마케팅에서 맞춤화(custom-made)의 개념은 오래 전부터 존재했다. 하지만 그동안 실질적인 맞춤화는 그렇게 일반적이지 못했다.

그 배경에는 두 가지 문제가 있었다. 하나는 맞춤화를 위한 데이터 수집과 분석의 어려움이고, 다른 하나는 맞춤화 시스템을 갖추기 위한 금전적인 투자 부담이었다. 그러나 빅데이터 시대에 맞춤화는 기술과 비용 면에서 실현하기가 더욱 용이해졌으며 그만큼 모든 기업에 필수적이 되고 있다.

인터넷 기업 및 유통업체나 금융회사와 같이 최종 고객을 직접 상대하는 기업들은 오래 전부터 고객 세분화나 목표 고객 선정을 위해 데이터를 사용해왔다.

또한 이전에는 맞춤화와 거리가 먼 기업들도 점차 접근할 수 있는 고객 데이터가 늘어나면서 맞춤화를 활용할 기회도 커지고 있다. 이처럼 개인화 및 맞춤화는 이른바 ‘빅데이터’라고 하는 많은 양의 데이터에서 자동적으로 의미 있는 사실들을 찾아내는 기술들이 실효를 거두면서 더욱 여러 산업에서 영향을 미치고 있다.

인터넷 기업들에 있어 빅데이터는 마케팅 활용의 중요한 원천이다.

고객들이 자사의 웹페이지에서 물건을 구경하거나 구매하는 과정에서 남긴 흔적인 클릭스트림(Click Stream)을 소셜 미디어 데이터나 위치 데이터, 광고 데이터 등과 결합하면 고객관계 관리 시스템에 커다란 금액을 투자하지 않아도 특정 고객의 습성과 선호도를 파악할 수 있어 좀 더 맞춤화된 서비스가 가능해진다.

맵리듀스(MapReduce) 분석은 바로 어떤 웹 세션이 특정 홍보 캠페인과 관련이 높은지 찾아낸 후, 그 결과를 기존의 고객 분석 데이터와 결합해 좀 더 정확한 고객 그룹과 구매 패턴을 파악한다.

예를 들어 여행사 오비츠 월드와이드는 고객 행태와 관련해 고객의 온라인 방문과 웹 브라우징으로부터 750테라바이트의 비정형 데이터를 수집했다.

그리고 고객이 좀 더 정확하게 검색할 수 있도록 위치정보는 물론 가족 여행과 개인 여행을 구분하고, 심지어 고객이 웹사이트 내에서 여행 조건을 탐색하는 데 사용하는 기능이나 메뉴들도 분석했다. 그 결과 고객과의 상호작용 빈도는 6%, 예약률은 2.6% 증가했다.

이처럼 고객 데이터베이스에 있는 기존 개인정보 이외에도 위치정보나 이메일 등 텍스트 데이터까지 텍스트 마이닝이나 언어 데이터 분석법이 폭넓게 활용되며 더욱 세밀하게 분석되고 있다. 과거에는 가능성만 무성하고 꿈만 같았던 맞춤화의 기반이 빅데이터로 인해 빠르게 형성되고 있는 것이다.***

/ 도움말씀= 빅데이터경영연구소