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일본, 개인정보 보호강화로 Cookie 이용규제, 마케팅 돌파구는?

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일본, 개인정보 보호강화로 Cookie 이용규제, 마케팅 돌파구는?

- 개인정보 규제강화로 소비자 파악이 어려워져 -
- 최신기술로 잠재수요 발굴, ‘사지 않은 사람에 대한 마케팅’이야말로 돌파구 -




일본의 개인정보보호법 개정으로 웹마케팅의 근간인 Cookie 이용을 규제

지난 2020년 6월 5일, 일본 개인정보 보호법 개정안이 국회에서 가결되었다. 기업이 개인의 인터넷 열람 이력을 제3자에게 제공하는 것을 규제하여, 본인도 모르는 사이에 개인 데이터가 제3자에게 이용당하는 것을 막기 위한 입법이다. 이 인터넷 열람 이력 데이터는 Cookie라고 하는데, 실제로 이 데이터에 기반해 광고주와 광고회사는 이용자가 관심을 가질 것 같은 광고를 적절한 타이밍에 노출시켜 왔다. 하지만 최근 들어 이 Cookie를 개인정보로 간주하여 그 이용을 규제하는 움직임이 가속화되고 있다. 유럽에서는 2018년 5월에 GDPR(General Data Protection Regulation: 일반 데이터 보호 규정)이 적용되었고, 미국 캘리포니아주에서는 2020년 1월에 CCPA(California Consumer Privacy Act of 2018: 소비지 사생활법 2018)이 시행되었다. 일본의 이번 법 개정도 이러한 세계적 흐름과 맥락을 같이 한다.

일본 개인정보 보호법 주요 개정 내용
개인권리
확대
・ 원치 않는 데이터 이용을 중지할 것을 기업에 요구할 권리 확대
・ Cookie 등 개인과 연관시켜 사용하는 데이터 제공에 본인 동의 의무화
・ 위법/불법 행위를 유발할 우려가 있는 부적절한 이용을 금지
데이터 활용
뒷받침
・ <가명 가공 정보> 제도 창설. 이름을 삭제하고 사내 분석에 사용하는 경우에 한해 이용중지 청구 등의 대상에서 제외
집행 강화
・ 일정 수준 이상의 개인정보 누설에 대한 보고 의무
・ 법인에 대한 벌금 상한을 1억 엔으로 상향 조정
・ 국내 개인정보를 취급하는 해외기업에도 보고 징수 및 명령이 가능
자료: 닛케이 신문

애플의 ‘Safari’나 구글의 ‘Chrome’ 등 브라우저 회사들은 이미 Cookie에 대한 규제 강화에 들어간 상태다. 일본의 소프트웨어 개발사인 YRGLM이 실험*해 본 바에 따르면, 브라우저의 Cookie 배제 기능으로 인해 광고효과(광고에서 상품구입이나 자료청구 등으로 이어지는 성과)는 종전에 비해 60% 감소했다고 한다.
* Safari 브라우저를 이용해 구글 광고를 클릭하고 1일 이상 지난 뒤에 구매반응을 확인하는 실험

이 같은 ‘탈Cookie’ 기조로 인해 최근 주목 받는 것이 일본의 광고기술 회사인 Logly다. 일본 최초로 네이티브 광고 플랫폼*을 제공하고 있는 이 회사는 ‘사람들이 싫어하지 않는 광고’를 구현하기 위해 유저 프라이버시를 고려한 광고송출 기술 연구를 진행해 왔다. 이번에 Cookie를 사용하지 않고 이용자의 속성을 추정하는 특허기술을 적용한 광고송출 최적화 엔진 ‘SYNAPSE D-engine’을 발표했다.
* 네이티브 광고 : 표시 중인 웹 페이지상의 기사 등과 유사한 디자인, 관련된 내용 등의 형태로 광고를 제작함으로써 페이지에 위화감 없이 녹아들어 열람자의 웹이용을 방해하지 않도록 디자인된 광고. 일반적으로 인피드 타입, 광고연동 타입 등 6종류로 분류

이는 Cookie처럼 이용자를 일방적으로 특정하는 기술을 사용하지 않고도 유저가 웹 페이지에 억세스했을 때 입수되는 URL, 시간, 단말정보 등의 억세스 로그 기반으로 이용자 속성을 즉각적으로 추정해 광고를 내보내는 것을 가능하게 한다. Cookie 규제로 인해 더 이상 확인할 수 없게 된 소비자의 모습을 추적할 수 있게 해주는 신기술로 기대를 한몸에 받고 있다.

지금까지 기업이 마케팅용으로 활용해온 개인정보의 이용에 엄격한 제한이 생기면서 소비자의 속성과 잠재적 수요를 파악하기 힘들어졌다. 이처럼 최근 들어 그 실체를 파악하기 힘들어진 소비자 그리고 잠재적 수요와 관련하여, Logly처럼 IoT/AI/빅데이터 등 첨단기술을 총동원한 최신 대응 트렌드와 그 미래상을 소개하고자 한다.

Cookie를 이용한 타게팅 광고 송출 구조
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* 주: 브라우저에 저장된 열람이력 등이 담긴 Cookie를 사이트 운영사뿐만 아니라 외부 주체인 웹 광고 회사 등도 수집해 개인 취향에 맞는 타깃팅 광고에 이용해 왔다.
자료: 닛케이신문

'한번 집어 들었다가 내려놓은 상품' POS 데이터에 나오지 않는 정보를 기반으로 고객 수요를 발굴

지난 2020년 3월에는 도교의 중심부를 순환하는 야마노테선에 새롭게 ‘타카나와 게이트웨이 역’이 설치되었다. 일본 내에서 손꼽히는 이용자 수를 자랑하는 핵심 노선에 새로운 역이 50년 만에 들어선 것인지라 현지에선 많은 화제가 되었다. 그리고 그 역사 한 켠에 입점한 AI기술을 활용한 무인 편의점 ‘TOUCH TO GO’에도 많은 이목이 쏠리고 있다. 이 점포에는 유인 계산대가 없다. 손님은 진열대로부터 필요한 상품을 집어 든 다음, 출구 부근에 설치된 리더기에 교통카드(Suica) 등 전자결제 매체를 접촉하기만 하면 모든 게 끝난다. 이러한 무인결제 점포는 미국에선 ‘Amazon Go’ 등의 실용화 사례가 있으나 일본에선 오랫동안 테스트 단계에만 머물러 왔기 때문에 소매/유통 업계 등 많은 관련 업계로부터 주목받고 있다.

JR 야마노테선 ‘타카나와 게이트웨이 역’ 구내에 입점한 무인 AI 결제 점포 ‘TOUCH TO GO’
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* 자료원: 로봇스타트(https://robotstart.info/)

‘TOUCH TO GO’의 시스템은 다음과 같다. 일반적인 편의점에 비해 다소 좁은 점내에는 전용 3D 카메라가 약 50대 설치되어 있어, 가게에 들어온 손님을 자동적으로 식별하고 그 움직임을 계속 추적한다. 그리고 손님이 진열대에서 상품을 집으면 그 움직임을 카메라가 식별하는 동시에, 진열대에 설치된 중량 센서도 반응해 어느 상품을 집었는지를 자동적으로 인식한다. 상품을 고른 손님이 그대로 출구 부근의 결제 구역으로 이동하면 방금 자동 인식한 상품 리스트와 가격이 화면에 표시되고, 손님이 내역에 문제가 없음을 확인하면 교통카드로 결제가 진행된다. 현재 이 점포의 운영은 물건 진열과 발주 등의 작업을 담당하는 사무직원이 한 명 있지만, 매장은 완전히 무인으로 운영된다고 한다.

무인 또는 소수 인원으로 점포 운영이 가능하기 때문에 인건비 절감 측면에서 큰 기대를 모으고 있으나, 이뿐만 아니라 데이터 활용이라는 측면에서도 많은 가능성을 내포하고 있다. 무인결제 점포를 운영하기 위해서는 다양한 기술을 동원하여 점내에 있는 손님들의 움직임을 파악하고 결제 처리를 진행할 필요가 있다. 이러한 과정을 통해 수집되는 다양한 데이터는 단순한 결제 처리 목적의 영역을 넘어, 업무개선 및 마케팅 측면에서도 활용 여지를 갖는다는 것이다. 이러한 시스템을 개발한 ‘TOUCH TO GO’의 아쿠츠 토모키 사장은 “POS 단말로는 절대 얻을 수 없는 정보를 확인할 수 있다”며 만족감을 나타냈다.

천장에 가득 설치된 고감도 카메라와 ToF 센서 등 감지 장치
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* 자료 : IoT News(https://iotnews.jp/)

기존 편의점은 POS 단말을 통해 수집된 구매자 속성정보(성별/연령대)와 구매 데이터를 분석함으로써 판매경향을 파악해 이를 상품 발주에 활용하고 있다. 하지만 ‘TOUCH TO GO’에서 확보되는 데이터는 그 정도에 그치는 것이 아니라, 기존 점포에서는 결코 수집할 수 없었던 <손님이 무엇을 사지 않았는가?>라는 데이터까지 수집하여 활용 가능하다는 것이다. ‘TOUCH TO GO’에선 카메라와 센서를 통해 입점한 손님의 일거수일투족을 추적하고 있기 때문에 손님이 <어떤 상품을 집어 들었는가>뿐만 아니라 <어떤 상품을 집어 들었다가 다시 내려놓았는가>, <어느 진열대 앞에서 얼마나 머물렀는가>, <아무것도 사지 않고 가게를 나간 손님이 얼마나 있는가> 등의 데이터까지 수집 가능하다. 이는 결제 시에만 정보 수집이 가능한 POS 단말 체제에선 절대 입수할 수 없는 성격의 정보다.

예를 들어 햄샌드위치와 치즈샌드위치의 매출을 비교해 봄으로써 후자가 더 잘 팔린다는 것을 알 수 있다. 그런데 손님의 속성과 점내에서 보인 움직임을 카메라/센서 데이터에 기반해 확인해 봤더니, 회사원 층은 일단 한번 햄샌드위치를 진열대로부터 꺼내지만 이내 되돌려놓고 더 싼 상품을 사는 경향이 높다는 것을 알 수 있었다. 이러한 데이터에서 드러나는 정보에 기반하여 <타카나와 게이트웨이 역을 이용하는 회사원들은 좀더 저렴한 가격대의 상품을 선호하는 것은 아닐까?>라는 가설을 세울 수 있고, 이를 반영해 더 단가가 낮은 상품으로 발주 전환을 검토할 수 있다는 것이다.

위치정보를 활용한 광고 송출 '위치정보 마케팅'

마지막으로 스마트폰의 통신기능과 센서를 활용하여 광고효과를 검증하고 행동속성에 기반한 광고 송출을 진행할 수 있는 위치정보 마케팅(지오 마케팅) 사례를 소개하고자 한다. 위치정보 마케팅 회사인 X-Locatins는 AI를 통해 <리얼한 소비자 행동경향>을 분석하여 광고 송출 등의 구체적 전략까지 원스톱으로 제공하는 지역분석 & 점포집객 플랫폼인 ‘Location AI Platform’을 운영 중이다. 동 서비스는 단말기 메이커나 스마트폰 앱을 통해 수집한 위치정보를 분석함으로써 특정 시설이나 점포를 빈번히 방문하는 소비자와 유사한 행동 패턴을 보이는 이용자(잠재 고객)의 장소/주소를 추정하고, 번지수 레벨의 정밀도로 판촉물을 배포하는 서비스를 제공하고 있다.

성공적 도입 사례로는 돈코츠 간장 라면으로 유명한 <요코하마 이에 계통> 브랜드 ‘마치다 상점’을 비롯해 전국적으로 500개 요식업 점포를 전개 중인 기프트 그룹을 들 수 있다. 동사는 과거에 전단지 배포와 자사 스마트폰 앱을 총동원하여 마케팅을 펼쳤음에도 좀처럼 실적으로 이어지지 못했던 시기가 있었으나, X-Locatins의 솔루션을 도입하고 나서는 배포 판촉물의 쿠폰 회수/사용률이 이전의 5배 이상을 기록했다고 한다.

위치정보 분석 플랫폼 회사인 Rei Frontier의 타무라 켄시 사장은 “사람의 무의식적인 생활 행동을 이해할 수 있게 되면, 어떠한 심리로 행동하고 선택하는지 패턴을 알 수 있다. 이 패턴을 사용해 다음 행동을 예측할 수 있다면, 그 사회적 이용가치는 매우 높을 것이다”고 말했다. 이 관점에서 본다면 위치정보란 개인의 생활행동을 적나라하게 드러내는, 말하자면 궁극의 개인정보라고도 할 수 있을 것이다. 물론 정보가 유출되거나 악용되는 일이 없도록, 우리가 안심하고 신뢰할 수 있는 수준으로 위치정보 데이터의 관리 및 이용이 이루어진다는 것이 대전제가 되어야 한다. 하지만 그만큼 소중한 데이터이기에 그 이용가치 역시 매우 크고, 향후 우리들의 소비생활을 즐겁고 편리하고 풍요롭게 만들며 비즈니스적으로도 큰 변혁을 가져올 가능성이 충분함을 알 수 있다.

X-Locatins의 위치정보 데이터 활용 플랫폼의 구조
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* 자료 : X-Locatins 홈페이지

시사점 1 : "이상한 승리는 있어도 이상한 패배는 없다" 구매로 이어지지 못한 데이터야말로 돌파구!

AI와 고감도 카메라를 활용한 소비자 행동 분석 사례 중에서도 특히 <사지 않은 사람에 대한 마케팅>은 매우 많은 가능성을 내포하고 있다. ‘Lauterborn's 4Cs’전략*의 4C를 소비자 구매결정 요인으로 봤을 때, 기존의 POS 데이터를 통해 드러나는 구매 정보는 아래 그림의 붉은색 점선 부분에 해당한다(4개 요소 전부를 충족하지 않더라도 복수 요소를 충족하면 구매에 이른다고 가정).
* 1993년에 미국의 경제학자 Robert F.Lauterbor이 제시한 고객시점을 중시한 마케팅 전략. Consumer Value(고객가치), Consumer Cost(고객비용), Convenience(편의성), Communication(소통)의 4대 요소로 구성.

하지만 "맛있어 보였지만 가격이 비싸서 구입을 포기"(그림 상의 A)한 경우나 "역내에 있어서 들러봤는데, 제품들이 너무 건강지향 제품들밖에 없어서 사고 싶은 것이 없다"(그림 상의 C)는 경우 등, 실제 구매로까지 이어지지 못한 소비자 구매 데이터(붉은색 파선 원 이외의 부분)는 기존 POS 데이터로는 확보할 수 없는 소중한 정보다. 기존의 POS 데이터를 통해서는, 소비자가 고민해 실제로 구매에 이른 부분(붉은색 점선)만이 드러난다. 실제 구매에까지 이르지 못한 소비자 구매 데이터(붉은색 점선 바깥 부분)는 POS 데이터를 통해서는 파악할 수 없었던 미개척 영역이고 그만큼 <사지 않은 사람에 대한 마케팅>이 내포한 가능성은 크다.

‘Lauterborn's 4Cs’ 구조로 표현한 소비자 구매 데이터
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<도쿄 무역관이 직접 작성>


에도시대의 다이묘이자 검술 명인이었던 마츠우라 키요시는 “이상한 승리는 있어도, 이상한 패배는 없다”고 말했다. 이겼을 때는 어째서 이겼는지 도무지 알 수 없을 때도 있지만, 졌을 때는 아무 이유 없이 지는 일은 없다는 뜻이다. 판매에 있어서 손님이 물건을 사면 <승리>고 물건을 사지 않으면 <패배>라 본다면, 승리의 결과인 POS 데이터보다 패배한 정보를 수집해 분석하는 <사지 않은 사람에 대한 마케팅>이야말로 진짜 중요한 의미를 갖는 노력인 것이다. AI/IoT/빅데이터를 활용한 고객 행동분석을 통해 사지 않은 사람에 대한 마케팅을 진행하는 것의 가치를 되짚어 보게 만드는 대목이다.

시사점 2 : 표면적으로 드러나지 않는 정보를 통한 '예측'의 가속화

2020년 6월에 일본에서도 개인정보 보호법이 개정됨에 따라 웹 마케팅 분야에서는 Cookie에 대한 새로운 규제가 초미의 관심사가 되었다. Cookie, 즉 개인정보의 이용 및 취급에 관한 규제 강화는 세계적 흐름으로 기존엔 마케팅 등에 이용 가능했던 개인정보를 이제는 이용할 수 없게 되었고, 결과적으로 소비자에 대한 정보와 잠재적 수요에 대한 파악이 힘들어진 상황이다. 때문에 요즘엔 AI, IoT, 빅데이터 등의 최신기술을 마케팅에 접목시킴으로써 소비자와 잠재적 수요를 파악해내려는 시도가 많이 관찰된다. ‘TOUCH TO GO’에서는 고감도 카메라와 각종 센서 그리고 AI 기술을 활용하여 기존의 POS 데이터를 통해선 드러나지 않았던 <사지 않은 사람에 대한 마케팅>을 구현해냈다. 한편 X-Locatins의 경우에는 위치정보 활용을 통해서 요식산업의 잠재적 고객 발굴을 성공적으로 지원했다. 이들 사례에서 공통적으로 나타나는 것은 <예측능력의 추구>다.

앞으로도 계속 마케팅 분야에서 이 <예측능력의 추구>가 가속화될 것으로 보여진다. 예측의 정밀성을 추구해 나아감으로써 수요예측, 발주와 상품구성, 그리고 고객에 대한 적절한 제품추천의 적중률이 높아질 것이다. 다른 한편으론 예측 능력의 속도를 추구해 나아감으로써 <수요예측 → 발주 → 매출 & 고객분석 → 개선>이라는 PDCA(Plan Do Check Action) 사이클을 더욱 정밀하고 단시간 내에 실현할 수 있게 될 것이다.


자료: 닛케이신문, RobotStart, IOT NEWS, X-Locatins 홈페이지 등을 참조, KOTRA 도쿄 무역관 작성