랭크웨이브 유통소비재 기업을 위한 Industry seolution seminar 랭크클라우드
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유통/소비재기업에서 소셜빅데이터를 어떻게 현업에 적용했는지에 대한 사례발표자료입니다
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- 2. 빅데이터 분석 기반의 소셜 마케팅 고객의 Social 행동분석기반 타겟 마케팅 사례소개
- 3. Retail Digital Transformation - Data Analytics
- 5. SNS로 확산되는 입소문 효과가 구매 결정에 많은 영향을 끼치고 있습니다. 카테고리 자동차 가전제품 호텔 자신이 구 매한 상품 을 친구에 게 소개 67% 83% 59% 친구가 소 개한 상품 을 구매한 확률 14% 21% 15% SNS로 인한 구매 패턴 기업과 소비자의 관계 변화SNS는 고객들에게 많은 변화를 이 끌어 냈습니다. 고객들이 SNS를 통해서 자발적으 로 자신들의 의견을 말하기 시작했 습니다. 이로 인해 과거 검색과 같이 단방향적으로 정보만 습득하던 수준 에서 많은 사람들이 친구들과 SNS 를 통해 소통하면서 신뢰도 높고 합 리적인 구매 활동이 가능해 졌습니 다. 이로 인해 SNS를 잘 활용하는 기업 에 대해 긍정적으로 생각하고 있고, 많은 기업들이 SNS를 자신의 서비 스와 결합하고자 하는 사례들이 많 아 지고 있습니다. #고객의_활동_패턴을_변화시킨_SNS
- 6. 검색에 의존도가 높은 파워 블로거 마케팅은 더 이상 기대하는 효과가 나오지 않습 니다. 파워 블로거 마케팅 역시 바이럴 마 케팅의 범주로 생각하고 있으나, 대 부분 검색 엔진의 결과 페이지에 노 출되는 형태로 진행되므로 검색 키 워드 마케팅의 일환으로 바이럴 효 과를 기대하기 어렵습니다. 대부분의 기업들이 파워 블로거 마 케팅을 진행하고 있으나, 키워드 광 고 및 다른 매체 광고를 병행하지 않 을 경우 그 효과를 기대하기 어렵습 니다. #고객의_활동_패턴을_변화시킨_SNS
- 7. 온라인 서포터즈 반응보다 더 핫 했던 슈퍼커넥터 편의점 알바의 ‘품절’ 정보 2014년부터 2015년 초반까지 엄청 난 대박을 친 허니버터. 감자칩의 주요 구매층인 10~20대 입맛을 분석해서 제품을 개발 출시 를 했고, 온라인 서포터즈를 모집해 서 초기 반응을 인터넷에 올리게 했 으나 실제 결과는 알려진 것과 달리 큰 반응은 없었습니다. 바이럴의 기폭제 역할을 한 사람들 은 편의점 알바생들로 소량으로 입 고된 허니버터가 품절이 되자 peer 그룹인 친구들에게 품절 소식을 전 하면서, 한정제품/품절 상품에 민감 한 대중들이 폭발적으로 반응하게 되었습니다. #SNS마케팅_성공사례분석 허니버터 버즈량 분석
- 8. 영향력 있는 구매 고객의 자발적인 추천으로 분기별 20% 이상의 매출 증대 분기별 20%이상의 매출이 증가하 고 있는 맞춤 셔츠 서비스인 S사는 런칭 초기 바이럴 마케팅을 집중적 으로 실시하였습니다. 핵심 고객이 친구에게 무상으로 선 물 할 수 있는 쿠폰을 제공하였습니 다. 쿠폰의 가격은 온라인 광고를 통 해 가입 전환시 소요되는 비용보다 낮게 책정하되, 쿠폰 이용 시 3만원 대의 셔츠 가격을 1만원 내로 낮춰 초기 구입의 장벽을 낮춰 큰 성공을 거두었습니다. 특히, 대기업/IT 기업 종사자들을 핵심 고객으로 정의하여 진행하여 페이스북으로 통해 폭발적으로 확산 되었습니다. #고객분석기반_마케팅사례(1)
- 9. 열성 고객의 소셜 활동을 통해 길거리 음식과 결합한 한국 관광 상품을 개발 한국 관광 공사는 일본인 페이스북 회원 8만명을 대상으로 한국 길거리 음식 이벤트를 실시하여 그 중 영향 력이 높은 회원을 선별하여 그들이 좋아하는 길거리 음식 정보를 기반 으로 대한민국 전국 길거리 음식 방 문 책자를 제작하여 일본인을 대상 으로 배포하였습니다. 총 1,000만회 이상의 SNS를 통해 노출이 이루어져 지면 광고 대체 효 과를 거두었습니다. #고객분석기반_마케팅사례(2)
- 10. 기업들은 맞춤형 고객 서비스를 위해 빅데이터 분석 시스템을 도입하고 있습니다. 국내 모 신용카드 회사는 빅데이터 분석을 통해 홈팀이 승리한 날 야구 장 근처 가맹점의 매출이 증가한다 는 사실을 파악했습니다. 홈팀의 승리가 확정되는 순간 홈팀 응원 고객에게 카드 이용 유도 메시 지를 발송하기 위해서 과거 1년 간 의 야구 티겟 구매 정보를 확보하고 구매 후 10일 이내의 경기팀 정보를 비교해서 고객별 응원팀을 추정해서 카드 이용 유도 메시지를 발송하여 효과적인 이벤트를 진행했습니다. 효과적일수 있지만, 유저가 좋아하 는 페이스북 펜페이지의 야구팀 정 보를 확보해도 좋았을 텐데요. #고객분석기반_마케팅사례(3)
- 11. 여전히 고객은 내가 잘못된 마케팅에 노출되어 있다고 생각합니다. 빅데이터 분석으로 고객의 의도를 파악해 맞춤형 마케팅을 제공하고자 하나, 충분하지 않은 고객 정보로 인 해 여전히 96% 이상의 고객들은 자 신들이 잘못된 마케팅에 노출되어 있다고 생각하고 있습니다. 기저귀 쿠폰, 여성복 할인정보 등등 이 제게 무슨 소용인가요? #기업마케팅에_대한_고객들의_불만 2015, Blue Research survey 마케팅에 대한 서비스 이용자의 의견 2015년 Blue Research 사의 고객 설문 조 사에 따르면, 고객의 96%가 기업의 잘못 타 겟된 정보와 프로모션을 제공받고 있다고 생 각하고 있음. 96%
- 12. 데이터 퍼미션을 통해 기업들은 고객 정보를 제품/서비스에 활용 가능 페이스북과 같은 대부분의 소셜 미 디어 서비스들은 여러 기업들이 자 사의 플랫폼을 활용해 서비스 개발 이 가능하도록 오픈 플랫폼 정책을 운영하고 있습니다. 따라서, 정보 이용에 대한 유저의 승 인을 받아서 기업들은 소셜 미디어 내의 다양한 고객 정보를 제품/서비 스에 활용할 수 있습니다. #고객에_대한_빅데이터는_SNS에서
- 13. OpenAPI 기반의 소셜 빅데이터는 이에 최적화된 분석 기술이 요구됩니다. 소셜 빅데이터는 매일 대규모의 유 저 관련 정보가 끊임없이 발생하기 때문에 이를 적절히 분석 처리하기 위해서는 소셜 미디어에 최적화된 실시간 빅데이터 시스템이 요구됩니 다. OpenAPI을 통한 연동 역시 소셜 미 디어 사업자의 시스템 운영에 유리 하게 개발되어 있기 때문에 안정적 으로 기업 시스템을 운영하기 위한 분석 기술이 요구됩니다. 현재까지 이를 위한 기술 표준 및 솔 루션은 존재하지 않으며, 개별 기업 이 기업의 니즈에 맞게 개발해야 하 는 문제가 있었습니다. #랭크웨이브_소셜_빅데이터_분석기술 랭크웨이브 Technology
- 14. 랭크.클라우드(RANK.CLOUD) #소셜빅데이터분석_제품소개 랭크.클라우드는 Open API 연동으로 고객 활동정보(Activity Stream)를 실 시간 빅데이터 분석 기술로 분석. 유저 DB 구축 및 실시간 소셜 빅데이터로 고 객 정보 효과적으로 관리하는 고객 분 석 솔루션
- 15. 랭크.클라우드(RANK.CLOUD)는 어떤 기능을 제공하는가? #소셜빅데이터분석_랭크.클라우드 온라인 및 모바일 App 서비스를 이용 하는 전체 유저 DB 구축, 유저 Traffics 분석, 이용 유저의 세그먼트 분석, 영향 력이 높은 이용 유저 분석 등의 다양한 유저 분석을 이용할 수 있습니다. 클라우드(Microsoft Azure)기반으로 제공되기 때문에 시스템 구축을 위한 개발기간이 필요하지 않으며, 사용한 시스템만큼의 비용만 소요됩니다. 사용패턴에 대한 세그먼트 분석 사용자 소셜 프로파일기반 DB구축 유저 Traffic data 분석 소셜 영향력/인플루언서 분석
- 16. 랭크.클라우드(RANK.CLOUD)는 어떤 기능을 제공하는가? #소셜빅데이터분석_랭크.클라우드 고객의 소셜 행동 기반으로 각 고객을 유형화한 페르소나 분석을 제공합니다. SNS에서의 활동 데이터 기반으로 32 개의 스타일 유형이 정의되어 있기 때 문에, 핵심고객의 유형을 분석하고, 유 형 중심으로 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.
- 17. 고객의 SNS 활동을 분석하여 결혼 예정 고객을 예측하였습니다. L백화점의 전략고객인 ‘결혼예정고 객’을 찾아내기 위해 고객의 소셜 데 이터를 분석했습니다. 결혼예정고객은 매우 중요한 전략고 객군이나, 대상들이 백화점에 방문 하여 직접 ‘웨딩멤버스’에 가입하 기 전까지는 타겟을 예측할 수 없었 습니다. #고객사례_L백화점의_웨딩마케팅_고객페르소나분석 [SNS 데이터를 수집하기 위한 고객 이벤트 진행- 무작위 참여] 고객사의 고민
- 18. #고객사례_L백화점의_웨딩마케팅_고객페르소나분석 페이스북을 통 해 동의한 고객 의 SNS 정보를 수집하고, 대상들의 데이 터를 분석하여 결혼을 준비하 고 있을 것으로 예상되는 타겟 군을 선정하였 습니다.
- 19. #고객사례_L백화점의_웨딩마케팅_고객페르소나분석 타겟군을 설정한 8 가지 필터조건을 좀 더 상세하게 살펴보 면, 각 데이터 조건에 가중치를 적용하여 정형/비정형 data 를 활용한 타겟대상 사전인지, 타겟 필 터링을 정교화 할 수 있었습니다. 타겟고객군을 정의하기 위한 SNS데이터 8가지 분석 조건
- 20. #고객사례_L백화점의_웨딩마케팅_고객페르소나분석 8가지 분석 조건 중, 소셜 스타일(소셜 페르소나)와 본인의 타임라인에 언급한 키워드를 상세히 살펴보 았습니다.
- 21. #고객사례_L백화점의_웨딩마케팅_고객페르소나분석 소셜데이터 기반으 로 Scoring된 상위 2천명을 타겟으로 선정하고 Microsoft Dynamics CRM을 통해 고객군의 특성 현황을 검토하였습 니다.
- 22. #고객사례_L백화점의_웨딩마케팅_고객페르소나분석 (1) Social 데이터 수집 (2) 심층분석/타겟 필터링 정교화 (3) 대상추출/ 캠페인발송/관리에 대한 검증 서비스 내 소셜 로그인을 적용하고 고객 소셜 데이터 지속적 수집 L.포인트 스마트쿠폰북 고객의 활동 및 유형을 분석하고 유형과 관심사에 적합한 맞춤형 프로모션 제공 맞춤형 프로모션에 대한 전환 및 효과의 검증 소셜 데이터 가중치 업데이트 및 적용 고객 소셜 데이터에 대한 적극적이고 지속적인 수집, 수집한 고객데이터를 심층 분석하여 타겟군에 적합한 맞춤형 프로모션 제공
- 23. 고객의 관심사를 소셜 빅데이터로 쉽고 빠르게 파악하여 관심사 기반의 마케팅을 집행하였습니다. 고객은 자신과 연관성이 높은 광고 와 이벤트에 관심을 가지게 됩니다. 야구와 관련된 이벤트의 A/B 테스 트에서 자신과 연관된 광고 이벤트 에 반응하는 정도는 그렇지 않은 경 우에 비해 300% 이상의 효과를 보 입니다. 페이스북 펜페이지의 고객 활동을 분석하여 두산 베어스의 팬페이지를 좋아하는 고객들과 롯데 자이언츠의 팬페이지를 좋아하는 고객 중 서울 에 거주하고 있는 고객과 그렇지 않 은 일반 고객의 페이스북 이벤트 광 고 집행 결과 이벤트 참여 고객 숫자 가 3배 이상 차이가 나타났습니다. #고객사례_야구티켓이벤트
- 24. 고객 분석을 기반으로 신규 상품에 대한 타겟 마케팅 집행 P2P 대출 서비스를 제공하는 팝펀 딩은 소셜 로그인을 통해 편리한 서 비스 가입을 제공합니다. 소셜 미디어 연동을 통해 수집한 고 객 데이터를 분석하여 신규 대출 상 품에 대해서 고객 맞춤형 마케팅을 진행하고 있습니다. #고객사례_P2P대출서비스에서의_고객분석
- 25. 고객 분석을 기반으로 효과적인 고객 맞춤형 App 푸시 마케팅 실시 신규 고객 유치도 중요하지만, 온라 인 게임 서비스는 기존 고객의 리텐 션 유지가 중요합니다. 이를 위해 많은 온라인 게임 서비스 는 푸쉬 메시지를 이용하고 있으나, 고객과 연관성이 마케팅은 오히려 App이 삭제되는 부작용이 일어납니 다. 누리게임즈는 전 세계 게임유저를 대상으로 13종의 게임, 300만명의 회원을 보유하고 있습니다. 유저 리텐션 유지를 위해 소셜에서 고객의 컨텍스트를 파악하고 고객 맞춤형 푸시 마케팅을 실시하고 있 습니다. #고객사례_모바일게임
- 26. 고객 분석을 기반으로 효과적인 고객 맞춤형 App 푸시 마케팅 실시 신규 고객 유치도 중요하지만, 온라 인 게임 서비스는 기존 고객의 리텐 션 유지가 중요합니다. 이를 위해 많은 온라인 게임 서비스 는 푸쉬 메시지를 이용하고 있으나, 고객과 연관성이 마케팅은 오히려 App이 삭제되는 부작용이 일어납니 다. 누리게임즈는 전 세계 게임유저를 대상으로 13종의 게임, 300만명의 회원을 보유하고 있습니다. 유저 리텐션 유지를 위해 소셜에서 고객의 컨텍스트를 파악하고 고객 맞춤형 푸시 마케팅을 실시하고 있 습니다. #고객사례_모바일게임
- 27. Q & A
Hinweis der Redaktion
- 음식 앞에서, 사람들과 함께 포토타임을 갖습니다. 포토타임전에 먹기 시작하면 화내는 분들도 많이 있으시죠? 이 사진들의 대부분은 어디로 갈까요? 장소정보, 같이 있는 사람들 정보, 음식정보 등과 함께 SNS로 업로드 될 확률이 60% 이상입니다. 대한민국의 60%이상이 SNS를 하루 1번 이상 접속하고 있으며, SNS를 통해 자신의 일상, 의견, 활동을 공유하고 있습니다.
- 이렇게 SNS에는 다양한 사람들의 의견과 이야기가 올라오는데 기업입장에서는 이를 쉽게 간과할 수 없습니다. 왜냐하면 SNS를 통해, 즉 지인들의 목소리를 통해 확산되는 정보들이 구매결정에 큰 영향을 주고 있기 때문입니다. 음식점사진을 올리면서 ‘여기 음식 별루다‘ 라고 했다면 그 레스토랑에 가기는 어렵겠죠. SNS 평균 친구수가 150명이니 적어도 150명에게는 그 이야기가 부정적인 영향을 주었을 것입니다. 기업들은 SNS를 통해 자사의 제품에 대한 긍정적 이야기가 확산되기를 원하기 때문에 SNS에 후기를 남겨달라는 이벤트를 진행하기도 하고 공유하면 포인트를 주기도 합니다.
- 여기까지 내용을 보시면 여기 계신 대부분은 ‘파워블로거’를 생각하셨을 것입니다. 하지만 파워블로거를 통한 여러가지 문제점들 때문에 검색에 우선 노출되는 파워블로거 콘텐츠에 대하여 반감을 가지기 시작했습니다. 게다가 파워블로거 콘텐츠가 고객들에게 노출되기 위해서는 ‘키워드 광고’ 라는 선행적 마케팅이 필수이기 때문에 비용 측면에서도 구조적인 비효율성을 갖고 있습니다. 결국 검색포탈사만 좋아지는 광고형태가 되는 것이지요.
- 저희가 분석했던 사례를 공유 드리겠습니다. 2014년 여름부터 2015년 초중반까지 불꽃같은 삶을 살다간 H사의 ‘허니버터‘ 입니다. ＇허니버터’에 대한 버즈량을 조사했습니다. 초기에는 일본문화에 관심 및 경험이 있는 여자대학생들 중심으로 버즈가 발생했습니다. 그러나 2단계에서부터 버즈량이 급격히 증가하는데, 2단계 버즈를 발생시킨 주체를 분석해보니, 편의점에서 아르바이트를 하고 있는 아르바이트생의 수가 높은 비율로 존재했습니다. 편의점 아르바이트생들은 대부분 연령대가 낮은 학생들이 많은데, 이들은 sns사용량이 많은 소위 인플루언서가 많습니다. 이들이 ‘허니버터’가 우리편의점에 품절이다. 라는 소식을 공유하면서 ‘허니버터 품절＇이란 버즈가 급격히 높아졌습니다. 이 ‘허니버터품절＇소식이 일반인들에게 전파되면서 ‘허니버터’를 구하기 위한 사람들의 애달픈 노력들이 시작되었습니다. 우리가 주목해야 할 것은 초기에 ‘허니버터품절＇이란 소식을 전파한 주체가 셀럽이 아닌 SNS에서 강한 영향력을 갖고 있는 일반인이었다는 것입니다.
- 한가지 사례를 더 살펴보겠습니다. 한국관광공사는 한국여행 및 문화정보를 세계에 알리는 일을 하고 있는 공기관입니다. 관광공사에서는 한국여행정보를 알리기 위해 50여명의 외국인들을 고용하여 각 나라의 언어로 번역하고 각 나라에서 많이 사용하는 SNS채널을 통해 전파하고 있었습니다. 그러나 일방적으로 전달하는 콘텐츠였기 때문에 일부 콘텐츠를 제외하고 콘텐츠 도달효과는 그리 높지 않았습니다. 그래서 저희와 같이 새로운 프로젝트를 진행하였습니다. 한국을 여행한 경험이 있고, 한국문화에 대하여 관심도가 높은, SNS에서 강한 영향력을 갖는 일반인을 찾아내고 이들을 통해 콘텐츠를 전달하도록 하는 것입니다. 그래서 150명의 글로벌 슈퍼커넥터를 발굴하였고, 이후 6개월간 공사에서 만든 여행정보를 슈퍼커넥터의 목소리로, 그들의 언어로 전파하도록 했습니다. 그 결과 동기간 대비 콘텐츠 도달 및 참여효과가 5배 이상으로 증가한 결과를 만들어냈습니다.
- 최근 기업들은 빅데이터 분석시스템을 도입하고 있습니다. 국내 모 신용카드사는 빅데이터 분석을 통해 홈팀이 승리한 날 홈팀구장 근처 가맹점의 매출이 증가한다는 사실을 파악했습니다. 그래서 고객의 야구응원팀이 어디인지 찾아내기 위해 1년간 야구티켓 구매정보 기록, 야구관련 상품 구매기록을 확보하여 고객이 응원하는 야구팀이 어느팀인지를 추정하고, 그 결과대로 카드사용 프로모션을 하여 효과적인 결과를 얻었다고 합니다. 매우 효과적인 분석이었지만, 유저가 응원하는 야구팀이 어느팀인지 SNS관심사를 분석하였다면 좀 더 빠르게 원하는 타겟정보를 얻을 수 있었을 것입니다.
- 많은 기업들이 빅데이터 시스템을 운영하고 있지만 아직 대다수의 고객들은 내가 잘못된 마케팅에 노출되어 있다고 생각하고 있습니다. 40대 남성인 제게 기저귀 할인쿠폰, 여성복 세일정보가 무슨 소용이 있을까요? 기업들이 분석하는 빅데이터 시스템에는 아직 제 정보를 충분히 확보하고 있지 못한 것 같습니다.
- 페이스북과 같은 SNS는 고객들이 동의하기만 하면, 고객 데이터를 기업에게 제공하는 오픈플랫폼 정책을 펼치고 있습니다. 이 데이터에는 기본적인 고객의 데모그래픽 데이터 외에 활동정보, 관심사, 관계정보 등 매우 다양하며 이 데이터의 범위는 오히려 더 넓어지고 있습니다. 그러나 아직 이런 데이터를 사용할 수 있다는 것을 모르는 기업들이 많습니다.
- 이 데이터를 수집/분석 하기위해서는 전문화된 기술이 필요합니다. 현재까지 이를 위한 기술 표준이 없기때문에 기업들이 소셜 데이터 분석을 하기 위해서는 자체적인 기준을 수립하여 자체 솔루션을 개발해야 했습니다. 구축목적에 따라 솔루션 개발기간이 매우 오래걸리고 개발이 완료되어도 원하는 데이터를 분석해내기 위해서는 큰 노력이 필요했습니다.
- 랭크웨이브는 끊임없이 발생하는 고객 소셜 데이터를 실시간으로 분석하기 위한 기술을 개발하고 있습니다. 저희는 4년 전부터 소셜 데이터 분석 및 마케팅에 대한 프로젝트를 진행하고 있습니다. 비정형의 형태로 수집되는 고객 소셜 데이터를 안정적으로 수집하기 위해서는 인메모리 컴퓨팅, 오토스케일링 등 클라우드 기반기술이 매우 중요한데 이 부분은 MS와 함께 진행하고 있습니다.
- 랭크클라우드는 애저 클라우드에서 완성된 형태의 솔루션으로 제공됩니다. 소셜프로파일 기반 회원db를 실시간 구축하고, 회원의 소셜 활동데이터 기반의 필터를 제공하여 필터링된 타겟회원들에게 직접 마케팅하고 그 효과를 바로 확인할 수 있습니다. 또한 회원의 소셜영향력까지 분석하여 회원 중 인플루언서가 누구인지 찾아내고 그들과 바로 커뮤니케이션할 수 있도록 합니다.
- 회원들의 소셜활동을 기반으로 각 개별고객의 유형정보, 즉 고객 페르소나 정보도 제공됩니다. Sns의 활동정보를 기반으로 32개의 스타일정보가 정의되기 때문에 기업들은 이 유형정보 중심으로 전략고객수립, 신규고객 마케팅 등의 마케팅전략을 수립할 수 있습니다.
- 랭크클라우드 기반의 고객 사례를 말씀드리겠습니다. 지난 여름부터 진행한 아주 최신의 사례입니다. L백화점은 결혼예정자를 매우 중요한 전략고객으로 설정하였는데, 문제는 이 결혼예정자들을 찾아낼 수 있는 고객정보가 없다는 것이었습니다.
- 저희는 L백화점 고객의 소셜 데이터를 수집했습니다. 수집한 소셜 데이터에는 무작위 고객의 나이, 성별, 학력, 직장, 거주지, 상태 등의 기본정보와 브랜드에 대한 관심사, 최근 활동하는 커뮤니티 등의 관심사 정보, 방문했던 장소와 활동시간 등 활동 정보 그리고 고객이 작성한 타임라인정보를 고객 동의 하에 수집하였습니다. 이 데이터를 기준으로 웨딩마케팅에 대한 잠재 타겟고객에 대한 2차 분석을 진행하고 대상을 유형화 하였습니다. 그 다음에는 8가지의 조건을 설정하고, 조건 별 스코어링 시스템을 만들어서 최종 타겟 2,000명에 대한 가망고객 리스트를 만들고 해당 고객들에게 웨딩상담에 대한 타겟 프로모션을 제공하였습니다.
- 최종 가망고객 리스트를 만들기 위해 진행한 8가지 분석 조건을 좀 더 상세하게 살펴보면, - 결혼을 준비하는 사람들이 방문할 가능성이 높은 장소/업장에 대한 분석, 즉, 지정된 장소와 영역에 최근 3개월 이내 1번 이상 방문했다면 5점, 방문한 기록이 없다면 0점 최근 90일이내 혼수, 웨딩촬영, 신혼여행, 프로포즈 등 결혼을 암시하는 단어를 1개 이상 타임라인에 언급하였다면 가점 결혼 및 혼수와 연관성이 높은 브랜드(가구, 예물, 예식장 등) 페이스북 팬페이지에 최근 90일 이내 활동이력이 있다면 가점 웨딩 멤버스의 특성상 일정소득이상자 대상을 판별하기 위해 출신학교 및 직장정보를 사용하여 판별 SNS 활동정보를 기반으로 웨딩 마케팅 광고형 프로모션에 대하여 능동적으로 반응할 것으로 예상되는 대상 판별 등의 분석조건으로 대상을 확정하였습니다.
- 소셜스타일에 대하여 좀 더 상세하게 보면 랭크웨이브는 SNS에서의 유저들의 활동패턴(능동적인가 수동적인가, 커뮤니케이션 범위가 넓은가 좁은가, 반응속도가 빠른가 늦은가, 행동이 연속적인가 불연속적인가, 네트워크의 범위에 의외성이 포함되어 있는가 아닌가)의 기준으로 32가지 소셜스타일로 유형화하고 있는데, L백화점의 타겟에는 소셜활동패턴에 있어서 능동적이고 적극적으로 자신의 상태를 공유하기 좋아하고 이야기하기 좋아하는 대상들로 범위를 좁혔습니다. 저희가 이미 분석하여 정의한 소셜 페르소나와 결혼에 대한 소셜데이터를 결합하여 새로운 형태의 고객 유형을 만들어 낸 것입니다.
- 이후 이 고객 데이터 및 리스트는 마이크로소프트 다이나믹 CRM을 통해 프로모션에 대한 반응을 관리하고 있습니다. 또한 이렇게 모형화된 고객 데이터는 실시간으로 계속 업데이트되고 있습니다.
- 향후 L백화점은 백화점에서 제공하는 모바일 서비스(멤버십 서비스, 카탈로그 서비스 등)에 소셜 로그인을 탑재하여 고객 소셜 데이터를 수집하고, 앞서 정의된 타겟추출 모형에 기반하여 프로모션에 대한 타겟을 고도화하고 지속적으로 유형별 타겟 프로모션을 진행하는 방향으로 현재 내부 보고를 진행하고 있습니다.
- 상대적으로 간단한 사례에 대하여 몇가지 더 말씀드리겠습니다. 간단한 프로모션은 이전 사례와 같이 복잡한 분석 및 모형화를 진행할 시간적 여유가 없는 경우도 많기 때문입니다. 두산베어스와 롯데자이언츠, 이 두 팀의 페이스북 팬페이지의 팬 중에서 서울에 거주하는 사람을 A그룹으로 그렇지 않은 무작위의 타겟을 B그룹으로 설정하고 두산베어스와 롯데자이언츠의 서울전 경기티겟을 놓고 이벤트를 진행했을 때 A그룹의 반응이 B그룹에 대한 반응보다 300%이상 높았다는 결과입니다. 어찌보면 당연할 수 있는 마케팅이었으나, 고객의 관심사와 위치정보를 활용한 타겟 프로모션을 볼 때 의미있었던 결과였다고 생각됩니다.
- 저희고객사중에는 p2p 대출서비스도 있습니다. 대출을 받고자 하는 고객이 사연을 등록하면, 사연을 보고 일반인들이 대출을 해주는 시스템입니다. P2p대출의 특성상 고객 신용도에 대한 평가가 무의미하기 때문에 대출을 받고자 하는 고객은 자신의 소셜신용에 대한 평가를 진행하도록 했습니다. 소셜에서의 관계와 활동이 안정적이면 대출을 위한 개인신용평가가 좀 더 우호적으로 나오도록 하는 방식입니다.
- 모바일 게임사는 기존 고객의 리텐션, 즉 재접속, 유료아이템 구매마케팅이 매우 중요한 프로모션입니다. 저희 고객사인 게임사는 매일 1회 이상 보내는 앱 푸시 마케팅을 모든 유저들에게 동일한 메시지를 보내는 방식이 아닌 소셜데이터 기반으로 약 10개의 유형그룹을 만들고 10개 유형그룹에게 각각 다른 마케팅용 앱 푸시를 보내는 방식으로 운영하고 있습니다.
- 모바일 게임사는 기존 고객의 리텐션, 즉 재접속, 유료아이템 구매마케팅이 매우 중요한 프로모션입니다. 저희 고객사인 게임사는 매일 1회 이상 보내는 앱 푸시 마케팅을 모든 유저들에게 동일한 메시지를 보내는 방식이 아닌 소셜데이터 기반으로 약 10개의 유형그룹을 만들고 10개 유형그룹에게 각각 다른 마케팅용 앱 푸시를 보내는 방식으로 운영하고 있습니다.