해당 기업은 Web 채널만 운영하다가 App을 새롭게 출시하였습니다. 고객에게 두 가지 채널을 제공함에 따라 Web과 App의 데이터를 통합하여 분석하고자 하였습니다.
이를 위해선 먼저 Web/App 간의 연결성 있는 분석 환경 구축은 필수이며, 이를 통해 긍정적인 요소를 발굴하고, 이를 강화시키는 전략을 도출해야 합니다. 그럼 분석 환경 구축부터 방안 도출까지 어떻게 진행했는지 함께 알아보겠습니다.
오늘날 고객들은 브랜드/기업과의 상호작용을 더욱 간편하고 직관적으로 하길 원하고 있습니다. 특히, 모바일 환경에서의 편리함을 중시하는 고객들이 많은데요. 이에 대표적인 것이 바로 App 입니다. 이번 콘텐츠에서는 고객을 APP으로 유도하는 것이 왜 중요하고, App 유도를 위한 팁과 고객 과의 관계에서 중요한 App 전환에 대해 알려드리겠습니다.
추천 시스템에서 발생하는 가장 큰 난관 중 하나인 콜드 스타트 문제를 다룹니다. 신규 사용자, 새로운 상품 또는 콘텐츠가 추가되었을 때, 어떻게 정확한 추천을 제공할 수 있을까요?
SK 스토아는 T커머스 실무 및 사업 방향성에 맞는 고객 데이터 환경 구축이 필요했습니다. 수익성을 보다 개선하고 시장 내 입지를 더욱 공고히 하기 위해, 전사적인 데이터 드리븐 문화 도입 계획을 세웠습니다.
LG 상남도서관은 방문자들마다 개개인의 관심사와 실시간 인기 콘텐츠 정보를 제공하여 방문자가 폭넓은 정보를 얻을 수 있게 하고 싶었습니다. 비즈스프링은 2가지 포인트를 데이터 수집/분석과 AI/ML 기술을 도입하여 해결하고자 했습니다.
롯데카드는 직접 수집하고 있는 CRM 데이터와, 롯데카드 웹/앱 방문 고객의 행동 데이터를 보완 후 서로 결합시키기를 원했습니다. 마케팅 고도화를 목표로 오프라인과 온라인 속 고객의 관심사와 행동을 보다 풍부하게 포착하여, 향후 ML 및 AI 기술 도입의 기반을 만들기 위함이었습니다.
국내외 온라인 시장 입지를 넓히고 고객의 데이터를 얻기 위해 LG 전자는 글로벌 온라인 브랜드 샵을 오픈했습니다. 방대한 규모의 사이트를 비즈니스 관점에서 진단하고 성장시키기 위해 매출 분석을 진행합니다.
네스프레소는 고객과의 관계를 좀 더 장기적으로 유지하기 위해 고객 행동 데이터를 분석하고 싶었습니다. 데이터 기반의 ‘고객 경험 최적화’ 및 ‘비즈니스 성과 효율 최대화’를 위한 분석을 비즈스프링과 함께 진행하였는데요. 비즈니스 성과 증진에 효과적인 고객 발굴, 그 비중을 증가시켜 투입 리소스 대비 성과 향상 효율을 최대화 시키고자 하였습니다.
개인화 캠페인을 운영할 때 성과 데이터를 분석하고 최적화하는 작업은 필수적입니다. LG U+는 내부적으로 캠페인 성과를 파악하고 이를 최적화하고자 했습니다. 비즈스프링은 이러한 LG U+의 요구를 어떻게 데이터로 해결했고, LG U+에 어떤 변화를 가져왔을까요?
유저 행동 분석이란, 브랜드와 상호 작용한 유저 데이터를 수집하여 라이프스타일 및 패턴을 분석하는 것을 의미합니다. 특히, 여러 관점으로 행동을 분석하면 유의미한 패턴을 찾을 수 있습니다. 이를 통해 서비스 지표를 개선할 수 있고, 최종 전환을 위한 특정 행동도 유도할 수 있습니다.