안녕하세요. AMPM 글로벌 광고퍼포먼스 2팀 박가진 AE입니다.

오늘은 개인화 마케팅에 대해 간략하게 정리해보도록 하겠습니다! :)

소비자들은 온라인에서 무수히 많은 정보와 광고에 노출되어 있습니다.

이러한 환경에서 모두에게 똑 같은 메시지를 던지는 마케팅 방식은 더 이상 통하지 않는데요,

이제는 고객 한 명 한 명의 고유한 니즈와 맥락을 명확히 이해하고,

맞춤형 경험을 제공하는 하이퍼 개인화가 마케팅의 새로운 승부수가 되고 있습니다.

* 하이퍼 개인화? *

하이퍼 개인화는 단순히 고객의 이름이나 기본적인 정보를 활용하는 개인화를 넘어,

AI 기술을 기반으로 고객의 실시간 행동 데이터, 과거 구매 이력, 선호도, 디바이스 등

방대한 양의 데이터를 분석하여, 고객의 다음 행동까지 예측하고

이에 맞춰 가장 관련성이 높은 콘텐츠, 상품, 서비스, 메시지를 제공하는 전략입니다.

기존 개인화 방식이 고객 이름과 과거 구매 데이터 기반으로 연관 상품을 추천해주는 방식이었다면,

하이퍼 개인화는 단순한 추천을 넘어, 고객의 실시간 행동과 니즈에 맞춰,

메시지, 콘텐츠, 노출 시간까지 최적화가 가능하다는 것입니다.

* 하이퍼 개인화 특징 *

- 데이터 분석 및 패턴 학습

AI가 웹사이트 방문 기록, 구매 이력, 클릭 패턴, 검색어 등의 정형/비정형 데이터를

빠르게 수집하고 분석하여 고객의 행동 패턴과 선호도를 파악합니다.

- 예측 분석 및 추천

축적된 데이터를 바탕으로 고객의 다음 구매 행동, 이탈 가능성,

관심 가질 만한 상품 등을 예측하고, 적절한 순간에 최적의 상품을 추천합니다.

* 매체 활용 *

- 메타 (페이스북/인스타그램)

메타 픽셀을 통해 고객의 웹사이트 행동(상품 조회, 장바구니 담기 등)을 수집합니다.

이를 기반으로 DPA를 활용하면,

AI가 고객이 봤던 상품이나 유사 상품을 자동으로 광고 소재에 넣어 노출합니다.

- 구글 (구글 검색, GDN, 유튜브 등)

PMax 캠페인이 대표적입니다.

광고주가 다양한 이미지, 동영상, 텍스트를 제공하고,

잠재고객 신호만 입력하면, 구글 AI가 모든 구글 채널에서 고객의 실시간 행동과

예측된 니즈에 맞춰 최적의 광고 조합을 찾아 노출하고 최적화합니다.

- 네이버 (네이버 검색/GFA/쇼핑)

네이버 사용자의 쇼핑 데이터를 기반으로

네이버 쇼핑 검색광고, GFA의 카탈로그 판매 캠페인 등을 활용할 수 있습니다.

고객이 네이버 쇼핑에서 봤던 상품을 다시 추천하거나,

AI가 고객의 쇼핑 패턴을 분석하여 고객이 좋아할 만한 상품을 우선 노출시키는 형태로 개인화를 적용할 수 있습니다.

모두에게 똑같은 메시지가 더 이상 통하지 않는 시대에,

AI 기반 개인화 마케팅 전략을 세워보는 건 어떠신가요?

자세한 컨설팅과 광고퍼포먼스 개선이 필요하시다면, 박가진AE에게 연락주세요!