‘슈퍼 커스터마이제이션’, 현대카드의 모든 역량을 쏟아붓다

서울에서 살고 있는 직장인 A씨가 자녀의 100일을 축하하기 위해 제주도로 여행을 떠났다. 제주 공항에 내린 A씨의 휴대전화로 그가 평소 즐겨먹는 삼겹살 구이를 판매하는 공항 인근 맛집 추천 리스트가 도착했다. 몇시간 뒤 ‘유기농 기저귀 30% 할인 쿠폰’ 도착했다. A씨가 평소 즐겨 사용하는 기저귀 브랜드도 그 중 하나였다. 10개 남짓 남은 기저귀를 모두 털어 가져왔는데, 마침 저렴한 가격에 구매할 수 있게 됐다.

당신의 구매 이력을 바탕으로 제품을 구입하는 주기와 선호하는 브랜드를 고려해 당신에게 꼭 맞는 제품과 서비스를 적기에 추천 받는 일. 사람들은 이를 ‘슈퍼 커스터마이제이션(Super Customization)’, 이른바 ‘초맞춤형’ 서비스라고 부른다. 개인의 구매 패턴을 유형화 하는 데서 그치지 않고 ‘어떤 시간대’ ‘어떤 방식’으로 특정 제품이나 서비스에 대한 추천을 제안했을 때 가장 반응이 좋았는지 등을 복합적으로 분석해 각 개인의 상황에 최적화 한 맞춤 서비스를 제공하는 것을 일컫는 말이다.

사실 국내 금융업계에서 고객별 맞춤형 서비스는 먼 나라 이야기였다. 이런 현실 속에서 현대카드는 지난 2015년부터 데이터를 기반으로 한 밀착형 고객 맞춤형 서비스를 제공할 수 있도록 하는데 회사의 모든 역량을 쏟아 부었고, 그 결과 현대카드만의 ‘초맞춤형’ 서비스를 구축해 내기에 이르렀다. 현대카드가 보유하고 있는 고객의 데이터를 분석해 만든 AI(인공지능) 기반의 태그(tag)에 위치·날씨 등 실시간 정보를 결합해 고객에게 필요한 혜택을 실시간으로 제공함과 동시에 고객의 정보를 수 초 안에 태그화 해 다시 고객에게 제공하는 정보에 활용할 수 있도록 만든 것이다.

정태영 현대카드 부회장이 뉴욕타임스와의 인터뷰에서 ‘시장 세분화’ 방식의 한계에 대해 설명하고 있다.
(출처=The New York Times 유튜브 캡처)

현재 초맞춤형 서비스는 온라인을 기반으로 한 유통업이나 소셜 미디어 등을 중심으로 급속히 확산되고 있다. 고객을 유형별로 분류해 동일한 카테고리 내 고객에게 같은 서비스를 제공하는 이른바 ‘시장 세분화(Market Segmentation)’ 방식으로 더는 고객의 마음을 사로잡을 수 없었다. 같은 카테고리 내 고객이라도 각자의 특성이나 취향은 미세하게 다르고, 이로 인해 기업이 추측했던 고객의 니즈가 고객이 실제로 구매한 제품이나 서비스와 달랐기 때문이다.

이에 따라 많은 기업들이 제품 기획부터 생산, 홍보, 판매에 이르기까지 기업 활동의 전 영역에 인공지능(AI)이나 알고리즘(algorithm) 등 IT(Information Technology·정보 기술)를 기반으로 고객의 데이터를 분석해 정보를 제공하는 맞춤형 서비스를 도입하기 시작했다. 예컨대 전세계 최대 유통업체인 아마존(Amazon)은 고객이 웹사이트에 접속할 때 마다 이전 구매 이력을 바탕으로 개인의 취향과 선호를 파악해 서비스를 제공한다. 또 페이스북(Facebook)은 지난달 AI를 기반으로 개인별 맞춤형 뉴스를 전달하는 ‘페이스북 뉴스탭’ 서비스를 출시했다.

신용카드 결제 데이터에는 카드 소지자의 소비성향, 라이프 사이클 등 많은 정보들이 담겨 있다. (출처=The New York Times 유튜브 캡처)

하지만 국내의 많은 신용카드사들은 고객의 데이터를 묵혀둔 채 제대로 활용하지 못했다. 한국은행에 따르면 한국인 10명 중 8명이 신용카드를 보유(80.2%)하고 이들 중 대다수(79.1%)가 신용카드를 적극적으로 사용하고 있는 것으로 나타났다. 신용카드사들이 고객의 동의를 얻고 카드 소지자의 성별부터 거주지, 소비 지역, 소비 성향, 라이프 사이클 등 수많은 정보를 수집한다는 점까지 고려하면 보유하고 있는 데이터량은 어마어마한 수준이다.

하지만 현대카드는 달랐다. 현대카드는 먼저 800만명에 달하는 고객의 신용카드 데이터를 통해 한국 리테일 금융 사업에서 가장 크고 고도화된 ‘데이터 레이크(Data Lake)’를 구축했다. 데이터 레이크는 결제 데이터뿐 아니라 고객의 인구통계학적 정보와 결제의 맥락을 살펴볼 수 있는 시공간적 데이터, 그리고 이미지·글 등 다양한 비정형(非定型) 데이터 등을 보관하는 저장소를 일컫는다. 현대카드는 이곳에 저장한 데이터들의 다양하고 반복적인 조합을 통해 정교한 알고리즘을 만들었다. 고객이 제품이나 서비스를 소비하는 행태를 구분할 수 있는 셀 수 없이 많은 종류의 공식을 구현한 것이다.

현대카드에서 자체 개발한 D-tag는 고객의 신용카드 결제를 이끌어내는 요소인 수 천 여개의 데이터 포인트들을 바탕으로 생성된다.
(출처=The New York Times 유튜브 캡처)

이와 함께 현대카드만의 새로운 분석 툴인 ‘D-tag’도 자체 개발했다. D-tag는 나이·직업·취향·소비 습관 등 고객의 결제를 이끌어내는 요소인 수 천 여개의 ‘데이터 포인트(Data Point)’들을 바탕으로 생성된다. 현대카드는 이 D-tag를 통해 고객의 일별·주별·월별 행동 반복 주기와 위치 및 시간 등의 패턴 정보를 탐색해, 고객의 행동을 예측한다. 그리고 예측된 분석 결과와 고객의 실시간 위치와 날씨 등을 결합해 최적의 정보를 제공한다. 현대카드는 이렇게 고객의 특성을 세분화해 고객이 필요할 것으로 예상되는 정보나 혜택을 적시에 제공하는 이른바 ‘초맞춤화 서비스’를 구현해 운영하고 있다.

2019년 7월, 정태영 현대카드 부회장은 ‘SAP Executive Summit 2019’ 참석해 현대카드의 디지털 트렌스포메이션에 대해 설명했다.
(출처=sapstroyhub.co.kr 캡처)

올해 7월 ‘SAP Executive Summit 2019’에 참석한 정태영 부회장은 제니퍼 모건(Jennifer Morgan) SAP CEO와의 대담에서 “예전에는 데이터를 구글이나 최상위 디지털 기업들만 다룬다고 생각했지만 지금은 업종에 상관없이 데이터를 써야 한다”며 “현대카드는 미래를 위해 모든 것을 디지털로 전환했고 실패한다면 현대카드의 운명은 바뀔 것이다”라고 밝혔다. 이미 현대카드는 지난 2015년부터 지금까지 3000억원이 넘는 금액을 회사의 데이터 사이언스 역량 강화에 투자했다. 또, 디지털 인력을 350명까지 충원하고 디지털에 맞게 조직, 기업문화, 인프라까지 바꿨다.

현대카드는 IBM 왓슨(Watson)의 ‘코그너티브 기술’을 접목한 인공지능 기반의 챗봇 ‘버디(Buddy)’를 운영하고 있다. ‘코그너티브 기술’은 정형·비정형 데이터를 모두 분석하고 학습해 각종 애플리케이션, 제품, 프로세스, 시스템 등에 유의미한 결과를 제공하는 ‘인지 기술’이다.

이런 디지털 트렌스포메이션(Digital Transformation) 전략은 현대카드 고객을 위한 서비스에도 똑같이 적용됐다. 고객 스스로 사용처와 결제 금액을 제한할 수 있는 ‘락앤리밋(Lock&Limit)’ 서비스부터 가상의 카드번호를 만들어 안전하게 결제하고 바로 해지하는 ‘가상카드번호’ 서비스, 한번 클릭으로 결제까지 가능한 ‘페이샷(PayShot)’, IBM 왓슨(Watson)의 코그너티브(Cognitive) 기술을 접목한 인공지능 기반의 챗봇 ‘버디(Buddy)’, 여러 장의 현대카드를 한 장의 카드에 담은 ‘카멜레온(Chameleon)’, 현대카드 아이디 하나로 간편하고 저렴한 송금수수료를 제공하는 ‘해외송금’ 등 총 7개의 디지털 서비스를 개발해 고객들에게 혜택을 제공하고 있다.

그렇다면 데이터 사이언스를 기반으로 매 순간 진화하고 있는 ‘디지털 현대카드’의 궁극적인 목적은 무엇일까. 현대카드 관계자는 “고객이 자신이 원하는 것이 무엇인지 깨닫기도 전에, 이들에게 필요한 정보를 현대카드가 선제적으로 제안하는 것’이라고 설명했다. 정태영 현대카드 부회장은 최근 미국의 일간지 뉴욕타임스(The New York Times)와의 인터뷰에서 이렇게 말했다. “AI를 통해 고객들은 현대카드의 손길과 보살핌을 더 자주 그리고 가깝게 느끼게 될 겁니다. 여러분이 우리를 원하는 그 순간, 우리가 곁에 있을 것이기 때문이죠.”