즉, 단순한 상품 정보의 전달이 아니라 고객과의 지속적인 커뮤니케이션 용도로도 활용이 가능하다는 의미입니다.

3.상품-고객 맵핑
고객 정보를 바탕으로 한 고객 특성과 관심사항 분석 결과에 가장 적합한 상품을 맵핑 해야 고객별 맞춤형 추천이 가능해집니다. 따라서 상품 특성과 고객 정보 분석 결과를 함께 고려해 사전에 맵핑 작업을 진행해야 합니다. 우선 고객 정보 분석의 상세 정도는 어느 수준으로 할지, 그리고 상품 카테고리별 특성은 어떻게 분류할지를 정하고, 고객정보와 상품 카테고리를 어떻게 맵핑 하는 것이 최선인지를 결정해야 합니다.

4.개인화 제공 수준 결정
개인화 관점은 고객별 분석 결과가 어느 수준으로 진행되느냐에 따라 결정됩니다. 낮은 수준에서는 상품 관점에서 해당 상품이 어느 고객에게 적합한지를 결정하는 캠페인 상품 단위의 분석 수준이 존재합니다. 그리고 보다 높은 차원에서는 고객의 관점에서 분석해 적합한 상품들을 큐레이션해 주는 고객단위의 분석 수준이 있을 수 있습니다.

그리고 네이버 서치 데이터 등과 같은 외부 데이터와의 연계를 통해 실시간으로 고객을 분석해 상품을 추천하는 개인화 접근도 가능합니다. 따라서 기업의 목표 수준에 맞춰 개인화된 디지털 카탈로그 수준을 결정해야 합니다.

5.효율적으로 전달하기 위한 UX/UI 설계
기존의 상품 정보 제공과 다르게 어떻게 정보를 효율적으로 제공할지에 대한 UI/UX 설계를 고려해야 합니다. 고객이 흥미를 가질 수 있는 콘텐츠를 구성하고, 집중도를 가지고 계속 살펴볼 수 있도록 구성해야 합니다.

커머스 사이트의 디지털 카탈로그 예시 (출처 : LG CNS Entrue컨설팅 CX 전략그룹)

최신 트렌드에 맞게 모바일 퍼스트 전략이 적용될 수도 있습니다. 아니면 기존의 상품 리스트 나열식이 아닌 하나의 상품을 카드 타입의 정보로 제공하는 방식을 선택할 수 있습니다. 고객이 계속 디지털 카탈로그 수신을 희망하도록 상품 정보 외에 흥미를 유발할 수 있는 정보성 콘텐츠를 제공하는 것도 방법입니다.

디지털 카탈로그의 핵심 성공 요소는?

디지털 카탈로그의 핵심은 고객이 단순한 상품 판매 대상으로서 느끼지 않도록 하는 것에 있습니다. 디지털 카탈로그는 단순히 상품 정보를 제공하는 용도가 아닙니다. 고객과의 쌍방향 커뮤니케이션을 위한 수단입니다. 이를 지속적인 고객 관리를 위한 방법으로 활용할 수 있도록 총합적인 고객 경험 관리 설계가 바탕이 돼야 합니다.

그리고 현재 찾고 있거나 관심을 갖고 있는 상품에 대한 정보를 제공하는 것 이외에 고객의 라이프 사이클 속으로 들어가서 다양한 정보를 제공하는 것이 중요합니다. 백화점 VVIP 서비스가 고객 케어를 위해 문화공연, 인기 강연 정보 등을 제공하는 것처럼 말입니다. 고객이 유용한 정보를 제공받고 있다는 느낌, 혜택이나 서비스를 직접적으로 제공받고 있다는 감정을 느낄 수 있도록 해야 합니다. 이를 위해 고객의 생활 속으로 들어가 지속적인 공감대 형성하는 것이 필요합니다. 이로써 고객이 더 많은 상품을 사는 것은 기본이고, 궁극적으로 고객의 로열티 확보와 고객이 기업의 홍보모델 역할을 할 수 있게 만드는 것을 목표로 해야 합니다.

글 ㅣ 왕기홍 총괄 컨설턴트
LG CNS Entrue컨설팅의 컨설턴트로서 23년 동안 공공, 제조, 유통/서비스 등 다양한 산업영역의 컨설팅 경험을 보유하고 있다. 현재는 CX 전략그룹 소속으로 고객 데이터 기반 DX전략 수립과 신사업 발굴 및 이행까지의 End-to-End 컨설팅서비스를 제공하고 있다.

챗봇과 대화를 할 수 있어요