모바일 전단지를 맞춤형 카탈로그로

'푸시 알림'이 도움이 된다고 생각하는 고객은 거의 없을 것입니다. 혹은 가끔 도움이 되더라도 대부분은 스팸 혹은 노이즈로 생각하기 마련입니다. 왜냐하면 실제로 고객에게 필요한 정보를 전달하는 경우가 거의 없기 때문입니다.

다만 푸시 알림이 고객들의 짜증을 유발하는 것에 대해 기업도 할 말은 있습니다. 모바일 앱의 경우, 적게는 몇천 명에서 많게는 몇백만 명의 고객이 매일 접속합니다. 기업도 누구보다 고객 맞춤형 메시지를 보내고 싶겠지만, 수많은 고객 중 누가 이번 알림에 관심이 있을지 알 길이 없습니다.

이처럼 푸시 알림은 고객에게도, 기업에도 쉽지 않은 문제입니다.

계륵 같은 ‘푸시 알림’

그렇다고 기업 입장에서 푸시 알림을 안 보낼 수가 없습니다. 특히 이커머스 기업은 고객에게 알리고 싶은 상품은 너무 많은 데 비해, 고객이 플랫폼에 체류하는 시간이나 보는 화면의 수는 한정적입니다. 따라서 푸시 알림은 기업이 고객에게 자사의 상품들을 추가로 노출할 기회를 얻기 위한 수단입니다. 실제로 여기서 발생하는 거래액/매출이 적지 않습니다.

그래서 푸시 알림은 모바일 사업자(앱 서비스)에게는 전단지와 같습니다. 길거리에서 아직 가게에 들어오지 않은 불특정 다수의 사람을 대상으로 '여기 한 번 보고 가세요'라고 전단지를 돌리는 것처럼, 가입하고도 앱에 잘 방문하지 않는 불특정 다수의 고객에게 모바일 전단지를 보내는 겁니다.

이러한 푸시 알림의 운명 역시 전단지와 같습니다. 길거리에서 나누어주는 전단지는 대부분 받지 않거나 받더라도 바로 폐기하는 운명을 지녔습니다. 푸시 알림 역시 90~95%의 고객이 열어보지도 않고 삭제하며, 열었다 하더라도 상품을 구매할 확률이 10% 이내이기 때문입니다 (따라서 푸시 알림을 수신한 고객이 오픈 후 구매까지 실행할 확률은 1% 이내입니다).

더욱이 앞서 밝혔듯 모바일 기업 입장에서는 푸시 알림이 꽤나 유효한 거래액 확보 & 고객 활성화 수단이기 때문에 다양한 형태의 솔루션을 이용하고 있습니다.

(1) SMB(Small & Medium Business) 타겟 솔루션(like Hubspot): 전단지(푸시 알림)를 어떻게 하면 뿌리는지(발송하는지) 잘 모르는 고객들을 위한 쉬운 도구를 제공합니다. 따로 개발자 도움 없이 마케터가 손쉽게 푸쉬 알림을 보낼 수 있습니다.

(2) 엔터프라이즈(Enterprise) 타겟 솔루션(like Braze): 전단지를 더욱 정교하게 뿌릴 수 있도록 하는 도구(A/B 테스트 기능, 다양한 필터 기능, 데이터 분석 기능 등)를 제공하며, 전사적으로 CRM 마케팅의 중요성을 체감하고 있거나 규모가 큰 기업들에서 주로 활용합니다.

(3) 새로운 형태의 전단지 제안(like Sendbird): 기존의 전단지들(푸시 알림, 카카오, 문자 등)은 이미 스팸이 되어버렸으니, 새로운 방식의 전단지 게시판을 구축할 수 있는 도구를 제공합니다. 직접 구축하기에는 난이도가 높은 앱 내 '알림 센터(링크드인 같은 앱에 붙어있는 알림 탭)'를 여타 앱 서비스들이 쉽게 구축할 수 있도록 돕는 '소프트웨어 키트(Software Kit)'를 제공합니다.

하지만 위 서비스를 제공하는 기업들을 비롯해 아직 누구도 푸시 알림을 전단지 이상으로 바꾸지는 못했습니다.

일단 1번과 3번 유형의 솔루션은 애초에 방향성이 다릅니다. 전단지를 어떻게 하면 더욱 효율적으로 기획(누구에게, 무엇을, 언제, 어떻게 보낼지)하도록 돕는 솔루션이 아니기 때문입니다. 2번 유형의 경우, 추구하는 방향성은 일치했으나 한계가 있습니다.

회사마다 소수의 마케터로 하여금 수만~수백만 명의 고객에게 맞춤형 메시지를 기획 및 전달하는 것을 보조해주는 도구인데, 물리적으로 소수의 마케터가 매 캠페인마다 관심 있을 타겟 고객 및 구매할 확률이 높은 상품을 선정하는 것은 불가능하기 때문입니다.

결국, 이 문제는 기존의 담당 인력들에게 보조 도구를 제공하는 방식보다 기술을 통해 아예 새로운 방식으로 접근하는 것이 필요합니다.

모바일 전단지 문화를 바꾸는 블럭스

기존의 솔루션들은 마케터가 더욱 정교하게 분석할 수 있도록 돕는 데이터 분석 및 A/B 테스트 도구를 제공해 왔습니다. 다만 이는 고객을 '개인화'하는 것이 아닌 '그룹화'하는 것에 그쳤습니다. 그나마 유의미한 '그룹화'를 위해 마케터가 '데이터 분석-가설 수립-A/B 테스트-결과 분석'에 수많은 시간을 할애해야 합니다. 그래서 '그룹화' 실험을 통해 두세 개 정도의 성공 사례를 만든 후에는 혜택 설계 같은 다른 업무로 우선순위가 변경되어 또다시 고객 분석을 하기가 어렵습니다.

하지만 AI는 실제로 고객 한명 한명의 행동을 추적하고 분석하는 것이 가능합니다. 이를 통해 특정 상품 혹은 브랜드를 좋아할 만한 고객, 이탈 확률이 높아진 고객을 선별하거나 개인별로 맞춤형 상품을 추천할 수 있습니다.

즉, 개인화 AI를 활용하면 이론적으로 고객들은 본인과 유관한 혹은 관심 있는 푸시 알림만 받아볼 수 있습니다. 따라서 이러한 개인 맞춤형 접근이 필요한 영역들은 AI에 맡기고, 마케터들은 전반적인 혜택 설계 및 캠페인 컨셉 기획 등 더 중요하고 창의적인 업무에 집중하는 것이 더 효율적이면서 고객 친화적인 결과를 가져올 수 있습니다.

아직 가야 할 길이 멀지만, 의미 있는 문제를 풀고 있다는 생각이 저와 블럭스가 계속 앞으로 나아가는 원동력이 되고 있습니다. 실제로 이전까지는 푸시 알림을 스팸이자 노이즈, 혹은 모바일 전단지 정도라고 생각했으니까요. 이것을 전단지가 아닌 개인 맞춤형 카탈로그로 바꿀 수 있으면 유의미한 일이 될 것입니다. 무엇보다 고객의 피로도를 낮추고 도움이 되는 정보를 전달할 수 있다면, 자연스럽게 기업의 성과(DAU, Retention, 거래액)도 높아질 것입니다.

마지막으로 갑자기 핸드폰 화면에 뜬 '나랑 아무 상관 없는' 푸시 알림을 보고 스쳐 지나가는 고객의 짜증 섞인 표정과 '누구에게 무슨 캠페인을 보낼지' 갈피를 잡기 어려운 마케터의 고민을 함께 해결하기 위해 노력 중인 블럭스 팀 동료들에게 항상 감사하다는 말을 글로나마 전하고 싶습니다.