커머스 플랫폼에서 기존 고객을 충성고객으로 만드는 것은 매우 중요합니다. 이를 위한 여러 방법이 있지만, 그중에서도 고객이 좋아할 만한 상품을 적절히 노출하는 ‘개인화 추천 서비스’는 필수입니다. 단순한 최신순이나 인기순 필터는 이제 효과적이지 않은 대신, 개인화 추천은 고객 경험을 개선하고 브랜드 충성도를 높이며 매출 상승에도 기여하기 때문입니다.

개인화 추천을 제공하기 위해서는 클라이언트의 서비스를 이용하는 ‘End-User(이하 고객)’의 행동 데이터가 필요합니다.

보통 고객이 특정 상품을 보고 행동한 ‘클릭’, ‘좋아요’, ‘장바구니 담기’, ‘구매’ 등 여러 데이터를 수집하여 이를 바탕으로 추천 AI 모델 학습이 이루어집니다. 그리고 블럭스는 이러한 데이터를 바탕으로 클라이언트들의 실시간 개인화 추천을 돕고 있습니다. 따라서 각 고객의 행동을 정확하게 식별하여 데이터를 수집하는 일이 매우 중요합니다.

여기서 ‘정확하게’란 고객이 로그아웃 상태라고 하더라도 각 개인이 구분되는 것을 뜻합니다. 즉, 로그인 여부와 상관없이 여러 기기에서 클라이언트의 서비스를 사용해도 해당 고객의 행동 데이터를 식별하여 수집할 수 있어야 합니다.

그렇다면 기존의 고객 행동 데이터는 어떻게 식별할 수 있을까요?

이를 잘 알기 위해서는 ‘User ID’와 ‘Device ID’를 활용한 방법과 특징에 대해서 알아야 합니다.

User ID로 식별하기

‘User ID’란 고객을 식별하기 위해 사용하는 가장 기본적인 식별자로, 일반적으로 서비스에서 회원가입을 하면 생성되는 계정에 1:1로 부여되는 ID입니다. 따라서 고객이 서비스에 로그인한 상황이면 클라이언트는 내부적으로 관리하는 User ID를 활용해 행동 데이터를 올바르게 수집할 수 있습니다. 하지만 만약 고객이 로그인하지 않은 채 서비스를 이용하는 경우, 별도 식별자가 부여되지 않기 때문에 해당 고객의 행동 데이터가 무작위로 섞이게 됩니다.

모든 비로그인 고객들의 행동 데이터가 무작위로 섞일 때 발생하는 가장 큰 문제는 이들이 모두 동일한 상품 추천을 받는 상황입니다. 이는 진정한 의미의 개인화 추천이라고 할 수 없습니다. 그렇다면 이를 해결하기 위해 비로그인 고객들에게도 임의로 식별자를 부여하면 문제가 해결될까요?

물론 이를 통해 모든 비로그인 고객의 행동 데이터가 무작위로 섞이는 상황은 막을 수 있을 것입니다. 하지만 임의로 부여된 식별자는 비로그인 상황에서만 유효하기 때문에 해당 고객이 로그인하면 그전에 행동한 데이터와 분리되는 문제가 새로 생깁니다.

그렇다면 비로그인 상태와 로그인 상태의 행동 데이터를 계속 연동하려면 어떻게 해야 할까요?

▶ 고객 맞춤형 추천을 위한 데이터 식별 방법: 1편 전문 보러가기

기존 고객을 충성고객으로 만들기 위한 ‘개인화 추천 서비스’의 중요성은 여러 번 강조해도 부족합니다. 고객의 개인화 추천을 위해서는 클라이언트의 서비스를 이용하는 ‘고객 행동 데이터’가 필요하며, 기존에는 ‘User ID’ 또는 ‘Device ID’를 활용해 식별해 왔습니다.

‘User ID’를 사용하는 경우, 한 고객이 여러 기기를 사용해도 식별이 가능합니다. 하지만 로그인이 완료된 고객만 가능하며 비로그인 고객은 식별할 수 없었습니다. 반면 ‘Device ID’를 사용하는 경우, 로그인 여부에 상관없이 고객을 식별할 수 있으나 한 고객이 여러 기기를 사용할 때는 식별이 어려웠습니다.

그렇다면 다양한 상황에서 고객을 식별하려면 어떻게 해야 할까요?

‘User ID’와 ‘Device ID’ 중 어느 하나가 아닌, 두 개 모두를 사용하면 각각의 단점을 상쇄할 수 있지 않을까요? 실제로 해외 프로덕트 분석 솔루션 기업 ‘앰플리튜드(Amplitude)’ 역시 비슷한 방법으로 고객을 식별하고 있습니다.

블럭스(Blux)는 이 점에 착안하여 로그인 여부 및 사용하는 기기에 모두 상관없이 고객을 정확하게 식별하고자 ‘User ID’와 ‘Device ID’를 동시에 활용한 ‘Blux ID’를 발급해 고객 식별에 사용하고 있습니다. 

무분별한 ‘고객 행동 데이터’,  Blux ID로 식별하기

현재 ‘Blux ID’는 현재 ‘로그인 여부’, ‘기기의 개수’, ‘고객의 명수’에 따른 상황에 맞춰 발급되어 고객의 행동 데이터를 식별하고 있습니다. 이해를 돕기 위해 무슨 상황에서 어떤 방법으로 Blux ID가 발급되고 있는지 알아보겠습니다.

▶ 고객 맞춤형 추천을 위한 데이터 식별 방법: 2편 전문 보러가기

Blux ID로 실제 매출 상승효과 경험하기

지금까지 ‘Blux ID’를 활용하여 여러 상황에서 고객을 식별하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이제 블럭스 솔루션을 사용하는 클라이언트들은 ‘User ID’와 ‘Device ID’의 장점을 동시에 활용하여 발급하는 ‘Blux ID’ 덕분에 로그인 여부와 기기의 개수, 그리고 고객의 명수에 상관없이 고유한 고객을 정확하게 식별할 수 있습니다.

실제로 블럭스 클라이언트 중 하나인 D사에서는 고객 개인화 상품 추천 시 User ID로만 고객을 식별했었는데요. 데이터 분석 결과 비로그인 상태로 탐색하는 고객의 비중이 높다는 사실을 알게 되었고, 이를 개선하기 위해 Blux ID를 도입하게 되었습니다. 그 결과, 다양한 상황에서 고객을 정확히 식별하면서 고객 상품 추천 매출액이 이전 대비 150% 상승하기도 했습니다.

저희는 앞으로도 Blux ID처럼 클라이언트의 서비스에 도움이 되는 기술을 지속적으로 개발하여 매출 상승에 도움을 줄 수 있도록 노력하겠습니다!