디지털 시대에 개인화 추천의 중요성은 나날이 커지고 있습니다. 고객들은 자신에게 맞춤형으로 제공되는 추천 서비스를 통해 더 나은 쇼핑 경험을 누리고 싶어 합니다. 이 과정에서 수많은 상품 중 개인의 취향에 맞는 상품을 적절히 노출하는 것이 기업의 매출과 고객 만족도에 큰 영향을 미치게 됩니다.
최근 생활용품 업계의 유명 플랫폼 ‘D사’가 저희 블럭스(Blux)의 ‘개인화 추천 솔루션’을 도입하여 큰 성공을 거두었습니다. D사는 최근 자사의 애플리케이션(이하 앱) 2개를 통합 개편하면서 이커머스 영역을 더욱 넓혔는데요. 앱 개편 과정부터 참여한 블럭스는 개인화 추천 솔루션을 바탕으로 D사 실무진들과 긴밀하게 협업해 고객에게 더 가치 있는 화면을 보여주는 작업을 진행했습니다. 그 결과, D사의 옴니채널 구축과 디지털 전환을 잘 마무리할 수 있었습니다.
이처럼 블럭스의 개인화 추천 솔루션은 다양한 업계에서 큰 성과를 낼 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 오늘은 이 성공 사례를 통해 블럭스의 개인화 추천 도입 과정 및 그 성과에 대해 좀 더 자세히 소개해 보겠습니다.
‘개인화 추천 솔루션’ 도입 전 D사의 고민
“개발 인원이 부족한데, 도입이 어려울까요?”
D사가 블럭스의 개인화 추천 솔루션을 고려한 이유는, 앱의 다양한 화면에서 추천 상품을 노출해 고객이 원하는 상품을 빠르게 찾을 수 있도록 하는 ‘차별화된 고객 경험’을 제공하기 위해서였습니다. 이와 함께 ‘고객 초개인화’를 통해 다른 플랫폼과 확실히 구별되는 차별점을 선보이고자 했습니다.
D사 실무진과 블럭스 담당자 모두가 같은 목표를 지니고 있었지만, 실제로 도입을 결정하기까지 많은 고민 사항이 있었습니다. 먼저 D사는 AI 기술을 실제로 구축하는 경험이 처음이다 보니 개발 자원이 너무 부족하지 않을지에 관한 우려가 있었습니다. 특히 앱 개편 작업에 내부 개발 자원이 모두 집중될 예정이라 많은 인원을 할당하기 어려운 상황이었습니다. 그래서 초기 개인화 추천 솔루션 세팅부터 개발 변경 사항들까지 함께 고민하고 해결해 줄 수 있는 친절한 파트너가 필요했습니다.
“도메인 특성을 반영한 추천, 어떻게 제공하나요?”
또 다른 고민으로는 ‘어디에’, ‘어떤 상품을’, ‘무슨 방식으로’ 등 기업 특징에 맞는 추천 화면 구성을 어려워했습니다. 특히 D사는 경쟁사와 다른 특성이 있기 때문에 더 고민이 되는 상황이었습니다. 또한 기존 서비스하던 앱에서는 고객이 비로그인 상태에서 탐색하는 비중이 높고, 상품 객단가가 낮기 때문에 최종 주문까지 심리적 허들이 있어서 새롭게 바뀌는 추천 화면 설정이 매우 중요했습니다.
블럭스가 고민을 해결한 방법
이러한 고민을 해결하기 위해 저희는 우선 D사 실무진들과 긴밀한 소통을 시작했습니다. 블럭스의 개인화 추천 솔루션은 이미 연동 과정이 단순화되어 있지만, 현재 D사의 개발 현황과 자원을 고려해 더 편리한 연동 방식을 제안하기로 했습니다. 아울러 프로젝트에 참여하는 다양한 영역의 개발팀과 이해관계자가 존재하고, 추천 연동을 위한 작업에만 집중하기 어려운 상황을 고려하여 ‘최대한 자원을 적게 활용하면서 개발을 진행할 수 있는’ 새 연동 방식을 제안했습니다.
특히 D사가 고객들의 행동 데이터 연동 과정을 간소화하고, 앱을 통합 개편하는 과정에 집중할 수 있도록 ‘구글 태그 매니저(Google Tag Manager, GTM)’를 활용했습니다. 이를 통해 D사가 별도의 코드를 심지 않아도 블럭스가 전달한 ‘스크립트(Script)’를 실행 및 설정만 하면 되어서 개발의 난이도가 낮아질 수 있었습니다. 덕분에 촉박한 시간에도 불구하고 성공적으로 개발 일정을 지킬 수 있었습니다.
또한, ‘도메인 특성을 반영한 추천’ 문제도 성공적으로 해결했습니다. 사실 보통 비로그인 상태에서는 개인화된 상품 추천을 제공하기가 어려운데요. 대부분의 추천 알고리즘은 고객의 행동 패턴을 바탕으로 추천 상품을 보여주는데, 비로그인 고객은 어떤 행동을 하는지 알 수 없기 때문입니다. 하지만 D사는 비로그인 상태로 탐색하는 고객의 비중이 높아 이 문제를 해결하는 것이 중요했습니다.
블럭스는 이를 해결하기 위해 ‘비로그인/로그인’ 고객 모두의 행동 데이터를 확인할 수 있는 ‘Blux ID’라는 새로운 시스템을 구축했고, D사의 고객에게 어느 상태에서도 ‘고객 행동이 반영된 상품 추천 결과’를 보여줄 수 있게 됐습니다.
이 과정에서 ‘비로그인 상태에서 탐색 중 로그인하더라도 이전 행동이 반영된 상품 추천’라는 방법도 추가하게 되었습니다. 이제 D사의 고객들은 비로그인이거나 로그인 상태에 상관없이 최적의 상품 추천 경험을 제공받을 수있게 되었습니다.
이와 함께 블럭스는 ‘다른 커머스 플랫폼에 비해 상품 가격이 낮아 주문 완료로의 전환이 어려운 문제’를 해결하기 위해 D사 실무진들과 많은 고민을 했습니다. 그 결과, 여러 상품을 담을 수 있도록 유도할 수 있는 고객 여정을 찾아냈습니다. 예를 들어, '상품을 장바구니에 담았을 때', '품절 상품의 재입고 알림 버튼을 눌렀을 때', '주문 페이지에 배송비를 아낄 수 있는 상품을 확인할 때'와 같이 상품을 탐색하는 과정을 지나 구매를 결심했을 때 마주할 수 있는 지면에서 추천 화면을 보여주기로 기획하게 되었습니다.
특히 유사한 상품을 추천하기보다 ‘구매한 상품을 보완할 수 있는 상품 추천 알고리즘’을 적용하기로 함께 논의했고, 좋은 결과를 얻을 수 있었습니다.
개인화 추천 솔루션 도입으로 얻은 놀라운 성과
앱 통합 개편을 준비하면서 많이 고민했던 D사는 실무진과 블럭스의 협업을 통해 ‘개인화 추천 솔루션’을 성공적으로 적용할 수 있었습니다. 이에 따라 D사는 약 3달만에 도입 초기 대비 클릭률 200% 성장을 달성하게 되었습니다.
지금도 많은 기업이 ‘개인화 추천 솔루션’을 도입하기 위해 많이 고민하고 계실텐데요. 블럭스 팀은 하나의 답을 고집하기보다 클라이언트의 상황과 환경에 맞춰 가장 최적의 답을 제안하기 위해 노력하고 있습니다.
매출 상승을 위해 고민하는 기업이 있다면 언제든 블럭스의 문을 두드려주세요!
글쓴이 김예은(Esther) Go To Market & Project Manager 다양한 경험과 과정을 통해 현재의 나를 만들어가는 블럭스의 PM으로, 블럭스에서 ‘고객 만족’이라는 목표를 향해 즐겁게 항해하고 있습니다. |
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