[IT소식] 빅데이터 활용 사례 : 타겟

타깃은 1902년 세워진 미국의 대형 할인 매장이다. 2002년 타깃은 임산부를 대상으로 한 마케팅 전략을 펼친다. 대부분의 고객들은 쇼핑 습관이 정립되면 잘 바꾸지 않는 특징이 있는데, 임산부 고객을 확보하면 장난감부터 식료품까지 모든걸 다 파는 타겟 입장에선 임신 후 향후 몇년 간 해당 고객을 대상으로 매출을 올릴 수 있다고 판단했기 때문이다. 타겟은 임산부들을 대상으로 '유아용품 할인쿠폰'을 보내는 전략을 세웠는데, 단순히 결혼 적령기, 가임기 여성을 대상으로 무차별적인 마케팅 전략을 펼치지는 않았다.

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타겟은 데이터 분석 전문가인 앤드루 폴을 영입해 ‘임신 예측 모델’ 등을 개발했다. 타깃은 매장이나 온라인에서의 구매 상품 데이터, 타깃 등록 회원 데이터, 인터넷 상에서 유아용품이 검색된 데이터, 고객의 나이, 자녀 유무 등의 데이터를 분석했다. 이를 통해 임신 중인 고객이 어떤 상품을 구매했는지, 어떤 구매패턴을 보이는지를 알아냈다. 상관 관계 분석을 통해 타겟은 고객이 임신을 하면 평소에는 구매하지 않던 칼슘, 마그네슘 등의 영양제를 구입하고, 임신 중기에는 화학 물질이 적은 로션, 출산이 임박하면 유아 용품을 구매한다는 사실을 발견했다. 즉, 여성 고객이 영양제를 구매하면 타겟은 미리 임신 가능성을 주목하고 할인 쿠폰을 발송하는 것이다.

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2012년 어느 날, 한 남성이 화가 잔뜩 난 채로 대형마트에 들어서더니 “매니저 나와”라고 소리 질렀다. 손에는 이 대형마트가 딸에게 우편으로 보낸 아기 옷과 침대 등 유아용품 할인쿠폰이 들려 있었다. 해당 고객은 타겟이 딸에게 유아용품 할인 쿠폰을 보냈다는 것에 크게 분노했다. 당시 매니저는 예비 엄마에게 보냈어야 할 쿠폰을 잘못 보냈다며 사과했다. 하지만 반전은 한 달 뒤에 일어났다. 매니저는 재차 사과를 하러 이 남성에게 다시 연락을 했고, 뜻밖에도 이 남성은 “딸이 임신을 한 걸 뒤늦게 알게 됐다”며 사과했다. 알고보니 미성년 딸이 부모 모르게 아이를 가졌던 것이다. 같이 사는 가족도 몰랐던 비밀을 빅데이터가 알아낸 이 사례는 <타임스>가 보도한 이 사례는 빅데이터 분석의 힘을 여실히 보여준다.

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출처 : https://www.edaily.co.kr/news/read?newsId=01275926615827240&mediaCodeNo=257

http://www.hani.co.kr/arti/economy/economy_general/729868.html

http://it.chosun.com/site/data/html_dir/2019/07/07/2019070700064.html