# 구매 이력이 없는 고객의 감성을 추정하는 기술

기업에서 고객 데이터는 중요하지만 화장품과 같은 감성이 중요한 상품을 판매하는 기업에서 개인의 속성 정보와 결부된 구매 이력은 고객에게 어떠한 상품을 권장할 것인가, 어떠한 상품을 어디에 어떻게 배치할 것인가, 그리고 향후 어떠한 상품을 개발할 것인가 등 브랜드 전략에 대해 매우 중요하다.

그러나 구매 이력이 없는 잠재적인 고객에 대해서는 어떠한 상품을 권장해야 하는가는 속성정보나 매장에서 접하게 되는 판매원의 경험을 바탕으로 판단할 수 밖에 없다. 점포나 점원 사이에 영업 성적의 차이가 생겨 나는 원인의 하나가 될 수 있지만 경험이 부족한 점원이라도 고객의 감성을 높은 정밀도 그리고 신속하게 추정할 수 있으면 좋을 것이다.

그림1 의성의태어를 수치화하는 시스템에 의한 ‘촉촉함’의 출력 결과

아무리 우수한 고기능 크림이라도 ‘끈적끈적’ 하게 밖에 느끼지 않는 사람에게 팔려고 해도 잘 되지 않는다. ‘끈적끈적’ 하게 밖에 느끼지 않는 사람에게는 조금 ‘산뜻’한 사용감의 보습제가 선호될지도 모른다. 농후한 고기능 크림은 ‘촉촉하다’고 느끼는 사람에게 팔아야 하곤 한다.

지금부터 팔려고 하는 것을 그 고객이 어떻게 느낄 수 있는가는 매장에서 테스트 하는 방법도 유효하지만 모든 것을 테스트해 볼 수는 없다. 또 요즈음의 신종 코로나 바이러스의 문제로 매장에서 실제로 여러 가지 물건을 접해 시험해 보는 것도 어렵고 점점 대면으로의 접객도 어려워지고 있다.

필자는 개인의 구매 이력을 이용하지 않고 개인이 개개의 물건이나 상품에 대해 어떻게 느끼는지를 예측하는 방법을 개발하고 있다. 같은 것이라도 사람에 따라 느낌이 다를 수 있다. 과거의 이력과 유사한 행동을 하는 사용자의 이력으로부터 개인의 기호를 예측한다고 하는 인터넷상의 행동 이력에 근거하는 기호 추출 방법이 있지만 그러한 방법도 실제의 물건을 개개인이 어떻게 느낄지를 예측하는 것은 아니다. 본고에서는 개별 소비자의 감성 차이를 그 소비자의 구매 이력이나 상세한 조사 데이터가 없어도 추정 가능하게 하는 시스템에 대해 소개한다.