이제는 불특정 다수가 아닌 개인의 특성에 맞춰 서비스를 제공하는 '개인화 시대'이다. 과거 앱에서 앱을 사용하는 모두에게 제공했던 혜택에 대해 모두가 만족했을까? 그것은 아니다. 그 혜택이 필요하지 않은 사람들에게는 과다 정보로 피로감을 주었을 것이다. 혜택마다 다르게 나타나는 고객의 반응은 큰 마케팅 비용으로 이어진다. 그렇기에 많은 기업들은 비용 대비 마케팅 효과를 극대화하고자 고객들의 데이터를 분석해 맞춤화된 혜택과 정보를 제공하려고 노력해왔다.
[이미지 촬영=대한민국청소년기자단 정윤선 대학생기자]
개인화하면 떠오르는 기업 중에는 넷플릭스(netflix)가 있다. 넷플릭스의 성공할 수 있었던 이유는 바로 영화 추천 알고리즘에 있다고 할 수 있다. 어떻게 넷플릭스는 각 개인에 맞춰 영화를 추천할 수 있을까?
넷플릭스의 영화 추천은 두 가지의 단계를 거친다. 첫 번째로, 각 영화마다 꼬리표를 붙인다. 컴퓨터가 아닌 사람이 영화를 보고 영화의 배경, 주제를 판단하여 분류한다. 그러면 하나의 영화는 여러 개의 꼬리표가 붙게 된다. 두 번째로, 사람이 분류한 영화를 컴퓨터가 이용자의 특성에 맞게 자동으로 추천해준다. 더 나아가 같은 영화임에도 개인에 따라 썸네일과 예고편 영상을 다르게 제공한다. 이용자가 어떤 장르를 많이 보는지에 따라 썸네일이 달라진다는 것이다. 또 넷플릭스는 같은 개인, 같은 영화여도 시간과 상황에 따라 썸네일을 다르게 하며, 개인을 더 세분화하고 있다.
[트렌드 코리아 2020]에서 '현대인들이 다양하게 분리된 정체성을 갖게 되면서, 이제 나 자신은 단수가 아니라 복수, 즉 myselves가 됐다.'라고 말한다. 이제는 개인의 상황과 맥락을 파악하여, 개인을 더 쪼개 세분화해야 한다.
[대한민국 청소년 기자단 문화부=3기 대학생기자 정윤선]
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