비즈니스의 플랫폼이 인터넷으로 변환되면서, 기존의 비즈니스 방식에서는 많은 변화가 일어났다. 경쟁이 치열해지면서 수면 위로 떠올랐던 고객관계관리(CRM)도 기존의 모든 프로세스를 인터넷으로 확대 적용한다는 의미에서 eCRM 혹은 인터넷 CRM 등으로 전환되고 있다.
인터넷 비즈니스에서의 고객은 한번도 직접 대면해 본 적이 없는 불특정 다수의 고객들이다. 이들 고객을 이해하기 위해서는 사이버상에서 형성된 데이터에만 의존해야 한다. 따라서 인터넷에서 고객 정보를 수집하고 분석하여 활용하는 능력은 기업의 경쟁력 확보를 위해 중요한 관건이 된다.
또한 인터넷에서는 기존의 마케팅 활동이 갖던 시간과 공간의 제약 등과 같은 현실적 한계들이 획기적으로 극복된다. 막연하게 정상적으로 이루어졌던 일들이 인터넷과 정보기술의 활용으로 시공제약 없이 실시간으로, 보다 정량화되어 진정한 의미의 원투원 마케팅을 실현할 수 있게 됐다.
이러한 모든 변화의 배경에는 비즈니스 인텔리전스가 존재한다. 방대한 고객 데이터는 의미있는 정보들로 정제되어 데이터웨어하우스에 적재되고, 고객 정보는 다차원적으로 분석되고, 고객의 숨겨진 요구는 데이터 마이닝을 통해 찾아낼 수 있다.
특히 중요한 화두로 부상한 「개인화」는 이러한 기반 없이 실현될 수 없다. 개인화란 기존의 타깃 마케팅에서의 고객 그룹을 개별 고객 수준으로 세분화하여, 개별 고객의 성향과 행태를 기반으로 제품과 서비스를 제공하는 마케팅 전략이다. 인터넷 비즈니스에서의 개인화는 웹사이트에 들어오는 고객의 프로파일, 거래 데이터, 웹 로그 데이터 등을 토대로 각 고객의 성향과 행태를 분석하여, 개별 고객에게 적합한 정보를 제공하는 것이다. 고객의 관심사에 맞추어 자동적으로 웹 페이지를 구성하고, 구매 패턴을 실시간으로 예측하여 구매 가능성이 높은 제품을 추천하는 것이 개인화 솔루션이 가져야 할 기본적인 기능들이다.
이러한 기능을 수행하기 위해서는 아마존(Amazon.com)에서 사용된 바 있는 공동 필터링(Collaborative Filtering)과 같은 기술이 필요하다. 이는 고객 성향을 파악하고 구분하여 그 유사 집단이 갖는 패턴 정보를 근거로 서비스를 제공하게 하는 대표적인 개인화 기술이다. 단, 개인화 엔진이 갖는 탄탄한 알고리듬이 제대로 구현되려면, 수많은 고객들로부터 형성되는 엄청난 양의 데이터를 제대로 활용할 수 있어야 한다. 따라서 단순한 데이터베이스 조작기술로는 적절한 서비스의 질을 기대할 수 없고, 데이터웨어하우징을 중심으로 한 비즈니스 인텔리전스가 반드시 뒷받침되어야 한다.
국내 인터넷 비즈니스는 엄청난 속도로 성장하고 있고, 수없이 많은 포털과 쇼핑몰들이 시장을 선점하고 점유하기 위해 엄청난 규모의 마케팅 비용을 감수하고 있다. 하지만 고객이 느낄 수 있는 수준의 차별화는 제대로 이루어지지 않고 있다. 이러한 상황에서 웹사이트의 개인화는 강력한 차별화 전략이 될 수 있다. 하지만 일부 개인화를 표방하는 사이트에서도 초보적인 수준에 머물러 있으며, 기업이나 고객들이 인식하는 수준 또한 그것을 뛰어넘지 못하고 있다.
인터넷에서 고객은 자신의 행위를 그림자로 남긴다. 이 그림자는 고객의 인구통계학적 데이터와 통합적으로 데이터웨어하우스에 축적된다. 고객이 사이트를 방문하면, 축적된 데이터와 당시의 고객 행위를 토대로 실시간으로 개인화 서비스를 제공한다. 고객은 실시간으로 사이트와 상호 작용을 하는 동안 사이트에 마치 자기만을 위한 영리한 안내자가 존재하는 듯한 인상을 받게 된다. 이러한 개인화 서비스의 제공은 인터넷 비즈니스에서 아주 강력한 경쟁무기가 될 수 있다.