초개인화 마케팅 사례와 스몰데이터

개인의 필요에 완벽하게 맞춘 서비스를 제공하는 ‘초개인화 서비스’에 대한 관심이 증가하는 가운데, 생활용품 시장에서도 개개인의 상황과 취향에 맞춘 ‘스몰 데이터’ 형태의 제품들이 뜨거운 관심을 모으고 있습니다. 

 

 

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✔️ 초개인화 마케팅은 개인의 세부 정보를 더욱 상세히 분석하여 매우 특정한 맞춤형 광고나 추천을 제공하는 마케팅  전략입니다. 이는 개인의 관심사와 행동 패턴을 고도로 분석하여 제품이나 서비스를 더욱 세부적으로 추천하는 것을  말합니다. 이제 몇 가지 초개인화 마케팅 사례를 살펴보겠습니다.

 

초개인화 마케팅 사례들

1. 카카오톡(KakaoTalk): 카카오톡은 사용자들의 대화 내용, 친구 목록, 이용 시간 등을 분석하여 사용자 맞춤형 광고를 제공합니다. 또한, 사용자들이 이전에 검색한 내용과 관심사에 따라 채널 추천도 제공합니다. 이를 통해 카카오톡은 사용자에게 매우 특정화된 광고와 채널을 제공하여 마케팅 효과를 극대화시키고 있습니다.
2. 넷플릭스(Netflix): 넷플릭스는 개인의 시청 기록, 평가, 관심사, 시청한 영화 및 TV 프로그램의 종류 등을 분석하여 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 서비스를 제공합니다. 이를 통해 넷플릭스는 사용자들에게 매우 특정화된 콘텐츠 추천을 제공하여 이용자 만족도와 구독률을 높이고 있습니다.
3. 애플(Apple): 애플은 아이폰 등의 제품을 사용하는 개인의 사용 습관, 소비 패턴, 취향 등을 분석하여 맞춤형 광고와 추천 서비스를 제공합니다. 예를 들어, 애플뮤직(Apple Music)은 개인이 좋아하는 음악의 장르나 가수를 분석하여 매우 특정화된 음악 추천을 제공합니다. 이를 통해 애플은 고객 만족도와 매출 증대에 기여하고 있습니다.

 

✔️  스몰데이터(Small Data)란, 큰 데이터셋과는 달리 상대적으로 작은 규모의 데이터셋을 의미합니다. 이러한 데이터셋은 대부분 수십 개 이상의 데이터 포인트를 가지며, 예를 들어 몇 천 개 이상의 데이터 포인트를 갖는 것은 드뭅니다.

 

 

스몰데이터 특징들

스몰데이터는 일반적으로 다음과 같은 특징을 가집니다.

1. 데이터 규모가 작다.
2. 데이터셋이 전체적으로 비교적 단순하며, 고차원적인 특성보다는 낮은 차원적인 특성이 많습니다.
3. 데이터셋은 상대적으로 적은 수의 변수나 기능만 포함합니다.
4. 일반적으로 스몰데이터는 인간의 해석과 이해를 돕기 위해 수집됩니다.

 

스몰데이터 사용 사례들

스몰데이터는 기존의 방식으로는 충분한 정보를 얻을 수 없는 경우에 유용하게 사용됩니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 특정 질병에 대한 새로운 치료법을 연구할 때, 스몰데이터를 사용하여 해당 질병의 병원 데이터를 수집하고 분석함으로써 새로운 정보를 발견할 수 있습니다.

스몰데이터는 머신러닝 및 인공지능 분야에서도 유용하게 사용됩니다. 머신러닝 모델을 훈련시키기 위해서는 수많은 데이터가 필요하지만, 스몰데이터에서도 일부 머신러닝 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 또한, 스몰데이터는 머신러닝 모델의 해석 가능성을 높이는 데에도 도움이 됩니다.

 

 

✔️  식빵보관용기, 두부보관용기 등  '맞춤형 제품'과 스몰데이터의 상관관계를 살펴보면 서로 직접적인 상관관계는 없습니다. 하지만, 스몰데이터 기술을 사용하여 식빵보관용기의 개발 및 개선에 도움을 줄 수 있습니다.

 

 

스몰데이터 기술을 이용한 자료 분석

예를 들어, 스몰데이터 기술을 사용하여 식빵보관용기 사용자들의 선호도나 이용 패턴 등을 분석할 수 있습니다. 이를 통해 제품 디자인이나 기능 개선에 필요한 정보를 얻을 수 있습니다. 또한, 식빵보관용기에서 발생하는 데이터를 수집하여 분석함으로써 제품 사용자들의 행동 및 소비 패턴 등을 파악할 수 있습니다.

 

 

 

🙂 빅데이터 용어는 자주 접해서 익숙했지만 스몰데이터는 처음이라 정리해 보았습니다. 초개인화 서비스엔 빅데이터보단 스몰데이터가 유용하다는 사실도 흥미롭네요.