최근 ‘맞춤형’이라는 말이 곳곳에 스며들고 있다. 행정 서비스는 정부 3.0 패러다임에 따라 수요자 중심의 국민 맞춤형 통합서비스를 제공하고, 민간 부문은 고객 맞춤형 전략으로 수많은 상품과 서비스를 놓고 선택을 망설이는 소비자의 마음을 끌고 있다.

맞춤형 전략은 상품 및 음식점·숙박업소 추천 등 소비자의 구매 행위와 관련된 분야에 주로 적용되어 왔으나 최근에는 금융 서비스, 건강관리, 운동 보조, 식단 선택, 의상 코디, 음악 선택, 길 안내 등 일상생활 전 분야로 확대되고 있다.

특허청(청장 최동규)에 따르면 추천 서비스에 관한 특허출원이 2012년 이후 최근 3년간 지속적인 증가세를 보이고 있다. 특히, 2015년에는 252건으로 2014년의 146건보다 크게 증가하였다.

또한, 이 중 고객 맞춤형 추천 서비스*에 관한 특허출원 비중은 2012년 이후 계속해서 증가하여, 2012년 47%에서 2015년 61%까지 늘어났다.

* 고객의 과거 행동 패턴(구매이력, 인터넷 서핑 정보 등) 및 현재 상황(검색 키워드, 현재 위치, 건강정보 등)등을 고려하여 고객이 필요로 할 것으로 예상되는 것을 고객 추천 서비스로 제공

추천 방식에 있어서는 단순히 인기도, 추천횟수 등에 따라 순위를 정해 제시하는 방식에서 빅데이터를 이용해 고객의 과거이력을 분석하거나 고객의 현재 상태를 파악하여 적시에 고객에게 적합한 서비스를 제공하는 것으로 진화하고 있다. 이러한 경향은 특허출원에도 반영되고 있는 것으로 확인되었다.

출원인별 분석결과를 보면, 내국인 및 개인이 출원하는 비율이 다른 기술 분야에 비해 높은 것으로 나타났다. 이는 추천 서비스가 고객 관점의 서비스라는 점에서 개인 발명가가 비교적 쉽게 접근할 수 있는 분야인 것으로 풀이된다.

또한 불특정 다수를 위한 것이 아니라 해당 사용자에게 최적화된 상품 또는 서비스를 추천한다는 점에서 기존의 발명과 차별화된다.

맞춤형 서비스의 주요 사례를 살펴보면, 가장 많은 혜택을 제공하는 결제수단 자동 추천, 현재의 건강상태나 체질에 맞는 식단·운동 추천, 현재 상황이나 기분을 통한 자동 음악 추천, 피부 상태에 따른 메이크업 추천, 의상 추천 등 일상생활과 밀접한 분야에서 다양하게 활용되고 있다.

특허청은 “업체 간 고객 유치 경쟁이 심화됨에 따라, 고객 관련 데이터를 어떻게 수집하고 이를 얼마나 정밀하게 분석하느냐가 서비스를 질적으로 차별화하는 관건이며, 앞으로의 특허출원 또한 고객 데이터 수집 및 분석력을 높이는 방향으로 나아갈 것으로 예상된다”고 밝혔다.