서론
1.
연구의 필요성
디지털 기술의 등장은 패러다임의 변화라 일컬을 만큼 커뮤니케이션 이론과 실행에 있어 근본적인 변화를 일으켰고(성민정, 조정식, 2017) 기업과 소비자 간의 상호작용 방식에도 영향을 주었다. 이러한 변화는 소비자들에게 더 많은 선택권과 정보 접근성을 제공하는 동시에 제품 및 서비스에 대한 기대 수준을 한층 높이는 결과를 가져왔다. 이에 따라 오늘날 소비자들은 자신의 취향과 소비 습관에 부합하지 않는 상품이나 브랜드를 더 이상 소비 대상으로 고려하지 않게 되었으며, ‘맞춤화된’ 커뮤니케이션에 대한 욕구가 더욱 뚜렷해졌다(이주희, 문장호, 2021). 기업들은 이와 같은 소비자 행동 변화에 대응하기 위해 ‘개인화 마케팅(personalized marketing)’에 주목하고 있다.
개인화 마케팅은 개인의 특성과 행동 데이터를 바탕으로 맞춤형 서비스를 제공하는 전략을 의미하며(Baek & Morimoto, 2012) 개별화된 상호작용을 통해 고객 경험을 향상하는 과정으로 간주한다(Polk, McNellis, & Tassin, 2020). 특히 개인화 마케팅은 이커머스(e-commerce) 시장에서 활발히 활용하고 있으며 소비자의 취향과 구매 이력, 검색 기록 등의 데이터를 결합하여 맞춤형 상품과 콘텐츠를 추천하는 방식으로 구현하고 있다(전석희, 2025). 이러한 전략은 소비자에게 더욱 관련성 높은 정보를 제공함으로써 고객 만족도와 참여도를 증대시키는 데 기여한다(Davenport, Guha, Grewal, & Bressgott, 2020; Lemon & Verhoef, 2016). 실제로 패션, 통신, 여행, 광고, 금융 등 다양한 분야의 기업들은 소비자의 선호도를 파악하고 개인화된 프로필을 구축하기 위해 막대한 자원을 투자하고 있으며(Erevelles, Fukawa, & Swayne, 2016), 빅데이터, 머신러닝, 인공지능과 같은 첨단 기술을 활용해 개인화 전략을 지속적으로 발전시키고 있다(이세진, 2016).
이러한 트렌드에 발맞춰 스포츠 산업에서도 개인화 마케팅에 대한 관심과 적용 사례가 더욱 증가하고 있다. 예를 들어, 나이키는 개인화 기능을 강화한 ‘나이키 앱(Nike APP)’을 출시하여 소비자와의 관계를 형성하고자 하였으며(황치규, 2023), ‘Nike by You’ 서비스를 통해 소비자가 자신의 취향을 반영한 개인화된 신발을 제작하고 구매할 수 있도록 지원하고 있다. 아울러 스포츠 구단들도 개인화 마케팅을 적극 활용하는 추세다. FC 바르셀로나는 팬들의 소셜 미디어 활동과 티켓 구매 패턴, 콘텐츠 소비 행태 등의 데이터를 수집⋅분석하여 차별화된 마케팅 전략을 수립하였고(TheBigMarketing.com., 2025) 스포츠 미디어 분야인 네이버 스포츠 역시 개인화 알고리즘을 적용해 언론사 및 종목 선호도, 최근 기사 소비 이력을 바탕으로 맞춤형 기사를 제공하고 있다(양대규, 2024). 이러한 사례로 볼 때, 스포츠 산업에서 개인화 마케팅 적용 범위와 전략적 활용 방식은 더욱 확대될 것으로 전망된다.
개인화 마케팅이 기업의 핵심 전략으로 자리 잡으면서 학계에서도 이에 대한 이론적 연구와 실증적 분석이 이루어지고 있다. 선행연구를 살펴보면 AI 기반 개인화 마케팅 전략 개선 연구(Kushnarevych & Kollárová, 2023)와 개인화 서비스 진전에 따른 자동 추천 시스템 연구(황용석, 김기태, 2019), 주수빈, 장성봉, 전소영(2021)의 개인별 생활 루틴을 반영한 초개인화(hyper-personalization) 추천 시스템 연구가 진행되었다. 물론 개인화 기술의 발전과 시스템 설계를 위하여 시스템 중심 연구가 필수적이긴 하나 기존 연구들은 주로 알고리즘 개발 및 기술적 접근에 집중되어 있어 실제 서비스 수용자의 심리적⋅행동적 반응을 면밀히 파악하기에는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 김하연(2018)은 패션 산업에서의 개인화 서비스가 소비자의 행복감에 미치는 영향을 규명하였으며, 개인화 서비스가 광고 반응에 미치는 영향에서 인게이지먼트의 역할을 확인하는 연구(김윤정, 2023) 등 소비자의 긍정적 반응을 확인하려는 연구도 이루어지고 있다. 최근에는 AI 기반 콘텐츠 개인화를 통해 고객 경험을 향상하는 개념을 탐구한 연구가 진행되었으며(Vashishth, Sharma, Kumar, Chaudhary, & Panwar, 2025) 개인화 마케팅의 이점과 개인정보 보호 및 보안에 대한 우려를 중심으로 수용 행동에 관한 연구도 수행되었다(Mitra, Joy, Elly, & Shumar, 2025).
이처럼 개인화 마케팅은 다양한 산업 분야에서 폭넓게 연구되고 있으나 해당 개념에 대한 본격적인 학술적 논의는 상대적으로 짧은 역사를 지니고 있어 여전히 한계가 존재한다. 기존 연구들은 개인화의 개념과 효과에 대해 일관되지 않은 결과를 제시하거나 지식 구조를 통합하는 이론적 틀이 부족한 상황에서 소비자 반응을 검증하는 데 그치고 있다. 이는 개인화 마케팅의 본질을 깊이 이해하고 소비자 반응에 영향을 미치는 선행요인 및 결과를 규명하는 데 제한점으로 작용한다. 즉, 개인화가 마케팅, 경영학, 컴퓨터 과학, 정보 시스템, 심리학 등 다양한 학문 분야와 접목되며 다학제적(multidisciplinary) 연구로 확장되고 있는 시점에서(Zanker, Rook, & Jannach, 2019) 관련 문헌을 종합적으로 검토하는 연구의 필요성이 더욱 강조된다(Chandra, Verma, Lim, Kumar, & Donthu, 2022).
정효정(2016)은 특정 학문 분야에 대한 이해와 방향성을 제시하기 위해서는 해당 주제에 대한 전체적인 관점의 분석과 시간의 흐름에 따른 학문적 변화 양상을 고찰하는 연구가 필수적이라 하였다. 이 과정은 학문적 중요성과 의미에 대한 통찰을 제공할 뿐만 아니라 연구 공백을 파악함으로써 새로운 연구 방향을 설정하는 데 중요한 역할을 한다(허종호 등, 2024). 본 연구에서 주목하는 개인화 마케팅의 실무적⋅학문적 가치가 확대되고 있음에도 불구하고, 그동안 관련 연구의 동향을 분석하고 이론적 체계를 정립하려는 시도는 부족한 실정이다.
특히 스포츠 산업은 융복합적 산업이라는 속성적 특징과 새로운 트렌드와 기술이 빠르게 적용된다는 특성을 지니고 있다. 이를 고려해보면 스포츠 산업에서의 개인화 마케팅 적용 가능성과 기대효과는 상당히 높다고 할 수 있으며 스포츠 소비자를 대상으로 한 연구 활성화 또한 기대해 볼 만하다. 그러나 현재까지 스포츠 산업 맥락에서의 개인화 마케팅에 대한 학문적 접근은 제한적인 수준에 머물러 있다. 이로 볼 때, 본격적인 응용 연구에 앞서 다양한 학문 분야에서 수행된 개인화 마케팅 연구를 체계적으로 분석하여 스포츠 산업에 적용 가능한 이론적 토대를 마련하는 기초연구가 요구된다. 개인화 마케팅의 본질에 대한 명확한 이해를 바탕으로 할 때, 스포츠 소비자 행동 특성을 반영한 실증 연구는 보다 심층적이고 유의미한 결과를 도출할 수 있을 것이다. 본 연구는 이러한 문제의식에서 출발하여 개인화 마케팅에 대한 기존 연구를 포괄적으로 고찰하고자 하며, 이를 통해 개인화 마케팅의 학문적 기반을 공고히 하고자 한다. 나아가, 본 연구가 스포츠 학계에서의 개인화 마케팅에 대한 학문적 관심을 제고하고 관련 연구의 활성화를 촉진하는 계기가 되기를 기대한다.
2.
연구목적
연구 동향에 대한 탐구는 현재까지 수행된 연구를 검토함으로써 다양한 후속 연구의 가능성을 제시할 뿐만 아니라 응용 연구의 기반을 마련한다는 점에서 중요한 의의가 있다(김혜연, 2022). 이에 본 연구는 체계적 문헌고찰(systematic review)을 통해 개인화 마케팅에 대한 연구 동향을 분석하여 스포츠 산업에서의 향후 연구 과제와 방향성을 도출하고자 한다. 이러한 분석은 개인화 마케팅에 대한 전반적인 이해를 심화시키고, 기존 연구의 한계를 보완할 수 있는 이론적 기반을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
연구방법
1.
체계적 문헌고찰(systematic review)
체계적 문헌고찰은 특정 주제에 대한 문헌을 체계적으로 수집⋅선별하여 연구 결과를 종합적으로 분석하는 방법이다(Harris, Quatman, Manring, Siston, & Flanigan, 2014). 이 방법은 자료수집부터 결과 도출에 이르기까지 전 과정을 명확한 절차에 따라 수행함으로써 분석 결과의 재현 가능성과 투명성을 보장한다. 이에 학술적 신뢰도가 높은 방법으로 널리 활용되고 있다(Disilvestro, Santoro, Tjoumakaris, Levicoff, & Freedman, 2016). 체계적 문헌고찰은 선행연구의 결과를 종합적으로 고찰한다는 점에서 메타분석(meta-analysis)과 유사하나, 두 방법은 본질적으로 구별된다. 메타분석은 두 개 이상의 연구 결과를 통계적으로 결합하여 통합 추정치를 도출하는 데 중점을 두지만 체계적 문헌고찰은 통계적 분석 없이 정성적 요약과 평가를 통해 문헌의 흐름과 연구 동향을 정리하는 데 초점을 둔다(Bravata & Olkin, 2001).
이러한 체계적 문헌고찰은 학문적 발전을 위한 새로운 주제와 방향을 설정하는 데 중요한 근거를 제공한다는 점에서 큰 의의가 있다(박민정, 성열관, 2011). 더불어 관련 분야의 종사자와 이해관계자들에게 유용한 자료를 제공하며 학계의 발전을 촉진하는 기능도 수행한다. 본래 의학, 치료, 간호 등 보건의료 분야에서 주로 활용되던 체계적 문헌고찰은 최근 경영학, 심리학 등 인문사회 분야에서도 활발히 활용되고 있다. 예컨대 Purchase & Volery(2020)는 체계적 문헌고찰을 통해 마케팅 혁신에 대한 연구 공백을 식별하고 개념적, 방법론적 혼란을 해소하는 데 기여하였다. 황현정(2023)은 체계적 문헌고찰을 수행하여 인공지능 리터러시의 개념적 프레임워크를 제시하였고, 한안나(2018)는 급증하는 게이미피케이션 연구를 분석하여 주요 쟁점과 성과를 통합적으로 조망하고 향후 연구 방향을 제안하였다. 스포츠 분야에서도 체계적 문헌고찰을 적용한 연구가 증가하고 있다. 김미숙, 최주현, 이지현(2023)은 스포츠 산업의 국내 유입 과정을 분석하여 정책적 시사점을 도출하였으며, 김은혜(2021)는 여가교육 프로그램의 효과에 대해 체계적으로 고찰하여 연구 및 실무적 활용을 위한 기초자료를 제시하였다. 이렇듯 체계적 문헌고찰은 체육학을 비롯한 여러 분야에서 연구의 전반적인 흐름을 이해하고 주제에 대한 통찰을 제공하는 데 효과적인 방법론으로 자리 잡고 있다.
본 연구가 주목하는 개인화 마케팅 연구는 현재 양적 성장을 이룩하고 있지만 여전히 연구가 산발적이고 상이하게 이루어지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 체계적 문헌고찰을 적용하여 개인화 마케팅의 연구 동향을 탐색적으로 살펴보고자 한다.
2.
연구수행 절차
본 연구는 체계적 문헌고찰 방법을 활용하여 연구를 수행하였으며, 연구의 타당도와 신뢰도를 확보하기 위하여 표준화된 체계하에서 구체적인 규칙을 바탕으로 분석을 진행하였다(강지현, 권기성, 2021; Reis, Hermoni, Van-Raalte, Dahan, & Borkan, 2007). 체계적 문헌고찰 수행과정은 <그림 1>과 같다.
1)
문헌 검색
체계적 문헌고찰의 첫 단계는 연구 주제에 대한 핵심 질문(key questions)을 설정한 후, 이를 바탕으로 문헌을 검색하는 과정이다. 이 단계는 체계적 문헌고찰의 신뢰도와 타당성을 결정짓는 기초로 작용하며 검색 전략의 투명성과 재현 가능성을 확보하기 위해 세부적인 절차와 기준을 명시해야 한다(Harris et al., 2014). 문헌 검색은 핵심 질문과 관련하여 연관성과 민감도가 높은 연구물을 포괄적으로 선정 및 수집해야 하므로(김수영 등, 2020), 기관(검색엔진), 형식(학술논문, 학위논문, 단행본 등), 기간(연도), 주제어(Keyword) 등 문헌 검색에 필요한 사항을 세부적으로 선정해야 한다(안배현, 류미, 강민욱, 2024). 이에 본 연구에서는 문헌 검색 과정의 세부적인 조건을 선정하기 위하여 스포츠 경영학 전공 교수 1인과 박사과정 연구원 1인과의 회의를 통해 다음과 같이 확정하였다.
본 연구에서 설정한 핵심 질문은 개인화 마케팅의 개념 변화와 발전 양상, 개인화 마케팅 유형 및 전략적 속성, 활용 이론, 주요 효과 등 개인화 마케팅에 대한 연구 동향을 세부적으로 분석하는 데 중점을 둔다<표 1>. 문헌 검색 키워드는 ‘personalization, personalized, customization, individualization, one-to-one, tailored’ 등의 개념어와 함께 ‘marketing’을 조합하여 설정하였으며, 핵심 질문과의 적합성과 검색 범위의 포괄성, 연구의 재현 가능성을 고려하였다. 다음으로, 문헌 검색 기간은 1987년부터 2024년 7월까지로 설정하였다. 이는 Surprenant & Solomon(1987)의 연구를 기점으로 개인화 개념이 학술적으로 정의되기 시작한 시점을 고려한 것이며, 개인화 발전 초기 시점으로 거슬러 올라가 관련 문헌을 포괄적으로 다루기 위함이다. 본 연구는 국제적 연구 흐름을 파악하기 위해 개인화 마케팅에 관한 국외 학술지를 수집 대상으로 하였으며, 단행본, 석/박사 논문, 학회발표문 등은 동료심사(peer review)를 거치지 않아 전체적인 비뚤림을 증가시킬 수 있어 수집대상에서 제외하였다(배명진, 이후경, 김정자, 이성모, 진주연, 2020). 국내에서도 개인화 마케팅 관련 연구를 찾아볼 수 있음에도 불구하고 국외의 연구에만 초점을 맞춘 이유는 다음과 같다. 첫째, 본 연구진이 연구 초기 단계에서 국내 데이터베이스를 대상으로 검색을 수행한 결과, 개인화 마케팅과 관련된 연구가 제한적이거나 주제의 포괄성 및 심도 면에서 부족하다고 판단하였다. 둘째, 국제 학술지는 주로 공신력 있는 데이터베이스를 통해 공개되므로 연구 품질과 데이터 신뢰성이 보장된다고 판단하였으며, 국외 학술지를 중심으로 글로벌 동향을 파악하여 연구 결과의 적용 가능성을 확보하고자 하였다. 이에 국내 개인화 마케팅 관련 연구들은 서론에서 소개하며, 문헌고찰 대상은 국제 데이터베이스 검색을 통해 수집한 문헌으로 국한하기로 하였다.
문헌 검색에는 대표적인 웹 기반 학술 데이터베이스인 EBSCO, Web of Science(WoS), Scopus를 활용하였다. EBSCO는 80% 이상이 동료심사를 거친 저널과 매거진, 업계 출판물을 포함하고 있으며, 심리학, 교육학, 공학, 의생명학, 물리학 등 다양한 분야에서 권위 있는 원문 자료를 제공한다. WoS는 Thomson Reuters에서 제공하는 인용색인 데이터베이스로 과학기술, 사회과학, 예술 및 인문학 분야의 권위 있는 저널에 수록된 문헌의 서지정보 및 인용 정보를 제공하고 있다. Elsevier에서 제공하는 Scopus는 과학, 기술, 의학, 사회과학, 예술 및 인문학 분야의 포괄적인 학술 문헌과 데이터 및 분석 도구를 제공하여 연구 또는 새로운 주제의 동향을 파악할 수 있다. 즉, 본 연구에서 활용하고자 하는 데이터베이스 모두 SCI, SSCI, A&HCI 등재 학술지를 포함하고 있으며 저널들의 원문과 인용 정보를 제공하므로 양질의 논문을 확보하기에 적합하다고 판단하였다. 이와 같은 조건으로 문헌 검색을 실시한 결과, 총 1,288건의 문헌이 확보되었다. 이렇게 수집된 문헌은 참고문헌 관리프로그램인 EndNote 21을 활용하여 체계적으로 관리하였다. 문헌 검색 정보 및 데이터베이스별 문헌 수집량은 <표 2>와 같다.
2)
문헌 선별 및 선정
문헌 선별 및 선정 단계는 검색된 문헌 중 연구 주제에 부합하는 문헌을 선별하는 과정으로, 문헌고찰의 질적 수준을 결정짓는 핵심 절차이다. 이 단계에서 문헌 선정 및 배제 기준을 설정하여 연구자의 주관적 개입을 최소화하고 분석의 객관성과 일관성을 확보할 수 있다. 이는 광범위하게 수집된 문헌 중 연구목적에 부합하는 자료를 선별함으로써 연구 동향을 체계적으로 파악하고 기존 논의를 종합적으로 검토하는 데 활용된다(Aromataris & Pearson, 2014). 일반적으로 문헌 선정 기준에는 연구 주제의 적합성, 연구 설계, 연구대상자의 적절성, 출판 형태, 사용된 언어, 연구 기간 등의 요소가 포함되며 배제 기준도 명확히 설정하여야 한다. 이에 본 연구에서는 문헌 선정의 타당성을 확보하기 위해 연구진을 구성하여 문헌 선정 및 배제 기준 프로토콜을 마련하였다<표 3>.
표 3.
선정 및 배제 기준
본 연구에서 수행한 문헌 선별 절차는 다음과 같다. 문헌 검색 단계에서 수집된 1,288건의 문헌 중 EndNote 21 내 자동 중복 제거 기능을 활용해 268건을 제외하였고 연구자가 직접 확인하는 작업을 통해 90건의 중복 자료를 추가로 제거하였다. 선별된 930건의 문헌에 대해 일차적으로 제목(title) 수준에서 검토를 진행하였으며, 본 연구와 관련성이 적다고 판단되는 문헌 554건을 배제하였다. 선정 기준은 개인화 마케팅의 효과와 소비자 관점에서의 적용 가능성에 중점을 두었으며, 배제 기준은 기술 중심 또는 주제 관련성이 낮은 문헌으로 선정하였다. 이어서 초록(abstract)을 확인하여 233건의 문헌을 추가로 배제하였다(배제 문헌 예: 구매 예측, 인터넷 사용자 프로파일링, 가격 차별화 모델링, 추천 시스템 데이터 설계 등). 또한 본 연구에서는 연구의 질을 확보하기 위해 동료심사를 거쳐 학술적 타당성과 신뢰성을 확보한 학술지만을 수집 대상으로 선정하였다. 이에 원문(full text) 접근이 제한된 문헌 19편과 동료심사를 거치지 않은 학술지 문헌 14편을 배제하였다. 이와 같은 과정을 통해 총 109편의 문헌이 본문 검토 대상으로 선별되었다.
이에 덧붙여, 본 연구는 문헌고찰의 체계성 및 엄격성을 갖추기 위하여 국제적 표준의 체계적 문헌고찰 지침인 PRISMA(Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses) 2020 지침을 준수하여 연구를 수행하였다(Moher et al. 2009; Page et al., 2021). PRISMA 2020은 체크리스트와 흐름도(flow diagram)로 구성되어 있으며, 메타분석이 포함되지 않은 질적 문헌고찰에도 활용되고 있다. 이에 본 연구는 해당 지침에 따라 문헌 선정 과정을 식별⋅선별⋅포함 절차로 설계하였으며, PRISMA 2020 흐름도로 시각화하여 제시하였다<그림 2>.
3)
문헌 추출
본 연구에서는 개인화 마케팅을 직접적으로 다룬 학술 연구, 사용자의 관점에서 개인화 마케팅을 다룬 연구를 본 연구의 최종 분석 대상 논문에 포함하였다. 그리고 시스템 설계, 알고리즘 개발 등 특정 기술 개발 및 평가에 중점을 둔 연구, 개인화 마케팅과 관련된 개인정보 보호 및 정책적 측면에 중점을 둔 연구, 단순 사례 중심의 논문, 개인화가 아닌 사용자가 직접 선택하여 제품을 맞춤화하는 방식에 초점을 맞춘 연구, 논문을 작성한 언어가 영어가 아닌 연구, 단순 사례만을 다루는 연구, 가격 차별화에 초점을 맞춘 연구는 배제 기준에 따라 제외하였다. 이러한 과정을 거쳐 109편의 문헌 중 60편은 배제되었으며, 최종적으로 49편의 문헌이 분석 대상 문헌으로 선정되었다. 문헌 목록은 제목 기준 오름차순으로 정리하였으며 <부록 1>과 같다.
4)
문헌 분석
문헌 분석 단계는 추출한 문헌을 기반으로 문헌의 질을 평가하고 구조화된 기준에 따라 내용을 분석하는 과정이다. 본 연구에서는 최종 분석 문헌(n=49)의 주요 정보를 효과적으로 추출하고 체계적이고 일관성 있는 분석을 수행하고자 구글 스프레드시트(google spreadsheet) 기반의 데이터 추출표(coding sheet)를 설계하였다. 데이터 추출표는 사전에 설정한 핵심 질문에 부합하는 정보를 추출하기 위해 다음과 같은 세부기준을 구성하였다. 일반적인 연구 동향을 알아보기 위한 연구 정보(저자, 발행 연도, 학술지명)와 함께 연구의 초점, 주요 결과, 연구방법, 주요 변수, 적용이론 및 모델을 포함하였고 이러한 명확한 세부 기준에 따라 코딩을 진행하였다. 코딩 과정에서는 연구자의 주관적 해석을 배제하고 원문을 최대한 그대로 기술하되 필요할 경우 반복 검토를 통해 데이터의 정확성과 신뢰도를 확보하였다. 특히 구글 스프레드시트를 통해 연구자 간 실시간 검토 및 피드백이 가능하게 함으로써 분석 과정의 투명성을 높이는 데 기여하였다. 완성된 코딩시트는 스포츠 경영학 전공 교수 2인과 문헌고찰 경험이 있는 연구원 1인에게 검토를 의뢰하여, 각 항목의 내용 일치 여부를 확인하였으며, 불일치 항목에 대해서는 연구자 간 합의 과정을 거쳐 확정하였다. 이러한 과정으로 문헌 분석의 편향을 최소화하고, 연구 결과의 신뢰도와 타당도를 높이고자 노력하였다.
결과 및 논의
1.
개인화 마케팅 연구의 일반적 특성
1)
연도별 연구 게재 현황
개인화 마케팅 연구의 연도별 게재 현황을 분석한 결과, 개인화 마케팅에 대한 학술적 관심은 2005년부터 점진적으로 증가해 왔으며 2022년을 기점으로 현저한 증가세를 보이는 것으로 나타났다<그림 3>. 구체적으로 개인화(personalization) 관점에서 접근한 연구는 2005년부터 2021년까지 매년 1~3편의 논문이 발표되며 상대적으로 제한된 연구가 이루어졌으나, 2022년 10편, 2023년 5편, 그리고 2024년에는 14편의 논문이 게재되며 급격한 증가 양상을 보인다. 무엇보다도 2022년 이후 연평균 약 10편의 연구가 지속적으로 발표되고 있다는 점에서 개인화 마케팅이 지속 가능한 연구 주제로 자리 잡아가고 있음을 보여준다. 이러한 연구 동향은 마케팅 환경의 변화와 개인화 전략을 구현할 수 있는 기술적 기반의 발전이 학계의 관심을 촉진한 것으로 해석할 수 있다. 최근 데이터 분석 기술의 발전과 빅데이터 활용의 확산, 그리고 소비자 맞춤형 마케팅의 중요성이 부각되면서 개인화 마케팅에 대한 학문적⋅실무적 관심이 급격히 증가하고 있다. 아울러 개인화 마케팅이 기업의 전략적 경쟁 우위를 확보하는 데 중요한 역할을 한다는 인식이 확산한 점도 연구 활성화의 주요 배경으로 판단된다. 이러한 추세는 개인화 마케팅이 다양한 산업 및 학문 분야에서 지속적으로 연구될 가능성이 높다는 점을 시사하며 개인화 마케팅 관련 이론의 정립과 실증적 분석의 필요성을 더욱 뒷받침한다.
2)
학술지별 연구 게재 현황
개인화 마케팅 관련 연구가 주로 어떠한 학문 분야에서 수행되고 있는지 파악하기 위하여 해당 주제를 다룬 논문들의 학술지명과 세부 학문 분야를 확인하였다<표 4>. 분석 결과, 총 49편의 논문은 36개의 학술지에 게재되었으며, 이 중 일부 학술지에는 2편 이상의 문헌이 포함되었다. 게재 횟수가 가장 많은 학술지는 Journal of Business Research와 Journal of Retailing and Consumer Services, Psychology & Marketing으로 각각 3편이 포함되어 있으며, European Journal of Marketing, International, Journal of Consumer Behaviour, Computers in Human Behavior 등에서 2편 이상의 문헌을 포함하고 있는 것으로 나타났다. 해당 학술지들의 세부 학문 분야는 Web of Science에서 각 저널명을 검색하여 제공되는 ‘Categories’를 확인하였으며, Scopus 데이터베이스에서는 ‘Source Details’ 페이지 내 ‘Subject Area’를 활용하였다. 또한, Web of Science 및 Scopus에 등재되어 있지 않거나 명확한 분류가 어려운 경우, 해당 저널의 공식 웹사이트에서 ‘About’ 섹션의 설명을 기반으로 연구 분야를 분류하였다. 이 과정을 통해 세부 학문 분야를 Business, Economics, Communication, Computer Science, Psychology로 정리하였다.
표 4.
학술지별 세부 학문 분야 및 등재 수
연구 결과, 개인화 마케팅 연구는 주로 마케팅과 소비자 행동을 포함한 경영학 분야에서 활발히 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 이는 개인화 마케팅이 소비자 행동과 마케팅 분야의 중요한 영역으로 자리 잡고 있음을 시사하며, 소비자 행동 분석과 맞춤형 마케팅 전략의 실무적인 필요성이 강조되면서 연구 수가 증가하고 있는 것으로 보인다. Journal of e-Business Research, Journal of Consumer Marketing, Journal of Interactive Marketing, Journal of Retailing, Journal of Research in Interactive Marketing 등에 게재된 연구로 볼 때, 개인화 마케팅이 소비자와의 상호작용 및 온라인 마케팅 환경에서 중요한 역할을 하고 있다고 해석할 수 있다. 한편, 나머지 학술지들은 각각 1편씩으로 다소 적은 수의 논문을 포함하고 있으나 심리학, 컴퓨터 과학, 정보 시스템 등 다양한 분야에서 개인화 마케팅에 대한 연구가 진행된 것을 알 수 있다. 이는 개인화 마케팅이 특정 학문 분야에 한정되지 않고 소비자 행동, 심리학, 마케팅 커뮤니케이션, 기술 등 다양한 영역에서 논의되고 있는 다학제적 연구 주제임을 시사한다. 이러한 분석 결과는 향후 스포츠 산업에서 개인화 마케팅 연구를 수행하는 데 있어 어떠한 학문적 기반과 이론적 배경이 활용될 수 있는지에 대한 통찰을 제공하며, 관련 연구의 학제 간 융합 가능성을 확대하는 데 기여할 수 있을 것이다.
2.
개인화 마케팅 연구의 주요 내용 분석 결과
49편의 문헌을 대상으로 분석한 연구 결과는 <표 5-1~5-7>과 같으며, 결과 및 논의에 대한 세부 내용은 아래와 같다.
표 5-1.
문헌 분석 내용
표 5-2.
문헌 분석 내용
표 5-3.
문헌 분석 내용
표 5-4.
문헌 분석 내용
표 5-5.
문헌 분석 내용
표 5-6.
문헌 분석 내용
표 5-7.
문헌 분석 내용
1)
개인화 마케팅 개념 변화와 주요 연구 주제
문헌 분석 결과, 개인화 마케팅은 다양한 관점에서 조명되어 왔으며 시대적 흐름에 따라 그 개념과 연구 초점이 점차 확장되고 있는 것으로 나타났다.
연도별로 살펴보면, 1990년대 후반의 연구들은 주로 1:1 마케팅과 데이터베이스 마케팅에 초점을 맞추었다. 이 시기에는 기술적 제약으로 인해 성별, 나이 등 기초적인 고객 세분화 정보를 활용해 맞춤형 커뮤니케이션을 제공하는 형태로 실행되었다. 2000년대 초반에는 고객관계관리(CRM)와 인터넷의 성장에 따라 기술 기반 맞춤화가 본격적으로 강조되었으며, 소비자들의 온라인 데이터를 활용한 맞춤형 제안과 서비스를 제공하는 전략을 ‘개인화 마케팅(personalized marketing)’이라 바라보고 연구가 수행되었다. 이 시기부터는 개인화 마케팅을 단순한 소비자 세분화를 넘어 소비자의 니즈와 행동을 반영한 전략적 수단으로 인식하였고 소비자와의 장기적 관계 형성과 충성도 구축을 핵심 목표로 삼았다.
2010년대부터는 데이터 기반 추천 시스템, 광고 타겟팅, 디지털 행동 분석에 기반한 개인화 전략으로 확장되었다. 주목할 점은 데이터 수집⋅분석 기술과 소셜미디어의 성장, 모바일 기기 활성화가 개인화 마케팅 발전에도 긍정적인 영향을 주었으며 리타겟팅, 추천 시스템, 모바일 마케팅과 같은 개인화 마케팅 전략들이 더욱 세부적으로 발전되어 온 것을 알 수 있다. 2020년대에 들어서는 인공지능(AI)과 빅데이터(big data) 기술을 중심으로 한 개인화 마케팅 연구가 이루어지고 있으며, 신기술과 융합된 개인화 전략(예: 위치 기반 실시간 광고, 예측 모델링, 초개인화 등)이 주요 연구로 대두되고 있다. 특히 패션 및 전자상거래 산업에서 옴니채널 전략, 딥러닝 기반 추천 시스템 등의 고도화된 개인화 전략에 초점을 맞춘 연구가 진행되고 있다.
이러한 흐름을 종합해보면, 오늘날의 개인화 마케팅은 단순히 소비자의 인구통계학적 특성이나 행동 데이터를 활용하는 것을 넘어 정황(context), 시간(time), 기기(device), 위치(location) 등 다양한 요소를 실시간으로 반영하여 소비자에게 최적의 경험을 제공하는 전략으로 개념화되고 있다. 다시 말해, 초기 연구들은 개인화(personalization)를 고객 세분화 또는 맞춤화(customization)의 확장 개념으로 간주하였으나, 지금은 단순한 맞춤 전략에서 벗어나 첨단 기술과 융합된 고도화된 개념으로 발전하고 있다고 볼 수 있다.
주요 연구 주제를 살펴본 결과, 개인화 마케팅 관련 연구는 폭넓은 하위 주제를 아우르고 있었다. 소비자 행동에 초점을 맞춘 연구들은 주로 개인화 광고와 추천 시스템이 소비자의 구매 행동(구매 의도, 브랜드 태도, 만족도, 충성도)에 미치는 영향을 중점적으로 다루고 있으며, 개인화 마케팅이 기업의 마케팅 효율성을 높이는 데 긍정적으로 작용함을 강조하고 있다. 특히 고객 충성도, 소비자-브랜드 관계 형성, 소비자의 감정 반응, 개인화 기술에 대한 수용과 저항 등도 주요한 연구 주제로 부각되고 있다. 최근에는 인공지능과 빅데이터가 개인화 마케팅의 핵심 동력으로 작용하면서 이를 활용해 소비자 행동을 예측하고 실시간으로 맞춤형 경험을 제공하는 방법에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 이러한 접근은 AI 기반의 예측 모델과 데이터 분석 기술을 통해 소비자의 관심사, 선호도, 행동 패턴을 더욱 정밀하게 파악하고, 이에 맞춘 서비스를 통해 마케팅 효과를 극대화할 수 있음을 시사한다.
더불어 초기 연구들은 개인화 마케팅의 긍정적 효과에 초점을 맞추는 경향이 강했으나, 최근에는 개인정보 보호에 대한 소비자의 우려가 증가함에 따라 프라이버시 이슈가 중요한 연구 주제로 관심받고 있다. 고도화된 기술의 발전은 데이터 수집과 분석을 용이하게 만들었으나 동시에 소비자들의 회피 행동이나 거부감을 야기할 수 있는 요소로 작용할 수 있다. 관련 문헌에서는 개인화 마케팅의 성과를 극대화하기 위해서는 소비자의 개인정보 보호에 대한 요구와 개인화된 경험 제공 간의 적절한 균형이 필요함을 지적하였으며, 향후 연구에서도 이러한 윤리적 문제를 필수적으로 고려해야 한다고 제안하였다. 즉, 개인화된 서비스가 유용하고 긍정적인 경험을 제공하더라도 데이터 수집의 투명성 부족이나 소비자 신뢰 결여는 부정적 반응을 유발할 수 있다는 것이다. 이에 향후 개인화 마케팅 전략 수립에 있어 투명성 기반의 커뮤니케이션 전략, 소비자의 감정 및 신뢰를 고려한 설계, 통제 가능성 제공 등의 요소가 핵심적으로 반영되어야 할 것이다.
이러한 연구 결과를 종합해 볼 때, 개인화 마케팅 연구는 소비자와의 관계 강화, 맞춤형 경험 제공, 프라이버시 보호 문제, 그리고 AI와 빅데이터의 활용을 중심으로 다각적인 접근을 통해 발전하고 있으며 이러한 연구들은 마케팅 전략 수립에 실질적인 시사점을 제공하고 있다. 특히 서비스 수용자인 소비자들의 심리적⋅감정적 반응(예: 행복감, 즐거움, 프라이버시 우려 등)을 고려하여 개인화 전략의 효과를 다면적으로 검토하려는 흐름이 강화되고 있다. 이에 따라 향후 연구에서는 소비자 행동에 대한 더욱 심층적인 분석이 요구되며, 스포츠 산업과 같이 정서적 몰입이 중요한 영역에서 개인화 마케팅이 어떻게 적용되고 어떠한 소비자 반응을 유도할 수 있는지에 대한 실증적 검증이 필요하다. 이러한 연구는 스포츠 산업 맥락에서 개인화 마케팅의 효과를 평가하는 데 기여할 뿐만 아니라, 소비자 경험과 행동에 대한 학문적 관심을 확대하고 마케팅 전략 수립에 유용한 자료로 활용될 수 있을 것이다.
2)
주요 연구 방법론
주요 연구 방법론을 분석한 결과, 개인화 마케팅 연구에서는 다양한 연구 방법론을 적용하고 있는 것으로 나타났다. 이 중 양적연구가 가장 빈번하게 사용되었으며, 분산분석(ANOVA), 구조방정식모형분석(SEM), 회귀분석, Process Macro 등 다양한 통계적 방법이 가설 검증에 활용되었다. 대부분의 양적 연구는 설문조사를 기반으로 소비자들의 인지적 반응과 태도 형성 과정을 실증적으로 측정하는 데 초점을 두고 있으며, 이는 개인화 마케팅이 소비자에게 어떻게 인식되고 수용되는지를 파악하기 위한 목적에서 비롯된 것으로 해석된다. 무엇보다도 개인화 마케팅의 효과를 분석하기 위해 구조방정식모형분석을 실시한 다차원적 분석이 주를 이루었다. 일부 양적연구에서는 실험설계에 기반한 실험연구(experimental design)도 수행되었는데, 개인화 마케팅의 특정 요소(예: 콘텐츠 유형, 메시지 종류, 데이터 활용 범위, 메시지 제공 위치 등)가 소비자의 행동에 미치는 영향을 보다 통제된 환경에서 검증하기 위한 연구가 진행되었다. 이와 같은 실험연구는 기업이 제공하는 개인화 전략에 따른 구체적인 효과 사이의 인과관계를 실증적으로 검증하기에 적합한 연구방법이라 판단된다.
양적연구 이외에도 질적연구와 혼합연구도 일부 수행되었다. 문헌분석을 통해 개인화 마케팅의 이론적 논의를 확장하거나, 기존 연구 성과를 분석하여 트렌드와 미래 연구 방향을 제안하는 데 중점을 둔 연구도 진행된 바 있다. 혼합연구 방법을 적용한 연구에서는 정량적 데이터와 정성적 데이터를 바탕으로 개인화 마케팅의 효과를 다각적으로 분석한 연구도 진행되었다. 구체적으로 정량적 설문조사 결과에 전문가들의 인터뷰 또는 사례조사를 추가하여 연구를 수행하였다. 이를 통해 개인화 서비스에 대한 소비자들의 심리적 반응과 심층적인 요소도 함께 논의되었다. 이러한 연구 경향은 스포츠 산업에서도 유의미하게 적용될 수 있다. 스포츠 산업에서는 스포츠 소비자의 특성과 맥락을 충분히 반영한 실험적 연구 설계가 효과적일 것으로 판단되며, 나아가 심층 인터뷰나 실제 사례 분석을 통한 정성적 접근이 이루어질 필요가 있다. 이러한 접근은 개인화 마케팅이 스포츠 소비자들의 경험을 실질적으로 향상시킬 수 있는지 평가하는 데 활용할 수 있으며, 동시에 관련 기업이나 구단이 현장에서 적용할 수 있는 인사이트를 제공할 수 있을 것이다.
이처럼 다양한 연구 방법론은 개인화 마케팅 연구에서 다차원적인 접근을 가능하게 하며, 개인화 전략이 소비자에게 미치는 영향을 보다 깊이 이해하는 데 기여하고 있다. 향후에도 다양한 연구 방법을 활용하여 개인화 마케팅에 대한 소비자의 심리적 반응, 태도 형성, 수용⋅저항 요인 등을 포괄적으로 탐구한다면 해당 분야의 학문적 발전뿐 아니라 실무적 응용 가능성도 한층 확대될 수 있을 것이다.
3)
주요 이론 및 변수
문헌 분석 결과, 개인화 마케팅 관련 연구에서는 사회교환이론(Social Exchange Theory), 기술수용모델(Technology Acceptance Model, TAM), 프라이버시 계산 이론(Privacy Calculus Theory), 개인화-프라이버시 역설(Personalization-Privacy Paradox), SOR 모델(Stimulus-Organism-Response, SOR), 정교화 가능성 모델(Elaboration Likelihood Model, ELM)등 다양한 이론적 틀이 적용되어 온 것으로 나타났다. 이는 개인화 마케팅에 대한 소비자의 심리와 행동을 이해하고 개인화 전략의 효과를 분석하는 데 중요한 이론적 기반을 제공한다.
먼저 사회교환이론은 소비자와 기업 간의 상호작용을 거래적 관점에서 설명하며 개인화 마케팅의 혜택과 개인정보 제공에 따른 비용 간의 균형을 분석하는 데 활용되었다. 이 이론에 따르면 개인화된 서비스가 소비자에게 제공하는 혜택이 클수록 서비스에 대한 신뢰와 만족도가 증가하지만 과도한 개인정보 요구는 부정적 반응을 초래할 수 있음을 시사한다. 기술수용모델을 활용한 연구에서는 새로운 개인화 기술에 대한 소비자의 수용 과정을 설명하는 데 초점을 두었다. 해당 연구들은 TAM을 토대로 유용성(perceived usefulness)과 용이성(perceived ease of use)이 소비자 태도와 수용의도에 미치는 영향을 중점적으로 다루었으며 소비자가 개인화된 서비스 사용이 용이하고 유용하다고 인식할수록 수용 가능성이 높아진다는 점을 규명하였다.
더불어 최근에는 소비자들에게 프라이버시의 중요성이 인식됨에 따라 개인화-프라이버시 역설(Personalization-Privacy Paradox)에 주목한 연구도 진행되었다. 이는 개인화된 서비스가 소비자에게 긍정적 경험을 제공하기도 하지만 과도한 소비자 정보 활용은 소비자에게 프라이버시 침해 우려를 불러일으킬 수 있음을 설명한다. 관련 연구에서는 프라이버시 우려를 완화하기 위해 기업이 데이터 사용의 투명성(transparency)을 높이고, 소비자가 데이터 활용을 이해할 수 있도록 돕는 것이 중요하다고 하였다. 소비자들의 부정적 감정을 최소화하는 방안을 마련한다면 소비자의 신뢰를 유지하고, 개인화 마케팅의 긍정적 효과를 극대화할 수 있음을 시사한다. 이처럼 개인화-프라이버시 역설은 소비자가 개인화된 경험에서 느끼는 편의성과 개인정보 제공에 대한 우려 사이의 갈등을 다루며 개인화 마케팅 효과성을 평가하는 중요한 이론적 틀로 활용될 수 있다.
SOR 모델은 개인화 마케팅이 소비자의 심리적 반응과 행동에 미치는 영향을 분석하는 데 유용한 프레임워크로 활용된 것을 확인할 수 있다. 예를 들어, 개인화된 광고, 메시지, 콘텐츠와 같은 외부 자극(Stimulus)은 소비자의 신뢰, 정서, 인지 등의 내부 심리 상태(Organism)를 변화시키고, 이는 다시 구매 의도, 브랜드 애착, 추천 행동 등의 결과(Response)로 이어진다. Kumari & Gotmare(2022)는 SOR 프레임워크를 기반으로 전자상거래 맥락에서 소비자의 행동을 이해하고자 하였으며 Shukla & Gupta(2022)는 개인화 광고가 소비자의 감정 및 인지 경험을 변화시켜 행동 반응에 영향을 미친다고 설명하였다. 이로 볼 때, SOR 모델은 개인화 마케팅이 소비자의 정서적 반응을 어떻게 자극하며, 행동적 변화를 유도하는지 분석하는 데 유용한 이론적 틀로 활용되며, 마케팅 수용자들의 소비 행동을 보다 체계적으로 확인할 수 있는 이론적 근거라고 할 수 있다.
정교화 가능성 모델(Elaboration Likelihood Model, ELM)은 개인화 관련 연구에서 활발히 활용되어 온 이론적 틀로(Jensen et al. 2012; Li 2019; Tam & Ho, 2005), 설득 커뮤니케이션 과정에서 정보가 어떻게 처리되고 그 결과로 소비자의 태도가 어떻게 형성되는지를 설명한다. 개인화 마케팅 맥락에서는 소비자가 개인화된 메시지를 자신과 관련된 것으로 인식하고 높은 주의를 기울일 경우, 중심 경로를 통해 정보가 처리되어 긍정적인 평가와 강한 태도 형성으로 이어질 가능성이 높다(Chu, Deng, & Mundel, 2024). 이를 바탕으로 소비자에게 제공되는 개인화 메시지가 인지적⋅정서적 반응에 미치는 영향을 규명한 연구들도 다수 진행되어 왔다. 이러한 정교화 가능성 모델은 소비자가 개인화된 메시지를 어떻게 해석하고, 감정이 그 과정에서 어떤 영향을 미치는지를 설명하는 데 효과적이며 개인화 커뮤니케이션 전략의 설계 시 정보 처리 수준과 감정 요인을 동시에 고려해야 한다는 점을 시사한다.
이와 같이 개인화 마케팅 연구는 이론적 틀을 바탕으로 소비자 반응을 설명하고 있으며, 이를 실증적으로 검증하기 위해 다양한 선행변수와 결과변수를 활용하고 있다. 주요 선행변수로는 개인화에 대한 인식, 정보 투명성, 정보 수집 방식, 브랜드에 대한 신뢰, 소비자의 통제 가능성, 그리고 기술 수용도 등이 활용되었으며 결과변수로는 클릭률, 구매의도, 브랜드 충성도, 인게이지먼트 등이 주로 사용되었다. 이러한 변수들은 개인화 마케팅이 소비자의 실제 행동에 미치는 영향을 정량적으로 측정하는 데 유용하며, 기업의 마케팅 전략 수립 및 효과 분석에 있어 실질적인 성과 지표로 기능하였다.
이러한 결과를 바탕으로, 향후 스포츠 산업에서의 개인화 마케팅 연구는 다음과 같은 방향으로 확장될 필요가 있다. 먼저 SOR 모델 및 ELM에 기반한 실증 연구를 통해 스포츠 소비자가 접하는 개인화 콘텐츠(예: 맞춤형 정보 유형, 데이터 활용 수준 등)를 외부 자극으로 간주하고 이러한 자극이 감정적 몰입, 신뢰, 태도, 행동의도 등으로 어떻게 이어지는지를 구조적으로 분석할 필요가 있다. 또한, 스포츠 소비자가 가진 행동 특성과 팬의 심리적 요소, 브랜드 충성도와 같은 고유 요소가 개인화 마케팅 효과 검증에 있어 중요한 변수로 작용할 수 있으므로 이를 활용한 연구가 수행된다면 스포츠 기업에게 유용한 시사점을 제시할 수 있을 것이다.
더불어 개인화-프라이버시 역설 모델을 기반으로 한 정성적 접근이 확대될 필요가 있다. 양적연구 외에도 스포츠 소비자가 개인정보를 제공하는 과정에서 느끼는 심리적 저항과 신뢰 형성 과정을 보다 심층적으로 파악한다면 부정적 반응을 완화하고 신뢰를 구축할 수 있는 실질적 전략을 마련할 수 있을 것이다. 이와 같이 다양한 이론을 스포츠 산업 맥락에 접목하는 연구는 개인화 전략의 효과성을 제고하고 소비자 경험을 향상하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
4)
개인화 마케팅 유형과 전략적 속성
본 연구에서 설정한 핵심 질문에 따라 문헌을 분석한 결과, 개인화 마케팅은 주로 개인화 광고(SNS 및 플랫폼 광고) 또는 추천 서비스(정보 기반 알고리즘, AI 및 실시간 분석 기반) 형태로 제공되며, 이 과정에서 소비자의 행동 데이터를 필수적으로 활용하고 있음을 확인하였다. 기업은 소비자들의 온라인 행동(예: 웹사이트 방문이력, 구매패턴, 장바구니, 클릭 기록, 위치)을 전략적 속성으로 활용하여 고객의 선호도에 맞춘 광고나 서비스를 제안하고 있다. 그리고 위치 기반 개인화 전략은 실시간 위치 정보를 활용하여 소비자가 특정 상점 인근에 있을 때 할인 쿠폰이나 특별 혜택을 발송하여 매장 방문을 유도하는 등 실시간 상호작용을 통해 소비자의 즉각적인 반응을 유도한다. 이를 통해 구매 전환율을 높이고 반복구매와 충성도를 강화하는 효과를 얻을 수 있다. 또한 성별, 연령, 관심사, 직업, 거주지 등 소비자가 직접 입력한 데이터를 활용해 특정 소비자 집단에 개인화 콘텐츠를 제공하기도 하며 소비자의 가치관, 관심사, 라이프스타일에 맞춘 메시지나 스토리텔링을 통해 브랜드에 대한 감정적 유대감을 형성하고 고객의 긍정적 반응을 유도한 사례도 확인할 수 있다. 최근에는 이러한 개인화 전략이 소셜 미디어 플랫폼(Facebook, Instagram, TikTok 등)을 통해 더욱 활발히 실행되고 있으며, 소비자의 SNS 활동 기록과 관심사를 기반으로 참여도를 높이는 맞춤형 콘텐츠가 제공되고 있다. 이는 자연스러운 구전 효과를 유도하며, 소비자의 자발적인 참여를 이끄는 데 효과적인 방식으로 자리 잡고 있다.
이상의 결과를 종합해보면 현재 기업은 소비자의 구매이력, 검색이력 등 온라인 행동 기록과 관심사, 성별, 연령 등 인구통계학적 데이터를 토대로 웹사이트, 이메일, APP, SNS 등에서 개인화 광고나 추천 서비스를 제공하는 것을 알 수 있다. 이를 바탕으로 스포츠 분야에서도 현재 실행되고 있는 개인화 마케팅 유형과 속성을 고려하여 소비자 행동을 규명하려는 실증적 연구를 수행한다면, 향후 개인화 마케팅을 실행하는 스포츠 조직에 유용한 실무적 시사점을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
3.
사례 조사
본 연구는 다양한 학문 분야에서 수행된 개인화 마케팅 연구 동향을 체계적 문헌고찰을 통해 분석하였으며, 이를 바탕으로 이론적 토대를 마련하였다. 그러나, 해당 결과를 스포츠 산업 현장과 학계에 직접적으로 적용하기에는 다소 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 추가적으로 국내⋅외 스포츠 현장에서 개인화 마케팅이 실제로 어떻게 적용되고 있는지를 제시하여 향후 연구 방향과 실무적 활용 가능성을 제안하고자 한다. 이를 위해 보고서 및 간행물, 뉴스 기사 등 다양한 자료를 통해 사례 조사를 수행하였다.
국내 프로축구 구단인 전북현대모터스FC는 애피어(Appier)와 협력하여 팬 소통 강화를 위한 AI 기반 개인화 마케팅 전략을 도입하였다(최상운, 2025). 애피어는 솔루션 파트너사인 Customer Insight와 함께 AI 기반 대화형 마케팅 솔루션을 활용하여 SNS 채널 운영을 지원하고 있으며, 이를 통해 팬 인게이지먼트를 극대화하고 있다. 이러한 AI 기반 대화형 캠페인은 팬들이 전북현대의 앱, 웹사이트, 유튜브 채널 등으로 소통의 접점을 확장하도록 유도하고 있으며, 향후 오프라인 이벤트와의 접목을 통해 온라인 채널로 확대할 계획이다. 이러한 사례는 스포츠 구단이 팬 인게이지먼트를 강화하기 위해 개인화 마케팅을 효과적으로 활용할 수 있음을 보여준다. 이에 따라 향후 연구에서는 AI 기반 개인화 마케팅 전략이 스포츠 팬의 참여와 브랜드 충성도에 미치는 영향을 실증적으로 검증할 필요가 있다. 예를 들어 챗봇과 같은 개인화 전략에 대한 팬 경험 개선 효과를 실증적으로 검증하여 디지털 마케팅 전략 수립에 유용한 자료를 제시할 필요가 있다.
이탈리아 프로축구 클럽 인터밀란은 팬 소통 강화를 위해 통합 고객 정보 시스템을 구축하고, 이를 바탕으로 방문 고객(Prospect Fan)의 잠재 고객화(Potential Fan), 잠재 고객의 구매 고객화(New Fan), 구매 고객의 반복 관계(Rookie Fan), 진성 고객(True Fan), 장기 충성 고객(Very Important Fan)으로 세분화하여 고객 특성에 따른 개인화 마케팅을 실행하였다(한국프로스포츠협회, 2022). 팬의 과거 구매 이력과 반응 정보를 활용하여 특정 팬에게 적합한 상품 추천과 맞춤형 서비스를 제공하는 등 팬의 방문부터 구매까지 전 여정을 개인화하여 팬 충성도와 브랜드 애착을 강화하는 데 기여하고 있다. 따라서 향후 연구에서는 스포츠 팬을 위한 개인화 마케팅이 구단 충성도에 미치는 영향을 실증적으로 검토할 필요가 있다. 이러한 연구가 수행된다면 고객 세분화 및 데이터 기반 팬 관리 전략의 실무적 유용성을 검토하여 구단 마케팅 전략 수립에 유용한 자료를 제공할 수 있을 것이다.
프로야구 구단 SSG 랜더스는 구단 멤버십 앱을 통해 팬 데이터를 수집⋅분석하여 팬 행동 특성에 맞춘 맞춤형 마케팅 전략을 실시하였다. 앱 이용자를 대상으로 선예매 서비스와 팬 특화 할인 쿠폰 제공을 통해 팬 충성도를 높이고자 하였으며, 데이터를 기반으로 경기 이후 재방문을 유도하고 있다. 스포츠 구단은 디지털 플랫폼에서 개인화 전략을 적용하여 팬의 지속적 참여와 브랜드 충성도를 향상시키고자 한다. 향후 연구에서는 스포츠 구단에서 활용하는 디지털 플랫폼(예: 앱, 공식 홈페이지, 커뮤니티 앱 등)의 개인화 서비스가 팬 참여와 브랜드 충성도, 사용의도 등에 미치는 효과를 실증적으로 분석할 필요가 있다. 특히 본 연구에서 도출된 결과와 같이, 개인화 마케팅 연구에서 주요하게 활용되어 온 기술수용모델(TAM)을 근거로 개인화 마케팅이 팬 경험에 미치는 영향과 디지털 기술 수용 과정을 파악한다면 디지털 마케팅 전략 수립을 위한 실무적 자료를 제공할 수 있을 것이다.
스포츠 구단뿐만 아니라 스포츠 브랜드도 다양한 개인화 마케팅을 제공하고 있다. 대표적인 사례로 스포츠 브랜드 푸마(PUMA)는 데이터 분석 솔루션을 통해 고객에게 보다 효율적이고 개인화된 경험을 제공하고자 한다(한광범, 2024). 푸마는 구글 클라우드 이미지 생성 AI 모델을 활용하여 소비자에게 위치 기반 맞춤형 웹사이트 경험을 제공하고 있다. 예를 들어, 일본 소비자에게는 후지산을 배경으로 한 트레일 러닝화 이미지를 보여주는 등 소비자의 지역적 맥락을 고려한 개인화된 비주얼 콘텐츠를 통해 브랜드 경험을 강화하고 있다(황치규, 2024). 이러한 개인화 전략은 단순한 제품 추천을 넘어 소비자와의 감정적 유대감을 형성하고 있으며, 연령과 개인별 스포츠 선호도에 따른 고도화된 개인화를 목표로 하고 있어 브랜드와 소비자 간의 관계를 더욱 공고히 할 것으로 기대된다. 이러한 실무적 사례로 볼 때, 향후 연구에서는 위치, 연령, 성별 등 전략적 속성을 활용한 개인화 마케팅이 스포츠 소비자의 브랜드 경험과 감정적 몰입에 미치는 영향을 실증적으로 검토할 필요가 있다.
이외에도 네이버, SK텔레콤, 아프리카TV는 2024년 프로야구 시즌을 시작으로 AI 기반 맞춤형 콘텐츠 서비스 제공을 위한 협력을 추진하였다. 이들은 팬이 선호하는 팀과 선수를 분석하여 맞춤형 비디오 클립을 자동 생성하고, 팬들이 원하는 콘텐츠를 직접 소비할 수 있도록 지원하고 있다. 또한, 광고 노출 빈도와 시간을 자동 분석하여 광고비 정산을 효율화하고 중계방송의 광고를 개별 시청자 타깃 광고로 전환하는 기술의 도입도 예정되어 있다. 이러한 개인화 서비스는 프로야구를 시작으로 골프⋅농구⋅배구 등 다양한 스포츠 종목을 확대할 계획임을 밝혔다. 이러한 흐름을 고려할 때, 향후 연구에서는 스포츠 중계 콘텐츠의 개인화가 팬 몰입과 시청의도, 시청 지속성 등 소비자 행동에 미치는 영향을 실증적으로 분석할 필요가 있다. 특히, 개인화된 하이라이트 영상이 팬 충성도 및 인게이지먼트에 어떠한 영향을 미치는지 검증하여 스포츠 구단과 미디어 기업이 개인화 콘텐츠 전략을 최적화할 방안을 제시하는 연구가 필요하다. 이러한 연구는 데이터 기반 개인화 마케팅의 효과성을 구체적으로 검증하고, 스포츠 산업의 디지털 마케팅 전략 수립에 필요한 학문적⋅실무적 근거를 마련하는 데 기여할 것으로 판단된다.
결론 및 제언
본 연구는 개인화 마케팅의 연구 동향을 파악하고 스포츠 산업에서의 개인화 마케팅 적용 가능성을 탐색하기 위하여 체계적 문헌고찰을 수행하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같은 학문적⋅실무적 시사점을 제공한다.
개인화 마케팅은 디지털 기술의 발전과 소비자 중심 경영의 확산에 따라 현대 마케팅 전략에서 핵심적인 도구로 부상하였으며, 이에 대한 학술적 논의는 다양한 산업 분야에서 활발히 진행되고 있다. 그러나 스포츠 분야에서는 개인화 마케팅에 대한 소비자 행동이나 개인화 전략의 효과에 대한 학문적 논의가 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 체계적 문헌고찰을 통해 개인화 마케팅의 개념적 변화와 연구 주제, 방법론, 유형, 이론 및 변수 등을 포괄적으로 분석하였으며, 실제 사례를 포함하여 스포츠 산업에서의 개인화 마케팅 연구를 위한 이론적 기반을 제시하였다. 향후 연구에서는 이러한 분석 결과를 바탕으로 스포츠 소비자 행동 특성을 반영한 실증적 검증이 필요하며, 다양한 디지털 플랫폼에서의 개인화 전략이 팬 충성도와 브랜드 애착에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. 이외에도 정성적 접근을 통해 개인화 마케팅이 팬 경험을 어떻게 변화시키는지에 대한 심층적 탐색이 이루어진다면 스포츠 산업의 실무적 맥락에 기반한 전략적 시사점을 도출할 수 있을 것이다. 본 연구에서 제안한 후속 연구 방향은 개인화 마케팅의 효과성을 실증적으로 규명하는 데 기여할 뿐만 아니라 스포츠 조직이 소비자 맞춤형 전략을 보다 체계적으로 수립⋅운영하는 데 실질적인 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 점에서 본 연구는 스포츠 산업에서의 개인화 마케팅 연구의 필요성과 연구 과제를 제시하였다는 데 의의가 있다.
본 연구는 다음과 같은 제한점을 지닌다. 첫째, 본 연구는 문헌의 질적 수준을 확보하기 위하여 국외 학술 자료를 중심으로 문헌을 수집⋅분석하였다. 그러나 본 고찰에 포함되지 않은 국내 연구 중에도 개인화 마케팅 이해에 중요한 학술적 기여를 하는 연구들이 있을 수 있다. 후속 연구에서 국내 연구를 포함한 동향 분석을 통해 개인화 마케팅의 국내외 연구 현황을 비교⋅분석한다면 보다 구체적인 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 또한, 본 연구는 문헌 중심의 이론적 고찰에 국한되어 있어 개인화 마케팅이 다양한 산업 현장에서 실제로 어떻게 구현되고 있는지에 대한 현황 분석을 충분히 담지 못하고 있다는 한계가 있다. 문헌고찰 단계 이후, 스포츠 산업에서의 개인화 마케팅 사례를 제시하였으나 향후 연구에서는 산업별 개인화 마케팅 적용 사례, 뉴스 기사, 산업 보고서, 현장 인터뷰 등의 다양한 자료원을 폭넓게 수집⋅분석할 필요가 있다. 이러한 접근은 이론과 실무 간의 간극을 줄이고 개인화 마케팅 연구의 실무적 활용 가능성을 제고할 수 있을 것으로 판단된다.
둘째, 본 연구는 PRISMA 2020 가이드라인을 준수하여 연구를 진행하였으며 스포츠 경영학 전공 교수와 박사과정 연구원으로 연구진을 구성하여 연구의 정확성과 신뢰성을 확보하고자 노력하였다. 그러나, 체계적 문헌고찰은 편향된 연구 결과를 도출할 가능성이 있어 문헌의 비뚤림 평가 단계에서 추출한 문헌들에 대한 질적 평가(Quality Assessment)가 이루어져야 한다. 일반적으로 무작위 임상시험인 경우, Cochrane group이 개발한 Risk of Bias(RoB) 도구를 사용하거나, 비무작위 연구의 경우에는 Risk of Bias Assessment Tool for Non-randomized Studies(RoBANS) 도구를 사용하여 비뚤림 평가를 수행한다(조정환, 송금주, 2015). 하지만 본 연구에서는 개인화 마케팅 연구의 동향을 파악하기 위해 수행된 질적 서술 중심의 체계적 문헌고찰로, 연구 동향 파악을 목적으로 한 선행연구의 접근 방식(김상원, 이수호, 2023; 김혜나, 2018; 손인서, 김승섭, 2015; 이원일, 이은경, 이경준, 진연경, 2019; 허종호 외, 2024)을 참고하여 연구를 설계하였기에 문헌고찰에 포함된 연구 자체의 질적 수준을 평가하는 과정은 별도로 포함하지 않았다. 이러한 한계를 고려할 때, 향후 연구에서는 문헌의 질적 수준 평가를 포함하여 연구 결과의 타당성을 더욱 확보하는 방안이 필요하다고 판단된다.
셋째, 본 연구는 설정한 핵심질문에 따라 개인화 마케팅의 개념 변화, 유형과 전략적 속성, 이론과 변수를 중심으로 연구 동향을 파악하는 데 중점을 두었다. 개인화 마케팅 연구는 다양한 학문 분야와 융합되어 연구가 진행되어 왔기 때문에 연구목적, 이론적 접근, 연구 방법 등이 매우 다양하여 하나의 분석 틀로 구조화하거나 일관된 분류 체계로 정리하는 데에는 한계가 존재하였다. 이에 본 연구진은 연구의 다양성을 유지하는 방향으로 결과를 제시하였으며, 스포츠 산업에 특화된 마케팅 모델을 제안하거나 기존 개념을 스포츠 맥락에 맞게 재정의하는 시도는 포함하지 못하였다. 향후 연구에서는 이러한 한계를 보완하기 위해 연구의 핵심질문을 보다 세분화하여 연구를 수행하고 연구 결과를 구조화하는 방안을 모색할 필요가 있다. 스포츠 산업의 특수성을 반영한 프레임을 제시하거나 새로운 분류 체계를 적용하여 연구 결과를 체계적으로 제시한다면 학문적⋅실무적 가치가 증대될 것으로 판단된다. 따라서 스포츠 산업에서 개인화 마케팅의 학문적 발전을 도모하기 위해서는 지속적인 연구와 노력이 요구된다.
