Sean Yun 22년 8월 31일 14 분

개인화 메시지에서 해서는 안되는 실수 4가지

🎯'고객 리텐션 & 관여도 개선을 위한 전략적 푸시 메시지 활용' 블로그 시리즈 

 

마케팅이 데이터 산업으로 전환됨에 따라 개인화 전략도 이에 발 맞추어 큰 진전을 이루었습니다. 마케팅에 활용 가능한 사용자와 고객에 대한 많은 데이터들이 쌓임에 따라, 기업들은 이제 누군가의 관심사, 취미, 또는 그들의 검색 기록 등을 소재로 하는 캠페인을 시행할 수 있게 되었죠. 

그러나 이렇게 활용 가능한 풍부한 데이터를 가지고 있음에도 불구하고, 기업들은 여전히 제품 및 서비스 마케팅에 사용되는 메시지를 개인화할 때 여러가지 실수를 범합니다. 

그래도 걱정하지 마세요! 이번 블로그는 사용자에게 개인화 메시지를 보낼 때 피해야 할 대표적인 개인화 설정 오류 4가지와 함께, 이상적인 개인화 메시지 전략은 어떤 모습인지 알아보도록 하겠습니다. 

 

1. 수신자와 전혀 무관한 할인 혜택 보내기 

사람들은 할인을 좋아합니다. 프로모션은 과거부터 실패하기 어려운 사용자 획득 전략 중 하나 였죠. 또한 소셜미디어의 대중화로 인해 할인은 사람들이 자랑할 수 있는 포스트 거리가 되었으며, 할인으로 사용자들이 얼마나 많이 저축할 수 있었는지 친구들과 가족들에게 공유할 수 있는 소재로 떠오르기도 합니다. 이러한 이유로, 고객에게 개인화된 할인 및 쿠폰을 보내는 것은 그들과 관계를 맺고 사이트나 앱으로 다시 불러올 수 있는 좋은 방법 중 하나 입니다.

그러나 이러한 할인을 보낼 때는 쿠폰을 보낼 고객이 실제로 해당 할인에 적합한지 확인해야 합니다.


worst push notification example그림 1) 푸시 메시지 수신 그룹 세그먼트를 잘 못 설정한 예시

"Spotify: 가족을 위한 프리미엄 구독제로 업그레이드 하세요. 5명의 사용자를 단돈 $14.99에."

"우우우, Spotify😡 나는 이미 7년 째 프리미엄 요금제를 쓰고 있다고!!"

 

위와 같이 이미 프리미엄 플랜을 유료로 구독을 하고있는 기존 사용자에게 프리미엄 구독을 유도하는 문구의 메시지는 반발감을 일으킬 수 있습니다. 딜리버리 앱 같은 경우에서 첫 주문 할인과 같은 메시지를 이미 첫 주문 마친 재방문 고객에게 보내는 것과 비슷한 상황이죠. 이렇게 되면 메시지를 받은 사용자는 받을 수 있는 할인에 자신이 제외 되었다는 인상을 받을 뿐만 아니라 재방문자인 사용자 본인을 기업이 인지하고 있지 못하거나, 신경쓰지 않는다는 느낌을 주기도 하지요.

숙제를 다 마쳤는데, 숙제를 하라는 엄마의 잔소리가 듣고 싶지 않은 것 처럼, 기업이 원하는 행동을 이미 수행한 사용자에게, 푸시 메시지로 그 행동을 유도하는 것은 역효과를 불러 일으킵니다. 

앞선 사례들은 세그먼트를 형성한 데이터가 정확하지 않아서 혹은  세그먼트의 업데이트가 자주 이루어지지 않았거나 아니면 발송을 누른 직원의 실수에서 비롯된 것일 수 있습니다. 따라서 기업은 앱 서비스 내에서의 고객의 행동 데이터가 정확하고 신속하게 저장되고, 업데이트 될 수 있도록 지속적으로 관리해야합니다. 

 

2. 유저의 현재 상황과 관련 없는 메시지

요즘 기업들은 고객들에 대한 수많은 정보를 보유하고 있습니다. 이커머스 앱이 고객의 과거 구매 데이터를 가지고 추천 상품을 메시지로 보내는 것은 적절한 개인화 메시지 활용법 이지요.  하지만, 고객이 받게될  메시지가 고객의 현재 상황과 관련이 있는지 확인해야 합니다.

고객이 수행한 행동 데이터를 기반으로 세그먼트를 형성하고, 개인화 메시지를 보내는 것은 훌륭합니다. 하지만 그 이전 해당 행동 데이터가 고객의 특성을 나타낼 수 있는 것인지 살펴보야아 합니다.

"일회성의 특성을 가진 행동 데이터는 고객의 특성을 대변한다고 보기 어렵습니다."  

다시 말해 이커머스 앱의 경우 한 두 번 본 제품 검색 데이터는 고객이 실제로 해당 제품에 관심이 있다는 것을 나타낼 만큼 중요하지 않으므로 개인화 메시지에 활용하는 것은 적합하지 않습니다. 그 고객이 해당 제품을 실수로 클릭한 것인지, 아니면 과도한 광고로 인해 눌러 본것인지는 조금 더 지켜 보아야 합니다. 하지만 만약 그 고객이 온라인 쇼핑 카트에 물건을 추가한 후  버렸다면 이야기가 다릅니다. 이 이벤트는 고객이 구매를 실제로 고려하고 있었음을 보여주며, 구매를 완료하기 위해 추가 넛지가 필요할 수도 있습니다.

그림 2) 남성에게 빨간 하이힐 추천 메시지를 보내는 경우 


또한 구매를 수행한 사용자를 대상으로 개인화를 할때에도 유의해야 합니다. 실제 구매 내용과 해당 사용자가 사이트에서 평소 어떻게 행동하는지가 다를 수 있기 때문이죠. 40대 독신 남성 고객이 하이힐을 1회 구매했다면 그냥 선물용으로 구매했을 가능성이 높으니 하이힐 관련 모든 제품에 대해 서프라이즈 딜을 보내는 것은 적절하지 않습니다.

만약 그가 두 켤레를 이상을 산다면...이야기가 달라 질 수 있습니다. 👠

앞선 1번의 실수가 정확하지 않은 데이터, 업데이트가 되지 않은 데이터에서 발생되었다면, 이번 경우는 발생된 행동 데이터는 정확하지만, 해당 데이터가 유저와 밀접한 관련이 있는지 확인하지 못한 것에서 비롯됩니다. 앱 서비스 내에서 이루어지는 모든 데이터가 유저의 특성을 정확하게 대변하지는 않습니다. 그렇기 때문에 사용자 데이터를 활용함에 있어, 단순히 이벤트가 발생했다는 것 외에도 데이터가 발생한 횟수와 빈도를 고려하여 한 단계 높은 차원의 개인화를 수행해야합니다. 

 

3. 너무 개인적인 메시지

기업들은 사용자들의 행동 데이터를 모두 가지고 있기 때문에, 그들은 사이트에서의 검색 기록이나 다른 요소들과 같은 것들을 기반으로 개인화 메시지를 보내려는 정교한 전략을 세울 수도 있습니다. 그렇지만 가끔은 어떤 데이터들은 그냥 내버려두는 게 나을 수도 있다는 것을 알아두어야 합니다. 

만약 누군가가 "입냄새를 없애는 방법" 또는 "탈모 제품"과 같이 비밀로 하고 싶은 질문이나 제품에 대한 답을 찾고 있다면, 그들에게 구취청결제나 모발 성장을 촉진하는 제품 추천 메시지를 쏟아붓기 시작하지 마세요. 대부분의 경우 이러한 고객은 외부적인 요인 없이 단독적으로 제품 또는 서비스를 구매하려는 의도가 높으며, 고객 스스로에게 비밀로 하고자 하는 것을 기업이 메시지로 집중 포격한다면  "검색 결과 삭제하는 방법" 혹은 "알림 구독을 취소하는 방법"을 알아보기 시작할 수 있습니다.

그림3) 푸시 메시지가 지극히 개인적인 내용을 담고 있는 사례

미국의 스마트 체중계, 웨어러블(Wearable) 디바이스를 서비스하는 Withings 의 사례입니다. 몸무게 알려주는 앱에서 "네 몸에 대해서 어떻게 생각해? 라는 메시지를 받으면  다소 황당할 수도 있겠죠.  또 사무실에서 업무 중 핸드폰으로 "몸무게를 잴 시간입니다. 목표 체중은 70KG 이에요!"라는 메시지는 절대 받고 싶지 않을 겁니다.

기업들이 사용자들의 데이터를 보유하고 있지만, 이들 모두를 자유롭게 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 다량의 사용자에게 보내지는 메시지의 특성상, 일부 사용자들에 의해 메시지의 의도가 왜곡 될 수 도 있다는 점을 유의하여,  개인정보 외에도 검색 기록 및 구매 내역 같은 것들은 개인화 메시지에 활용되기에 민감한 정보가 아닌지 확인 하는 절차가 필요합니다.  

 

4. 게으른 개인화

일부 회사는 개인화란 단지 발송되는 메시지에 사용자의 이름을 추가하는 것이라고 믿고 있습니다.  

개인화는 단지 메시지에 사용자의 이름을 추가하는 것이 아닙니다. 오히려 그런 메시지를 보낸다면  사용자들이 잘못된 혹은 가짜 이름으로 사이트에 가입했는지를 구별할 수 있게 될 수도 있지요.  "헤이! vjvhaktm87, 당신 만을 위한 혜택이 도착했어요!"라는 메시지를 받았다고 상상해 보세요. 이렇게 하면 구독자는 이 메시지가 템플릿에서 왔다는 것을 즉시 알 수 있기 때문에 개인화 설정의 모든 이점을 한순간에 사라지게 끔 만듭니다.

물론 메시지의 사용자의 이름을 넣는 것은 기본적인 개인화 전략이며, 효율적인 방법임을 부정할 수 는 없습니다. 다만, 기업은 사용자를 정확히 구별하는 것이 무엇인지 파악해야합니다. 그것이 그들의 이름이 될 수도, 연령대가 될 수도, 자주 구매하는 제품의 유형이 될 수 도 있지요. 기업들은 시간을 내어 사용자들을 세그먼트할 수 있는 기준, 즉 많은 사용자들을 서로 구분하게끔 하는 특성이 무엇인지 알아낸다면, 사용자 참여(Engagement)와 유지(Retention)에 있어 엄청난 차이를 가져올 것입니다.

 

개인화는 어렵죠. 하지만 그럴 필요가 없습니다.

 

메시지를 보낼 때 고려해야 할 사항들이 참 많습니다. 이러한 것들을 세세하게 신경 쓸 바에는 차라리 기존  단순한 메시지만 보내는 것이 마음 편할 수도 있지요. 하지만 난이도가 있는 만큼 개인화 메시지의 효과는 무시할 수 없을 정도로 강력합니다. 실제로 메시징플랫폼 OneSignal의 연구결과에 따르면 개인화된 메시지의 경우 대조군 대비 4배 이상 오픈율이 높으며, 개인화 메시지를 활용하고 있는 앱 서비스는 그렇지 않은 경쟁사보다 259% 높은 관여도를 기록하고 있습니다.   

기업이 효과적인 개인화 메시지 전략을 구축해놓는다면, 경쟁 기업에 앞서 한 참 앞서 나갈 수 있습니다. 그들이 "어떤 방식으로 사용자들의 관심을 끌어들일 수 있을까?" 연구하는 시간에 완성된 개인화 메시징 전략의 성과를 누릴 수가 있지요. 

다만 수집한 데이터가 올바르지 않거나 관리에 소홀하면 브랜드 경험을 정확하게 개인화 하는데 실패하며, 실패한 개인화는 개인화를 하지 않는 것보다 못할 수 있습니다. 그래서 기업들은 개인화 메시지 전략을 구현할 수 있는 메시징 플랫폼 도입하는 것이 필수적입니다. 메시징 솔루션이 보유하고 있는 세그먼트 형성 기능과 데이터 태그를 활용한다면 전문적인 방식으로의 개인화 메시징을 더욱 효율적으로 운용하여  빠른 성과를 도출해 낼 수 있습니다. 

 

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Sean Yun

퍼포마스의 고객 성공 매니저
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