* KBS1 라디오 <생생라디오매거진 오언종입니다>의 '청년 대한민국 어젠다 기획' 코너에 출현한 내용입니다.
* 본 내용은 2016년 10월 11일 방송분입니다.
10월 한 달간 4차 산업혁명이 우리 일상에 미칠 변화에 대해 알아보는 시간 마련합니다.
오늘은 온라인과 오프라인 경계를 넘어 변화하고 있는 쇼핑 방식과 관련한 4차 산업혁명에 대해 알아봅니다.
오언종 아나운서
예전에는 직접 마트에 가서 물건을 보고 사는게 일반적이었다면, 이제는 온라인 쇼핑으로 구매하는 분들이 많습니다. 저 같은 경우도 온라인으로 구매 많이 하는데요, 쇼핑 방식도 많이 변했죠?
김덕진 부소장
최근에 IT에 발달로 인해 사람들의 구매 방식도 많이 바뀌었는데요.
오프라인 구매
-> 온라인 구매
-> 오프라인은 보고 구매는 온라인 배송은 온라인으로 받는 '쇼루밍족' 혹은 온라인 몰에서 사서 오프라인 매장에서 받아보는 O2O 형태 / 쇼룸 혹은 배송지의 역할을 하는 오프라인
의 형태로 바뀌었습니다.
통계청에 따르면 2015년 1∼10월 온라인쇼핑 판매액은 43조6천46억원으로 롯데마트·이마트 등 대형마트 판매액(40조2천734억원)보다 3조3천312억원 많았는데요. 지난해 1∼10월 온라인쇼핑몰 판매액은 전년 같은 기간보다 19.4% 증가한 반면에 대형마트 판매액은 2.2% 늘어나는 데 그쳤기 때문이라고 합니다.
2010년 25조2천억원 규모이던 온라인쇼핑몰 판매액은 5년 만에 80%가량 급성장하였고, 온라인쇼핑몰 판매액은 2011년 15.4%, 2012년 17.2%, 2013년 13.0%, 지난해 19.4% 등 매년 10%대 성장률을 기록했습니다. 반면 대형마트 판매액은 2011년 10.9%, 2012년 6.3%, 2013년 2.4% 등 갈수록 성장세가 둔화되고 있습니다.
온라인쇼핑몰 판매액이 급격히 늘어난 데는 티몬, 쿠팡, 위메프 등 소셜커머스 업체의 성장이 영향을 미친 것으로 분석됩니다.
(출처 : http://windwaker.net/332)
오언종 아나운서
온라인 쇼핑을 하다보면요, 사이트에 들어가서 몇일전에 본 물건부터 어제 본 상품까지 광고나 안내를 계속 해줍니다. 누가 내 컴퓨터를 들여다보고 있는 것도 아닌데, 이게 어떻게 가능 한거죠?
김덕진 부소장
이런 게 다 기술의 발전으로 나타난 새로운 광고 형태라고 할 수 있습니다. 이걸 바로 리타겟팅 광고, 맞춤형 광고라고 합니다!
예를 들어, 어느 한 잠재적인 고객이 특정 웹사이트에서 상품을 검색합니다. 그리고 상품을 구매하지 않고 다른 사이트로 이동합니다. 그 고객이 타 사이트로 이동했을 시 구매하지 않고 지나쳤던 상품을 바로 구매까지 이어질 수 있는 정보를 담아 개인 맞춤형 광고로 다시 해당 고객에게 보여줍니다. 단 한번의 클릭으로 구매가능성 높은 잠재고객을 유도하는 것이지요. 구글이나 페이스북도 이미 하고 있습니다.
리마켓팅 광고에도 여러 종류가 있는데요,
1) 표준 리마케팅 : 과거 방문자가 디스플레이 네트워크 웹사이트를 탐색하고 디스플레이 네트워크 앱을 사용할 때 광고를 게재합니다. 사용자가 광고주의 웹사이트에서 조회했던 제품이나 서비스를 광고를 통해 보여줍니다.
2) 모바일 앱용 리마케팅 : 모바일 앱 또는 모바일 웹 사이트를 사용했던 사용자가 다른 모바일 앱을 사용하거나 다른 모바일 웹사이트를 탐색할 때 광고를 게재합니다.
3) 검색 광고용 리마케팅 목록 : 과거 방문자가 웹사이트를 떠난 후 Google에서 필요한 정보를 추가로 검색할 때 광고를 게재합니다.
4) 동영상 리마케팅: 동영상 또는 YouTube 채널과 상호작용했던 사용자가 YouTube를 사용하고 디스플레이 네트워크 동영상, 웹사이트 및 앱을 탐색할 때 광고를 게재합니다.
5) 이메일 목록 리마케팅: 고객 일치 타겟팅을 이용하여 고객이 제공한 이메일 주소를 업로드합니다. 이들 사용자가 Google 검색, YouTube 또는 Gmail에 로그인하면 광고를 게재할 수 있습니다.
페이스북은 과거 PC웹페이지에서 리타게팅 광고를 할 수 있는 FBX(페이스북익스체인지) 형태로 리타게팅 영역을 공략해왔으나, 모바일 이용자의 확산으로 인해 FBX를 폐지하고 리마케팅이라는 이름으로 새로운 파이프라인을 구축 중입니다. 특히, 페이스북에서 타겟 집단을 생성하고 이 타겟에 동영상 광고를 리마케팅으로 집행할 수도 있다고 합니다.
(출처: http://www.bigflare.com/retargeting/)
오언종 아나운서
그럼 내 쇼핑 패턴이나 성향에 맞는 맞춤 쇼핑이 가능하단 거네요?
김덕진 부소장
광고도 따라오고 쇼핑사이트에서의 구매내역도 함께 활용되는 거죠. 국내 및 해외 쇼핑몰의 경우에는 이러한 추천 시스템이 발달되고 있는데요. 전세계에서 가장 큰 쇼핑몰 중 하나인 아마존의 경우에는 이러한 기술들이 엄청나게 발달되고 있는데, 매해 매출의 10%를 추천시스템의 고도화를 위해서 사용하고 있습니다. 내가 사지 않은 분야를 추천하기도 하는데요. 분유를 사러 들어갔는데 갑자기 나에게 자동차 잡지를 추천한다는 등의 추천이 가능해졌습니다. 이는 30대 남성이 분유를 샀다면 30대 남성은 잡지를 많이 보는 성향을 파악한 것이죠. 이런것들이 과거의 오프라인 쇼핑몰 사례에서 존재했었는데, 해외에서 기저귀 매대옆에 맥주놓는 것과 같은, 이런 식의 추천이 온라인에서도 가능해졌다는겁니다.
오언종 아나운서
그런가하면 필요한 것을 보여 주는것 뿐만 아니라, 내가 물건이 언제 필요한지 그 시점, 때에 맞춰 정보나 제품을 보내 주기도 한다고요?
김덕진 부소장
소비 패턴에 맞춰서 특정 물건 미리 파악하고 있어서
꾸준히 구매하는것들, 예로 들어 물, 복사용지 등이 있잖아요. 이것들이 떨어질때가 되면 물건을 사라고 추천해주고 다른 할인제품의 프로모션이라든가 다른 상품도 있는데 써보길 추천한다는 등, 빅데이터 분석을 통한 추천 시스템이 가능해졌습니다.
실제로 한 사례를 보면, 맥주와 팝타르트(켈로그에서 만든 딸기가 들어간 과자), 휴대용 랜턴 사이에는 공통점이 있습니다. 이 3개 품목은 세계 최대 기업으로 꼽히는 월마트가 2004년 8월 허리케인 `프랜시스`가 들이닥쳤을 때 급히 물량을 확보한 품목인데요.
2004년 당시 미국은 알렉스ㆍ찰리 등 대형 허리케인의 발생 예보를 기점으로 어떤 소비패턴이 나타났는지 분석하기 시작했습니다. 그 결과 허리케인 기간에는 맥주가 가장 많이 팔리는 데다 팝타르트 판매량이 평소 대비 무려 7배나 증가했다는 점을 알 수 있었는데요. 8월 허리케인 프랜시스가 카리브해 인근에서 발생한다는 예보가 나왔고, 월마트는 플로리다 지역 점포의 재고량을 바꾸기로 결정했습니다. 플로리다 점포들의 맥주, 팝타르트, 휴대용 랜턴 재고량을 급격히 늘렸는데, 이는 월마트 매출액을 아주 큰 폭으로 증가시키는 역할을 했습니다.
(출처 : http://www.flashtalking.com/uk/targeted-ads/)
오언종 아나운서
요즘에 물건을 구입하다보면요, 당일배송을 넘어서 몇 시간 만에 물건을 받기도 합니다. 이건 어떻게 가능한거죠?
김덕진 부소장
O2O가 발전하면서 매장에서 온라인 결제하고 돌아서면 배송은 이미 시작됩니다.
당일배송을 넘어서서 몇분 안에 배송 되는 경우도 있는데요. 이는 물류최적화시스템을 통해 당일에도 배송가능한 제품들을 보아 배송합니다. 또, 요즘에는 택배 차에 물건을 싣고다니다가 주문이 들어오면 배송 되기도 합니다.
더 나아가, 예측배송 기술도 연구되고 있습니다. 이는 미리 살 것을 예측하여, 기존 패턴에 따라 하루 전에 이미 배송하는 것입니다.
조금 더 있으면 오프라인에서 물건보고 결제하면 집에 와있는, 마치 슈퍼마켓에서 하던 행동들을 온라인으로도 할 수 있게 될 것입니다. 그 물건은 매장에서 보내는게 아니라 본사 트럭을 통해 가는것들이겠죠?
오언종 아나운서
이렇게 배송이 속도전이 되면, 관심을 갖던 드론 배송이 4차 혁명에서 빛을 발하겠군요?
김덕진 부소장
미국 등 몇 몇 국가에서는 테스트를 하고 있고요. 일본에서는 대규모 아파트에 드론 정류소도 지어지고 있습니다. 또, 한 대가 아닌 대규모의 물량을 물류센터에서 이용할 수 있는 것과 같은 관제기술도 발전 중입니다. 미국에서는 이미 관제 시스템까지 있는 회사들도 있습니다.
이미 드론을 활용한 배송기술들이 발달하고 있고 이에 따른 드론 관제기술도 발전되고 있습니다. 미국의 한 통신사는 드론용 통신 요금제도얼마전제최초로 만들기도 했습니다.
오언종 아나운서
그런데, 맞춤형 쇼핑이 편리하기도 하지만 때로는 성가실 때도 있습니다. 광고 때문에 스트레스를 받는다는 분들도 있고요, 실제 배너 광고를 눌러보는 경우도 드물지 않나 싶은데요..
김덕진 부소장
누를 수밖에 없게만드는 배너를 만든다는 게 핵심입니다.
광고주들은 개인 맞춤형 광고를 통해 일반 배너 광고 대비 높은 구매 전환율과 매출 증대 효과를 가질 수 있게 됩니다. 평균적으로 일반 배너 광고 대비 6.3배 높은 클릭율, 4.4배 높은 구매전환율을 기록하는 것으로 나타났습니다.
광고 배너를 눌렀을 때도 혜택이 가고, 누르지 않아도 혜택이 가게 하는 방법이 있는데요. 이는 오프라인에서 해당 장소를 지나가면 쿠폰을 발송하거나 나에게 맞는 쇼핑 카테고리에서 쿠폰을 발송하는 마케팅을 사용하고 있습니다.
오언종 아나운서
생활이 편리해지긴 했지만 한편으론 두렵다는 생각도 듭니다. 사람이 아닌 기계, 로봇이 나의 일상을 이정도로 파악하고 있어도 되나? 가령, 이른바 흥신소같은 역할까지 하는 게 아닌가 싶습니다.
김덕진 부소장
왜 아니겠습니까?
과거의 미국 뉴욕타임즈에 흥미로운 기사가 실렸는데요. 미국의 한 대형마트가 한 가정에 유아용품과 아기옷 할인쿠폰을 배송했어요. 근데 그 집에는 부부와 고등학생 딸만이 살고 있었습니다.
아버지는 흥분하여. 고등학생에게 임신을 부추기는 거냐며 대형마트를 찾아가 화를 냈어요.
그런데 불과 며칠뒤, 부모들은 딸의 임식 소식을 접하게 됩니다. 그렇다면 이 대형마트는 부모도 모르는 딸의 임신 소식을 어떻게 알았을까요? 대형마트는 고객이 온라인에서 상품을 본 데이터를 활용해 임신가능성이 있는 고객에게 임신 출산 관련 용품 할인쿠폰을 발송한 것이었습니다.
이렇게 데이터를 활용하여 가족도 모르는 나의 비밀을 생판 모르는 사람이 알 수도 있다는 것이죠.
(출처: http://www.bigflare.com/retargeting/)
오언종 아나운서
그런데, 그 할인쿠폰이 뜬금없이 가임기라고 하기엔 늦은 부부와 고등학생 딸만이 있는 이 집으로 배송됐을까요?
김덕진 부소장
딸이 어느날 갑자기 로션을 무향로션으로 바꾸고, 먹지 않던 미네랄 영양소를 구입하고 있다는 사실을 분석하고, 임신가능성을 유추해 낸겁니다.
사실 이 사건의 배후에 타깃이 개발하여 가동한 임신 예측 시스템이 있었습니다.
타깃은 수많은 고객들의 구매이력에 관한 빅데이터를 분석해 임산부들이 보이는 특이 패턴을 찾아내는 예측 모형을 가동하고 있었던 것이죠. 경험적으로 알다시피 임신처럼 신변의 큰 변화를 맞게 되면 이전과는 다른 구매행동을 표출하여, 태아에게 풍부한 영양을 공급하기 위해 먹지 않던 비타민, 엽산 등 각종 영양 보충제를 사기 시작하고, 커피 같은 민감한 음료는 급격히 소비를 줄인다는 것을 파악한 겁니다.
또, 화장품도 그때까지는 기능에 치중했다면 이제는 태아와 산모의 안전을 최우시한 저자극성 제품으로 바꾼 것이죠.
거기에 힘든 임신의 보상심리가 작용해 평소보다 씀씀이도 아주 많이 늘어난다는 것을 파악한 것이죠.
고등학생 신분으로 임신하여 야단맞을까 두려웠던 딸은 한 지붕 아래 같이 살던 아빠에게는 사실을 숨길 수 있었지만, 빅데이터 분석을 통해 이러한 특징을 꿰뚫고 있던 타깃의 그물망은 피해갈 수 없었던 것입니다.
오언종 아나운서
결과적으로 앞선 사례는 데이터를 활용한 정보로 도움을 받긴 했지만요,
내가 어디서 뭘 샀고, 뭐에 관심이 있어서 찾아봤는지.. 관련 정보가 계속해서 노출이 된다? 그 자체가 스트레스가 될 수도 있지 않을까요?
김덕진 부소장
반복광고와 반복 노출의 무서움이죠.
지속적으로 노출된 광고에 세뇌가 되죠. 예를 들어, 펜잘을 거의 먹은 일이 없는데도 "두통엔" 하니까 펜잘이 자동으로 따라 나오는 경우죠.
이런 단점을 보완하려고 개인정보를 이용하지 않은 쿠키 활용법이 있습니다.
이게 어쩌면 개인에게는 스트레스가 될 수 있습니다. 또 이런 것을 잘 수집하지 않게 하고 속도를 높이기 위해 원래는 기술적으로 다 분류 되어 있습니다. 그래서 조각조각 나있는 쿠키 데이터가 있는거고요. 하지만 이런것들을 최근 IT기술의 발달로 잘 모아서 여러 방면으로 잘 활용하고 있습니다.
개인정보에 대한 것들이 오픈 되어 있지 않습니다.
운영 원리는, 먼저 잠재적인 고객이 특정 웹사이트에서 상품을 검색합니다. 그리고 상품을 구매하지 않고 다른 사이트로 이동합니다. 그런 고객이 타 사이트로 이동했을 시 구매하지 않고 지나쳤던 상품을 바로 구매까지 이어질 수 있는 정보를 담아 개인 맞춤형 광고로 다시 해당 고객에게 보여줍니다. 단 한번의 클릭으로 구매가능성 높은 잠재고객을 유도하는 것이지요.
이러한 개인 맞춤형 광고의 효율성을 높이기 위해서 가장 중요한 부분은 보다 많은 데이터를 보다 정교히 분석할 수 있는 능력이라 할 수 있겠습니다. 관련 업체들은 빅데이터를 수집, 분석하여 각각의 고객을 예측합니다. 또 데스크톱이나 노트북, 스마트폰이나 태블릿 등 사용 기기에 따라, 또 웹브라우저나 모바일 앱 등 사용자 사용 환경에 따라 맞춤형 사이즈와 메시지를 담은 광고를 제작, 추천하고 있습니다. 하루 평균 광고 노출 수는 30억개에 달하며, 하루 평균 저장되는 새로운 데이터의 양은 20테라바이트(TB)에 달하는 곳도 있다고 하네요.