아마존과 넷플릭스의 비밀, ‘초개인화 마케팅’으로 쇼핑 경험을 혁신하는 법

고객의 마음을 읽는 초개인화 마케팅의 모든 것. 아마존, 넷플릭스 사례로 배우는 개인화 추천 전략과 쇼핑 경험 혁신 비법을 확인하고, 우리 쇼핑몰의 경쟁력을 높여보세요.
Yunha Park's avatar
Mar 09, 2025
아마존과 넷플릭스의 비밀, ‘초개인화 마케팅’으로 쇼핑 경험을 혁신하는 법
"내 이야기는 하나도 없네"… 마케팅 공해 시대, 고객은 떠나고 있습니다
고객들은 하루에도 수십, 수백 건의 마케팅 메시지를 받지만, 정작 ‘내 이야기’처럼 느껴지는 경험은 거의 없습니다. 이제 고객들은 평균적인 마케팅이 아닌 개인화 추천, 더 나아가 초개인화된 경험을 기대합니다.
실제로 한 보고서에 따르면 소비자의 71%는 기업이 자신에게 개인화된 상호작용을 제공하길 기대하며, 76%는 그런 경험이 없으면 좌절감을 느낀다고 합니다. 이제 개인화되지 않은 메시지는 스팸으로 인식되어 브랜드 신뢰도를 떨어뜨릴 뿐입니다.
이러한 쇼핑 경험 혁신의 중심에 바로 초개인화 마케팅이 있습니다.
개인화되지 않은 과한 푸시알림과 메시지는 점점 고객에게 피로감을 주는 존재가 되어 가고 있습니다.
개인화되지 않은 과한 푸시알림과 메시지는 점점 고객에게 피로감을 주는 존재가 되어 가고 있습니다.
 

1. 초개인화 마케팅이란? (기존 개인화와의 차이점)

초개인화 마케팅은 AI와 빅데이터를 활용해 고객의 실시간 행동, 맥락, 심지어 잠재적인 미래 니즈까지 예측하여 각 개인에게 최적화된 맞춤 경험을 제공하는 전략입니다. 기존의 개인화 마케팅과는 어떻게 다를까요?

기존 개인화 마케팅 vs. 초개인화 마케팅

구분
기존 개인화 마케팅
초개인화 마케팅
데이터
이름, 성별, 구매 이력 등 정적인 데이터
실시간 행동, 대화, 맥락, 미래 니즈
적용 방식
고객 세그먼트 맞춤 추천
1:1 개인 맞춤 추천
기술
룰 기반 필터링, 간단한 추천 알고리즘
대화형 AI, AI 에이전트
예시
“20대 여성 추천 상품”
“지금 연수님이 찾고 있는 바로 그 상품”
과거의 개인화가 '나와 비슷한 사람'들을 위한 추천이었다면, 초개인화는 '바로 나'를 위한 추천입니다. AI 기술을 바탕으로 고객이 지금 어떤 제품을 보고 있는지, 어떤 키워드로 대화하는지 등 실시간 맥락(context)을 파악해 "지금 이 고객이 왜 이 상품을 찾는지"를 고려한 맞춤 제안을 할 수 있다는 점에서 근본적인 차이가 있습니다.
 

초개인화 마케팅이 만드는 ‘고객 경험을 예측하는 시대’

초개인화는 단순히 고객이 원하는 것을 추천하는 것을 넘어, 고객이 아직 표현하지 않은 욕구나 관심사까지 미리 파악해 선제적으로 제안하는 것을 목표로 합니다. 이는 곧 브랜드가 고객 경험을 예측하는 시대를 열고 있다는 뜻입니다. 고객이 브랜드와 상호작용하는 매 순간마다, 초개인화 시스템은 그 맥락을 실시간으로 이해하고 “지금 이 고객에게 다음에 필요한 것은 무엇일까?”를 고민합니다.
 

2. 글로벌 기업들은 어떻게 고객의 마음을 읽을까?

전 세계 유수의 기업들은 이미 초개인화 마케팅을 통해 놀라운 성과를 거두고 있습니다.
 

아마존: 개인화 추천이 매출의 35%를 만드는 비결

세계 최대 이커머스 기업 아마존은 초개인화 추천의 대표주자입니다. 고객의 검색 기록, 장바구니, 구매 이력 등 방대한 데이터를 AI로 실시간 분석해 최적의 상품을 추천합니다. 아이템 기반 협업 필터링(Item-to-Item Collaborative Filtering) 기법을 도입해 연관 상품을 찾아내는 엔진을 개발했고, 이를 토대로 사이트 내의 추천 상품, 이메일 및 푸시 알림 등을 모두 개인화 하였습니다. 그 결과, 아마존 전체 매출의 약 35%가 이 추천 시스템을 통해 발생할 정도로 막대한 영향력을 발휘하고 있습니다.
*Item-to-Item Collaborative Filtering: 고객들이 여러 상품들을 연관 지어 방문한 기록을 기반으로 특정 상품에 대해 고객이 관심 있을 만 한 연관 상품을 추천하는 기법
 
notion image
 

넷플릭스: 80%의 시청을 이끄는 초개인화 큐레이션

넷플릭스는 시청 이력, 시청 시간대, 검색 및 평가 기록 등 다양한 사용자 행동 데이터를 수집하고, 협업 필터링 + 콘텐츠 기반 필터링을 결합한 하이브리드 알고리즘을 적용해 개인 맞춤형 콘텐츠를 추천합니다. 이 개인화 추천 시스템은 매우 강력해서, 전체 이용자의 약 80%가 추천을 통해 콘텐츠를 소비할 정도로 구독 유지율과 사용자 만족도를 높이는 핵심 경쟁력이 되었습니다.
넷플릭스 컨텐츠 추천 화면. (사진: 셔터스톡)
넷플릭스 컨텐츠 추천 화면. (사진: 셔터스톡)
 

네이버 쇼핑: 검색 데이터를 활용한 쇼핑 경험 혁신

네이버 쇼핑은 고객의 검색 기록, 클릭 패턴 등 다양한 데이터를 AI로 분석해 최적화된 상품과 혜택을 실시간으로 추천합니다. 이러한 초개인화 전략은 네이버의 거래액 증가와 구매 전환율 상승 등 실질적인 비즈니스 성과로 이어지고 있습니다.
AI 기반 맞춤 쇼핑 추천 기능을 고도화한 ‘네이버플러스 스토어.’ (사진: 네이버)
AI 기반 맞춤 쇼핑 추천 기능을 고도화한 ‘네이버플러스 스토어.’ (사진: 네이버)
 

3. 중소 브랜드의 고민, AI로 해결하다

"대기업이니까 가능한 거 아닐까?" 많은 중소 브랜드가 데이터 부족, 인력 부족, 비용 부담 등으로 초개인화 프로세스 도입에 어려움을 겪습니다.
하지만 이제 AI 기술을 통해 그 현실적인 한계를 넘을 수 있습니다.
  • 구매 전환율 상승: 고객이 진짜 원하는 상품을 빠르게 추천받아 구매로 이어지는 비율이 크게 증가합니다.
  • 재구매율·고객 충성도 향상: 개인화된 경험이 반복될수록 고객의 만족감과 재구매 의지가 높아집니다.
  • 평균 주문 금액 증가: 고객의 니즈를 정확히 파악해 교차판매·상향판매가 자연스럽게 이루어집니다.
  • 실시간 트렌드 대응: 계절, 유행, 이벤트 등 외부 변수에 즉각적으로 반응 가능합니다.
 
AI 쇼핑 에이전트 '젠투(Gentoo)'는 고객과의 실시간 대화를 통해 구매 의도, 상황, 선호도를 파악하고, 이를 즉시 활용 가능한 데이터로 전환합니다.
  • 데이터 악순환 해결: 데이터가 부족해 개인화 추천을 못 하고, 추천을 못 하니 데이터가 쌓이지 않는 악순환을 젠투가 끊어줍니다. 대화형 AI는 신규 고객에게도 즉시 초개인화 경험을 제공하며 데이터 축적의 출발점이 됩니다.
  • 쉬운 도입: 별도의 대규모 데이터나 개발 인력 없이도 젠투 솔루션만으로 쇼핑 경험 혁신이 가능합니다.
  • 장기적 경쟁력 확보: 고객의 언어와 행동 데이터를 자산으로 만들어, 시간이 지날수록 더 정교한 추천과 마케팅이 가능해집니다.
AI 점원 젠투를 도입한 패션 브랜드 “이바나 헬싱키”
AI 점원 젠투를 도입한 패션 브랜드 “이바나 헬싱키”
 

젠투 도입 사례

  • 이바나 헬싱키: 젠투 도입 후, 고객별 취향과 상황을 반영한 초개인화 추천으로 구매 전환율이 눈에 띄게 상승했습니다. 고객의 취향 변화나 시즌 트렌드에 따라 추천이 실시간으로 달라지며, 실제 매출 증대로 이어졌습니다. (▶️ 인터뷰 바로가기)
  • 키즈마일: 고객의 실시간 대화 데이터를 활용해, 신규 고객도 빠르게 맞춤형 상품을 추천받아 이탈률 감소와 매출 증가를 경험했습니다. 데이터가 부족한 신규 고객에게도 ‘제로샷’ 추천이 가능해, 초개인화의 진입장벽을 크게 낮췄습니다.
 

결론: 고객의 언어가 데이터가 되는 시대, 초개인화로 미래를 준비하세요

초개인화는 단순히 "이런 상품을 본 고객은 이런 상품도 봅니다" 수준을 넘어, "지금 이 고객이 왜 이 상품을 찾는지"까지 맥락을 반영한 추천이 가능합니다. 고객이 남긴 한마디, 채팅, 문의까지 모두 데이터가 되고, 이 데이터가 곧 브랜드의 경쟁력이 됩니다.
특히 패션, 뷰티, 가전 등 고객의 고민이 깊은 고관여 상품군일수록 초개인화개인화 추천은 구매 전환에 결정적인 영향을 미칩니다.
앞으로의 이커머스 경쟁력은 가격이 아닌, 고객의 언어와 데이터를 얼마나 잘 활용하느냐에 달려 있습니다. 초개인화 마케팅은 단기 성과뿐 아니라, 장기적인 브랜드 자산을 만들어가는 가장 확실한 미래 전략입니다.
 
Share article
고민하는 고객을 전환하는 AI 점원 젠투가 궁금하신가요?

젠투 소개서 보기 ⤵️
Privacy Policy

젠투 Gentoo