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기획 일반

온라인 서비스 사용자 경험 설계 마케팅 원리

by 애플_피시 2023. 5. 11.

다양한 앱에서 빅데이터나 인공지능(AI)을 활용한 개인화된 추천을 제공하는 것은 서비스를 이용하는 사용자의 경험을 강화하기 위해서입니다. 그러면 어떤 원리에서 이러한 추천이 서비스 사용자 경험을 향상하는지에 대한 이해가 있어야 추천 알고리즘 설계가 가능할 것입니다.

 

 

마케팅 관점의 서비스 사용자 경험

마케팅 관점에서 앱이나 웹 사용자 경험은 제품 소비자 경험 및 관계 관리의 한 부분이라 말할 수 있습니다.

 

지금은 상당수의 제품들이 물리적 제품 자체 가치만이 아닌 서비스와 결합된 가치에 따라 제품 판매 인기가 결정되고 있습니다. 그러므로 수익을 목표로 하는 마케팅 기획에서  서비스 경험을 고려한다는 것은 당연한 일입니다. 

 

온라인에서 사용자의 프로그램/앱 이용을 통해 수익을 발생시키는 상품에 대한 마케팅 설계가 앱 기획이라 할 수 있습니다. 온라인상의 소비자 경험을 관리하여 더 높은 만족 상태를 유지하는 과정의 설계를 온라인 서비스 사용자 경험 설계라 할 수 있습니다.

 

 

마케팅 사용자 경험

제품 사용자 경험은 정보와 인지, 만족과 효능, 가치 기준 등의 영향을 받습니다. 이러한 마케팅 사용자 경험은 CX(소비자 경험), UX(사용자 경험)이라는 명칭으로 부르고 있습니다.

 

CX(소비자 경험), UX(사용자 경험) 관련 로직의 상당한 부분은 인지 심리학 연구 결과에 기반하고 있습니다. 그리고 마케팅에서 활용하는 인지 심리학의 내용들은 정보와 학습을 기반으로 구성됩니다. 현재 성인이 된 소비자는 개성 또는 선입견 등의 개인적 기준은 학습을 통해 형성하게 됩니다.

 

이렇게 형성된 개인화된 성향의 사용자들을 대상으로 기획되고, 개발되어 서비스되는 것이 바로 PC/스마트폰 앱 서비스라 할 있습니다.

 

앞서 CX(소비자 경험), UX(사용자 경험) 관련 로직의 상당 부분이 정보와 학습을 기반을 구성된다고 했습니다. 앱 서비스에서 제공되는 정보를 통해 사용자는 학습되고 이를 바탕으로 선호나 반복이 만들어집니다. 그런데 앱 서비스를 이용하기 전에 미리 형성된 개인화된 성향은 정보에 대한 처리와 반응의 차이를 만들어 냅니다. 이 때문에 같은 앱 서비스 내용이라도 사람에 따라 다른 만족과 효능감을 가지게 되는 것입니다.

 

이러한 서비스 알고리즘을 상대적 가치라 할 수 있습니다. 그리고 상대적 가치를 구분화된 서비스 시장 지도를 앱 서비스 세분 시장이라 합니다. 이에 대한 서비스 침투와 시장 장악 전략을 포지셔닝이라 부를 수 있습니다.

 

 

사용자 경험과 데이터와 관계

많은 온라인 서비스들은 사용자 경험 형성과 관리를 위해 데이터를 활용합니다. 아마존, 구글, 페이스북 등 글로벌 IT 기업들이 막대한 자금을 인공지능(AI)에 투자하는 이유도 서비스 플랫폼에서 발생하는 막대한 데이터를 빠르게 사용자 경험 관리에 활용할 수 있는 방법을 찾기 위한 노력의 일환이라 보아도 될 것입니다.

 

수많은 서비스 이용자들이 실시간으로 발생시키는 데이터를 분석하여 즉각적으로 서비스에 적용할 수 있다면 막대한 수익을 올릴 수 있기 때문입니다. 수익 기회와 문제는 막대한 데이터 그 자체 있는 것입니다. 활용될 수 없는 막대한 데이터는 비용 덩어리이고, 활용되는 막대한 데이터는 자원입니다.

 

서비스 사용자 경험은 정보와 학습에 의해 결정된다고 말했습니다. 이는 사용자인 사람이 가진 기본 속성 때문입니다. 사회와 문화, 동료와 관계 속에서 판단을 하는 사회적 존재인 사람은 소비 시장에서 브랜드, 유행이라는 알고리즘으로 구매 결정을 합니다. 

 

이러한 특성은 앱 서비스에도 나타납니다. 아마존이나 넷플릭스가 사용자가 구매한 상품이나 즐긴 콘텐츠와 연결성이 있는 추가 상품, 콘텐츠를 노출하는 이유도 여기에 있습니다. 인스타그램이 사용자가 팔로우 한 친구가 올린 콘텐츠를 가장 먼저 피드에 노출한 것도, 좋아요를 했거나 댓글을 단 팔로워의 콘텐츠를 더 자주 보여주는 것도 바로 관계에 따른 인지 알고리즘이 효과적인 사용자 경험을 형성하기 때문입니다.

 

만약 아마존에서 텐트를 구매한 사용자가 발견된다면, 아마존의 AI이 사용자에게 캠핑용품을 추천해 줄 것입니다. 하지만 아마존에는 수 만개 이상의 캠핑용품을 판매되고 있을 것이고 이를 다 보여 주는 것은 사용자를 피곤하게 만들 것입니다. 그러므로 아마존 AI는 사용자가 구매한 텐트를 이전에 구매한 다른 사용자의 추가 구매와 리뷰 자료를 분석하여 먼저 노출할 캠핑용품을 추릴 것입니다. 또한 캠핑용품 중 텐트와 관련된 여러 캠핑용품 중 인기 제품을 크로스 확인할 것입니다. 이렇게 캠핑용품을 추천했을 때 사용자가 보이는 반응의 형태에 따라 추가로 보여줄 캠핑용품들을 즉각적으로 변경하거나 노출 순서를 변경할 수도 있습니다.

 

그리고 아마존 AI는 아직 구매는 안 했지만 텐트를 반복적으로 검색하고 있는 사용자를 발견했다면 추천 상품 피드 노출에 대한 변화를 줄 것입니다. 서비스 사용자 경험 관점에서 가장 원론적인 추천 알고리즘은 다양한 텐트를 노출하여 주는 것입니다. 이 사용자가 아마존에 로그인을 할 경우 다른 사용자보다 더 많은 텐트를 보게 될 것입니다. 좀 더 발전한 알고리즘의 AI라면 이 사용자가 텐트를 바로 구매하고 않고 반복적으로 검색만 하는 이유를 분석할 것입니다. 그리고 텐트를 가지고 캠핑을 했을 때 행복하고 즐거운 상상을 자극할 만한 콘텐츠와 캠핑용품, 텐츠를 적절히 섞어서 노출할 것입니다. 이를 통해 사용자는 텐트 캠핑과 관련한 즐거운 상상이 자극되고 강화되어 그동안 구매를 주저하게 했던 장벽의 높이가 낮아지게 될 것입니다.  

 

이러한 작업은 IT 기술 관점에서는 데이터와 인공지능(AI)을 활용하여 제공되는 서비스의 한 형태로 볼 수 있습니다. 그러나 마케팅 관점에서는 사용자 관계를 관리하기 위한 방법의 향상으로 볼 수도 있습니다. 마치 과거 신문이나 TV처럼 광고를 집행하고 반응을 알기 위해서는 대규모 리서치를 추가로 해야 했던 상황에서, 온라인 광고의 등장으로 광고 집행 후 클릭 및 사이트 방문 변화 등을 바로 알 수 있게 된 상황으로 변한 것과 같은 상황의 변화로 볼 수도 있는 것입니다.       

   

마케팅의 영역은 소비자인 사람의 선호와 선택을 조작하여 기업이 수익을 올리기 위한 과정을 설계/관리하는 것입니다. 그러므로 스마트폰 앱이 되었던, 운동화가 되었던 사람이 구매를 결정하는 상황이 지속되는 한 태도와 행동의 알고리즘을 설계하는 데에는 마케팅의 지식은 활용될 것이라 생각합니다. 기계가 학습하는 이유도 결국 사람인 사용자의 태도와 행동을 조정하기 위해서입니다. 그 대상이 명품 브랜드, 스마트폰, 앱으로 다를 수는 있습니다. 그러나 사람이 구매를 하는 이상 단지 영향을 미치는 매체의 변화, 정보를 얻고 학습하는 방법의 변화만 있을 뿐 판단의 추체는 변하지 않습니다. 

 

물론 언젠가는 구매의 주체가 AI가 될 수도 있을 것입니다. 이때가 되면 온라인 사용자 경험 형성이 사람을 대상을 하는 것이 아닌 AI를 대상으로 해야 할 것입니다. 이때는 지금의 사람의 인지를 바탕으로 하는 마케팅은 앱 사용자 경험 설계에 필요가 없어질 것 같기는 합니다. 

    

 

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