Ulta Beauty, AI 전략으로 95% 고객 재구매율 달성(PYMNTS)
(원문 제목: Ulta Beauty’s AI Strategy Drives a 95% Customer Repurchase Rate)
검색 키워드 : ulta
뉴스 요약
- Ulta Beauty는 분산된 고객 데이터를 중앙 집중화하여 AI 기반 개인화를 실현
- 이 전략으로 마케팅 비용 절감 및 캠페인 효율성 향상
- Ulta의 경험은 기술 기반 개인화가 고객 충성도를 높이고 성장을 촉진하는 광범위한 소매업 변화 반영
뉴스 번역 원문
Ulta Beauty는 고객 데이터를 중앙 집중화하여 통합된 프로필을 구축하고, 이를 통해 거의 실시간으로 AI 기반 개인화를 가능하게 했다.
이 전략 덕분에 Ulta는 95%의 재구매 고객 비율을 달성했으며, 마케팅 비용을 절감하고 캠페인 효율성을 개선했다.
Ulta의 경험은 고객 충성도를 심화하고 성장을 촉진하기 위한 확장 가능한 기술 기반 개인화로의 소매업 전반의 변화를 반영한다.
Ulta Beauty는 일상적인 소비자에게 화장품을 접근 가능하게 하여 팬층을 형성했다. 프리미엄 브랜드뿐만 아니라 대중 브랜드 화장품도 취급한다. 소비자들이 고급 브랜드와 대중 브랜드를 모두 구매한다는 이해는 미국 소매업체의 성장을 이끌었다. Ulta는 3,800만 명 이상의 로열티 프로그램 회원과 1,300개 이상의 미국 매장을 보유하고 있으며, 700만 명의 인스타그램 팬을 보유하고 있다.
Ulta는 고객에게 매장 내 신용 카드 프로그램을 제공하고, 이메일 및 문자 메시지 목록을 통해 프로모션을 연장하며, 기타 마케팅 프로그램을 운영한다. 이를 통해 Ulta는 마케팅 목록이나 다른 출처를 통해 구매하지 않고 고객으로부터 직접 1차 데이터를 축적했다.
하지만 데이터는 소매업체에게 도전 과제가 되었다. 정보가 분산되어 있어 접근하기 어렵고 마케팅 캠페인에 신속하게 활용하기 힘들었다. Ulta Beauty의 CMO인 켈리 마호니는 "개인화는 우리의 미래 성공을 여는 열쇠이며, 이를 잘 수행하기 위해서는 데이터와 의사결정을 캠페인 활성화와 함께 적용해야 한다"고 말했다.
Ulta는 이메일, 로열티 프로그램, 매장 내 데이터 등 다양한 소스에서 데이터를 중앙 집중화하기 시작했다. 이를 통해 다양한 채널에서의 선호도와 거래를 살펴보며 통합된 고객 프로필을 구축했다.
Ulta는 고객을 이해하고 그들이 다음에 무엇을 할지 예측하며 개인화된 추천을 보내기 위해 고급 인공지능(AI) 및 머신러닝 모델을 배치했다. 메시지는 새로운 고객 행동에 따라 거의 실시간으로 변경될 수 있다. Ulta는 결과도 측정한다.
마호니는 "우리는 분석과 캠페인 활성화-결정 메시지를 활용하여 거의 실시간으로 고객에게 도달할 수 있다"고 말했다.
이 새로운 기능은 Ulta가 더 강력한 관계를 구축하고 성장을 촉진하는 데 도움을 준다. 소매업체는 거의 모든 고객이 돌아온다고 밝혔다.
95%의 재구매 고객 비율은 마호니에 따르면, 이러한 개인화 덕분이다.
이 접근 방식에는 또 다른 이점이 있다. AI를 사용한 인쇄 캠페인, 예를 들어 잡지 광고는 효과를 해치지 않으면서 비용을 줄였다고 소매업체는 주장했다.
Ulta의 로열티 프로그램인 Ulta Beauty Rewards는 데이터 기반 개인화의 중심이다. 제품 리뷰, 앱 클릭, 매장 방문 등 각 상호작용은 소매업체의 마케팅 엔진에 기여한다.
그 데이터를 거의 즉시 활용할 수 있는 능력은 경쟁 우위가 된다. 소비자 선호가 빠르게 변화하는 카테고리에서 특히 그렇다.
마호니는 "우리는 거의 실시간으로 고객에게 도달할 수 있다. 그것이 일반 메시지와 당신을 위해 만들어진 것처럼 느껴지는 메시지의 차이"라고 말했다.
확장하는 고객 기반에 따라 확장성은 중요하다. Ulta의 회원 마케팅 및 기술 수석 이사인 멜리사 버셔드는 "고성장 기업으로서 우리의 회원 기반은 매년 상당히 증가하고 있다. 우리는 효율적으로 마케팅을 유지할 수 있는 플랫폼이 필요했다"고 말했다.
Ulta의 접근 방식은 개인화된 자동화된 경험이 분석에 의해 구동되는 소매업의 더 넓은 추세를 보여준다. 이는 더 이상 선택 사항이 아니라 기본 요소가 되었다.
소비자들이 AI 기반 쇼핑 경험에서 개인화된 제안을 받는 것을 가장 원하고 있으며, PYMNTS Intelligence 보고서에 따르면 51%의 소비자가 어떤 형태의 AI 기반 쇼핑 경험을 원한다.
소매업체들은 이러한 수요를 충족하기 위해 투자하고 있다. 예를 들어, 식료품 대기업 크로거는 개인화된 거래가 더 효과적인 프로모션으로 이어진다고 말했다. 메이시스는 관련된 타겟 제안을 사용하여 고객 경험을 개선하고 있다.
기타 혁신적인 기술로는 음성 상거래와 가상 착용이 있다. 이러한 발전은 소비자에게 더 맞춤화되고 상호작용적인 여정을 제공하며 소매업을 변화시킨다.
PYMNTS 보고서는 개인화 및 맞춤화와 같은 혁신이 쇼핑 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 상인들이 쇼핑객의 충성도를 심화할 기회를 제공한다고 밝혔다.
따라서 보고서는 소매업의 미래가 점점 더 타겟화되고 기술 기반으로 발전할 것이라고 말했다.
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이 전략 덕분에 Ulta는 95%의 재구매 고객 비율을 달성했으며, 마케팅 비용을 절감하고 캠페인 효율성을 개선했다.
Ulta의 경험은 고객 충성도를 심화하고 성장을 촉진하기 위한 확장 가능한 기술 기반 개인화로의 소매업 전반의 변화를 반영한다.
Ulta Beauty는 일상적인 소비자에게 화장품을 접근 가능하게 하여 팬층을 형성했다. 프리미엄 브랜드뿐만 아니라 대중 브랜드 화장품도 취급한다. 소비자들이 고급 브랜드와 대중 브랜드를 모두 구매한다는 이해는 미국 소매업체의 성장을 이끌었다. Ulta는 3,800만 명 이상의 로열티 프로그램 회원과 1,300개 이상의 미국 매장을 보유하고 있으며, 700만 명의 인스타그램 팬을 보유하고 있다.
Ulta는 고객에게 매장 내 신용 카드 프로그램을 제공하고, 이메일 및 문자 메시지 목록을 통해 프로모션을 연장하며, 기타 마케팅 프로그램을 운영한다. 이를 통해 Ulta는 마케팅 목록이나 다른 출처를 통해 구매하지 않고 고객으로부터 직접 1차 데이터를 축적했다.
하지만 데이터는 소매업체에게 도전 과제가 되었다. 정보가 분산되어 있어 접근하기 어렵고 마케팅 캠페인에 신속하게 활용하기 힘들었다. Ulta Beauty의 CMO인 켈리 마호니는 "개인화는 우리의 미래 성공을 여는 열쇠이며, 이를 잘 수행하기 위해서는 데이터와 의사결정을 캠페인 활성화와 함께 적용해야 한다"고 말했다.
Ulta는 이메일, 로열티 프로그램, 매장 내 데이터 등 다양한 소스에서 데이터를 중앙 집중화하기 시작했다. 이를 통해 다양한 채널에서의 선호도와 거래를 살펴보며 통합된 고객 프로필을 구축했다.
Ulta는 고객을 이해하고 그들이 다음에 무엇을 할지 예측하며 개인화된 추천을 보내기 위해 고급 인공지능(AI) 및 머신러닝 모델을 배치했다. 메시지는 새로운 고객 행동에 따라 거의 실시간으로 변경될 수 있다. Ulta는 결과도 측정한다.
마호니는 "우리는 분석과 캠페인 활성화-결정 메시지를 활용하여 거의 실시간으로 고객에게 도달할 수 있다"고 말했다.
이 새로운 기능은 Ulta가 더 강력한 관계를 구축하고 성장을 촉진하는 데 도움을 준다. 소매업체는 거의 모든 고객이 돌아온다고 밝혔다.
95%의 재구매 고객 비율은 마호니에 따르면, 이러한 개인화 덕분이다.
이 접근 방식에는 또 다른 이점이 있다. AI를 사용한 인쇄 캠페인, 예를 들어 잡지 광고는 효과를 해치지 않으면서 비용을 줄였다고 소매업체는 주장했다.
Ulta의 로열티 프로그램인 Ulta Beauty Rewards는 데이터 기반 개인화의 중심이다. 제품 리뷰, 앱 클릭, 매장 방문 등 각 상호작용은 소매업체의 마케팅 엔진에 기여한다.
그 데이터를 거의 즉시 활용할 수 있는 능력은 경쟁 우위가 된다. 소비자 선호가 빠르게 변화하는 카테고리에서 특히 그렇다.
마호니는 "우리는 거의 실시간으로 고객에게 도달할 수 있다. 그것이 일반 메시지와 당신을 위해 만들어진 것처럼 느껴지는 메시지의 차이"라고 말했다.
확장하는 고객 기반에 따라 확장성은 중요하다. Ulta의 회원 마케팅 및 기술 수석 이사인 멜리사 버셔드는 "고성장 기업으로서 우리의 회원 기반은 매년 상당히 증가하고 있다. 우리는 효율적으로 마케팅을 유지할 수 있는 플랫폼이 필요했다"고 말했다.
Ulta의 접근 방식은 개인화된 자동화된 경험이 분석에 의해 구동되는 소매업의 더 넓은 추세를 보여준다. 이는 더 이상 선택 사항이 아니라 기본 요소가 되었다.
소비자들이 AI 기반 쇼핑 경험에서 개인화된 제안을 받는 것을 가장 원하고 있으며, PYMNTS Intelligence 보고서에 따르면 51%의 소비자가 어떤 형태의 AI 기반 쇼핑 경험을 원한다.
소매업체들은 이러한 수요를 충족하기 위해 투자하고 있다. 예를 들어, 식료품 대기업 크로거는 개인화된 거래가 더 효과적인 프로모션으로 이어진다고 말했다. 메이시스는 관련된 타겟 제안을 사용하여 고객 경험을 개선하고 있다.
기타 혁신적인 기술로는 음성 상거래와 가상 착용이 있다. 이러한 발전은 소비자에게 더 맞춤화되고 상호작용적인 여정을 제공하며 소매업을 변화시킨다.
PYMNTS 보고서는 개인화 및 맞춤화와 같은 혁신이 쇼핑 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 상인들이 쇼핑객의 충성도를 심화할 기회를 제공한다고 밝혔다.
따라서 보고서는 소매업의 미래가 점점 더 타겟화되고 기술 기반으로 발전할 것이라고 말했다.