어느 고객이 무엇을 얼마나 자주 구매했는지, 어느 매장에서 어떤 유형의 제품을 구매했는지, 언제 재구매 또는 대체 구매할 것인지 등과 같은 정보는 기업의 실무자나 임원들에게 가장 큰 관심사일 것이다.

고객에 관한 DB(데이터베이스)를 구축하고, 이것을 활용하여 고객의 Needs에 걸맞은 제품을 판매하는 전략을 가리켜 ‘데이터베이스 마케팅’이라고 한다. 다른 말로는, 고객별로 맞춤식 전략을 세운다 하여 ‘원 투 원 마케팅’으로 부르기도 한다. 이제 소비자들은 매스컴의 통제를 받지 않고 자신의 원하는 Needs를 스스로 찾아가는 시대에 이르렀다. 데이터의 중요성은 오래전부터 주목받아왔지만, 빅 데이터와 같은 분석 기법이 미래 주도 산업으로 떠오르면서 중요성이 더욱 부각되고 있다. 그렇기에 데이터베이스 마케팅은 적합한 대안으로 분류된다. 

대표적으로 4차 산업혁명의 시대를 예견하면서 관심을 받는, 빅데이터 분석기법이 이에 해당한다. 이제 데이터는 단순히 저장되는 정보로 그치지 않는다. 데이터는 이제 철저히 분석되어 적극적으로 활용된다. 이를 활용한 케이스는 무엇이 있을까? 흔히, 회원제 쇼핑몰이나 인터넷 강의 업체, 온라인 서점 등에서 ‘오늘 본 상품’, ‘많은 이들의 추천 상품’, ‘당신에게 적합한 상품’과 같은 배너를 만들며 자동으로 추천해주는 기능을 본 적이 있을 것이다. 이런 실시간 추천 서비스는 개개인의 맞춤형 서비스를 제공해주는 빅 데이터 기술. 이를 적극적으로 활용한 마케팅 전략이다.

검색엔진 포털 사이트에서 일정 단어만을 입력하면 추천 검색어 들이 나열되는 것도, 잘못된 검색결과에서 조금의 오점을 고쳐 수정된 결과를 도출해주며 대중이 원하는 키워드를 찾아주는 역할을 한다. 축적된 데이터를 활용해 고객을 위한 맞춤식 전략을 구사하는 것이다. 

비단 한 분야에만 국한된 것이 아니다. 불특정 다수가 아닌 타깃 고객을 위한 맞춤형 전략이다 보니 다양한 적용사례를 살펴볼 수 있는데, 서비스 정신이 생명인 호텔업계에서도 활용사례를 더러 볼 수 있다. 세계적인 호텔 리츠 칼턴의 경우에는 숙박에 있어 고객의 기호에 대한 정보를 사전에 수집한다. 푹신한 침구류를 싫어하는 동양인들이 딱딱한 베개를 요구하면 프런트에서는 데이터베이스 센터에 이를 전달하고 고객이 도착하는 순간 원하는 침구류가 배치된 것을 볼 수 있다. 더불어, 재차 방문하는 고객의 경우 프런트에서 이름만 입력하면 고객의 기호를 포함한 상세한 정보를 얻을 수 있어 응대에 있어 훨씬 좋은 평가를 받을 수 있다. 데이터베이스 시스템을 적극적으로 활용하여 응대 및 마케팅 활동에 탄력을 받을 수 있다. 국내에서 조사하는 NCSI(국가 고객만족도 지수) 지수에서도 2000년대 중 후반에서는 단연 1위의 실적을 거두기도 했다. 2015년 시행된 조사에서는 분야별 지수가 아닌 NCSI의 총체적 지수에서 리츠칼튼이 11위를 차지하고 있음을 알 수 있고, 1~11위까지 모두 호텔들이었다. 

요식업계에서도 적용할 수 있었다. 2014년 처음 선을 보인 스타벅스의 사이렌 오더의 경우 출시 초기 2000건에 해당하는 주문이 이루어졌지만 2017년 10월을 기준으로 누적 주문 건수가 3천만 건이 넘었고, 전년 9월 기준 일일 방문객은 50만 명, 그중 약 6만여 건의 결제가 이루어졌다고 한다. 스타벅스 앱을 내려받고 회원가입만 하면 누구든 이용할 수 있는 이 앱의 경우 스마트폰 내에 내장된 회원 전용 카드로 미리 주문이나 결제할 수 있다. 고객이 영수증을 원하면 앱에서 자동으로 처리해주며, 현금영수증까지 완벽하게 제공해준다. 가장 큰 특징은 원하는 시간대에 주문하고 기다리지 않아도 된다는 점이다. 출근 시간대에 이용률이 가장 높았고 출시 초 19%대에 이르렀던 남성 고객층이 작년 기준 25%를 차지할 정도의 증가 추세를 보였다. 테이크 아웃을 위해 매장에 들른 손님의 나머지 시간을 줄여주는 이점이 생긴다. 맥도날드나 롯데리아 같은 패스트푸드 체인에서 무인결제 시스템이나 드라이브 서비스를 활용하는 것도 이와 같은 활용의 형태이다.

이처럼 데이터는 고객의 기호를 파악하는 것은 물론, 업무 프로세스상의 결함을 잡아주는 역할도 한다. 데이터가 단순히 축적되어 저장되는 과거와는 달리, 이를 분석한 활용 형태가 다방면으로 적용되고 있다. 데이터베이스 마케팅이란 용어가 생겨난 지는 오래됐지만 표준화된 고객을 위한 전략이 아닌 개별 맞춤형 전략의 중요성이 대두되며 새로운 대안으로 모색되는 것이다.