파편화된 데이터 속에서 진정한 개인화: SAP의 혁신적인 접근법
Published Jun 29, 2026
최근 몇 년간, 기업의 디지털 트랜스포메이션과 AI 도입은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 특히 고객 경험 분야에서는 **개인화(personalisation)**가 핵심적인 경쟁 우위로 부상했죠. 고객들은 자신에게 딱 맞는 제품 추천, 시기적절한 마케팅 메시지, 그리고 일관된 브랜드 경험을 기대합니다. 하지만 이러한 기대를 현실로 바꾸는 과정은 녹록지 않습니다. 수많은 기업 리더들이 고객 요구사항을 예측하고 디지털 접점에서 관련성 높은 상호작용을 제공하려는 목표를 세우지만, 현실의 인프라는 필요한 수준의 체계적인 실행을 뒷받침하지 못하는 경우가 다반사입니다.
솔직히 말해서, 많은 기업들이 AI 역량을 이야기하고 첨단 기술 도입을 꿈꾸지만, 실제 비즈니스 운영 계층에서 이를 구현하는 데는 수많은 난관에 부딪힙니다. 추천 엔진은 여전히 일반적인 제품 목록을 보여주고, 마케팅 부서는 개인의 습관 대신 고정된 일정에 따라 이메일을 발송하죠. 기업 로열티 프로그램은 재정적 거래에만 기반하여 보상을 제공할 뿐, 고객과의 폭넓은 관계 지표는 간과하는 경향이 있습니다. 기술적 야심은 크지만, 이를 뒷받침하는 기초적인 아키텍처는 불완전한 경우가 허다합니다. 깔끔한 데이터는 서로 단절된 저장소에 갇혀 있고, AI 기능은 기술 스택 안에서 잠들어 있는 형국입니다.
이러한 상황에서 SAP는 파편화된 커머스 데이터 구조를 정렬하여 실행 계층에서 운영 AI 개인화를 가능하게 하는 새로운 접근법을 제시했습니다. 바로 SAP Customer Experience 솔루션을 위한 ‘Advanced Success Plan’입니다. 이 계획은 단순한 소프트웨어 도입을 넘어, 기업들이 겪는 배포 실패를 해결하고 실제적인 개인화 성과를 도출하도록 돕는 데 초점을 맞추고 있습니다.
개인화의 난제: 흩어진 데이터와 고립된 시스템
기업들이 진정한 개인화를 구현하기 어려운 가장 큰 이유는 무엇일까요? 개인적으로는 데이터의 파편화와 그로 인한 운영 규율의 부재라고 생각합니다. 고객 행동 데이터가 고립되어 있으면 추천 엔진의 정확도가 떨어질 수밖에 없습니다. 마케팅 부서가 테스트 프레임워크 없이 알고리즘을 최적화하기 어렵다면, 개인화된 메시지는 그저 정적인 스케줄에 따른 대량 발송으로 전락할 뿐입니다. 결국, 기술은 존재하지만 이를 효과적으로 활용할 수 있는 시스템적 접근과 운영 역량이 부족한 것이 핵심 문제인 셈이죠.
SAP는 이러한 문제를 해결하기 위해 시스템 아키텍트가 단순히 표준 구성 스위치를 조작하는 것만으로는 고급 개인화를 활성화할 수 없다고 지적합니다. 기업의 구현은 **데이터, 의사결정(Decisioning), 전달(Delivery)**이라는 세 가지 연결된 운영 계층에 걸친 체계적인 구축을 요구합니다.
- 데이터 계층 (Data Layer): 가장 기본이 되는 단계입니다. 고객의 행동 데이터, 구매 이력, 선호도 등 모든 관련 데이터를 깨끗하게 정제하고 통합하여 AI 알고리즘이 활용할 수 있는 형태로 준비하는 과정입니다. 데이터 품질 저하와 통합 복잡성은 개인화 모델의 정확도를 떨어뜨리는 주범이죠.
- 의사결정 계층 (Decisioning Layer): 이 계층은 정제된 행동 데이터를 처리하여 실행 가능한 지침으로 변환합니다. AI 알고리즘은 유입되는 데이터 스트림을 평가하여 다음에 표시할 최적의 제품, 제시할 정확한 프로모션, 그리고 접촉을 시작할 정확한 순간을 결정합니다. 여기서는 엄격한 거버넌스 프레임워크가 필수적입니다. 자동화된 알고리즘이 언제 출력을 제어하고, 언제 인간 운영자가 기계 로직을 재정의할지 운영 매개변수를 명확히 정의해야 합니다. 기계의 효율성과 인간의 통찰력 사이의 균형을 잡는 것이 중요합니다.
- 전달 계층 (Delivery Layer): 이 계층은 개인화된 경험을 실행하고 고객에게 제공합니다. 디지털 스토어프론트, 이메일 인박스, 모바일 푸시 알림, 로열티 프로그램 인터페이스 등 다양한 채널을 통해 맞춤형 상호작용이 전송됩니다. 발신되는 커뮤니케이션이 고객의 실시간 상황과 일치하도록 이러한 채널 전반에 걸쳐 정밀한 오케스트레이션이 필요합니다.
SAP의 ‘Advanced Success Plan’은 바로 이 세 가지 계층을 동시에 대상으로 삼습니다. 전문 기술 가이드와 거버넌스 구조를 배포하여 조직이 단절된 포인트 솔루션에서 통합된 운영 모델로 전환하도록 돕는 것입니다. 이는 단순히 특정 기능을 활성화하는 것을 넘어, 전체 시스템과 프로세스를 재정비하는 포괄적인 접근 방식이라고 할 수 있습니다.
SAP의 핵심 무기: Commerce Cloud와 Engagement Cloud의 시너지
SAP는 이러한 통합적 개인화 전략을 구현하기 위해 두 가지 핵심 클라우드 솔루션을 활용합니다.
SAP Commerce Cloud: 지능형 스토어프론트의 구현
SAP Commerce Cloud는 대규모 개인화를 위한 스토어프론트 실행 엔진 역할을 합니다. 이 소프트웨어는 AI 지원 제품 추천 시스템을 특징으로 하며, 쇼핑 시퀀스 중 정확한 순간에 개별 방문객에게 관련성 높은 재고를 표시합니다. 이는 단순히 인기 상품을 나열하는 것을 넘어, 트렌드 상품, 관련 카탈로그 항목, 그리고 교차 판매 및 상향 판매 지표를 높이도록 설계된 보완 액세서리를 효과적으로 보여줍니다.
이 시스템은 정적인 수동 상품 구성 방식을 우회하고, 실시간 행동 입력을 평가합니다. 이 자동화된 평가는 전환 성과를 향상시키고, 인간 머천다이징 팀이 수동으로 복제할 수 없는 규모로 제품 발견율을 증가시킵니다. 기존의 수작업 방식으로는 상상하기 어려웠던 수준의 동적이고 지능적인 스토어 운영이 가능해지는 것이죠.
하지만 SAP Commerce Cloud를 운영하는 관리자들은 종종 기술적 장벽으로 인해 이러한 고급 기능을 활성화하지 못하는 경우가 많습니다. 부족한 데이터 품질은 추천 모델의 정확도를 저하시키고, 복잡한 통합 문제는 스토어프론트 애플리케이션과 상위 고객 프로필 데이터베이스 간의 데이터 연결을 끊어버립니다. 또한, 마케팅 부서에는 알고리즘을 조정하고 최적화하는 데 필요한 내부 테스트 프레임워크가 부족한 현실입니다.
‘Advanced Success Plan’은 이러한 방해 요소를 제거하기 위해 맞춤형 기술 개입을 배포합니다. 기술 팀은 데이터 준비도 평가를 수행하여 기본 정보 품질을 측정하고, 깨끗한 행동 데이터를 개인화 엔진으로 전송하는 데 필요한 통합 경로를 매핑합니다. 도입 가속기는 구조화된 테스트 워크플로우를 설치하여, 마케팅 운영자가 가설을 정의하고, A/B 테스트를 실행하며, 성공적인 수정을 영구적인 플랫폼 구성으로 작성할 수 있도록 돕습니다. 그 결과, 디지털 스토어프론트는 정적인 초기 설정으로 운영되는 대신, 유입되는 데이터로부터 학습하는 적응형 시스템으로 진화하게 됩니다.
SAP Engagement Cloud: 고객 라이프사이클 전반의 개인화 확장
SAP Emarsys 플랫폼으로 구동되는 SAP Engagement Cloud는 이러한 개인화 프레임워크를 디지털 스토어프론트를 넘어 전체 고객 라이프사이클로 확장시킵니다. 이 시스템은 SAP Commerce Cloud의 거래 데이터를 수집하고 이를 과거 참여 기록과 병합하여 광범위한 잠재 고객 세그먼트가 아닌 개별 사용자를 대상으로 하는 교차 채널 커뮤니케이션을 생성합니다.
이러한 개별화된 접근 방식을 실행하는 핵심 기능은 **AI 지원 발송 시간 최적화(AI-assisted send time optimisation)**입니다. 이 알고리즘은 고정된 전송 일정을 포기하고 모든 개별 연락처의 고유한 행동 패턴을 분석합니다. 표준 시간대, 언어, 지역 제약을 무시하고 개별 사용자가 참여할 통계적 확률이 가장 높은 정확한 순간에 메시지를 발송합니다. 이 과정은 개인화된 커뮤니케이션을 확장 가능한 운영 워크플로우로 자동화합니다.
마케팅 부서는 이 최적화 도구를 SAP Emarsys AI 지원 캠페인 번역기 및 옴니채널 오케스트레이션 시스템과 결합하여 정적인 캠페인 생성을 넘어섭니다. 팀은 소프트웨어가 특정 커뮤니케이션을 활성화해야 하는 사용자 행동을 지속적으로 평가하는 동적 자동화 여정을 오케스트레이션합니다. 시스템은 응답 지표에 전적으로 기반하여 이러한 상호작용을 수정합니다.
SAP Commerce Cloud와 SAP Engagement Cloud를 연결하는 기본 기술 통합은 배포 일정을 가속화합니다. 커머스 활동과 외부 참여 데이터를 병합하면 전반적인 전환율이 증가하고, 구매 빈도가 높아지며, 평균 주문 가치도 확장됩니다. 이러한 시너지는 기업이 고객과 더 깊고 의미 있는 관계를 구축하고, 궁극적으로 비즈니스 성장을 견인하는 데 결정적인 역할을 할 것입니다.
나아가며: AI 개인화의 새로운 표준을 제시하다
이러한 SAP의 접근 방식은 AI 개인화가 단순한 기술 도입을 넘어선다는 점을 명확히 보여줍니다. 진정한 개인화는 데이터의 통합, 지능적인 의사결정, 그리고 완벽한 전달이라는 세 가지 축이 유기적으로 연결되고, 이를 뒷받침하는 체계적인 계획과 운영 규율이 수반될 때 비로소 완성됩니다. 많은 기업들이 개별적인 AI 솔루션 도입에만 집중하다가 통합의 장벽에 부딪히는 경우가 많은데, SAP는 ‘Advanced Success Plan’을 통해 이러한 난제를 해결하고 비즈니스 가치로 연결하는 방법을 제시하는 것입니다.
업계 흐름을 보면, 앞으로는 이처럼 통합적이고 전체론적인 관점에서 AI와 데이터를 다루는 기업만이 고객 경험 분야에서 진정한 경쟁력을 확보할 가능성이 높다고 생각합니다. 단순히 데이터를 모으고 AI 모델을 돌리는 것을 넘어, 고객의 여정 전반에 걸쳐 유의미한 상호작용을 만들어내는 SAP의 노력이 AI 개인화의 새로운 표준을 제시할 수 있을지 귀추가 주목됩니다.
출처
- 원문 제목: SAP aligns commerce data for AI personalisation
- 출처: AI News
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