AI-Driven Personalized Pricing Models in E-Commerce 리뷰

머신러닝을 활용하여 이커머스 고객을 행동 기반으로 세분화하고, 각 그룹의 가격 민감도를 예측함으로써 수익을 극대화하는 AI 기반 개인화 가격 책정 모델을 제안한 연구이다.

논문 요약

  • 논문 제목: AI-Driven Personalized Pricing Models in E-Commerce: Leveraging Machine Learning for Customer Segmentation and Competitive Pricing Strategies
  • 저자: Medha Gupta
  • 게재 학술지: SSRN
  • 발행 연도: 2024
  • 핵심 요약: K-Means 클러스터링으로 고객 그룹을 나누고, 각 그룹별로 회귀 분석을 통해 지불 의향 및 가격 민감도를 예측하는 2단계 모델을 제시했다. 이를 통해 모든 고객에게 동일한 가격을 제시하는 획일적 정책보다 높은 수익성과 고객 만족도를 달성할 수 있음을 보여주었다.

연구 배경

이 연구는 “모든 고객은 다르다”는 전제 아래, 기술을 통해 각 고객에게 최적의 가치를 제안하려는 현대 이커머스의 지향점을 보여준다.

전통적인 소매업에서는 모든 고객에게 동일한 가격표를 보여주는 것이 일반적이었다. 하지만 디지털 환경의 이커머스에서는 고객의 모든 발자취가 데이터로 남는다. 어떤 상품을 클릭했는지, 장바구니에 무엇을 담았다가 포기했는지, 어떤 할인 쿠폰에 반응했는지 등의 데이터를 활용하여 고객을 더 깊이 이해할 수 있게 되었다.

이러한 배경 속에서 **개인화 가격 책정(Personalized Pricing)**이라는 개념이 부상했다. 이는 고객의 특성과 행동 데이터를 분석하여 개개인에게 다른 가격을 제시하는 전략이다. 이 전략의 핵심은 **고객 세분화(Customer Segmentation)**와 가격 민감도(Price Sensitivity) 분석에 있다. 즉, 고객들을 유사한 그룹으로 묶고, 각 그룹이 가격 변화에 얼마나 민감하게 반응하는지를 예측하는 것이다. 본 연구는 바로 이 복잡한 과정을 **머신러닝(Machine Learning)**을 통해 자동화하고 최적화하여, 이커머스 기업이 데이터 기반의 정교한 가격 전략을 수립할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다.

해결하려는 문제

모든 고객에게 동일한 가격을 제시하는 획일적인 가격 정책의 비효율성을 극복하고, 고객 개개인의 특성에 맞는 최적의 가격을 제시한다.

‘하나의 가격’ 정책은 두 가지 측면에서 비효율적이다. 첫째, 특정 브랜드에 대한 충성도가 높거나 가격에 둔감한 고객에게는 더 높은 가격을 받을 수 있는 기회를 놓친다. 둘째, 가격에 매우 민감한 잠재 고객은 조금만 비싸다고 느껴도 구매를 포기하게 만들어 매출 기회를 잃는다. 이 연구가 해결하려는 문제는 바로 이 ‘놓치는 기회’를 최소화하는 것이다. 고객 데이터를 분석하여 최대 지불 의향(Willingness to Pay)이 높은 고객과 낮은 고객을 식별하고, 각 그룹의 눈높이에 맞는 가격을 동적으로 제시함으로써 기업의 총수익과 고객의 구매 전환율을 동시에 극대화하는 것을 목표로 한다.

연구 모형

2단계 접근법을 사용한다: 먼저 K-Means 클러스터링으로 고객을 세분화하고, 다음으로 각 세그먼트별 회귀 모델을 통해 가격 민감도를 예측한다.

이 연구는 개인화 가격 책정이라는 복잡한 문제를 두 개의 명확한 단계로 나누어 해결하는 모델을 제안한다.

  1. 1단계: 고객 세분화 (Segmentation Phase)
    • 고객의 구매 이력, 웹사이트 행동 데이터, 인구통계 정보 등 다양한 변수를 활용한다.
    • K-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴에 따라 고객들을 서로 다른 특성을 가진 몇 개의 그룹(예: ‘충성 VIP 고객’, ‘가성비 추구 고객’, ‘신규 탐색 고객’)으로 자동 분류한다.
  2. 2단계: 가격 민감도 예측 (Prediction Phase)
    • 1단계에서 분류된 각 고객 그룹별로 독립적인 회귀 분석(Regression Analysis) 모델을 학습시킨다.
    • 예를 들어 ‘가성비 추구 고객’ 그룹의 데이터를 사용하여, 이 그룹의 고객들이 어떤 특징(예: 할인 쿠폰 사용률)을 보일 때 가격에 더 민감하게 반응하는지를 예측하는 모델을 만든다.
    • 이 예측 모델을 통해, 특정 고객에게 상품을 보여줄 때 어느 정도의 가격을 제시해야 구매 확률이 가장 높을지를 실시간으로 결정할 수 있다.

데이터 설명

고객의 구매 이력, 검색 기록, 인구통계학적 정보를 포함하는 익명의 이커머스 고객 데이터를 활용한다.

  • 출처: 논문에 구체적인 출처는 명시되지 않음. 연구의 특성상 실제 이커머스 기업과의 파트너십을 통해 제공받은 내부 고객 데이터를 익명화하여 사용했을 가능성이 높다. 이 데이터는 블록체인 기반의 온체인 데이터가 아닌, 전형적인 Web2 기업 데이터이다.
  • 수집 방법: 기업의 내부 CRM 시스템, 판매 데이터베이스(POS), 웹로그 분석 서버 등에서 수집된 데이터를 통합하여 분석용 데이터셋을 구축했을 것으로 추정된다.
  • 데이터 변수 설명: 고객을 입체적으로 이해하기 위해 다음과 같은 다양한 변수를 활용했다.
    • 구매 행동 지표 (Purchase Behavior)
      • Frequency: 구매 빈도
      • Recency: 최근 구매일
      • Monetary: 총구매액 (RFM)
      • Average Order Value (AOV): 평균 주문 금액
    • 웹 탐색 행동 지표 (Browse Behavior)
      • Time on Site: 웹사이트 체류 시간
      • Page Views: 페이지 조회 수
      • Cart Abandonment Rate: 장바구니 포기 비율
    • 가격 민감도 대리 지표 (Price Sensitivity Proxies)
      • Coupon Usage Rate: 할인 쿠폰 사용 빈도
      • Purchase on Sales: 세일 기간 구매 집중도

데이터 분석

K-Means 클러스터링으로 고객 그룹을 정의하고, 각 그룹의 데이터를 회귀 분석하여 지불 의향 가격을 예측하는 모델을 구축 및 검증한다.

데이터 분석은 연구 모형의 2단계를 충실히 따른다. 먼저, K-Means 알고리즘을 사용하여 고객 데이터를 여러 개의 클러스터로 분할한다. 이때, 엘보우 방법(Elbow Method)이나 실루엣 스코어(Silhouette Score)와 같은 통계적 기법을 사용하여 비즈니스적으로 가장 의미 있는 최적의 클러스터 개수(K)를 결정한다.

클러스터가 확정되면, 각 클러스터에 ‘충성 고객’, ‘이탈 우려 고객’ 등과 같은 페르소나를 부여한다. 그 다음, 각 클러스터의 데이터만을 따로 추출하여 가격 민감도를 예측하는 회귀 모델을 개별적으로 학습시킨다. 예를 들어, ‘충성 고객’ 그룹은 가격이 조금 올라도 구매할 확률이 높다고 예측하고, ‘가성비 추구 고객’ 그룹은 작은 가격 인상에도 구매를 포기할 확률이 높다고 예측하는 식이다. 이 모델의 예측 정확도는 테스트 데이터셋을 통해 검증하여, 실제 비즈니스에 적용할 수 있을 만큼 신뢰도가 높은지 평가한다.

핵심 결과

AI 기반 개인화 가격 모델은 획일적 가격 정책에 비해 수익과 고객 전환율을 동시에 유의미하게 향상시키는 것으로 나타났다.

연구의 핵심 결과는 명확했다. 제안된 AI 기반 개인화 가격 책정 모델을 시뮬레이션한 결과, 모든 고객에게 동일한 가격을 제시하는 전통적인 방식에 비해 **총수익(Total Revenue)**과 **구매 전환율(Conversion Rate)**이 모두 유의미하게 증가했다.

이는 고객을 정교하게 세분화하고 각 그룹의 특성에 맞춰 가격을 유연하게 조정한 전략이 주효했음을 의미한다. 가격에 둔감한 ‘충성 VIP 고객’ 그룹에게는 마진이 높은 가격을 제시하여 수익성을 극대화하고, 가격에 민감한 ‘가성비 추구 고객’ 그룹에게는 매력적인 할인가를 제시하여 이탈을 막고 구매를 유도함으로써 전체 파이를 키울 수 있었다. 이 결과는 데이터 기반의 동적 가격 책정이 단순한 이론을 넘어, 실제 비즈니스 성과로 이어질 수 있는 강력한 전략임을 실증적으로 보여준다.

시사점

AI를 통한 개인화는 강력한 수익 증대 도구이지만, 고객에게 가격 차별의 근거를 투명하게 설명할 수 있어야 하며 공정성 문제를 신중하게 다루어야 한다.

이 연구는 AI를 활용한 개인화 전략의 밝은 면과 어두운 면을 동시에 시사한다.

긍정적인 측면에서, 이 기술은 기업이 재고 관리, 수요 예측, 마케팅 캠페인 등을 최적화하여 비즈니스 효율성을 극대화하는 데 기여할 수 있다. 고객 역시 자신의 소비 패턴에 맞는 합리적인 가격을 제안받음으로써 만족도를 높일 수 있다.

하지만 부정적인 측면에서 **가격 차별(Price Discrimination)**의 윤리적 문제를 야기한다. 동일한 상품을 구매하는데, 옆 사람과 내가 다른 가격을 지불하고 있다는 사실을 알게 되면 고객은 불공정하다고 느끼고 브랜드에 대한 신뢰를 잃을 수 있다. 따라서 이러한 개인화 가격 모델을 도입하려는 기업은, 어떤 기준으로 가격이 책정되는지에 대한 투명성을 확보하고, 특정 집단에게 부당한 가격을 매기지 않도록 하는 공정성(Fairness) 장치를 마련하는 등 매우 신중한 접근이 필요하다.

인사이트

모두에게 같은 가격을 제시하는 것은 모두를 만족시키지 못하는 것과 같다.

이 논문의 핵심은 ‘평등’이 항상 ‘공정’은 아닐 수 있다는 점을 시사한다. 고객이 지불하고자 하는 가치가 다른데 모두에게 동일한 가격을 요구하는 것은 오히려 비효율적이다. 이 아이디어를 Web3 CRM에 적용하면, ‘가격’ 대신 ‘수수료’나 ‘인센티브’를 개인화하는 전략을 구상할 수 있다.

  • 고객 페르소나 예시 (Web3 관점): “가스비 아티스트 (The Gas Fee Artist)”
    • 행동 특성: 이 사용자는 DeFi 프로토콜에서 매우 활발하게 활동하지만, 온체인 기록을 분석해보면 대부분의 트랜잭션이 네트워크 가스비가 저렴한 특정 시간대(예: 주말 새벽)에 집중되어 있다. 이들의 평균 지불 가스비(Gwei)는 전체 사용자 평균보다 현저히 낮다.
    • 해석: 이는 전형적인 가격 민감도(Price Sensitivity)가 높은 고객, 즉 Web3 버전의 ‘가성비 추구 고객’이다. 이들은 서비스 가치에는 만족하지만, 거래 비용(가스비)에 극도로 민감하게 반응한다.
  • 실질적인 마케팅 액션 제안 (Web3 CRM)
    1. L2 마이그레이션 유도 캠페인: ‘가스비 아티스트’ 그룹에게 “OOO님은 월 평균 $50의 가스비를 절약할 수 있습니다. 지금 OOO 레이어 2로 이전하고 가스비 없는 거래를 경험하세요.”와 같이 구체적인 비용 절감 효과를 강조하는 타겟 메시지를 보내 서비스 이탈을 막고 만족도를 높인다.
    2. 가스비 리베이트(Rebate) 프로그램: 이 페르소나 그룹이 특정 dApp에서 월간 일정 횟수 이상 트랜잭션을 발생시키면, 지불한 가스비의 일부를 dApp의 거버넌스 토큰으로 환급해주는 프로그램을 운영하여 락인(Lock-in) 효과를 창출한다.
    3. 트랜잭션 예약 기능 제공: dApp 내에 ‘가스비가 20 Gwei 이하일 때 이 거래를 자동으로 실행’하는 것과 같은 트랜잭션 예약 기능을 제공하여, 이들의 핵심 니즈를 충족시키고 서비스 편의성을 극대화한다.

태그