[고객도 몰랐던 욕망을 추적하는 데이터 전략🌟] 데이터 → 고객 자신도 몰랐던 욕망의 조각들 ✅ 사례1. 넷플릭스의 극한 개인화 1) 한편의 영화당 수백개의 태그를 붙임 - 태그를 조합해 만든 '마이크로 장르' 기준이 7만 6000개가 넘음. 2) '콘텐츠별 초세분화 x 각 고객의 데이터'를 통해 경우의수를 만듦 - 고객들에게 엄청나게 잘게 쪼개진 콘텐츠 추천 3) '취향 커뮤니티'(A고객이 끝까지 시청한 콘텐츠는 B고객도 만족할 것)단위로 쪼개 콘텐츠를 추천하기도 함. → 추천을 통한 매출이 전체 매출의 80%에 달함. ✅ 사례 2. 패션계 넷플릭스 '스티치픽스' 옷 사진 하나 없이 데이터로 성공한 의류 쇼핑몰. 1) 스티치픽스는 취향과 'fit'이라는 추상적 단위의 욕망을 데이터로 추론. - 스타일 프로필 → 알고리즘과 전문가의 추천 → 배송 데이터 → 프로필 업데이트 → 추천'의 고리를 돌리며 정확도를 점점 높여감 2) 진짜 경쟁력 → 반복된 구매를 분석하며 정확도를 높여감. - 너무 추상적이어서 고객도 말로 표현할 수 없었던 욕망을 데이터로 돌리며 찾아줌. 👉 1명의 고객을 0.1명 단위로 분해하는것, 고객의 취향 변화를 소수점 이하까지 포착하는 것, 이것이 바로 데이터의 위력.