최근 알리익스프레스, 테무 등 외산 플랫폼의 공격적인 마케팅으로 국내 B2C 시장은 전에 없던 경쟁 양상을 띠고 있다. 이에 맞서 국내 기업들 역시 가격 인하, 서비스 고도화 등 다양한 방식으로 경쟁력을 제고하고 있는 가운데, 초개인화된 고객 경험이 브랜드를 차별화하는 핵심 요소로 다시 주목받고 있다.

고객 경험이 기업 전략적 초점으로 새삼 떠오른 이유는 고객별 행동·선호도·기대치 등을 더욱 세밀하게 파악한 맞춤형 서비스로 소비자 편의성을 강화할 수 있기 때문이다. 고객 데이터에 기반해 비즈니스 의사 결정에 유연성을 더할 경우 시장 변화에도 더 빠르게 대처할 수 있다. 이런 이유로 B2C 업계는 고객 경험 고도화를 목표로 데이터, 클라우드, AI 분야의 최신 기술을 활용해 AI 챗봇, AI 컨택센터 등을 도입하고 있다.

다만, 솔루션 도입과 별개로 기업들은 최적화된 고객 경험을 제공하는 데 있어 방대한 양의 데이터를 제대로 이용하지 못하는 어려움을 겪고 있다. 트레저데이터(Treasure Data) 조사에 따르면, 54% 기업에서 데이터 활용을 가로막는 가장 큰 장벽으로 데이터 분산에 따른 데이터 사일로를 꼽았다.

혁신적인 고객 경험을 제공하고자 하는 기업이라면 효율적인 데이터 통합 및 관리 체계 구축이 선결되어야 할 과제다. 고객 경험 고도화에 필요한 데이터 플랫폼은 다음과 같은 5가지 기능이 뒷받침돼야 한다.

첫째, 수집한 고객 데이터를 통합해 데이터 사일로를 해결한다. 웹사이트, 소셜미디어, 오프라인 매장, 고객센터 등 다양한 경로에서 수집한 고객 데이터를 실시간으로 통합해 고객 선호도, 소비 패턴, 기대치 등을 파악하고 예측할 수 있어야 한다. 필요한 데이터를 효과적으로 통합해 데이터 사일로를 해결한다면 데이터 정확성과 일관성을 유지할 수 있을 뿐 아니라 고객 행동 및 패턴에 대한 포괄적인 관점을 확보할 수 있다.

둘째, 신속한 고객 응대를 위해 실시간 데이터 처리가 가능한 분석 모델을 구축한다. 고객 행동에 적시에 대응해 더욱 개인화된 상호작용을 제공하기 위해선 변화하는 고객 데이터를 실시간으로 처리할 수 있어야 한다. 스트림 프로세싱(Stream Processing), 인메모리 데이터베이스(In-memory Database)와 같은 기술을 활용해 데이터에 빠르게 액세스하고 고급 분석 도구로 이를 분석함으로써 고객 행동에 대한 유의미한 인사이트를 신속하게 도출해 고객 경험을 향상시킬 수 있다.

셋째, 고객 맞춤형 마케팅을 위해 데이터 기반 개인화 추천 엔진을 개발한다. 맞춤형 콘텐츠 제공, 상품 및 서비스 추천 고도화, 개인별로 차별화된 프로모션 진행 등 고객 맞춤형 마케팅을 세밀하게 실행하기 위해서는 실시간 데이터 기반 인사이트를 활용하는 개인화 추천 엔진이 필요하다. 개별 고객 선호에 맞춰 웹사이트 내용, 마케팅 메시지, 할인 이벤트 등을 달리 제공한다면 고객 경험 향상과 매출 증대를 동시에 꾀할 수 있다.

넷째, 전사적인 데이터 거버넌스와 보안 체계를 수립한다. 세분화된 고객 데이터와 그에 따른 복잡한 규제 요건은 높은 수준의 데이터 거버넌스를 요구한다. 올바른 데이터 거버넌스 체계를 구축한 기업은 데이터 전반에 걸쳐 지속적인 관리, 감사, 모니터링 정책을 적용해 고객 개인정보 보호 및 데이터 보안을 강화하고 데이터 품질을 일관되게 관리할 수 있다. 많은 기업에서 논리적 데이터 관리 방식을 활용해 중앙집중식 데이터 거버넌스 체계를 구축하는 것도 이 때문이다.

다섯째, 프로세스 최적화와 자동화를 위해 머신러닝, AI 등 최신 기술을 도입한다. 오늘날 많은 기업이 클라우드, 머신러닝, 생성형 AI 등 첨단 기술을 이용해 비즈니스 혁신과 성장을 도모하는 가운데, 이러한 기술은 고객과의 소통과 상호작용을 개선하는 데도 빠질 수 없는 핵심 요소다. 특히 생성형 AI는 고객 데이터 통합, 분석, 활용, 관리 전반 프로세스를 최적화 및 자동화해 향상된 고객 경험을 제공한다. 기업은 AI 알고리즘을 통해 개인화된 상품과 서비스를 추천하고 고객 향후 니즈를 예측해 고객 경험을 선제적으로 개선할 수 있다.

최적의 고객 경험을 지원하는 데이터 플랫폼을 구현하기 위해서는 논리적 데이터 관리 방식에도 주목할 필요가 있다. 실제로 국내외 B2C 기업 여러 곳에서 논리적 데이터 플랫폼을 구축해 고객 경험을 향상시켰다. 미국 화물 운송기업 에스테스 익스프레스(Estes Express)는 디노도 플랫폼을 도입하고 물류 디지털 트윈을 성공적으로 구현했다.

이를 통해 배송 과정에서 발생하는 데이터 입력 중복을 제거하고 배송 시간을 단축했을 뿐 아니라 배송 정보를 분 단위까지 제공해 고객 편의성을 강화했다. 국내 항공 기업 역시 고객 데이터를 통합하고 디노도 플랫폼을 활용해 데이터를 필요로 하는 부서 요구사항에 맞게 제공하는 등 고객 경험 향상을 위해 노력하고 있다.

경쟁 포화 상태인 B2C 시장에서 기업은 생존을 위한 변화의 기로에 놓여있다. 차별화된 기술로 구현한 최적의 고객 경험은 소비자를 사로잡을 수 있는 도구다. 이러한 경험을 완성할 수 있게 데이터 관리 전략을 갖춘 기업만이 고객 충성도를 높이고 지속가능한 성장을 이룰 수 있을 것이다. 국내 기업들이 데이터 기반 논리적 데이터 접근방식을 채택하고 효율적인 데이터 관리 플랫폼을 구축해 고객 만족도를 끌어 올리고 경쟁우위를 지켜낼 수 있기를 기대해본다.

김희삼 / 디노도코리아 마케팅 실장

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