기분이 울적해질 때마다 나의 웃음 코드에 맞는 영상을 보여주고, 메뉴 선택에 난항을 겪을 때 취향과 거리와 평점을 모두 따진 맛집을 추천해주고, 계절과 습도에 따라 그날의 착장을 골라주는 존재가 있다면 어떨까요? 정말 그런 존재가 있다면, 굳이 서치를 하지 않아도 돼서 편리하고 시간도 절약되겠죠. 매 순간 가장 적합한 선택지가 주어지기에 만족스럽기도 할 테고요.
혁신을 거듭한 IT기술은 이처럼 상상 속에서나 가능할 법했던 것들을 일상으로 데려다 놓았습니다. 오직 한 사람만을 위한 맞춤형 서비스, 초개인화가 바로 그것입니다. 지금까지 알 수 없는 알고리즘이 사용자를 예측 밖의 콘텐츠로 이끌었다면, 초개인화 서비스는 사용자의 마음에 적중하는 콘텐츠를 선사한다고 하는데요. 한 사람에게만 집중된 서비스가 어떻게 가능한 것일까요? 오늘은 초개인화 기술의 차별점을 살펴보겠습니다.
나보다 먼저 나를 파악하는 초개인화 시대가 온다!
초개인화의 정의는 사용자들의 니즈를 취향과 선호도에 따라 분석하여 그 사용자에게 특화된 맞춤형 서비스를 추천하는 것입니다. 봄에 입을 상의를 산다고 가정해보죠. 색상, 소재, 실용성, 가격 등을 고려하여 옷을 찾아야 하고, 이 모든 것을 충족하는 옷을 고르기까지 얼마의 시간이 걸릴지 알 수 없습니다. 하지만 초개인화 서비스가 도입된 쇼핑 플랫폼이라면 쇼핑이 훨씬 수월해집니다. 퍼스널 컬러에 맞고 세탁하기 좋은 데다 다양하게 매치가 가능하며 가격까지 저렴한 옷을 추려서 보여줄 테니까요. 초개인화는 이처럼 소비자의 생각, 주문, 대기의 과정을 생략해줍니다.
알고리즘으로 사용자에게 상품을 추천해주는 개인화 서비스와 다른 점을 찾기 힘들 수도 있을 거예요. 데이터 기반의 알고리즘을 활용하는 기존의 개인화 서비스는 비슷한 유형의 사람들을 타겟팅하는 것이고요. 여기서 더 나아간 초개인화 서비스는 사용자의 상황ㆍ맥락ㆍ기분은 물론 미래에 취할 행동까지도 예측하여 개인에게 서비스를 제공합니다. 개인화가 니즈를 파악하는 수준이라면, 초개인화는 잠재적 니즈까지도 파악하는 것이죠.
초개인화는 비즈니스를 전개하는 대다수의 기업들이 필연적으로 도입할 수밖에 없는 서비스가 될 것입니다. 1대1 마케팅은 중복 마케팅 비용을 줄여주면서 성공률은 높여주기에 경제적이기 때문이죠. 무엇보다도 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지의 조사 결과 71%의 소비자가 기업으로부터 개인화된 경험을 제공해줄 것이라고 기대했으며, 76%의 소비자는 그렇지 않았을 때 짜증이 난다고 응답했습니다.
초개인화가 중요한 이유
애정을 가진 브랜드가 아닌 이상, 소비자들은 대개 오랜 시간을 기다려주지 않습니다. 넷플릭스의 90초 룰만 봐도 이를 짐작할 수 있어요. 90초 내에 콘텐츠를 선택하지 못하면 볼 만한 게 없다고 생각하며 이탈한다는 것인데요. 이러한 경험이 여러 번 쌓이면 아예 구독을 해지하는 사례도 많다고 하죠. 넷플릭스는 이 90초 룰을 깨지 않기 위해 지속적인 투자를 이어나가고 있다고 해요.
초개인화 서비스를 불러온 주된 요인 중 하나는 개성과 취향의 다양화입니다. 몇몇 유명 브랜드만을 선호하던 소비자들은 이제 본인에게 잘 맞는 브랜드를 찾아 소비하게 되었고요. 이러한 흐름에 따라 많은 제조업계에서도 다품종 소량생산 바람이 불게 되었어요. 이처럼 다양화된 사람들은 멀티 페르소나(Multi-persona) 현상을 만나 더욱 복합적인 존재가 되어갑니다. 다중적 자아를 뜻하는 멀티 페르소나는 시간ㆍ장소ㆍ상황에 따라 다양한 정체성을 갖는다는 개념인데요. 멀티 페르소나를 갖고 있는 소비자들은 더욱 세분화된 맞춤형 서비스를 필요로 하게 되었고, 초개인화 서비스를 일상 속으로 가져다 놓았습니다.
초개인화를 이루는 IT기술
클라우드 컴퓨팅은 수집한 데이터를 효과적으로 관리하고, 데이터 인사이트를 쉽고 빠르게 뽑아내기 위해 필요합니다. 데이터를 통합하여 관리해야 확인도, 분석도 수월하기 때문이죠. 클라우드에 저장된 데이터는 머신러닝을 이용하여 사용자의 이력 데이터를 분석, 실시간으로 맞춤화 서비스를 제공합니다. 수집한 데이터에 IoB(Internet of Behaviors, 행동 인터넷)를 연결하여 초개인화를 추진하는 기업도 있어요. IoB는 사용자의 습관이나 행동 패턴을 분석하고 예측하여 최적의 선택지를 추천한다는 점에서 디지털 헬스케어 또는 주차관제 등의 서비스를 초개인화 하는 데 활용하기 좋죠.
👉 관련 콘텐츠 보기 [데이터에게 자유를! 사용자 위를 떠다니는 클라우드 컴퓨팅]
https://news.lginnotek.com/1247
유출에 민감한 개인정보를 데이터로 활용하는 만큼, 초개인화 서비스를 구축할 때 세밀한 사이버보안 기술도 함께 활용되어야겠죠? 데이터 3법(개인정보보호법, 신용정보법, 정보통신망법)의 개정으로 가명 또는 익명 처리된 비식별화 정보에 한해 정보 주체(본인)의 동의 없이도 활용이 가능하게 되었기 때문에 보안 이슈는 항상 중요합니다. 해킹 수법이 점차 고도화되고 있어 기업은 물론 사용자에게도 주의가 요구되죠. 사슬처럼 엮인 데이터가 서로를 비교하는(검증) 방식으로 개인정보 유출을 막아내는 블록체인 기술이 대표적인 사이버보안 기술이랍니다.
👉 관련 콘텐츠 보기 [아는 만큼 막아낸다! 해커와 안전거리 두는 사이버보안 트렌드]
https://news.lginnotek.com/1268
👉 관련 콘텐츠 보기 [웹3.0 시대의 기반이 되는 기술, 블록체인은 무엇일까?]
https://news.lginnotek.com/1220
어디까지 전개됐을까? 분야별 초개인화 서비스
금융ㆍ통신 업계에서는 마이데이터 서비스 본허가를 취득한 이후로 초개인화를 통해 더욱 확장된 서비스를 제공하고 있습니다. 마이데이터는 통신사, 카드사, 은행, 의료기관 등 여러 곳에 흩어진 개인 데이터를 모아 통합 활용할 수 있게 하는 제도인데요. 사용자 개인의 동의 하에 각종 데이터를 통합 관리할 수 있는 것은 물론 사용자 또한 본인에 대한 정보를 한번에 확인할 수 있다는 장점이 있습니다. 금융 기업들은 계좌이체나 송금 등의 전통적인 서비스를 제공받는 것과 더불어 사용자의 상황에 걸맞는 은행ㆍ보험ㆍ대출 상품이나 소비 습관을 소개하는 등 라이프 전반의 소비를 보조하는 방향으로 서비스 영역을 확장하고 있고요. 통신 기업들은 통신과 금융 데이터를 융합한 서비스를 제공할 계획이라고 해요. 선호 콘텐츠, 검색어, 시청 시간 등의 시청 정보 또한 마이데이터에 포함되기에 OTT에서도 초개인화 서비스가 도입되는 추세입니다.
👉 관련 콘텐츠 보기 [IT기술, 금융을 입다! 핀테크 A to Z]
https://news.lginnotek.com/1252
한 AI 수학 학습 플랫폼은 유형ㆍ개념ㆍ난이도를 기준으로 문제를 추천해주거나 주요 개념을 검색했을 때 관련 강의를 함께 보여주는 서비스를 제공하고 있습니다. 이 플랫폼의 초개인화 서비스 전략은 특정 사용자가 모르는 문제를 사진으로 찍어 검색하면 해설과 함께 비슷한 유형의 다른 문제들을 제공하여 완벽한 이해를 돕는 것이죠. 사용자들의 정답과 오답을 데이터로 학습하여 수준별 학습을 제공하는 이 서비스는 코로나19의 확산으로 비대면 수업이 익숙해진 알파세대에게 각광받고 있다고 해요.
👉 관련 콘텐츠 보기 [‘에듀테크’에서 ‘키즈테크’로, 시장 판도 움직이는 알파세대]
https://news.lginnotek.com/1247
이커머스 시장에서도 초개인화로 고객 경험을 높이기 위한 노력이 이어지고 있습니다. 수요를 미리 예측하여 고객이 주문하기 전에 가까운 물류창고로 제품을 보내, 당일 또는 다음날 새벽에 배송 받을 수 있도록 하는 선발주 시스템인데요. 소비 패턴뿐만 아니라 사용자들이 장바구니에 담아둔 제품이나 고객센터에서 나눈 대화 또한 데이터로 활용된다고 하죠. 이와 같은 예측 배송 시스템은 이커머스 시장의 흐름을 선도하는 글로벌 기업을 필두로 점차 적용되고 있는 추세입니다.
디지털 헬스케어 산업이 활성화되면서 사용자에게 가장 적합한 운동을 권장하는 디지털 피트니스 트레이닝 앱도 등장했죠. 앱에 가입하여 개인 정보와 피트니스 목표를 수집한 다음 AI와 실시간 모니터링을 활용하여 사용자의 피트니스 루틴(달리기 속도, 이동 거리, 심박수 등)을 파악하여 운동 권장량을 제시한답니다. 그 밖에도 아기가 내는 소리를 분석하여 울음의 원인을 파악하는 육아 앱, 시음 및 구매 경험으로 수집된 데이터를 통해 사용자의 취향과 금액대에 맞는 와인을 제안해 주는 앱도 있어요.
앞서 언급된 맥킨지의 조사로도 알 수 있듯, 대다수의 사용자들은 기업이 자신만을 위한 맞춤형 서비스를 제공하기를 바랍니다. 수익을 높이기 위해 기업에서는 초개인화 서비스 전략을 세우는 것이고요. 이러한 흐름은 결론적으로 서비스의 질을 향상시키지만, 어느 정도는 개인이 주체적으로 행동할 필요가 있어요. 원하는 정보를 직접 검색해보거나, 초개인화 서비스가 제공한 서비스라 할지라도 정말 최적화된 내용인지를 선별하는 것이죠. 모든 것을 AI에게 맡기기 보다는, AI가 제안하는 선택지를 제대로 따져보고 내게 맞는 최종 의사결정을 내리는 것은 나 자신이 되어야 하니까요.
