이메일마케팅, 5년 뒤엔 어떻게 달라질까?

얼마 전 이메일 테스트 및 분석 서비스를 제공하는 리트머스(Litmus)에서 Email Marketing in 2020이라는 보고서를 공개했습니다. ESP(Email Service Provider), 에이전시, 컨설팅 회사, 리서치 회사 등 다양한 업종의 전문가들과의 인터뷰를 통해 이메일마케팅의 미래에 대한 비전을 제시하고 있습니다.

그 중 이메일마케팅 담당자라면 관심을 가질만한 흥미로운 주제를 소개합니다.

1. 플랫폼 간 데이터를 활용한 개인화

개인화된 콘텐츠에 대한 소비자의 욕구가 커지고 있습니다. 기술의 발전으로 이러한 소비자의 욕구에 부응할 수 있도록 적절한 시점에, 적절한 사람에게, 적절한 내용의 마케팅 메시지를 전달하는 것이 가능해졌습니다. 더 많은 데이터를 수집할 수 있게 됐고 그 데이터를 더 정밀하게 분석할 수 있게 됐으며 플랫폼 간의 데이터 활용이 가능해졌습니다.

특히 이메일 주소는 대부분의 서비스에서 개인의 아이덴티티로 사용되기 때문에, 플랫폼 간의 데이터를 통합할 수 있는 중요한 열쇠입니다. 이메일 주소를 활용하면 서로 다른 플랫폼 간의 사용자 행동을 통합하여 추적할 수 있고, 이를 기반으로 개인화 된 메시지를 보낼 수 있습니다. 이런 방식은 몇 년 전부터 사용되던 방법이고, 특히 리테일러들이 많이 사용하던 방법입니다.

기술이 발전하면서 다른 업계에서도 더 고도화된 방식으로 이메일 주소를 활용하게 될 것입니다. 이를테면 SNS와 웹에서의 행동 데이터를 타겟팅에 활용하는 것입니다. 페이스북의 ‘맞춤 타겟(Custom Audiences)' 과 구글의 ‘고객 일치 타겟팅(Customer Match)' 은 이런 기능을 이미 제공하고 있고, 앞으로도 중요한 도구가 될 것입니다.

페이스북의 ‘맞춤 타겟' (출처: orahq.com)

페이스북의 ‘맞춤 타겟'을 사용하면 이메일 주소를 기반으로 내 웹사이트에서 특정 행동을 한 사용자를 대상으로 페이스북 광고를 집행할 수 있습니다. 반대로 페이스북에서 특정 행동을 한 사용자에게 타겟팅 된 메시지를 보낼 수도 있습니다. 구글의 ‘고객 일치 타겟팅'을 사용하면, 마찬가지로 이메일 주소를 기반으로 하여 특정 사용자를 대상으로 구글 검색 광고나 Youtube, Gmail 광고를 집행할 수 있습니다.

이메일마케팅은 이메일 채널 안에 갇혀 있는 것이 지금의 현실입니다. 하지만 이제 이메일에서 얻은 데이터를 다른 채널에서 활용할 수 있게 될 것입니다. 이메일 그 자체로 사용자 반응을 이끌어내는 것도 중요하지만, 이메일에 대한 반응으로부터 얻은 행동 데이터를 통해 다른 채널의 사용자 반응을 강화할 수 있게 될 것입니다.

2. 인공지능에 기반한 자동화

우리는 일반적으로 사용자 경험을 설계하기 위해 고객여정지도(Customer Journey Map)을 활용합니다. 사용자가 우리 서비스 또는 매장에 유입되는 순간부터 구매 또는 이탈 등의 최종 행동이 발생하기까지의 과정을 단계별로 구분하고, 각 단계마다의 사용자의 욕구와 감정을 분석하고, 이에 맞는 전략을 수립하고 상황에 따라 실행합니다.

Rail Europe의 고객여정지도 (출처: Adaptive Path)

이메일마케팅도 마찬가지입니다. 하지만 아직 단순하고 정적인 수준입니다. 서비스 가입, 특정 행동 또는 일정 기간동안 그 행동이 없는 상황 등의 시퀀스(Sequence: 하나의 과업을 완료하기 위한 사용자의 연속적인 행동들의 묶음)를 미리 정의하고, 각 시퀀스에 해당하는 이메일을 설정합니다. 시퀀스에 따라 개별 사용자에게 미리 설정된 이메일이 발송됩니다. 쉽게 생각하면 어떤 서비스에 가입하면 받게 되는 가입 환영 메일, 구매하면 받게 되는 구매 확인 메일 등이 여기에 해당합니다.

시퀀스 기반의 플로우차트로 표현된 이메일 자동화 (출처: ActiveCampaign)

하지만 사용자 행동이 우리가 미리 정의하기 어려울 정도로 복잡해진다면 어떨까요?  실제로 사용자의 행동은 비선형적으로, 동시다발적으로 발생합니다. 웹사이트에서 어떤 제품을 검색했다가, 온라인에서 그 제품에 대한 리뷰를 확인하고 오프라인에서 구매하기도 하고, 다시 다른 제품을 검색한 뒤에 장바구니에 추가하기 위해 웹사이트에 가입하기도 합니다. 사용자 행동이 복잡해질수록, 기존의 방식-고정된 몇 개의 메시지를 정형화된 플로우차트에 나열하여 시퀀스를 표현하는 방식-으로는 이메일마케팅 자동화를 구현하기 어려워집니다.

이런 복잡성 속에서 우리가 할 일은, 시퀀스가 아닌 최소한의 원칙을 정의하는 것입니다. 인공지능은 최소한의 원칙을 기반으로, 사용자와 채널에 따라 전달되는 메시지를 최적화하여 진정한 의미의 통합된 경험을 제공할 수 있게 될 것입니다. 이를 위해 지금의 시퀀스 단위 모델링이 아닌 사용자 단위의 모델링이 필요하고, 모든 것이 이 사용자 단위의 모델링을 기반으로 실행되어야 합니다.

시퀀스 단위의 자동화가 이메일을 발송하는 시점을 일괄적으로 정의하는 것이었다면, 사용자 단위의 자동화는 사용자에 따라 시점을 달리하거나 콘텐츠를 달리하는 것까지 포함합니다. 예를 들면, 상황에 맞게 사용자마다 다른 제목으로 이메일을 발송하는 것입니다. 여기에는 인공지능의 도움이 필요합니다.

Nova는 사용자 특성에 따라 적절한 제목과 키워드를 추천하여 영업용 이메일 작성을 도와주는 서비스입니다. 이런 기술이 대량 메일 발송에 접목된다면 위에서 말한 사용자 단위의 자동화가 가능해질 것입니다.

이런 흐름은 이메일마케팅에만 해당되는 이야기는 아닙니다. 이메일마케팅은 디지털마케팅의 한 부분이고, 이메일마케팅의 미래는 디지털마케팅의 미래의 한 부분이기도 합니다. 개인화와 자동화는 이메일마케팅 뿐만 아니라 다른 모든 디지털마케팅 분야에서 중요한 흐름입니다.

이메일은 디지털마케팅 채널 중 가장 보편화 된 채널이고 아이덴티티를 표현하는 대표적인 수단입니다. 개인화, 자동화가 더 고도화될 수록, 이메일마케팅이 디지털마케팅의 중심적인 역할을 하게 될 것입니다.

by 낙타 발자국

참고: Email Marketing in 2020