마케팅 기본용어 AAR (Auto Applied Recommendation) 추천자동작용에 대해 알아보자

 

안녕하세요 여러분! 마케팅 서울살이 푸하앙입니다! 다들 내가 검색했던 결과를 바탕으로 추천해주는 온라인쇼핑몰, OTT 등을 경험해보신 적 있으시죠? 해당 현상을 AAR (Auto Applied Recommendation) 추천자동작용이라고 부르는데요! 오늘은 AAR의 정의와 함께 어떻게 마케팅에서 활용되는지 알아보려고 해요! 그럼 스타트!

 

AAR (Auto Applied Recommendation) 이란?

AAR은 추천 자동 적용으로 주로 기술과 소프트웨어에서 사용되는 용어입니다. 시스템이 자동으로 추천을 생성하고 적용하는 과정을 나타내는데요, 이는 사용자나 조직에게 특정 제품, 서비스, 또는 활동을 추천함으로써 경험을 개선하거나 비즈니스 프로세스를 최적화하는 데 활용됩니다. 일반적으로 대량의 데이터를 분석하고 패턴을 식별하는 기계학습 알고리즘에 의존하여 운영되는데요, 사용자의 행동, 선호도, 이력 등을 분석하여 유용한 추천을 생성합니다. 이 추천은 자동으로 시스템에 적용되어 사용자에게 제공되는 형식입니다.

 

AAR (Auto Applied Recommendation) 활용 예시

그럼 우리 주위에서 AAR는 어떤 형식으로 활용되고 있을까요? 크게 5가지 분야로 알아볼텐데요, 여러분들이 다들 한번쯤 경험해봤던 것들일 확률이 높습니다. 첫번째, 온라인 쇼핑 플랫폼에서의 활용입니다. 온라인 쇼핑에서 AAR은 사용자의 이전 구매 이력과 검색 기록을 분석하여 비슷한 제품이나 스타일을 추천합니다. 이를 통해 사용자는 더 많은 옵션을 발견하고 새로운 제품을 알아볼 수 있죠. 두번째는 음악 스트리밍 서비스에서의 활용입니다. 요즘 많이들 사용하시는 유튜브 뮤직에서 내가 마음에 드는 한 곡을 선택하면 자동으로 그와 비슷한 무드의 곡을 자동 재생해주는 원리라고 보실 수 있겠습니다. 이를 통해 사용자는 자신의 취향에 맞는 새로운 곡을 발견하고 다양한 장르를 경험해볼 수 있습니다. 

 

세번째는 온라인 교육 플랫폼에서의 활용인데요, 학습 플랫폼에서 사용자의 학습 기록을 분석해 새로운 주제나 강의를 추천하는데요, 이를 통해 학습자는 개인에 맞는 학습 경로를 따를 수 있어 효율성과 관심도가 증가할 수 있습니다. 네번째는 각종 OTT 서비스에서의 활용입니다. 사용자가 시청한 콘텐츠를 기반으로 유사한 작품이나 새로운 장르의 콘텐츠를 추천하는 것인데요, 이는 사용자의 이탈을 막고 더 다양한 콘텐츠를 즐길 수 있도록 돕습니다. 마지막으로 소셜미디어에서의 활용입니다. 일부 소셜 미디어 플랫폼에서는 AAR이 사용자의 친구 목록, 공유 기록 등을 분석하여 사용자에게 흥미로운 친구나 게시물을 추천하는데요, 이를 통해 소셜 네트워크에서의 상호작용이 확대될 수 있습니다.

 

이처럼 AAR은 다양한 분야에서 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하고 익숙하면서도 새로운 경험을 지속적으로 제공함으로써 현대 기술의 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 어떤 분야에서는 도입이 되지 않는 분야를 나열하기가 어려운 정도인데요, 그만큼 어떤 분야에서든 사용자 경험을 높이고, 효율성을 극대화하는 데 큰 역할을 하고 있습니다.

 

AAR (Auto Applied Recommendation)과 마케팅전략

그렇다면 이러한 AAR을 마케팅 전략과 어떤 식으로 연결할 수 있을까요? 크게 연결점을 5가지로 꼽아볼 수 있겠습니다. 첫번째는 AAR이  개별 고객 경험의 혁신을 불어일으킨다는 것입니다. AAR은 마케팅 전략을 혁신적으로 바꿀 수 있는 강력한 도구 중 하나입니다. 개별 고객의 행동 이력과 선호도를 분석하여 자동으로 맞춤형 추천을 생성함으로써, 사용자는 더 나은 경험을 할 수 있고, 마케터는 고객과의 관계를 강화할 수 있습니다. 두번째는 개인화된 컨텐츠를 제공할 수 있다는 점입니다. 마케팅에서는 적절한 시점에 적절한 메시지를 전달하는 것이 핵심이죠. 사용자의 행동 패턴을 이해하고 이에 기반하여 제품, 서비스 또는 콘텐츠를 개인화된 방식으로 제공하기에 고객이 더 관심을 가지고 상호작용하는 데 기여할 수 있습니다.

 

세번째는 구매유도와 재구매를 촉진할 수 있다는 것입니다. 마케팅의 주요 목표 중 하나는 구매를 유도하고 고객을 재구매로 이끄는 것이죠. AAR는 사용자의 이전 구매 이력을 분석해 유사한 제품이나 부가 서비스를 추천하므로 구매 결정을 촉진하는 역할을 할 수 있습니다. 네번째는 크로스판매 및 업셀링 기회를 확대한다는 점입니다. 사용자에게 연관된 제품이나 업그레이드 옵션을 제안함으로써 크로스 판매와 업셀링 기회를 확대할 수 있다는 것인데요, 이는 고객이 더 많은 가치를 느끼게 하여 기업의 매출을 향상시킬 수 있습니다. 마지막은 데이터 주도의 마케팅에 활용된다는 점입니다. 마케터는 수많은 데이터를 활용하여 효과적인 전략을 수립해야 하는데요, AAR는 이러한 데이터를 활용하여 실시간으로 사용자에게 최적화된 추천을 제공함으로써 데이터 주도의 마케팅에 최적화 되어 있습니다. 이러한 기술은 마케터에게 새로운 차원의 전략 수립과 실행을 가능하게 하죠. 이를 통해 고객과의 상호작용을 향상시키고, 개별 고객에게 최적화된 경험을 제공하여 마케팅 효과를 극대화할 수 있습니다.

 

AAR의 성과 측정 방법

마케팅에 활용할 수 있는건 알겠는데, 그렇다면 어떻게 AAR이 잘 활용되고 있는지 성과를 측정할 수 있는 방법엔 무엇이 있을까요? 활용할 수 있는 측정 지표들이 존재하는데요, 그 중 5개의 지표들에 대해서 알아보겠습니다. 첫번째, 클릭율(CTR - Click-Through Rate) 입니다. 너무 당연하죠? CTR은 특정 추천이 클릭된 횟수를 전체 표시된 횟수로 나눈 비율로 계산되며, 은 CTR은 추천이 사용자의 관심을 끌었다는 것을 나타냅니다. 두번째는 변환율 (Conversion Rate) 입니다. 추천을 클릭한 사용자 중에서 실제로 구매 또는 원하는 행동을 완료한 사용자의 비율을 나타내는 지표인데요, 변환율이 높을수록 추천이 성공적으로 사용자를 원하는 행동으로 이끈 것으로 간주됩니다. 이는 전환이라고도 부를 수 있겠습니다. 

 

세번째는 매출 증대입니다. 가장 직관적이며 확실한 지표이죠? 추천된 제품이나 서비스를 통한 매출의 상승이 일어났다면, AAR의 성과가 좋다고 판단할 수 있을 것입니다. 네번째는 고객 이탈률의 감소입니다. 특히 OTT 플랫폼에서 유용한 지표일텐데요, 만약 사용자가 추천을 통해 더 많은 콘텐츠를 알고, 더 오랜 시간을 보낸다면, 이는 성공적인 결과로 간주될 수 있을 것입니다. 쇼핑 서비스에서도 예를 들어 쿠팡에서 자동 추천을 해주는 경우가 많은데, 이 부분이 개개인의 실생활에 유용하다면 쿠팡에 머무는 시간도 늘고, 이탈률은 당연히 감소하겠죠? 다섯번째는 사용자 만족도 조사입니다. 고객이 만족했는지는 고객에게 직접 물어보라!의 방향이라고 볼 수 있겠습니다. 만족도 조사나 피드백을 통해 사용자들이 추천 시스템을 어떻게 평가하는지 직관적으로 알아볼 수 있을 것입니다. 이러한 지표들을 통해 AAR의 성과를 정량적으로 평가하고 필요에 따라 시스템을 개선할 수 있겠죠!

 

자, 오늘은 이렇게 AAR에 대해서 알아봤는데요, 현대 기술이 발전하면서 우리가 마케팅에 활용할 수 있는 기술도 늘어났는데요, 이러한 부분들을 잘 활용할 수 있는 것도 마케터의 능력이 아닐까 생각됩니다. 오늘도 제가 드린 정보가 여러분께 도움이 되었으면 좋겠네요! 그럼 저는 더 유용한 마케팅 정보로 돌아올게요! 안녕~!