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- 상순 운
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1 온라인에서의실시간고객분석과대응 레코벨박성혁대표
2 발표순서 1 개인화데이터란무엇인가, 왜필요한가? 2 개인화데이터어떻게쓰이나 개인화추천 3 자동화된개인화마케팅 주요성공사례
3 들어가며 온라인에서실시간고객분석과대응을왜하는가? Nudge? 자유주의적개입주의! 1. 인간본연의욕망인선택의자유, 선택의다양성을보장하면서도 2. 기업관점에서긍정적인 (= 매출에도움이되는 ) 변화를추구할수있다 개인고객의고유한상황을고려하여고객스스로자유로운선택을할수있도록추천상품을제안하면서도, 기업의 전략에부합하는구매의사결정이이루어지도록전략을구사할수있다면? 대형마트식품점에들어가면가장먼저눈에띄는코너에서과일과채소를판매하고있다. 사실과일이나채소는냉장보관이중요한신선식품이기도하고무거운상품에눌려손상을입을수도있기때문에, 오히려맨나중에구매하도록하는것이바람직하다. 그럼에도불구하고이렇게진열하는이유는다음과같다. 쇼핑시작단계부터몸에좋은상품을구입하게되면나중에냉동식품이나과자류를구매할확률이훨씬높기때문이다. 고객들이자신의건강에대해서느끼게되는잠재의식을상품판매진열에반영하는판매전략을보여주는사례이다. 상품에대한정보제공자관점이아니라, 선택설계자관점에서고객을생각하고서비스를제공하는것이중요!
4 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 개인화데이터, 개인화마케팅의원천 개인화마케팅 이란무엇인가? 기업이고객의이름이나관심사, 과거구매이력을기반으로고객에게맞는마케팅메시지를만들어내는것 개인화에대한시도는과거엔불가능했던일 회원가입시제공하는기업의고객대상개인정보나관심사등의정보수집같은개인화에대한시도는오래전부터있어왔지만, 적용범위가협소하고성공사례가많지않아관심도가떨어졌었음 기술의발전으로가능케된 개인화 현재빅데이터기술로인해다양하고많은데이터소스를분석하는것이가능해지고개인화콘텐츠제작비용을낮출수있다는것으로연결되면서, 개인화마케팅을실현할수있는기술투자에대한관심역시폭발적으로성장하고있는추세 개인화데이터는습관화된고객의초상을담고있다
5 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 오직개인화데이터만이고객상황에따른올바른처방을가능하게함 [ 당신의고객은어떠한상황에있는지, 그상황을데이터로알수있는가? ] 구매예정자가속한 Area, App 또는사이트로재유입되도록유도해야함 페이지이탈페이지이탈페이지이탈페이지이탈 메인페이지카테고리메인상품상세장바구니구매페이지구매완료 스커트바지레깅스 클릭상품상세페이지 찜하기 쇼퍼가속한 Area, 쇼퍼가이 Area 에서이탈하지않고장바구니에상품을담고구매할수있도록유도해야함 구매예정자와쇼퍼가각각속한쇼핑과정 (Area) 에서적절한마케팅캠페인을수행해야만그들을잡을수있다 5
6 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 개인화데이터수집범위 (e 커머스사례 ) [ 개인화데이터, 무엇이수집가능한가? ] 검색어 쿠키 ( 단말기 - 브라우저 ) 로그인 CS 구매상세 구매 고객 캠페인 캠페인결과 상품 ( 컨텐츠 ) 클릭 ( 상세페이지방문 ) 장바구니 수수료 카테고리 개인화데이터를얼마나체계적이고상세하게수집할수있느냐에따라서개인화마케팅수준이결정된다 6
7 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 개인화데이터, 없더라도만들어낸다 [ 사용자프로파일추론, 최첨단프로파일러역할을수행 ] 1 step 2 step 3 step 정보가없는고객의행동이력발생 클릭이력을바탕으로고객의성별과나이등을예측 CRM 타겟군예측및정의 나이 확률 성별 확률 F M ^ '33 세 ' & 여성 사전에나이또는성별이미확인된 A 라는고객이방문하여, 유아젖병, 기저기, 분유의 3 가지상품을클릭했다고가정 사전에나이또는성별이미확인된 A 라는고객이방문하여, 유아젖병, 기저기, 분유의 3 가지상품을클릭했다고가정 + KPI 예측 : ex. 데이터마이닝을통해나이 / 성별추론뿐만아니라주선호카테고리, 주사용키워드, 향후 3 년동안의고객의기여가치등계산가능. 현재가아닌미래에대한 CRM 서비스까지도가능하다는것 개인화데이터가없는사용자에대해서도프로파일추론기술을통하여높은정확도로값을예측할수있음 7
8 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 개인화데이터를매출로연결하는첨단기술 [ 사이트에방문한 쇼퍼 와사이트를떠난상태인 구매예정자 별도관리 ] 고객의사이트에서빅데이터를효율적으로수집하고분석하여개인화데이터를기반으로하는추천기술을구현하여사이트에방문한 쇼퍼 에게최적화된맞춤형상품추천을제공하는것이중요함 사이트내에서수집된개인화데이터를바탕으로특정페이지를이탈한사유를분석하여맞춤형으로개인화마케팅캠페인을수행하는것이중요함. 심지어마케팅캠페인발송시간, 전달채널까지 100% 개인화가능함 예시 페이지이탈페이지이탈페이지이탈페이지이탈 재유입 메인페이지카테고리메인상품상세장바구니구매페이지구매완료 찜하기 모든 E-Biz 가경쟁우위업체가되기위해선쇼퍼와잠재고객모두를잡아야한다 8
9 개인화데이터어떻게쓰이나? 개인화추천
10 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 추천을통해성장을견인한글로벌사례 추천의시대 Amazon, 판매의 35% 가추천으로부터발생 넷플릭스, 대여되는영화의 2/3 가추천으로부터발생 Google News, 38% 이상의조회가추천에의해발생 글로벌기업들은추천서비스를통해 1:1 개인화마케팅을구현하며매출성장을이룩했다 10
![[ 추천서비스구현과정 ] 고객과고객간의연관성,](/docs-images/92/108688199/images/11-2.jpg "상품과상품간의연관성,")
11 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 개인화추천서비스는어떻게구현되는가? [ 추천서비스구현과정 ] 고객과고객간의연관성, 상품과상품간의연관성, 고객과상품간의연관성을바탕으로추천로직구현 [ 클릭한상품 ] [ 추천상품 ] 1 제품클릭 2 행동이력, 클릭이력분석 3 행동이력을바탕으로한연관상품추천 11
12 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 개인화추천서비스구현사례 1 [ 최근클릭기반복합추천 & 카테고리메인추천 ] 1) PC 카테고리메인페이지에 History( 최근클릭 ) 기반복합연관추천. 2) 전체가아닌카테고리중심으로최근클릭기반연관상품추천. 1 복합추천 & 카테고리메인최근클릭추천 1) 삽입영역 ( 카테고리메인 ) Ex. 베스트메인, 이벤트 & 쿠폰메인, 브랜드메인, 세일중메인 2) 기대효과 일차적으로카테고리메인에서이탈하는고객을줄일수있음 History 기반이기에추천의인과관계명확 이벤트 & 쿠폰과같이상품이진열되어있지않은카테고리내에서도쇼핑루프를지속시킬수있어구매전환율도높아질것이라기대됨 2 성과 티몬 _ History 기반복합추천 CTR 200% [ 티몬 _ 메인페이지최근클릭기반복합추천 ] [ 이니스프리 _ 카테고리메인최근클릭기반추천 ] 단순 Display 카테고메인 _ 개인화추천 복합추천 16% 기여매출 12
13 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 개인화추천서비스구현사례 1 메인페이지역할은노출되어있는상품레이아웃에서고객이상품을클릭하고더탐색할수있도록유도하는것이다. 카테고리메인페이지나상품상세페이지로 어시스트 해주기위하여개인고객들의최근행동이력을바탕으로 개인화 서비스를제공하는충분한메시지와함께추천을해주는것이유효한전략이다 페이지이탈페이지이탈페이지이탈페이지이탈 이탈률 메인페이지카테고리메인상품상세장바구니구매페이지구매완료 CTR 찜하기 메인페이지에서의최근클릭기반추천은고객이최근관심사와관련된상품들을보여줌으로써클릭률을높이는데기여한다 13
14 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 개인화추천서비스구현사례 2 [ 메인페이지개인화상품추천 ] Case ) 이니스프리 _ 카테고리메인최근클릭기반추천 메인페이지에서는고객에 100% 맞춤형개인화상품을추천하여 이사이트가나를위하여신경쓰고있구나 라는메시징을할수있어야함 고객의과거선호이력과최근선호이력을얼마나조화롭게사용하여추천할것인지가중요 14
15 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 개인화추천서비스구현사례 3 [ 장바구니상품추천 ] 추천영역 : 장바구니일반적으로보완재추천을수행하나, 품절상품에대해서는대체재추천을진행하여유사상품구매를유도함 추천영역 : 장바구니업 - 셀링을위한판매촉진을목적으로프로모션금액에미달하는금액만큼의상품을우선적으로추천하는개인화기능 장바구니페이지는이미고객이담은상품외에추가적으로다른상품을구매할수있도록연관상품 ( 보완재 & 대체재. 보완재중심 ) 을추천함으로써지속적인쇼핑을유도 15
16 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 개인화추천서비스구현사례 2 장바구니페이지의역할은고객이이미상품을담았다할지라도, 거기에서쇼핑을중단하는것이아니라또다른상품을탐색하고추가적으로구매할수있도록유도하는것이다. 개별고객들이장바구니에담아놓은상품들을바탕으로함께구매하면좋은보완재를추천해주는것이유효한전략이다 페이지이탈페이지이탈페이지이탈페이지이탈 객단가 이탈률 메인페이지카테고리메인상품상세장바구니구매페이지구매완료 찜하기 장바구니에서의상품추천은고객이쇼핑을중단하지않고또다른상품을탐색하고구매할수있도록유도하는것이다. 곧 1 개만살고객이 2 개, 3 개사도록유도하는것이며이는객단가의증가를견인한다 16
17 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 개인화추천서비스구현사례 3 [ 정기배송추천 ] 특정상품에대해고객의정기적인구매주기패턴을파악하여정기배송추천을통해소비자에게유인책제공. 완벽화게구현된개인화맞춤서비스에해당! 1 정기배송상품추천 1) 고객의정기적인상품구매패턴을파악 ( 예 : 화장품, 식료품등 ), 개인의구매주기에맞춰서해당상품또는동일카테고리의연관상품을추천함으로써높은확률의구매유인책을제공 2) 본기능은 On-site 추천에서도효과적이지만, 이메일 /App Push 개인화마케팅에적용시구매확률이극히높은잠재고객의유입을유도할수있다는것이특징 [ 아모레퍼시픽 _ 정기배송추천 ] 17
18 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 요약 - 쇼퍼를위한추천서비스 [ UI/UX 와함께고민되어야하는페이지별추천기능요약 ] 페이지이탈페이지이탈페이지이탈페이지이탈 이탈률 객단가 메인페이지카테고리메인상품상세장바구니구매페이지구매완료 CTR 찜하기 CR 정리하면, 메인페이지개인화추천 & 최근클릭연관추천은 CTR 을높이고, 상품상세연관추천은 CR 을높이며, 장바구니상품추천은객단가를높이는역할을해야합니다. 참조 CTR: Click through ratio, 노출대비클릭률 CR : Conversion Rate, 구매전환율 객단가 : 구매고객중, 평균고객당구매가 BR : Bounce Rate, 이탈률 이탈률은감소하고 CR, 객단가, CTR 은증가는결국초과매출발생을의미!! 18
19 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 개인화추천서비스구현사례 4 [ 검색추천 ] 검색페이지에서도다양한변수를고려한상품추천및키워드추천으로 Upsell 을유도할수있음 1 1) 검색추천 고객이검색기능이용시검색어에기반한연관추천상품을제공해줌으로써부족한검색결과를보완하고추가매출을발생시키는것을목적으로해야함 특히, 검색결과의상품수가부족할경우, 노출상품수를보충해줌으로써클릭없는페이지이탈을줄여주는효과가발생 조금더풍부한소비경험을지속할수있도록상품뿐만아니라연관기획전까지추천할수있음 [ 티몬 ] [ 위즈위드 ] 19
20 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 구매예정자를관리하는개인화마케팅 개인화데이터마케팅 구매예정자를잡아라! 주요활용사례 개인화이메일 개인화앱푸쉬 In-app 메시징 20
21 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 구매예정자를관리하는개인화마케팅 W 사장바구니이메일 21
![검색키워드기반개인화이메일 ]](/docs-images/92/108688199/images/22-3.jpg "1 2 1")
22 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 구매예정자를관리하는개인화마케팅 W 사검색어이메일 1 [ 위즈위드 _ 검색키워드기반개인화이메일 ] 고객의검색이력을바탕으로연관상품추천 고객의검색이력을바탕으로연관기획전도추천 2 2 고객의데모그라픽정보를바탕으로베스트키워드와연관상품추천 - Ex. 20 대여성들이좋아하는 Hot Keyword 22
23 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 구매예정자를관리하는개인화마케팅 I 사고객행동이력기반개인화이메일 [ 이니스프리글로벌 _ 개인화이메일 ] 상품을장바구니에담았지만, 구매하지않은고객을대상으로해당상품및연관상품구매시, 10% 할인쿠폰증정하는개인화이메일 ex. 장바구니에아이크림을담았는데구매는안했을경우, 연관아이크림상품이이메일로발송 23
24 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 구매예정자를관리하는개인화마케팅 소호쇼핑몰개인화앱푸쉬 [ 미쳐라 & 립합 _ 개인화푸시 ] 장바구니에담은상품코코넛하찌짜임 CD 개인화앱푸시? 단순상품추천뿐만아니라고객의 CRM KPI를생성하여해당고객의 Demographic, 행동이력기반마케팅이벤트를바탕으로개인맞춤 push를보내는것. 고객님이장바구니에담은상품과연관된상품추천! 안드로이드 OS 의경우아이폰과달리단순 text 기반의앱푸쉬 메시지가아니라사진과스토리를함께전달할수있어더풍부한 컨텐츠를전달할수있다는장점이있음 다른고객님이함꼐본상품
![개인화종료페이지팝업 ]](/docs-images/92/108688199/images/25-4.jpg "종료전팝업형태로상품추천")
25 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 구매예정자를관리하는개인화마케팅 쿠차개인화종료페이지 [ 쿠차 _ 개인화종료페이지팝업 ] 종료전팝업형태로상품추천 고객이탈직전클릭이력을바탕으로한개인화상품추천을통해이탈률을줄이고구매전환율을향상시킴 COOCH A
26 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 구매예정자를관리하는개인화마케팅 통합커뮤니케이션 (Control Tower) 고객행동데이터기반마케팅자동수행 1 Direct Message 26
27 온라인에서의실시간고객분석과대응감사합니다
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온라인상에서의실시간고객분석과개인화서비스제공 레코벨박성혁대표 dave.park@recobell.com 발표순서 1 개인화데이터란무엇인가, 왜필요한가? 2 개인화데이터어떻게쓰이나 개인화추천 3 자동화된개인화마케팅 주요성공사례 데이터를모으고추천을수행하는근본철학 데이터기반의추천행위가고객의행동을좋은방향으로바꿀수있는가? 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례
소규모 비즈니스를 위한 플레이북 여기서 다룰 내용은 다음과 같습니다. 1. YouTube 소개 2. YouTube에서 비즈니스를 위한 채널 만들기 3. 눈길을 끄는 동영상 만들기 4. 고객의 액션 유도하기 5. 비즈니스에 중요한 잠재고객에게 더 많이 도달하기
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많은선진소매유통기업들은관련사업으로의다변화, 옴니채널 (omni-channel) 및인수합병 (M&A) 등사업포트폴리오확대를통해변화된소비자의편의증대와소비자경험차별화를시도하고있다. 10여년전과비교해소매유통업은다음세가지측면에서극적인변화를겪고있다. 1. 소매유통기업관련산업으로의
이슈하이라이트 리테일산업에서의빅데이터활용 유통 물류및소비재산업본부리더이재훈전무 02-6676-1134 jaehoolee@deloitte.com October 2014 No.3 23 많은선진소매유통기업들은관련사업으로의다변화, 옴니채널 (omni-channel) 및인수합병 (M&A) 등사업포트폴리오확대를통해변화된소비자의편의증대와소비자경험차별화를시도하고있다. 10여년전과비교해소매유통업은다음세가지측면에서극적인변화를겪고있다.
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이화여자대학교, 판다코리아닷컴 이종식 대표 초청 특강 개최 지난 17일, 경제학과 대상 유통 산업의 패러다임 전환 주제로 강연 <이화여대 경제학과에서 강연 중인 이종식 대표> 판다코리아닷컴 이종식 대표가 지난 17일 이화여자대학교 포스코관에서 진행된 경제학과 재학생 대
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