자사몰에서 고객 이탈을 막을 수 있었던 방법
이커머스 쇼핑몰에서는 고객 이탈을 방지하고 지속적인 매출 성장을 이루기 위해 고객 경험을 최적화하는 전략이 필요합니다. 이번 글에서는 고객의 이탈 포인트를 분석하여 고객 경험을 향상시키고, 고객의 관심 포인트를 찾아내어 구매 전환율을 높인 데이터 분석 사례에 대해 살펴보겠습니다.
이커머스 쇼핑몰에서는 고객 이탈을 방지하고 지속적인 매출 성장을 이루기 위해 고객 경험을 최적화하는 전략이 필요합니다. 이번 글에서는 고객의 이탈 포인트를 분석하여 고객 경험을 향상시키고, 고객의 관심 포인트를 찾아내어 구매 전환율을 높인 데이터 분석 사례에 대해 살펴보겠습니다.
고객의 구매율과 재구매율 하락은 대부분의 이커머스 기업이 마주하는 고민입니다. 이를 해결하기 위해서는 고객과의 지속적인 관계 유지를 위한 요인 분석이 필요합니다. 특히, 유형별로 세분화하여 살펴봐야하는데요. 이번 사례에서는 신규, 기존 고객의 전환율을 향상시키기 위한 맞춤형 전략을 도출하는 과정에 대해 다뤄보겠습니다.
이번 사례는 프로모션 데이터 기반으로 분석하고, 최적의 마케팅 액션을 도출한 전략을 소개해보려고 합니다. 캠페인 성과를 높이기 위한 핵심 요인 분석부터 맞춤형 타겟 설정, 실질적인 방안까지 프로모션 최적화를 위해 비즈스프링은 어떻게 분석을 진행하였는지 알아보겠습니다.
AI 에이전트는 환경을 감지하고, 의사결정을 통해 목표를 달성하는 지능적 시스템으로, 다양한 기술을 활용하여 복잡한 작업을 수행합니다.
협업 필터링(Collaborative Filtering)은 사용자들의 행동 데이터를 활용하여 개인의 선호도를 예측하고, 맞춤형 추천을 제공하는 기술입니다. 이 방식은 개별 사용자의 명시적 또는 암시적 피드백을 분석하여, 비슷한 취향을 가진 사용자나 유사한 특성을 가진 아이템을 추천하는 방식으로 추천 시스템에서 가장 널리 사용되는 방법 중 하나로 메모리 기반과 모델 기반 방법을 조합하여 성능을 최적화할 수 있습니다.
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.
고객 데이터를 효과적으로 활용하는 것은 기업의 성공을 결정짓는 핵심 요소가 되었습니다. 하지만 많은 기업이 CDP를 도입하고도 데이터 활용 역량 부족으로 인해 제대로 된 성과를 내지 못하는 경우가 많습니다.
본 사례에서는 CDP를 구축했음에도 데이터 접근성과 활용 역량 부족으로 인해 겪었던 문제를 해결하고, 데이터 기반 마케팅 전략을 성공적으로 이뤄낸 과정을 소개 드리려고 합니다.
데이터가 넘쳐나는 시대, 데이터를 잘 다룰 줄 아는 것이 곧 경쟁력이죠. 그 경쟁력을 갖기 위해서 바로 ‘데이터 리터러시’가 중요합니다. 이번 콘텐츠글을 통해 데이터 리터러시에 대해 알아보고 데이터 리터러시 역량을 강화하는 4가지 방법을 알아봅시다.
데이터 분석이 중요하다는데, 처음 듣는 용어가 많아 어려우시죠? 이번 콘텐츠는 데이터 분석 관련 용어 모음입니다. 아래에 해당된다면 이번 콘텐츠를 꼭 읽어보세요. 데이터 분석에 대한 이해도가 높아지고, 관련 커뮤니케이션이 가능해집니다.
데이터 마케팅 (Data marketing)은 데이터를 활용하여 마케팅의 기획부터 이행, 성과 측정까지 전 분야를 아우르는 마케팅 기법을 의미합니다.
기업의 경쟁력을 더욱 극대화 시켜줄 데이터 마케팅이 무엇인지 이번 콘텐츠에서 함께 알아보겠습니다.