[경제신문=파이낸스투데이]
컨텍스트 기반 고객 경험 제공 분야의 선두업체인 큐빗(Qubit)이 몇몇 대대적인 업데이트와 함께 업계를 선도하는 디지털 경험 관리(digital experience management, DXM) 플랫폼의 한 부분으로 자체 머신러닝 엔진(machine learning engine)을 배치한다고 발표했다. 이번 발표는 올해 초 골드만삭스(Goldman Sachs)가 주도한 4000만 달러 규모의 시리즈 C 라운드 펀딩을 완료하며 회사의 기술에 대한 지속적인 투자를 분명히 보여준다.

자체 개발한 새로운 큐빗 머신러닝 엔진에 기반한 ‘기회 발굴’(opportunity mining) 은 최대 규모의 수익 창출 기회로 고객 그룹을 파악하고 우선순위를 매김으로써 마케터의 역량을 강화한다. 최적화된 개인 맞춤 디지털 경험을 전달할 태세를 갖춘 이들 고객 그룹 혹은 고객 세그먼트는 큐빗 사용자들에게 우선순위에 따라 노출된다. 이러한 사전 예측 역량으로 조직은 이제 무작위로 특정 고객 세그먼트를 의미 없는 경험에 동참시키지 않고 가장 많은 관심을 보증하는 고객 세그먼트에 초점을 맞출 수 있다.

큐빗의 그레이엄 쿡(Graham Cooke) 최고경영자 겸 창업자는 “회사가 성공하려면 고객을 중심으로 기업을 구축해야 한다”며 “소비자가 브랜드에 반응하는 방식은 끊임 없이 바뀌고 있다”고 말했다. 이어 “반드시 더욱 철저한 소비자 이해 방식을 구축하고 올바른 경험을 제공하도록 도와주는 확실하고 기민한 기술 플랫폼을 보유해야 한다”고 덧붙였다.

큐빗의 데이터 과학 부문 책임자인 버드 고스와미(Bud Goswami)는 “큐빗 머신러닝은 여러 산업 전반에 걸쳐 소비자 경험 게임의 판도를 다양한 방식으로 완전히 바꿔놓을 태세를 갖추고 있다”며 “기회 발굴을 통해 우리는 아직 사용하지 않은 잠재력을 제공하고 있다”고 말했다. 이어 그는 “큐빗은 최상의 고객을 목표로 삼아 선정하기 때문에 마케터가 고객 경험의 품질에 초점을 맞출 수 있다”고 덧붙였다.

최신 발표에서 큐빗은 또한 높은 가치의 ‘프로그래매틱 경험’의 배치를 간소화시켰다. 2000여 개의 전자상거래 실험에 대한 대조군 테스트 분석(AB testing analysis)에 토대한 구매 포기 제품 복구(abandonment recovery), 사회적 증거 메시지 전달(social proof messaging), 제품 추천(product recommendations) 같은 컨텍스트 기반 경험은 전통적인 최적화 이니셔티브에 비해 방문객 증가 당 24배의 수익 증가를 유도하는 것으로 알려져 있다. 이를 지원하기 위해 큐빗은 또한 조직이 직면한 매우 중요한 협업의 문제를 두고 고심했다. 새로운 경험 설계 워크플로우를 통해 기업 사용자는 많은 첨단 디지털 경험의 규칙을 규정하고 통제할 수 있으며, 준비가 되면 쉽게 개개인의 요구에 맞게 실행할 개발자를 끌어들일 수 있다. 이는 각자의 이익만을 고집하는 부서간 갈등을 줄여주고 사용 편의성과 권한 간에 적절한 균형을 만들어내며 결국 더욱 빠른 속도로 경험을 배치할 수 있게 해준다.

많은 다른 기술 향상은 계절 혹은 시간에 민감한 고객 세그먼트에 대한 지원 확대를 비롯해 기업이 각자의 고객을 이해하도록 도와주는 큐빗의 역량을 분명히 보여준다. 사용자는 이제 중요한 순간들과 기간을 고려해 쉽게 세그먼트를 창출하거나 블랙 프라이데이나 여름철 세일 기간, 아니면 고객이 90일 이상 쇼핑을 하지 않았을 때와 같이 특정 행사에 대한 기록을 다시 살펴볼 수 있다.

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전성철 기자 giant0127@paran.com 다른기사 보기