데이터 분석가가 꼭 알아야하는 2026 소비 트렌드 Part 1.

2026년이 벌써 코앞으로 다가왔습니다. 불확실한 미래를 준비하기 위해 이맘때면 불티나게 팔리는 책이 있죠. 바로 『트렌드 코리아 2026』입니다.

2026년의 핵심 키워드는 ‘Horse Power’로, 강력한 말의 추진력처럼 빠르게 밀려오는 AI 대전환의 시대를 의미합니다. 이 책에서 제시하는 10대 소비 트렌드 키워드는 AI의 영향으로 변화한 생활 방식과, AI에 반해 오히려 더욱 인간적이고 본질적인 것을 추구하는 흐름을 담고 있습니다.

이번 콘텐츠에서는 10가지 소비 트렌드 중, 데이터 분석가라면 주목해야 할 두 가지 키워드를 고객 행동의 관점에서 소개합니다.

1. 필코노미

Oh, my Feelings! The Feelconomy

‘필코노미(Feelconomy)’는 감정을 뜻하는 ‘필(feel)’과 경제를 뜻하는 ‘이코노미(economy)’의 합성어로, 소비자가 자신의 기분을 진단하고 원하는 방향으로 바꾸기 위해 구매하는 경제 현상을 말합니다.

흔히 MBTI에서 F(공감형)와 T(사고형)를 구분하기 위해 상대에게 “나 오늘 기분이 안 좋아서 빵 샀어”라고 말하고 반응을 살피는데요. 이때 기분에 대해 물으면 F, 어떤 빵을 샀는지 물으면 T라고 합니다. 이 예시에서 화자가 빵을 산 이유는 ‘기분이 안 좋아서’ 입니다. 즉 단순히 ‘기분’을 전환하기 위한 구매인 것이죠. 시장 분석 서비스 와이즈앱·리테일에 따르면 기분관리 앱 이용자는 꾸준히 늘어나 2025년 상반기에는 200만 명에 달했습니다. 자신의 기분을 진단하고 관리하는 사람이 늘고 있다는 의미죠. 사람들은 이제 필요보다 기분을 관리하기 위해 소비합니다. 스트레스를 받을 땐 맵고 단 떡볶이를, 무기력한 날엔 귀여운 소품을, 현실이 답답할 땐 도피를 위한 비행기 표를 고르는 식입니다.

오프라인에서는 표정과 말로 감정을 읽지만, 디지털 환경에서는 온라인 행동이 곧 고객의 기분을 보여주는 신호가 됩니다. 그래서 지금 이 순간 고객의 기분을 알기 위해서는 고객의 행동을 더 정교하게 들여다봐야 합니다.

실시간 행동 감지를 통한 고객 감정 파악

감정은 머물지 않습니다. 홈페이지에 처음 접속했을 때와 다른 페이지로 이동했을 때, 그 순간의 기분이 달라질 수 있습니다. 그렇기 때문에 소비자의 감정을 이해하려면 실시간으로 행동을 감지하고, 그 변화의 흐름을 읽어내는 능력이 중요합니다. 사용자의 클릭, 체류시간, 스크롤 움직임 등은 모두 감정의 흔적이며, 이 데이터를 통해 브랜드는 소비자의 현재 상태를 더 정확히 파악할 수 있습니다. 문제는 ‘얼마나 빨리’ 이 신호를 포착하고 ‘어떤 맥락으로’ 해석하느냐입니다.

예를 들어 한 패션 플랫폼에서 사용자가 같은 상품군 내의 여러 상품들을 클릭해 구경하면서 '가격 비교' 기능을 사용하고 있다고 가정해 보겠습니다. 이는 구매에 대한 '망설임', 특히 '가격으로 인한 망설임'의 신호로 추정해 볼 수 있습니다. 이는 ‘가격에 대한 망설임’의 신호일 수 있습니다. 만약 이 시점을 감지해 “비슷한 스타일의 더 저렴한 상품을 찾으시나요?” 같은 맥락 맞춤형 콘텐츠를 제시한다면, 사용자는 ‘내가 고민하고 있다는 걸 이 브랜드가 알아차렸네’라는 인상을 받게 됩니다. 이런 대응은 단순한 마케팅이 아니라, 소비자의 감정을 읽고 타이밍에 맞게 반응하는 정교한 커뮤니케이션입니다.

금융 서비스에서도 이런 감정 기반 행동은 뚜렷하게 나타납니다. 예를 들어 한 사용자가 모바일 뱅킹 앱에서 적금 가입을 시도하다가 ‘납입 금액 설정’ 단계에서 며칠째 반복적으로 이탈한다고 해보죠. 어제는 30만 원을 입력했다가 나가고, 오늘은 10만 원으로 바꿔보다가 또 종료합니다. 이런 행동은 단순한 망설임이 아니라, ‘지금 내 여유 자금으로 이 금액을 유지할 수 있을까?’ 하는 부담감과 불안의 표현일 수 있습니다. 이때 시스템이 이런 패턴을 감지해 “월 납입 금액을 자유롭게 조정할 수 있는 상품을 추천해드릴까요?” 같은 안심형 메시지를 띄우면 사용자는 결정을 더 쉽게 내릴 수 있습니다.

결국 ‘필코노미’ 시대의 핵심은 사용자의 기분을 얼마나 세밀하게 읽느냐에 있습니다. 고객은 자신을 이해해주는 브랜드에 마음을 엽니다. 브랜드가 사용자의 행동 속에 담긴 기분의 변화를 빠르게 포착해 적절한 순간에 반응할수록, “이 브랜드는 내 마음을 알아준다”는 신뢰가 형성됩니다. 기분은 순간이지만, 그 순간에 맞춰 반응한 경험은 오래 남습니다. 데이터로 고객의 기분을 이해하고, 그 이해를 공감으로 이어가는 것, 그것이 ‘필코노미’ 시대에 브랜드가 진짜 경쟁력을 갖추는 방법입니다.

2. 제로클릭

Results on Demand: Zero-click

‘제로클릭(Zero-click)’은 소비자가 무언가를 찾기 전에 AI가 먼저 결과를 제시해, 디지털 생활 전반에서 클릭이 극단적으로 줄어드는 현상을 말합니다. 인공지능 등장 전에는 일반적으로 [인지 > 탐색 > 비교 > 선택 > 구매] 단계로 이어지던 여정이, 이제는 [AI 추천을 통한 ‘인지’ > 선택 후 바로 ‘구매’] 하는 단계로 단축되고 있습니다.

이 변화는 이미 일상 속에 깊이 자리 잡고 있습니다. 포털에서는 검색어를 입력하자마자 요약된 답변이 상단에 노출되어 검색 결과를 클릭할 필요가 없고, OTT 서비스에서는 사용자의 시청 이력과 취향을 분석해 “오늘 볼 만한 콘텐츠”를 먼저 추천합니다.

소비자는 더 이상 직접 정보를 찾지 않습니다. 대신 플랫폼이 소비자의 의도를 예측하고, 필요한 정보를 먼저 제공합니다. 소비의 중심축이 소비자의 탐색 역량에서 플랫폼의 제안 능력으로 이동한 것이죠.

고객 통합 분석을 통한 정밀 추천

제로클릭 시대에서는 고객이 스스로 탐색하지 않아도 될 만큼 취향과 니즈에 맞는 콘텐츠를 제안하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 고객정보, 행동정보, 거래정보 등 다양한 데이터를 통합 분석해 고객을 입체적으로 이해해야 합니다. 이런 통합 분석이 뒷받침될 때 비로소, 고객이 ‘찾기 전에 구매로 이어지는 경험’을 설계할 수 있습니다.

특히, '클릭'을 하는 현재 시점에 가장 적절한 추천을 하기 위해서는 데이터의 시점과 맥락 이해력이 매우 중요합니다. 행동 데이터는 고객의 현재 관심사와 의도를 실시간으로 보여주는 원천으로, 고객의 순간적 니즈에 빠르게 대응함으로써 CTR(클릭율)과 CVR(전환율)을 높이는데 매우 중요합니다. 또한 아직 구매 이력이 없는 신규 고객(Cold Start)의 경우에도 행동 데이터만을 사용하여 개인화 추천을 제공할 수 있습니다.

OO증권은 통합 고객행동분석시스템 도입을 통해 여러 채널에 걸쳐 흩어져있던 고객 여정을 한 플랫폼에서 통합 분석할 수 있는 환경을 마련했습니다. 또한 고객 행동 데이터에 내부 데이터(고객, 상담, 거래 로그 등)까지 연계하여 분석함으로써, 고객의 전체 여정을 기반으로 정교한 타깃을 추출할 수 있게 되었죠. 예를 들어 동일한 행동을 한 고객이라도 해당 고객의 보유 상품과 자산에 따라 다른 그룹으로 분류하여, 각각의 의도에 맞는 상품과 혜택을 제안할 수 있습니다. 더불어 동일 그룹에게 여러 콘텐츠를 추천한 후 A/B테스트 결과를 통해 보다 효과적인 콘텐츠를 확인하여 마케팅을 고도화 할 수 있습니다.

화장품 전문 쇼핑몰 A몰은 온사이트 개인화 마케팅 솔루션을 활용해 고객의 행동과 더불어 고객의 피부 타입, 행동 패턴, 구매 이력 등에 맞는 개인화 상품을 추천하고 있습니다. API와 외부 분석 데이터 등을 연동해 고객의 상황에 맞는 추천 시나리오를 구성할 수 있습니다. 또한 1순위 상품이 고객의 선호도에 반하는 경우 2순위 상품을 제안하는 시나리오 우선순위 설정을 통해 현재의 고객에게 가장 적합한 상품을 제안할 수 있습니다. 덕분에 고객은 굳이 상품을 탐색하지 않아도 자신의 취향과 상태에 맞는 제품을 자연스럽게 만나게 되고, 브랜드는 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다.

결국 제로클릭 시대의 경쟁력은 고객의 시간과 선택을 얼마나 효율적으로 단축시켜 주느냐에 달려 있습니다. 고객이 클릭하기 전에 “이건 내 이야기다”라고 느끼게 만드는 순간, 이미 그 브랜드는 한 발 앞서 선택받은 것입니다.

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다음 콘텐츠에서는 2가지 트렌드를 추가로 소개하겠습니다. 🙇🏻‍♀️