온라인 서비스와 마케팅 개인화에 대한 생각

10여 년 전 중소 공연 시장을 대상으로 한 개인화 마케팅 플랫폼인 공연 서포터즈 플랫폼 서포트마이쇼를 진행하면서 생각한 내용들을 적어봅니다. 최근 개인 정보 이슈로 페이스북의 광고 수입이 줄어들었다는 뉴스를 보면서 과거의 생각이 떠올랐습니다.

 

 

개인화 저항

온라인 서비스의 편리함과 마케팅 정확성 등의 좋은 점에 불구 개인 정보를 많이 요구하다는 점에서 개인화 서비스는 양날이 있습니다.

 

빅데이터에서 AI에 이르는 IT 기술 변화의 한축에는 개인화가 있다고 생각합니다. 넷플릭스, 아마존뿐 아니라 일상에서 많이 사용하는 인스타그램이나 유튜브 같은 SNS와 동영상 플랫폼에 이르기까지 개인화는 현대 온라인 서비스 경쟁력의 원천이라 해도 과언이 아닙니다. 페이스북 제국을 위협하는 틱톡의 성공 요인 중 하나가 AI에 기반한 앞선 개인화라 할 정도입니다.  

 

그럼에도 개인화는 사용자에 대한 더 많은 정보와 이해를 바탕으로 한다는 점에서 사용자 입장에서는 개인 정보 유출 관련 걱정을 할 수밖에 없습니다.

 

이번 애플 정책으로 인한 페이스북 매출 감소 또한 이런 개인화 저항 요인의 발현이라 볼 수도 있습니다. 물론 사업 전략적 요인이 없다고는 하기 어렵지만 말입니다.

 

 

안전한 개인화는 가능한가

안전한 개인화를 위한 우선 조건은 개인 정보 사용의 안전성입니다. 암호화나 보관을 안전하게 하면 될 수도 있으나 본질적인 해결은 아닙니다. 본질적 해결을 위해서는 개인 정보를 최소화하면서 정확한 개인화 서비스 또는 마케팅을 할 수 있어야 할 것입니다.

 

그러나 이런 논리는 빅데이터와 AI 학습에 부정적 의미를 가지고 있기는 합니다. 결국 더 나은 개인화를 위해 AI 학습을 위해서는 빅데이터가 필요합니다. 빅데이터도 개인과 연관성 높은 정보일수록 AI 학습의 효과는 더 커집니다. 결국 더 많은 개인 정보를 확보한 서비스 기업의 서비스, 마케팅 개인화의 정확도가 높아지는 것입니다.

 

이점에서 안전한 개인화는 정확한 개인화와 함께할 수 없는 개념이 되는 것입니다.

 

 

개인이 아닌 개인화

이런 개인화의 문제점은 개인에서 시작한다는 것에서 발생합니다. 그러나 아무리 개인화라 해도 서비스나 마케팅은 집단성에 대해 진행됩니다. 바로 비용 문제 때문입니다. 완전한 개인화는 상당한 비용을 수반합니다. 그러므로 일정 이상 집단성에 기반하여 서비스나 마케팅을 하게 됩니다.

 

페이스북을 보면 방금 전 쿠팡에서 검색한 제품 광고가 나오는 것을 볼 수 있습니다. 이는 빅데이터와 AI 학습을 활용한 개인화와는 구분해야 합니다. 페이스북이 스마트폰 정보에 접근하여 쿠팡 검색 정보를 가져와 사용하는 것이기 때문입니다. 물론 이런 개인화도 빅데이터와 알고리즘, 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다. 그러나 이는 개인화 알고리즘을 위한 것이라기보다는 단지 사용자가 너무 많기 때문에 발생하는 것이라 생각합니다.

 

그럼 굳이 결과적으로 집단화 제공되는 개인화 서비스나 마케팅을 완전한 개인에서 시작할 필요가 있을까 하는 생각을 할 수 있습니다. 일상에서 앱을 사용하면서 경험하는 유튜브 영상 피드나 쿠팡의 추천 제품, 인스타/페이스북 피드 구성 등이 완전한 개인화의 결과라 느끼기에는 부족한 점이 많았습니다. 그렇게도 내 정보를 많이 제공했는데 왜 내가 보기 싫은, 그냥 궁금해 한번 클릭해 본 것들을 보여 주는지 의문이 들기도 했습니다.

 

개인을 완전한 개인이 아닌 사회 또는 집단의 문화나 개성을 형성하는 구성체로 보는 관점에서의 개인화는 직접적인 개인 정보를 많이 필요로 하지 않으면서 정확도를 높일 수 있지는 않을까 해서 기획한 방식이 행동 벡터라 이름 붙여 가설을 수립한 개인화 방식이었습니다.

 

행동 벡터 개인화 방식은 말 그대로 행동 정보에 기반한 개인화를 의미합니다. 그러기에 로그인 시점 시 해당 유저의 콘텐츠 니즈를 반영할 수 있습니다.

 

단점으로 일정 이상 연속된 행동이 있은 후에 정확도가 비약적으로 높아진다는 점입니다. 또한 개인화 서비스, 마케팅 정확도를 높이기 위해 개인의 집단성을 파악해야 하므로 초기 상당한 간접적인 개인 정보와 비용이 필요하다는 것입니다.

 

이런 문제로 초기 투자에 실패한 이후 서비스를 접게 되었습니다. 서포트마이쇼라는 기업 이름으로 시작했는데 말 그대로 내 사업을 서포트할 투자자를 확보하지 못한 것입니다.

 

이런 개인화 개념은 서비스 기획에 활용하고 있습니다. 서비스 경험을 향상하는데 행동 벡터의 사상은 상당히 유용하기 때문입니다. 또한 집단성에 기반한 방식은 아이러니하게도 각 유저의 서비스 사용 만족도를 높이는데도 효과적입니다.

 

아무도 안 쓰는 서비스를 사용하려는 유저는 거의 없을 것입니다. 내 글에 환호하는 사람들이 많은 서비스의 활동은 아닌 서비스보다 더 만족스러울 것입니다.