3년이라는 시간, 우리 곁에 다가온 인공지능
2016년 3월 13일, 인공지능 바둑 프로그램 알파고와 프로기사 이세돌의 네 번째 대국에서 이세돌이 승리했다. 물론 다섯 번의 대국에서 알파고는 네 번의 승리를 거두면서 인공지능의 승리로 끝났지만 평소에는 인공지능에 대해서 잘 모르던 사람들에게도 ‘사람을 이기는 강력한 인공지능’에 대한 강한 인상을 심어주었다. 그로부터 3년이 훌쩍 지났는데 인공지능은 어떻게 발전했고 우리 생활에는 어떤 변화가 있었을까? 딥러닝이나 강화학습, 신경망 학습 같이 기술적인 어려운 이야기는 빼고 마케팅에서 주목해야 할 변화를 중심으로 알아보자.
현재 인공지능은 눈부신 성장을 하는 중이다. 바둑에서는 알파고를 가볍게 이기는 알파제로가 활약 중이며 올해 초인 2019년 1월 25일에는 실시간 전략 게임인 스타크래프트2의 경기에서 인공지능 프로그램인 알파스타와 유럽 프로게이머 2명과의 경기에서 가볍게 이기는 수준이 공개됐다. 체스나 바둑의 경우는 놓여진 서로의 수를 보면서 순서대로 두는 것이라서 한 수마다 경우의 수와 확률을 계산하면서 진행할 수 있지만, 실시간 전략 게임은 자원 생산, 기지 방어, 맵 탐색, 상대방 공격 등 다양한 수를 계산해야 하기 때문에 난이도는 훨씬 높다.
물론 인공지능이 게임만 하고 있었던 건 아니고, 개와 베이글을 더 잘 구분할 수 있게 됐으며(인터넷에서 dog and bagel이나 dog and muffin을 검색해보자) IBM의 왓슨은 수십만 장의 엑스레이 사진을 학습하여 결핵이나 심장 질환을 찾아내기도 한다. 그리고 구글의 인공지능 시스템은 1,200가지 이상의 수학 법칙을 증명하고 있다. 우리 생활에 더 가까운 소식으로는 통신사와 인터넷 서비스 회사들이 내놓은 인공지능 비서들이 거실과 방안에 자리잡게 됐고, 넷플릭스의 개인 취향과 시청 정보에 따른 콘텐츠 추천 서비스가 활성화되어 가입자들을 끌어들이고 있는 중이다. 여기서 중요한 것은 무엇이 인공지능을 구성하고 있는 본질인지, 그리고 인공지능이 발달함에 따라 우리 생활에 어떤 실질적인 변화가 일어나는 것인지 고민해야 다가오는 미래를 좀 더 합리적으로 맞이할 수 있다.
인공지능은 알고리즘과 데이터가 중심
국내외 언론사의 스포츠 결과에 관한 기사와 증시와 관련된 사실 기사는 인공지능에 기반한 프로그램이 작성한지 꽤 됐다. 스포츠 기사는 과거의 데이터가 이미 정리되어 있고, 그날 진행되는 경기의 출전선수, 경기 진행에 따른 데이터, 그리고 결과가 텍스트와 숫자로 정리될 수 있기 때문에 기자가 작성하는 것 보다 인공지능 프로그램이 작성하는 것이 훨씬 정확하고 빠르다. 물론 문장이 끊어진다거나 감정을 느낄 수 없어 어색한 부분은 어쩔 수 없지만 점차 구분하기 힘들 정도로 나아지고 있다. 즉, 인공지능이 기사를 쓰기 위해서 필요한 것은 과거의 데이터와 현재의 데이터이다.
인공지능을 이해하는 요소는 크게 두 가지로 볼 수 있는데 연산을 위한 알고리즘과 연산을 위해 필요한 데이터이다. 최근 인공지능이 발전하게 된 것은 대규모 연산이 가능하도록 하드웨어가 좋아지고(게임하려고 산 그래픽 카드(GPU)가 대규모 연산장치 역할을 하는 중이다), 알고리즘 학습과 분석에 필요한 엄청나게 많은 데이터가 쌓이면서 가능해진 측면이 있다. 알파고가 바둑 기보를 학습하거나 왓슨이 엑스레이 사진을 학습하는 것은 사람의 학습 능력과 평생 경험할 수 있는 수치를 뛰어넘는 엄청난 숫자다. 그래서 인공지능의 발전에 필요한 중요한 요소로 클라우드, 빅데이터, 알고리즘 등이 연관되어 있으며 요즘 유행한다는 기술 동향을 다 포괄한다고 볼 수도 있겠다.
전통적으로 기업이 쌓아온 데이터는 각 필드를 정의하고 기록하여(정형 데이터) 안정적인 데이터베이스에 저장해두게 되는데 비용도 비싸지만 데이터를 분석하는 것에도 많은 시간과 연산이 필요하다. 하지만 인공지능이 사용하는 빅데이터들은 기존에 쌓아온 데이터와는 비교할 수 없을 정도로 거대하며 정리되어 있지 않은 형태(비정형 데이터)가 많이 있다. 사람들의 대화는 텍스트로 바꿀 수는 있지만 대화의 맥락을 이해해야 하고, 인터넷의 활동 기록이나 실제 이동 동선 등도 쌓는 것보다 분석이 더 어려운 데이터의 형태를 가지고 있다.
그래서 인공지능의 시대에 마케팅에서 관심을 가져야 할 요소는 바로 데이터와 데이터에 기반한 고객 분석이라고 할 수 있다. 데이터를 많이 확보하여 분석에 충분한 규모의 경제를 이루게 된다면 다양성과 새로운 시장의 발견 측면에서 아웃라이어의 의미도 중요해진다. 인구가 1억명이 넘는 미국과 일본, 중국 시장이 우리나라보다 다양성이 더 많은 이유이기도 할 것이다.
밀레니얼 세대를 이해하기 위한 키워드
베이비 부머들도 은퇴하고, 인구도 줄어들 것으로 예상되는 시대적 배경 속에서 시장을 찾는 일은 점차 어려운 일이 되고 있다. 결혼은 늦게 하고 출산은 안 하는 흐름이 증가하는 상황에서 고객들은 1인가구나 2인가구로 점차 파편화되고 있으며, TV를 덜 보고 PC도 덜 쓰며 모든 것을 모바일로 해결하는 새로운 경향을 맞이하고 있다. 일본의 신입사원들이 모바일로만 살아왔기에 입사 후 업무용 PC를 사용할 줄 모른다는 뉴스를 보면서 세상은 생각보다 빨리 바뀌었음을 절감하게 된다. 기존의 마케팅 전략으로는 고객에게 다가가기가 점점 어려워지고 있기에 데이터에 기반한 인공지능의 활용은 새로운 시장 기회를 발견할 수 있게 해 줄 것이다.
HS애드가 SNS 120억건을 분석하여 워라밸, 가심비, 모어 모바일, 관태기의 네 가지의 키워드를 선정했는데(빅데이터로 본 밀레니얼 세대의 라이프스타일, HS애드 블로그) 이 결과를 보고 퇴근 후에 즐길 수 있는 여가, 소비의 만족을 주는 제품과 서비스, 모바일 콘텐츠(쇼핑, 게임 등), 소셜 활동 강화 등은 짐작할 수 있지만 개별 광고와 마케팅의 변화를 이끌어내려면 주제를 더 파고 들어야 한다.
왜 밀레니얼 세대는 SNS에 열광할까? 위의 키워드 중에서 모어 모바일은 스마트폰을 더 자주 이용한다는 것인데 인터넷을 이용하는 시간은 더 길어졌지만 한 번에 사용하는 시간은 짧아지는 현상으로 인해서 정보의 흐름 자체가 연속적이지 않고 끊어지게 된다. 이러한 흐름에 가장 적합한 서비스가 페이스북, 인스타그램, 트위터와 같은 Social Service들이다. 이들을 7개의 블럭으로 설명하는 7 building blocks for social web에 관한 논문이 있는데 현재(Presence), 관계(Relationship), 공유(Sharing), 대화(Conversation), 평판(Reputation), 모임(Group)이 그 요소이다.
인공지능은 알고리즘과 데이터가 중심
국내외 언론사의 스포츠 결과에 관한 기사와 증시와 관련된 사실 기사는 인공지능에 기반한 프로그램이 작성한지 꽤 됐다. 스포츠 기사는 과거의 데이터가 이미 정리되어 있고, 그날 진행되는 경기의 출전선수, 경기 진행에 따른 데이터, 그리고 결과가 텍스트와 숫자로 정리될 수 있기 때문에 기자가 작성하는 것 보다 인공지능 프로그램이 작성하는 것이 훨씬 정확하고 빠르다. 물론 문장이 끊어진다거나 감정을 느낄 수 없어 어색한 부분은 어쩔 수 없지만 점차 구분하기 힘들 정도로 나아지고 있다. 즉, 인공지능이 기사를 쓰기 위해서 필요한 것은 과거의 데이터와 현재의 데이터이다.
인공지능을 이해하는 요소는 크게 두 가지로 볼 수 있는데 연산을 위한 알고리즘과 연산을 위해 필요한 데이터이다. 최근 인공지능이 발전하게 된 것은 대규모 연산이 가능하도록 하드웨어가 좋아지고(게임하려고 산 그래픽 카드(GPU)가 대규모 연산장치 역할을 하는 중이다), 알고리즘 학습과 분석에 필요한 엄청나게 많은 데이터가 쌓이면서 가능해진 측면이 있다. 알파고가 바둑 기보를 학습하거나 왓슨이 엑스레이 사진을 학습하는 것은 사람의 학습 능력과 평생 경험할 수 있는 수치를 뛰어넘는 엄청난 숫자다. 그래서 인공지능의 발전에 필요한 중요한 요소로 클라우드, 빅데이터, 알고리즘 등이 연관되어 있으며 요즘 유행한다는 기술 동향을 다 포괄한다고 볼 수도 있겠다.
전통적으로 기업이 쌓아온 데이터는 각 필드를 정의하고 기록하여(정형 데이터) 안정적인 데이터베이스에 저장해두게 되는데 비용도 비싸지만 데이터를 분석하는 것에도 많은 시간과 연산이 필요하다. 하지만 인공지능이 사용하는 빅데이터들은 기존에 쌓아온 데이터와는 비교할 수 없을 정도로 거대하며 정리되어 있지 않은 형태(비정형 데이터)가 많이 있다. 사람들의 대화는 텍스트로 바꿀 수는 있지만 대화의 맥락을 이해해야 하고, 인터넷의 활동 기록이나 실제 이동 동선 등도 쌓는 것보다 분석이 더 어려운 데이터의 형태를 가지고 있다.
그래서 인공지능의 시대에 마케팅에서 관심을 가져야 할 요소는 바로 데이터와 데이터에 기반한 고객 분석이라고 할 수 있다. 데이터를 많이 확보하여 분석에 충분한 규모의 경제를 이루게 된다면 다양성과 새로운 시장의 발견 측면에서 아웃라이어의 의미도 중요해진다. 인구가 1억명이 넘는 미국과 일본, 중국 시장이 우리나라보다 다양성이 더 많은 이유이기도 할 것이다.
밀레니얼 세대를 이해하기 위한 키워드
베이비 부머들도 은퇴하고, 인구도 줄어들 것으로 예상되는 시대적 배경 속에서 시장을 찾는 일은 점차 어려운 일이 되고 있다. 결혼은 늦게 하고 출산은 안 하는 흐름이 증가하는 상황에서 고객들은 1인가구나 2인가구로 점차 파편화되고 있으며, TV를 덜 보고 PC도 덜 쓰며 모든 것을 모바일로 해결하는 새로운 경향을 맞이하고 있다. 일본의 신입사원들이 모바일로만 살아왔기에 입사 후 업무용 PC를 사용할 줄 모른다는 뉴스를 보면서 세상은 생각보다 빨리 바뀌었음을 절감하게 된다. 기존의 마케팅 전략으로는 고객에게 다가가기가 점점 어려워지고 있기에 데이터에 기반한 인공지능의 활용은 새로운 시장 기회를 발견할 수 있게 해 줄 것이다.
HS애드가 SNS 120억건을 분석하여 워라밸, 가심비, 모어 모바일, 관태기의 네 가지의 키워드를 선정했는데(빅데이터로 본 밀레니얼 세대의 라이프스타일, HS애드 블로그) 이 결과를 보고 퇴근 후에 즐길 수 있는 여가, 소비의 만족을 주는 제품과 서비스, 모바일 콘텐츠(쇼핑, 게임 등), 소셜 활동 강화 등은 짐작할 수 있지만 개별 광고와 마케팅의 변화를 이끌어내려면 주제를 더 파고 들어야 한다.
왜 밀레니얼 세대는 SNS에 열광할까? 위의 키워드 중에서 모어 모바일은 스마트폰을 더 자주 이용한다는 것인데 인터넷을 이용하는 시간은 더 길어졌지만 한 번에 사용하는 시간은 짧아지는 현상으로 인해서 정보의 흐름 자체가 연속적이지 않고 끊어지게 된다. 이러한 흐름에 가장 적합한 서비스가 페이스북, 인스타그램, 트위터와 같은 Social Service들이다. 이들을 7개의 블럭으로 설명하는 7 building blocks for social web에 관한 논문이 있는데 현재(Presence), 관계(Relationship), 공유(Sharing), 대화(Conversation), 평판(Reputation), 모임(Group)이 그 요소이다.
느슨한 유대(weak-tie) 관계에서 자신의 개인정보를 중심으로 더 많은 정보를 연결하게 되는데, 지금 현재의 감정을 공유하고 관심사를 나누면서 공감받고 유명해지고 싶은 마음이 고스란히 담겨있다. 마케팅의 컨셉과 광고의 키워드도 이들 요소에 맞춰서 구성한다면 훨씬 흥미와 관심을 유발할 수 있을 것이다. 파편화되어 있는 타깃 고객을 모으려면 데이터에 기반하고 관심 요소에 기반한 분석과 접근이 필요하다.
인공지능이 마케팅에 가져올 변화 #1
한 번에 이용하는 시간이 짧아진 인터넷의 사용 패턴에 따라 웹페이지의 팝업 광고나 동영상 앞에 재생되는 5~15초의 광고들이 관심을 끌지 못하고 오히려 브랜드와 광고에 역효과를 내고 있다. PC를 기준으로 고려된 광고 형태로 사용자들에게 불편함을 줄 것이 아니라 모바일에 익숙한 사용자들의 데이터를 기반으로 분석하여 인공지능이 미리 사용자의 구매를 예측하고 제안하는 형태가 필요하다. 그래서 인공지능 시대는 사용자를 Micro-Targeting하여 분석하고 한 사람만을 위한 큐레이션이 가능해질 것이다. 인공지능이 제공하는 추천 서비스, 즉 개인화된 어시스턴트는 인공지능 운영체제와 사랑에 빠지는 영화 <HER>에서처럼 사용자와 일대일로 대화하고 관심사를 수집하여 대응할 수 있는 것과 같다.
아마존이 수십 년간 영업이익을 크게 못 내면서도 모아놓은 구매 데이터, 검색 데이터, 웹 네비게이션 데이터가 중요하고, 쿠팡이 일년에 조 단위의 적자를 내면서도 로켓배송을 통해서 모아놓은 유사한 데이터들은 마케팅을 하기 위한 매우 중요한 기초 데이터가 될 것이다. 사업자들이 그런 목적과 용도로 데이터를 모으고 있는지는 알 수 없지만 말이다. 인공지능을 위해서는 알고리즘도 중요하지만 데이터를 가진 기업이 앞서가게 될 것인데, 알고리즘은 도입하기 쉽지만 데이터는 확보하기 어렵기 때문이기에 데이터에 욕심을 내는 기업이 경쟁에서 앞서갈 수 있다. 마케팅을 하려는 기업과 담당자는 데이터의 확보와 데이터 기술의 확보를 위해서 더 투자하고 노력해야 한다.
우리는 같은 네이버 화면을 보면서 인터넷을 시작해왔다. 많이 본 기사와 검색어를 클릭하다 보니 해당 기사는 더 많이 보게 되는 쏠림 효과도 일어난다. 하지만 사용자의 관심은 다 다르기 마련인데 같은 것을 여러 사람이 함께 본다면 이슈도 같고, 생각도 비슷해지고, 구전효과도 빠르게 전파되고 소비된 후에 빠르게 사라진다.
사용자가 개별화한 타임라인을 분석하여 광고도 큐레이션으로 개별화할 수 있다면 타깃이 사용하는 PC와 모바일의 양쪽에서 맞춤형 추천 광고를 구현할 수 있을 것이며 데이터와 플랫폼을 이용한 대량 개별화의 시대라고 할 수 있다. 예를 들어 현재의 새벽배송 시장이 주문에 따른 빠른 대응으로 이루어지는 노동집약적인 형태로 주문이 늘어날 수록 비용이 증가할 수 밖에 없는 구조이지만, 사용자의 취향을 분석하고 니즈를 미리 예측하여 소싱부터 물류 및 배송까지 시간을 단축하는 방식으로 새벽배송이 이루어져야 경쟁과 서비스가 지속될 수 있다.
데이터에 기반한 인공지능의 알고리즘이 마케팅에 도입될 수록 개별화된 타깃팅과 광고가 가능해진다는 점은 바람직하지만 문제는 사용자의 선택에 따라 점점 더 취향이 굳어지는 확인의 편향(confirmation bias)이 강화된다는 점이다. 우연한 것을 만나서 새로운 것을 경험하고 소비할 가능성이 줄어든다는 점에서 신제품은 점점 더 힘들어지는 부작용이 생긴다. 그래서 취향을 기반으로 하지만 우연한 만남을 다양하게 이끌어줄 수 있는 라이프 스타일을 제안하는 형태의 네트워킹이 필요해지며, 의도적이든 의도적이지 않든 새로운 것을 경험하도록 하는 부분이 확대될 것이다. 우연한 만남이 일어나는 가장 좋은 방법은 여행을 떠나는 것이지만, 일상의 여가가 부족한 사람들에게는 관심있는 주제별로 보여서 취향은 유지하되 새로운 사람들과 교류하게 하는 <트레바리> 같은 독서 모임이 인기를 끌고 펀딩을 받는 이유일 것이다.
우리는 30년의 시간에 아날로그에서 디지털로, PC에서 모바일로, 계산기에서 인공지능의 시대로 발전해 왔다. 이 변화는 사용자의 디지털화된 데이터(digitalized data)가 중심이 되어서 마케팅과 광고에서 개인화된 타깃팅과 광고 전략을 수행할 수 있게 해 준다. STP가 중심이 되던 마케팅이 사용자 가치 중심으로 변화하는데, 필립코틀러가 마켓 3.0에서 언급한 것처럼 마켓 2.0의 시대에는 ‘차별화(differentiation)’가 중요한 개념이지만 인공지능과 데이터에 기반한 시대에는 마켓 3.0의 사용자 ‘가치(value)’를 제공할 수 있을 것이다.
인공지능이 마케팅에 가져올 변화 #1
Data-driven Value Proposition
한 번에 이용하는 시간이 짧아진 인터넷의 사용 패턴에 따라 웹페이지의 팝업 광고나 동영상 앞에 재생되는 5~15초의 광고들이 관심을 끌지 못하고 오히려 브랜드와 광고에 역효과를 내고 있다. PC를 기준으로 고려된 광고 형태로 사용자들에게 불편함을 줄 것이 아니라 모바일에 익숙한 사용자들의 데이터를 기반으로 분석하여 인공지능이 미리 사용자의 구매를 예측하고 제안하는 형태가 필요하다. 그래서 인공지능 시대는 사용자를 Micro-Targeting하여 분석하고 한 사람만을 위한 큐레이션이 가능해질 것이다. 인공지능이 제공하는 추천 서비스, 즉 개인화된 어시스턴트는 인공지능 운영체제와 사랑에 빠지는 영화 <HER>에서처럼 사용자와 일대일로 대화하고 관심사를 수집하여 대응할 수 있는 것과 같다.
아마존이 수십 년간 영업이익을 크게 못 내면서도 모아놓은 구매 데이터, 검색 데이터, 웹 네비게이션 데이터가 중요하고, 쿠팡이 일년에 조 단위의 적자를 내면서도 로켓배송을 통해서 모아놓은 유사한 데이터들은 마케팅을 하기 위한 매우 중요한 기초 데이터가 될 것이다. 사업자들이 그런 목적과 용도로 데이터를 모으고 있는지는 알 수 없지만 말이다. 인공지능을 위해서는 알고리즘도 중요하지만 데이터를 가진 기업이 앞서가게 될 것인데, 알고리즘은 도입하기 쉽지만 데이터는 확보하기 어렵기 때문이기에 데이터에 욕심을 내는 기업이 경쟁에서 앞서갈 수 있다. 마케팅을 하려는 기업과 담당자는 데이터의 확보와 데이터 기술의 확보를 위해서 더 투자하고 노력해야 한다.
인공지능이 마케팅에 가져올 변화 #2
Platform-based Mass Customization
우리는 같은 네이버 화면을 보면서 인터넷을 시작해왔다. 많이 본 기사와 검색어를 클릭하다 보니 해당 기사는 더 많이 보게 되는 쏠림 효과도 일어난다. 하지만 사용자의 관심은 다 다르기 마련인데 같은 것을 여러 사람이 함께 본다면 이슈도 같고, 생각도 비슷해지고, 구전효과도 빠르게 전파되고 소비된 후에 빠르게 사라진다.
앞으로 사용자의 데이터를 분석하면 인공지능 알고리즘을 사용하여 개별화된 페이지를 제공할 수 있다. 이러한 형태로 제공하는 것을 개별화된 타임라인으로 볼 수 있는데, 자신의 선택에 따른 정보로 구성되어 같은 서비스를 이용하고 있지만 서로 다른 정보를 보고 생각하고 취향을 맞춰가기 때문에 광고도 사용자의 선택된 콘텐츠와 검색과 네비게이션에 따라서 개별화된 형태를 가지게 된다. 광고의 효과성 측면에서는 가장 적합한 사용자를 찾아서 제공하는 것이기에 노출과 클릭의 효율성은 높아질 것이다.
사용자가 개별화한 타임라인을 분석하여 광고도 큐레이션으로 개별화할 수 있다면 타깃이 사용하는 PC와 모바일의 양쪽에서 맞춤형 추천 광고를 구현할 수 있을 것이며 데이터와 플랫폼을 이용한 대량 개별화의 시대라고 할 수 있다. 예를 들어 현재의 새벽배송 시장이 주문에 따른 빠른 대응으로 이루어지는 노동집약적인 형태로 주문이 늘어날 수록 비용이 증가할 수 밖에 없는 구조이지만, 사용자의 취향을 분석하고 니즈를 미리 예측하여 소싱부터 물류 및 배송까지 시간을 단축하는 방식으로 새벽배송이 이루어져야 경쟁과 서비스가 지속될 수 있다.
인공지능이 마케팅에 가져올 변화 #3
우연한 발견, 세렌디피티(Serendipity)의 역할
데이터에 기반한 인공지능의 알고리즘이 마케팅에 도입될 수록 개별화된 타깃팅과 광고가 가능해진다는 점은 바람직하지만 문제는 사용자의 선택에 따라 점점 더 취향이 굳어지는 확인의 편향(confirmation bias)이 강화된다는 점이다. 우연한 것을 만나서 새로운 것을 경험하고 소비할 가능성이 줄어든다는 점에서 신제품은 점점 더 힘들어지는 부작용이 생긴다. 그래서 취향을 기반으로 하지만 우연한 만남을 다양하게 이끌어줄 수 있는 라이프 스타일을 제안하는 형태의 네트워킹이 필요해지며, 의도적이든 의도적이지 않든 새로운 것을 경험하도록 하는 부분이 확대될 것이다. 우연한 만남이 일어나는 가장 좋은 방법은 여행을 떠나는 것이지만, 일상의 여가가 부족한 사람들에게는 관심있는 주제별로 보여서 취향은 유지하되 새로운 사람들과 교류하게 하는 <트레바리> 같은 독서 모임이 인기를 끌고 펀딩을 받는 이유일 것이다.
그리고 또 3년 - 취향을 배달해 드립니다
우리는 30년의 시간에 아날로그에서 디지털로, PC에서 모바일로, 계산기에서 인공지능의 시대로 발전해 왔다. 이 변화는 사용자의 디지털화된 데이터(digitalized data)가 중심이 되어서 마케팅과 광고에서 개인화된 타깃팅과 광고 전략을 수행할 수 있게 해 준다. STP가 중심이 되던 마케팅이 사용자 가치 중심으로 변화하는데, 필립코틀러가 마켓 3.0에서 언급한 것처럼 마켓 2.0의 시대에는 ‘차별화(differentiation)’가 중요한 개념이지만 인공지능과 데이터에 기반한 시대에는 마켓 3.0의 사용자 ‘가치(value)’를 제공할 수 있을 것이다.
애플은 열광하는 소수의 매니아를 만들어 내었으며, 블루보틀 커피는 커피의 본질적인 가치를 알아보는 고객에게 집중을 한다. 우리나라에서도 <퍼블리 publy.co>처럼 기꺼이 돈을 내고 콘텐츠를 보겠다는 소비자를 모아서 ‘취향을 배달해 드리는’ 서비스가 있으며 4월에 ‘Map of the soul : Persona’ 앨범을 발표하고 빌보드차트에 진입한 BTS도 팬클럽인 아미(army)가 큰 역할을 한 것처럼 예전에는 소규모이고 독자층을 파악하기 어려웠지만 이제는 같은 취향을 가진 팬층을 발견하여 Identity를 확실하게 구축한다면 열광적인 소비자들을 모을 수가 있다. 쇼핑몰이 시즌에 따라 또는 사회적 이슈에 따라 임시범주(adhoc category)를 만들어서 고객에게 광고하는 것에서 이제 고객 개개인이 가지고 있는 취향과 선택에 따른 가치범주(value category)를 제안할 수 있을 것이다.
