온라인으로 향하는 오프라인 유통사들
전통적인 오프라인 유통사들의 온라인 전환이 가속화되고 있습니다. 산업통상자원부 자료에 따르면 2024년 주요 유통업체의 온라인 매출은 15.0% 성장한 반면, 오프라인은 2.0% 성장에 그쳤는데요. 특히 백화점 업계는 지방 점포 부진과 양극화 심화로 어려움을 겪으며, 온라인 채널을 강화해 나가고 있습니다.
하지만 온라인으로 확장한다고 해서 저절로 매출이 오르는 것은 아닙니다. 글로벌 컨설팅 기업 BCG에 따르면 상품 프로모션이 전체 매출의 10~45%를 차지하고 있지만, 프로모션 중 20~50%는 매출 증가에 기여하지 못하고 오히려 부정적 영향을 미친다는 조사결과도 있습니다.
프로모션이 실제 매출로 이어지지 않는 이유는 고객의 관심사, 취향과 상관없이 무작위로 발송되기 때문인데요. 온라인몰에서는 오프라인 매장처럼 고객과 직접 소통할 수 없기 때문에, 데이터 기반의 정교한 타겟팅과 개인화가 더욱 중요해집니다.
글로벌 유통 기업의 초개인화, 어떻게 진행되고 있을까?
온라인몰에서 개인화 마케팅을 시도하는 유통 기업들이 공통적으로 겪는 어려움이 있습니다. 수백 개 브랜드, 수만 개 상품 중에서 고객별로 어떤 상품을 추천해야 할지 기준을 세우기 어렵고, 데이터 분석과 세그먼트 생성에 너무 많은 시간과 인력이 소요되며, 프로모션을 집행할 때마다 매번 수작업으로 타겟을 설정해야 한다는 점이죠.
일부 글로벌 유통 기업들은 이러한 문제들을 AI로 해결하며 성과를 만들어내고 있습니다. 고객 개개인의 취향을 자동으로 분석하고, 각자에게 딱 맞는 브랜드와 상품을 실시간으로 추천하는 시스템을 구축한 건데요. AI 기반 초개인화 캠페인으로 실제 매출 성과를 만들어낸 사례들을 소개합니다.
2023년 롯데면세점은 AI와 빅데이터 기반의 마케팅 자동화 시스템을 구축해 고객 취향에 맞는 이벤트 정보를 최적의 시점에 제공하며 재방문 수 6배 증가, 구매 전환율 75% 개선이라는 성과를 만들었습니다. 150년 전통의 미국 럭셔리 백화점 Saks Fifth Avenue도 머신러닝 기반으로 고객별 맞춤 웹페이지를 제공하는 베타테스트에서 매출 7%, 전환율 10% 성장을 달성했습니다.
이처럼 AI 기반 초개인화 캠페인은 실제 매출 성과로 이어지고 있습니다.
매출로 이어지는 온라인몰 프로모션 4단계 가이드
온라인몰에서 프로모션 성과를 높이려면 타겟 설정부터 메시지 내용, 발송 타이밍까지 고객 한명 한명의 상황에 맞춰 최적화해야 합니다. 복잡하게 들리시나요? 그렇다면 지금부터 소개하는 4단계 가이드를 하나씩 따라해보세요!
1단계: 프로모션에 관심있을 ‘진짜 타겟’을 찾아 공략하기
가장 먼저, 고객의 구매 내역과 관심사에 기반한 정교한 타겟팅이 필요합니다. 고객 등급, 나이, 성별과 같은 일차원적인 구분이 아니라, 고객의 실제 행동 데이터에 기반한 입체적인 오디언스를 만들어보세요.
프로모션 메시지를 받을수록 '내 마음을 어떻게 알았지?'라고 느끼고, 메시지 클릭과 구매로까지 이어지게 됩니다.
📊 발송 대상 조건 예시
특정 브랜드 상품 구매 고객
최근 30일 이내 특정 브랜드 상품을 장바구니·위시리스트에 담은 고객
최근 30일 이내 특정 브랜드 상품 페이지를 N회 이상 조회한 조회한 고객
2단계: 고객 개인별 맞춤 제안으로 구매 전환율과 객단가 높이기
정교하게 타겟을 나누었다면, 이제 각 고객에게 보낼 맞춤 제안을 기획할 차례입니다.
모든 고객에게 같은 쿠폰, 같은 상품을 제안하는 프로모션으로는 더 이상 성과를 낼 수 없습니다. 고객 한명 한명에게 맞춤화된 메시지, 더 나아가 개인의 관심사와 취향에 딱 맞는 상품 추천을 추천하는 초개인화 전략이 필요합니다. 초개인화 전략이 적용된 프로모션 메시지는 더이상 광고가 아니라 '나만을 위한 맞춤 정보'로 인식되어 구매 전환율과 객단가를 동시에 높이는 핵심 동력이 됩니다.
💝 고객별 맞춤 제안 예시
👠 명품 브랜드 A 프로모션: 이전에 캐주얼 스타일 가방을 구매한 고객에게는 같은 라인의 신발과 액세서리를, 포멀 스타일을 선호하는 고객에게는 클래식 라인 제품을 추천
💄 화장품 브랜드 B 신상품 런칭: 웜톤 립스틱을 자주 구매한 고객에게는 같은 계열의 신상 립, 베이스 메이크업 제품을 선호하는 고객에게는 새로 출시된 파운데이션과 컨실러를 추천
🎾 스포츠 브랜드 C 시즌 오프: 러닝화를 구매한 고객에게는 기능성 운동복과 러닝 액세서리를, 라이프스타일 스니커즈를 선호하는 고객에게는 캐주얼 의류 라인을 추천
3단계: 자동화된 시나리오로 구매 전환 극대화하기
잘 만들어진 프로모션 메시지를 발송한다고 해도 고객이 구매까지 한번에 전환되는 경우보다는 그렇지 않은 경우가 더 많습니다. 많은 프로모션이 '메시지 발송'에서 끝나기 때문에, 아직 남아있을지 모르는 기회를 놓치고 있죠.
성과를 극대화하기 위해서는 구매 여정을 단계별로 쪼개고 그 안에서 고객의 다음 행동을 유도하는 것이 중요합니다. 고객의 행동에 실시간으로 반응하는 자동화 시스템을 통해 메시지 조회부터 구매까지 자연스럽게 유도해보세요.
📩 프로모션 후속 메시지 예시
프로모션 링크 열람 후 이탈한 경우: “봄맞이 20% 할인 혜택, 일주일 뒤면 사라져요! 지금 바로 OO님만을 위한 추천 상품을 확인해보세요.”
상품 조회 후 이탈한 경우: “관심있게 보신 선글라스와 비슷한 이 상품은 어떤가요?”
장바구니 담기 후 이탈한 경우: “어제 장바구니에 담으신 OO 운동화, 지금 주문하시면 20% 할인 받을 수 있어요!”
4단계: 지속 가능한 매출 성장을 만드는 성과 분석
정교한 타겟을 찾고, 개인 취향을 반영한 메시지를 보내고 매출을 만들었다고 해서 끝이 아닙니다. 어떤 프로모션이 얼마나 성과를 냈는지 정확히 측정하고, 그 인사이트를 다음 전략에 반영하는 과정이 동반되어야만 지속 가능한 매출 성장이 가능합니다.
결국 프로모션 운영에서 가장 중요한 것은, 데이터에서 고객의 마음을 움직이는 인사이트를 뽑고, 실행하고, 성과를 측정해 개선하는 시스템을 만드는 것이라고 할 수 있습니다.
프로모션 운영을 보다 효과적으로 만들어주는 온·오프라인 연계
백화점과 면세점은 온라인몰과 오프라인 매장을 모두 운영한다는 독특한 특성을 가지고 있습니다. 온라인에서 수집한 고객 행동 데이터를 오프라인 매장 재고 및 방문 정보와 연결하거나, 온라인 경험을 오프라인까지 이어줌으로써 앞서 소개한 4단계 프레임워크를 더욱 효과적으로 활용할 수 있는데요. 실제로 이러한 옴니채널 강점을 살려 성과를 만들어낸 사례들을 살펴보겠습니다.
사례 1. 온오프라인 데이터를 통합한 개인별 맞춤 제안으로 매출을 37% 높인 미국 백화점 Macy's
미국 대형 백화점 체인 Macy's는 온·오프라인 고객 데이터를 통합하고, 개인화된 옴니채널 고객 여정을 구축했습니다. 그 결과, 정기적으로 3천만 명에 달하는 고객에게 맞춤 제안을 제공하고, 맞춤 제안을 받은 고객들의 구매 금액이 37% 증가하는 성과를 달성했습니다.
1단계(타겟 설정): 멤버십 고객 데이터를 중심으로 온라인과 오프라인 구매 이력, 앱 사용 행동, 웹사이트 조회 패턴 등을 통합해 단일 고객 프로필을 생성했습니다. 이를 기반으로 아래 5가지 타겟 그룹을 식별했습니다.
① 첫 구매 후 두 번째 구매 유도가 필요한 고객
② 구매 빈도가 감소하는 고객
③ 실버 카드 회원
④ 코디 완성이 필요한 고객
⑤ 옴니채널 구매 확대가 필요한 고객
2단계(맞춤 제안): 각 고객의 구매 이력과 실시간 행동 데이터를 분석해 개인별 맞춤 상품 추천, 콘텐츠, 특별 할인을 설계했습니다. 예를 들어, 특정 스타일의 옷을 구매한 고객에게는 코디를 완성할 수 있는 액세서리를 추천하는 등 개인화된 추천을 통해 객단가를 높였습니다.
3단계(자동화 시나리오): 이메일, 웹, 앱, 푸시 알림 등 모든 채널에서 자동화된 커뮤니케이션을 구현했습니다. 고객의 행동에 따라 적절한 시점에 적절한 채널로 맞춤 제안이 자동으로 발송되도록 설계했습니다.
4단계(성과 분석): 각 여정의 성과를 추적하고, 인사이트를 기반으로 지속적으로 개선했습니다.
사례 2. 고객의 동선을 고려한 구매 여정 설계로 매출을 10% 높인 폴란드 면세점 Aelia Duty Free
폴란드의 Lagardère Travel Retail이 운영하는 면세 이커머스 Aelia Duty Free는 해외여행을 떠날 예정인 고객들을 대상으로 여행 전 온라인 구매와 공항 픽업을 유도하는 프로모션을 진행했습니다. 그 결과 매출이 10% 증가했고, 추천 상품을 장바구니에 30% 더 담는 효과가 있었습니다.
1단계(타겟 설정): 고객의 과거 행동 데이터를 분석해 상품 조회 이력, 장바구니 담기, 가격 관심도 등 구매 의도를 보이는 세분화된 타겟 그룹을 자동으로 식별했습니다. 특히 여행 전 온라인 구매와 공항 픽업이라는 특수한 구매 여정을 거치게 되는 해외 여행 예정자들을 대상으로 프로모션을 진행했습니다.
2단계(맞춤 제안): 고객의 과거 조회 이력과 관심 카테고리를 분석해 홈페이지에 개인화 추천 상품을 노출하고, 상품 상세 페이지에서 연관 상품을 추천했습니다. 전국에 1,000개 가까운 오프라인 매장을 보유한 강점을 살려, 온라인에서 관심을 보인 상품을 공항 면세점에서도 구매할 수 있도록 재고 정보를 연동하는 방식으로 옴니채널 경험을 강화했습니다.
3단계(자동화 시나리오): 고객의 행동에 따라 자동으로 후속 이메일을 발송하는 자동화 시나리오를 구축했습니다. 온라인 이커머스에서 수집한 고객 행동 데이터를 활용해 오프라인 매장 방문 전 출국 예정 고객에게 사전 구매를 유도했습니다.
① 상품 조회 후 이탈 시 최근 본 상품 리마인드
② 장바구니 담기 후 미구매 시 장바구니 알림
③ 가격 인하 시 알림
④ 개인 맞춤 상품 추천
온라인몰 매출 성장의 동력이 되는 블럭스 초개인화 마케팅 시스템
프로모션을 매출로 연결하기 위해 가장 중요한 것은 '누구에게', '무엇을', '어떻게' 전달할 것인지, 그리고 그 성과를 측정하고 개선해 나가기 위한 체계적인 시스템을 만드는 것입니다. 블럭스는 AI 기반의 고객 세분화, 개인화 메시지, 자동화 시나리오를 통해 마케터가 전략적 의사결정에 집중할 수 있도록 돕습니다.
수십 개의 브랜드와 수천 개의 상품 프로모션을 하나의 시스템에서 효율적으로 관리하고, 모든 마케팅 활동을 실제 매출로 연결하고 싶다면, 블럭스와 함께 시작해 보세요.
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