개인의 모든 행동(Action)을 분석하여 고객의 상황에 맞는 서비스를 제공해 주는 것은 사업자들의 단지 꿈일까? 프로필 중심의 타게팅 서비스와 어느 정도의 관심사에 대한 알림 서비스 정도가 개인화 서비스의 현주소인가? 그렇다고해서 자신의 관심사를 중심으로 페이지를 구성하는 형태의 서비스가 개인화 서비스의 방향이라고 보기엔 뭔가 섭섭하다. 그 이유는 개인화라고 하면 자신이 볼 만한 것들로 자신이 직접 화면을 구성하는 것이라기 보다는 자동으로 볼 만한 것들로 화면을 구성해줘야 맞기 때문이다.

즉 인터넷에서의 개인화는 해당 플랫폼에 들어오는 고객의 프로필부터 모든 Action 데이터들을 분석하여 이에 적합한 정보를 제공하는 것이다. 즉 고객 개인이 관심을 가질 만한 것으로 자동적으로 페이지를 구성하는 것이 개인화라 볼 수 있다. 다만 현재까지의 기술로나 개인화의 속성과 범위 상 페이지 전체를 개인화 영역으로 두면 안된다다.

개인화 서비스하면 가장 많이 Case Study로 등장하는 것이 아마존의 추천 시스템이다. 아마존은 고객의 구매 패턴을 분석하고 이를 협업 필터링(Collaborative Filtering)을 사용하여 구매 가능성이 높은 상품을 아랫쪽 해당영역에서 추천해준다. 여기에는 고객의 클릭부터 구매 히스토리, 별점, 리뷰, 태그, 커멘트 등 방대한 각종 로그 데이터들이 사용/가공된다.

결론적으로 말하자면, 사용자의 Action에서 사용자의 의도가 가장 많이 들어있는 데이터가 무엇이고, 방대한 데이터에서 의미있는 패턴을 좀 더 세분화된 세그먼트를 만드는 것이 개인화가 거쳐가야 할 길이다. 개별 고객에게 일대일에 가까운 정보를 바로 제공해주겠다는 이상 보다는 좀 더 현실에 가까운 세그먼트 서비스로 접근해야 한다는 것이다. 개인화가 거쳐가야 할 길은 그룹이다.

거스를수 없는 분절화 개인화 추세

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