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1 온라인상에서의실시간고객분석과개인화서비스제공 레코벨박성혁대표

2 발표순서 1 개인화데이터란무엇인가, 왜필요한가? 2 개인화데이터어떻게쓰이나 개인화추천 3 자동화된개인화마케팅 주요성공사례

3 데이터를모으고추천을수행하는근본철학 데이터기반의추천행위가고객의행동을좋은방향으로바꿀수있는가?

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 유아식품패션 검색 클릭한상품상세페이지 찜하기 방문자가속한 Area, 방문자가이 Area 에서이탈하지않고장바구니에상품을담고구매할수있도록유도해야함 구매예정자와방문자가각각속한쇼핑과정 (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

11 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 개인화추천서비스는어떻게구현되는가? [ 추천서비스구현과정 ] 고객과고객간의연관성, 상품과상품간의연관성, 고객과상품간의연관성을바탕으로추천로직구현 추천유형이미지설명 상품 to 상품 ( 대체재 / 보완재 ) 특정상품에대해서유사상품을대체재및보완재로구분하여추천해주는방식 특정개인에대해서맞춤형상품을추천해주는방식 개인 to 상품 ( 개인화 ) * 상단 : 특정개인선호상품을연관상품추천과결합 * 하단 : 유사사용자집단을정의하여신규상품을추천 키워드 to 상품 ( 검색추천 ) A A 특정키워드에대한검색결과로관련상품을추천해주는방식 * 상단 : 키워드검색결과제공 * 하단 : 유사키워드제공 11

12 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 상세페이지대체재및보완재추천 상세페이지로유입된고객이한개의상품이라도더클릭하도록체질을개선하는것이가장중요하며, 이는누적클릭횟수에따라고객의구매전환율이비례해서증가하기때문서비스관점에서도유사한대체재상품과, 조금다르지만함께구매되는보완재를주는것이유효 12

13 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 국가별추천서비스최적화 틀린그림찾기 " KOREA CHINA 동일한상품이더라도사이트 ( 예 : Korea vs. China) 별로특색있게나타나는상품선호도를반영하여실시간으로지역 (location) 별맞춤정보를추천할수있음추천 UI/UX 조차도사이트에최적화시켜철저하게현지화된서비스제공이가능함 13

14 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 상세페이지추천의역할 메인페이지역할은노출되어있는상품레이아웃에서고객이상품을클릭하고더탐색할수있도록유도하는것이다. 카테고리메인페이지나상품상세페이지로 어시스트 해주기위하여개인고객들의최근행동이력을바탕으로 개인화 서비스를제공하는충분한메시지와함께추천을해주는것이유효한전략이다 페이지이탈페이지이탈페이지이탈페이지이탈 이탈률 메인페이지카테고리메인상품상세장바구니구매페이지구매완료 CTR 찜하기 상품상세페이지뿐만아니라, 심지어메인페이지에서의최근클릭기반추천기능을통해서도고객이최근관심사와관련된상품들을보여줌으로써클릭률을높이지는것은마찬가지 14

15 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 개인화추천서비스구현사례 1 [ 개인화추천알고리즘 ] 1) 개인별최근클릭 / 검색 / 구매이력기반맞춤형상품추천 2) KNN( 최근접이웃 ) 탐색알고리즘에의한유사사용자들로부터상품추천 상품클릭할때마다해당영역이실시간으로변화하므로고객관점에서주목도가높고, 실제로가장사용률이높게관찰됨 15

16 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 개인화추천서비스구현사례 1 [ 개인화추천알고리즘 ] 1) 개인별최근클릭 / 검색 / 구매이력기반맞춤형상품추천 2) KNN( 최근접이웃 ) 탐색알고리즘에의한유사사용자들로부터상품추천 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 개인화추천서비스구현사례 2 장바구니페이지의역할은고객이이미상품을담았다할지라도, 거기에서쇼핑을중단하는것이아니라또다른상품을탐색하고추가적으로구매할수있도록유도하는것이다. 개별고객들이장바구니에담아놓은상품들을바탕으로함께구매하면좋은보완재를추천해주는것이유효한전략이다 페이지이탈페이지이탈페이지이탈페이지이탈 객단가 이탈률 메인페이지카테고리메인상품상세장바구니구매페이지구매완료 찜하기 장바구니에서의상품추천은고객이쇼핑을중단하지않고또다른상품을탐색하고구매할수있도록유도하는것이다. 곧 1 개만살고객이 2 개, 3 개사도록유도하는것이며이는객단가의증가를견인한다 18

19 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!! 19

20 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 개인화추천서비스구현사례 4 [ 검색추천 ] 검색페이지에서도다양한변수를고려한상품추천및키워드추천으로 Upsell 을유도할수있음 1 1) 검색추천 고객이검색기능이용시검색어에기반한연관추천상품을제공해줌으로써부족한검색결과를보완하고추가매출을발생시키는것을목적으로해야함 특히, 검색결과의상품수가부족할경우, 노출상품수를보충해줌으로써클릭없는페이지이탈을줄여주는효과가발생 조금더풍부한소비경험을지속할수있도록상품뿐만아니라연관기획전까지추천할수있음 [ 티몬 ] [ 위즈위드 ] 20

21 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 구매예정자를관리하는개인화마케팅 개인화데이터마케팅 구매예정자를잡아라! 주요활용사례 개인화이메일 개인화앱푸쉬 In-app 메시징 21

22 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 구매예정자를관리하는개인화마케팅 W 사장바구니이메일 22

23 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 구매예정자를관리하는개인화마케팅 W 사검색어이메일 1 [ 위즈위드 _ 검색키워드기반개인화이메일 ] 고객의검색이력을바탕으로연관상품추천 고객의검색이력을바탕으로연관기획전도추천 2 2 고객의데모그라픽정보를바탕으로베스트키워드와연관상품추천 - Ex. 20 대여성들이좋아하는 Hot Keyword 23

24 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 구매예정자를관리하는개인화마케팅 I 사고객행동이력기반개인화이메일 [ 이니스프리글로벌 _ 개인화이메일 ] 상품을장바구니에담았지만, 구매하지않은고객을대상으로해당상품및연관상품구매시, 10% 할인쿠폰증정하는개인화이메일 ex. 장바구니에아이크림을담았는데구매는안했을경우, 연관아이크림상품이이메일로발송 24

25 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 구매예정자를관리하는개인화마케팅 통합커뮤니케이션 (Control Tower) 고객행동데이터기반마케팅자동수행 1 Direct Message 25

26 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 오프라인매장에서의개인화추천확장예시 좋아보이는것들의비밀 검색한서적 온라인몰에서많은고객들이이책과함께다음책들을구매했습니다 ^^ 26

27 1. 개인화데이터 2. 개인화추천 3. 개인화마케팅성공사례 고객사비즈니스에최적화된체제로추천시스템운영가능한프로세스 Process 데이터분석요구사항및지표도출 데이터수집 / 처리데이터분석캠페인 캠페인실행및성과평가 Transaction Data Biz Meta Data On-Web On-Mobile Offline + Customer Product Store - On-Site 추천 - DM (App push ) - 쿠폰, 이벤트 마케팅요구사항수집 Log Sale DB (On) DB (Off) Dash Board 구축 전사마케팅관련데이터통합 분석결과반영캠페인기획 File 비즈니스특성분석 / 도출 수집가능데이터검토및필요데이터정의 추천솔루션 : online log/sale data ETL/File batch : offline sale data, Biz Meta Data 데이터분석을통해의미있는마케팅지표설계및집계 모니터링 / 상시분석가능한시각화 Dash Board 구현 실행가능데이터추출 (pilot, spot 캠페인 ) 성과검증후로직개발 API ETL - 쿠폰, 이벤트 - 키오스크 - SFA ( 영업사원단말기 / POS) Feedback 27

28 데이터로완성하는커머스개인화마케팅감사합니다

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