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개인화 추천 제안 2013.12

개인화 추천
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개인화 추천 제안 2013.12

  1. 1. 가장 최적화된 개인화 추천 솔루션 제안
  2. 2. 1. 개인화 추천 솔루션 개요 - 도입사례를 중심으로 설명
  3. 3. 1. 개인화 추천 솔루션 개요 _ 글로벌 1위 쇼핑몰 아마존 도입 사례 Amazon은 개인화 추천을 통해서 40%의 추가 매출을 얻고 있습니다.  개인화 추천 아직은 멀고, 남이야기 같은데요?국내 사례는요?
  4. 4. 1. 개인화 추천 솔루션 개요 _ 위즈위드(WIZWID) 개인화 솔루션 도입사례 직접 경험한 결과를 과감하게 오픈 하겠습니다(www.wizwid.com) 1. 추천상품 VS 비추천상품 구매전환율  추천상품 이용자의 구매전환율 2.4배 높음 2. 추천클릭 이용자 VS 비이용자의 평균 PV  추천클릭 이용자의 PV 2.2배 높음 3. 추천클릭 구매자의 구매상품 VS 비용자의 구매상품수  구매상품수 1.8배 높음  개인화 추천 도입만으로 늘었다고 보기는 어렵지만, 객단가가 높아지고, 매출의 실질적인 상승효과를 보고 있으며 추천상품 도입을 통해 전체 구매하는 상품의 개수가 증가하는 효과를 보고 있습니다.
  5. 5. 1. 개인화 추천 솔루션 개요 _ 기타 도입 사례 개인화 추천을 통한 구매전환율 증가 효과는 MD추천  개인화적용 후 매출 15배 증가 전체 매출 증진에 기여함 <전체 방문자 대비 구매자수 : 구매전환율 비교> 추천상품 구매전환율 1.7배 증가 매출 7% 증가 매출 8% 증가
  6. 6. 2. 어떻게 도입하고 활용할 것인가 - 도입사례를 중심으로 설명
  7. 7. 2. 어떻게 도입하고 활용할 것인가 _ 개인화 추천의 중요성  개인화 추천 적용의 중요성(1 : PV, 구매전환율) • 추천 클릭를 이용하는 회원은 비회원 대비 최대 4배 이상의 PV를 냅니다. • 추천 클릭을 이용하는 회원은 비회원 대비 최대 3.8배 이상의 구매전환율이 높습니다. 구매전환율비교 인당PV 쇼핑몰 노출위치 추천클릭율 V사 상단 S사 구매전환율 전체평균 추천클릭 사용자 증가율 전체평균 추천클릭 사용자 증가율 4.64% 3.77 6.31 167% 5.74% 9.23% 161% 하단 1.67% 4.91 17.9 365% 10.09% 26.25% 260% P사 하단 1.96% 2.91 9.68 333% 2.52% 9.74% 387% C사 하단 2.51% 4.69 20.77 443% 5.63% 11.62% 206%
  8. 8. 2. 어떻게 도입하고 활용할 것인가 _ 개인화 추천의 중요성  개인화 추천 적용의 중요성(2 : 객단가, 구매상품수) • 추천 클릭을 이용하는 회원은 최대 2.8배 많은 상품수를 구매합니다. • 동기간 대비 추천클릭 구매자 비율이 18%지만 구매상품수에서 21%를 차치하는 것은 추천클릭 이용자는 비회원 대비 객단가가 높은 VIP고객이라 볼 수 있습니다.
  9. 9. 2. 어떻게 도입하고 활용할 것인가 _ 개인화 추천 노출 위치  개인화 추천은 노출 위치가 매우 중요합니다! • 추천클릭 이용자수를 높이면 높일 수록 매출증대 효과는 더욱 좋습니다. • 상세페이지 상단 노출을 추천하며, 최근에는 메인페이지 노출이 화두 입니다. 2.3% 5.3%
  10. 10. 2. 어떻게 도입하고 활용할 것인가 _ 마케터가 인정하는 개인화 추천은.. 개인화 추천에 진정한 의미는 비교상품(동일 카테고리), 연관상품(타 카테고리)를 개인의 쇼핑 성향에 맞추어 제공하는 것 이외에도 추가적인 의미가 있습니다. 1. 고객의 이동경로를 최소화 한다 - 1페이지에서 최소 6개의 상품 노출 2. 내부 구매전환을 높인다 - Data에 근거한 추천  구매전환이 높음 3. 숨겨져 있는 상품을 메인에 노출 시킨다 - 도입 후 전체 판매되는 상품의 수가 증가함 (WIZWID : 3만/19만  3.5만/19만으로 증가) *상기 명기된 고객 중 일부만 레코픽 적용업체 입니다. 개인화 추천을 이용하는 업체 담당자의 공동된 의견을 참고하였습니다.
  11. 11. 3. 개인화 추천의 발전 방향 - 타사의 개인화 추천 서비스 대비 차별점
  12. 12. 3. 개인화 추천의 발전 방향 _ 타사 대비 차별성  개인화 추천방식의 차별화된 기술 구현 • 현재 주요 검색방식은 디록토리/키워드간의 분석입니다.(Semantic Search) • Item to Item 방식은 열람이력을 통한 추천과 구매이력을 통한 추천방식을 제공합니다. • AdMe & SKPlanet은 회원API연동을 통해 개인과 상품간의 추천을 추가로 제공합니다. (독립솔루션을 사용하는 쇼핑몰은 DB연동을 통해 SI구축을 해야 가능한 기술) 1. 메인 노출 : 000님 추천상품~ 2. 개인화 리마인딩 MMS/APP  1개월 이내에 방문자중 비구매 고객은?  비구매 고객이 보고간 상품은? 3. 고도화된 CRM Data 제공
  13. 13. 3. 개인화 추천의 발전 방향 _ 개인화를 통한 리타겟팅 서비스 제공 모든 정보가 100% 연동이 되는 모바일App을 제공  리타겟팅 효과를 증대! 1 재방문 & 구매유도 상품상세페이지로 유입 고객의 클릭, PV, 장바구니 스크랩, 구매정보 수집 및 개인화 추천(Web, Mobile) 3 2 장바구니 자동 리마인딩 개인화 추천 상품 노출  모바일 App 구축  MMS 발송
  14. 14. 4. 레퍼런스
  15. 15. 4. 레퍼런스  개인화 추천 엔진 도입 고객사 현황 패션쇼핑몰 종합쇼핑몰/오픈마켓 뉴스 / 미디어 Food
  16. 16. 4. 레퍼런스  강력한 어드민 제공 • 추천 클릭율, 구매전환율 등 추천의 효과를 볼 수 있는 Dashborard를 제공합니다.
  17. 17. 4. 레퍼런스  강력한 어드민 제공 • 상품별 클릭율 및 구매전환율, 연관상품 정렬기능을 통해 상품의 판매효율을 높이기 위한 MD의 활용도가 높습니다.
  18. 18. 이상으로 소개를 마칩니다. 감 사 합 니 다. Contact • VENION Inc.(www.venion.co.kr) • 윤거성 본부장/이사 • office : 070-7805-0600 • mobile : 010-3041-9750 • e-mail : yungs@vaimi.com

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