최근 마케팅에서 가장 중요한 이슈는 AI와 디지털, 고객 여정입니다. 이 모든 것은 ‘개인화 마케팅을 통한 고객 경험의 최적화’라는 마케팅의 궁극적 목표와 맞닿아 있습니다. 고객 경험 최적화를 위한 SAS의 전략과 솔루션을 소개합니다.

고객 여정 최적화를 위한 SAS의 비전과 로드맵

SAS의 비즈니스 솔루션인 SAS Customer Intelligence 360는 전사적인 마케팅 플랫폼입니다. 2004년 SAS Marketing Automation(MA)과 Marketing Optimization(MO) 제품군을 소개한 이래, 지난 20여 년간 지속적으로 제품군을 확장 및 고도화하고 있습니다. 솔루션 로드맵을 간단히 소개하면 다음과 같습니다.

▶Marketing Automation. SAS MA에는 엔터프라이즈 마이너와 통계 분석 도구가 포함되어 있습니다. 고객을 세분화하고, 차별화된 마케팅 시나리오를 기획하여 타깃팅하며, 멀티 채널에서 캠페인을 수행하고 결과를 분석하는 Closed Loop 프로세스를 자동화합니다. 한편 Marketing Optimization은 최적화 알고리즘을 활용하여 마케팅의 목표를 정하고, 고객과 상품, 채널 결정을 최적화합니다.

▶Event Based Marketing. 마케팅 기획, 실행, 분석과 같은 타깃 마케팅뿐만 아니라, 실행 시점을 적시화하는 이벤트 기반 마케팅에서도 이벤트를 찾아내고 타깃팅하는 데 데이터 분석을 활용하고 있습니다.

▶Real-time Context Marketing. 디지털 채널이 활성화되면서 실시간이라는 실행의 적시성이 트렌드가 되었습니다. SAS CI(Customer Intelligence)는 실시간 콘텍스트 분석 관점에서 실시간 마케팅 솔루션을 확장합니다.  실시간 분석 및 모델의 학습 기능을 포함하는 SAS의 혁신적인 솔루션은 각종 리서치에서 최고의 솔루션으로 평가를 받고 있습니다.

▶Hybrid(Digital) Marketing. 디지털 트랜스포메이션 시대에는 애드테크와 마테크를 통합하는 디지털 마케팅이 트렌드가 되었으며, 분석에서는 AI와 머신러닝 알고리즘이 중심이 되었습니다. SAS CI는 옴니채널 전략 하에 디지털과 기존 DBM을 통합할 수 있는 하이브리드 마케팅 전략을 포함하고 있습니다. 그리고 AI 머신러닝 기반의 알고리즘을 디지털 마케팅 솔루션인 Customer Intelligence 360에 임베딩하여 추천, 고객 여정 분석, 지능적 테스팅 등 개인화 마케팅을 위한 다양한 기능을 서비스로 제공합니다. 또한 CDP(Customer Data Platform) 구축과 DMP(Customer Data Platform), DSP(Demand Side Platform) 연계를 위한 Rest API를 제공하여 멀티채널 마케팅 허브에 최적화된 솔루션으로 확장해왔습니다.

▶Customer Journey Optimization. SAS CI 제품의 확장과 고도화 전략의 최종 목표는 고객 여정의 최적화입니다. 이를 위해 강화학습과 같은 AI 알고리즘을 기반으로 기업이 모든 고객 접점에서 고객 여정을 최적화할 수 있도록 하고, 자동학습 기능을 통해 지속적인 지능화와 최적화를 제공합니다.

SAS 하이브리드 마케팅 아키텍처와 CI360

SAS CI는 기반이 되는 마케팅 자동화, 최적화, 실시간 마케팅 영역, 온프레미스 DBMS를 위한 최적화된 아키텍처를 제공합니다. SAS Customer Intelligence 360은 클라우드 SAS 기반으로, 디지털 채널에서의 개인화와 고객 여정의 최적화를 지원합니다. 두 영역은 RestAPI를 통해 실시간으로 연계됩니다.

이를 통해 온프레미스 CDP를 구축하거나 실시간 이벤트를 연계하고, 옴니채널의 실시간 분석 결과를 CI360에서 개인화 마케팅을 수행하는 데 활용하는 형태로 긴밀하게 통합하여, 옴니채널 마케팅을 실행할 수 있습니다. 이것이 바로, 하이브리드 마케팅 아키텍처입니다.

하이브리드 마케팅의 핵심 영역인 AI 머신러닝 기반의 고객 인사이트, 실시간 마케팅, 그리고 멀티채널 마케팅 허브에서의 SAS CI는 최고의 솔루션으로 평가받고 있으며, 1000여 개 이상의 고객사에서 SAS 솔루션을 사용하고 있습니다.

한편 SAS 하이브리드 마케팅 솔루션인 SAS Customer Intelligence 360은 클라우드 SAS 제품입니다. 이 제품은 디지털 채널에서의 고객 행동 데이터를 수집하고 분석하는 SAS 360 Discover, 디지털 채널에서의 개인화 마케팅 솔루션인 SAS 360 Engage:Digital, 온프레미스 CDP 또는 고객 마트를 연계하여 타깃팅하는 SAS 360 Engage : Direct,  마케팅 최적화 솔루션인 SAS 360 Engage : Optimize, 마케팅 기회 및 예산 관리와 워크플로우를 제공하는 SAS 360 Plan, 디지털 광고 솔루션인 SAS 360 Match, 그리고 AI와 머신러닝, 모델 관리, 의사결정을 수행하는 SAS Viya(VDMML, VA, VS)와의 (실시간)연계를 지원합니다..

SAS Customer Intelligence 360은 고객 여정 관리, 개인화 마케팅, 최적화가 핵심 기능입니다. 개인화를 위한 추천, 기여도, 테스팅 등의 AI 머신러닝 알고리즘이 적용되어 있습니다. 따라서 사용자가 몇 가지 조건을 선택하는 것만으로 기업의 디지털 채널 환경에 맞는 추천, 기여도, 테스팅의 서비스를 만들 수 있습니다. 또한 온프레미스 환경에서 CDP를 구축할 수 있으며, 실시간 디지털 행동 데이터를 통합하여 온오프라인 하이브리드 CDP를 구축할 수 있습니다.

고객 여정 최적화 구현 방법과 절차

최근, 기업의 고객 접점은 옴니채널 성격을 띠고 있습니다. 따라서 고객 여정을 제대로 분석하고최적화하기 위해서는 크게 다음 4가지를 고려해야 합니다.

첫째, CDP(Customer Data Platform) 구축: CDP를 구축하여 다양한 고객 접점의 고객을 식별하고 통합 접촉 정보를 관리해야 비로소, 고객의 전체 여정을 분석할 수 있습니다. 또한 디지털 채널에서의 행동 이력을 실시간으로 수집 및 통합하고, 이를 통해 실시간 이벤트를 처리할 수 있습니다. SAS CI는 하이브리드 마케팅 관점에서 CDP를 만들고, 분석을 통해 고객에 대한 인사이트를 확장합니다.

둘째, Customer Journey Analytics: Marketing Attribution. 고객 접점에서의 마케팅 기여도를 분석합니다. 기여도는 전환율, 구매 등 목표에 따라 달라질 것이며, 기업 내 고객 접점 외에도 디지털 광고, SNS, 검색 엔진 등 외부 채널을 포함하여 고객의 구매 및 전환에 얼마나 기여했는지 측정합니다.

셋째, Customer Interaction Optimization: Testing & Targeting Assistant. 고객 접점과 소통의 최적화입니다. 디지털 행동 데이터를 분석하면 메시지, 콘텐츠를 통해 다양한 고객의 니즈와 선호를 알 수 있습니다. A/B Test가 대표적이며, MAB, MVT와 같이 알고리즘을 기반으로 테스트를 최적화할 수 있습니다. 또한 이런 분석을 통해 분석 기반의 타깃팅을 지원합니다.

넷째, Customer Journey Optimization: Reinforcement Learning. 강화학습 기반의 모델 학습 자동화까지 이루어졌을 때 고객 여정은 그야말로 최적화됩니다.

실제로 SAS Customer Intelligence 360에서의 고객 여정 최적화는 ▶실시간 데이터와 온프레미스 고객 정보의 통합을 통한 CDP 구축 ▶고객 접점별 고객 동선 및 여정의 분석 ▶AB테스트 및 분석 기반 타깃팅 ▶강화학습을 통한 고객 여정 최적화 순으로 구축됩니다. 이러한 최적화 과정은 임베드된 분석 알고리즘 또는, 고객사 자체 분석 플랫폼을 통해 고객사에 특화된 모델을 만들어 Customer Intelligence 360과 연계하여 사용할 수 있습니다.