AWS Builders - Industry Edition: AWS가 추천하는 'App개발 및 데이터 관리, 분석 소프트웨어 서비스'_Igaworks
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AWS에서 실행되거나 AWS와 통합되는 소프트웨어 솔루션을 제공하는 기업 중 시장의 관심을 많이 받고 있는 IGAWorks, Quintet Systems, TmaxData와 함께 합니다. 어떤 솔루션을 갖고 있으며, 빠르게 변화하고 있는 비즈니스 환경에서 어떻게 고객의 성공을 지원해왔는지 구체적인 사례와 데모 시연을 선보입니다.
AWS Builders - Industry Edition: AWS가 추천하는 'App개발 및 데이터 관리, 분석 소프트웨어 서비스'_Igaworks
- 1. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 이광우 사업총괄, 아이지에이웍스 , SaaS기반 CDP를 활용한 고객 데이터 분석과 마케팅 자동화 사례
- 2. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. Digital Transformation 어떠한 생각이 떠오르시나요?
- 3. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 1. 데이터 축적, 정제 3. 캠페인 운영, 관리 2. 도입범위 설정, 개발 앱 웹 결제 인구통계 광고 DMP 고객ID 지역 고객 분석 대시보드 구성 앱 팝업 타게팅 광고 앱 푸시 웹 팝업 CRM 연결 콜센터 연결 고객 세분화 캠페인 시나리오 트리거링 예측 A/B 테스트 캠페인 리포트 신규채널 사용성 개선 유의미한 데이터 확보 솔루션 설계와 구축 캠페인 운영과 과, 업데이트 리소스 확보 왜 기업의 디지털 전환은 거대하고 막막한 주제로 생각될까요? Transformation이 아닌 Infra 구축 과정에 먼저 압도되기 때문입니다.
- 4. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 시간 &비용 본질인 Transformation에 집중해야 합니다. 특히 끊임없이 고객의 흐름을 마주하는 마케팅 분야에서는 SaaS 기반 CDP를 적시에 도입하여 데이터를 빠르게 축적하고, ‘인프라 구축자원 최소화’ ‘운영 효율화’ ‘최신 마케팅 기술’을 확보하는 것이 기업의 성장을 위해 가장 합리적인 선택입니다.
- 5. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 구축 → 도입 (솔루션) 축적 → 정제 (고객 데이터) 개발 → 설정 (운영 도구) 진행 → 설계 (고객 경험) SaaS 기반 CDP 도입 본질인 Transformation에 집중해야 합니다. 특히 끊임없이 고객의 흐름을 마주하는 마케팅 분야에서는 SaaS 기반 CDP를 적시에 도입하여 데이터를 빠르게 축적하고, ‘인프라 구축자원 최소화’ ‘운영 효율화’ ‘최신 마케팅 기술’을 확보하는 것이 기업의 성장을 위해 가장 합리적인 선택입니다. 지향점 실현
- 6. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. “고객의 평생 가치 극대화를 위한 핵심 역량에만 집중” 1개월 내 CDP 도입 완료 : CDP 도입을 위해 SaaS 기반 적용 비용 구조 개선 성장 기회 확보 유연성 증가 확장성 유지 고객 분석 고객 경험 개선 시나리오 설정 검증과 개선
- 7. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. DFINERY(디파이너리)는 디지털 전환을 실현하기 위한 아주 쉽지만 강력한 ‘도구’입니다.
- 8. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. # CDP활용을 위한 사전지식
- 9. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 고객 행동 데이터와 고객 프로파일 데이터를 구분하여 이해하고 데이터 연동과 활용에 적용하는 과정이 필요합니다. CDP 내에 두 데이터 유형이 유기적으로 조합되어 캠페인 시나리오까지 이어질 수 있는지 확인해야 합니다. “고객 데이터 구분하기 : 행동 데이터와 프로파일 데이터 이해 필수” 고객 행동 데이터 고객 프로파일 데이터 서비스 방문, 회원가입, 로그인, 상품보기, 구매,, : 고객 행동을 이력 기반으로 분석 성별, 연령, 회원등급, 방문빈도, 구매금액,, : 고객 정보를 현재 상태 기반으로 분석 = 고객 코호트, 시나리오 트리거링, 캠페인 자동화, 메시지 개인화 구성 가능 X
- 10. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 유입 고객 몰입 고객 유지/이탈 고객 고객특성 확보 회원가입 첫 구매 방문 빈도 상품 검색 상품 재구매 이탈 여부 방문 빈도 상품 재구매 다양한 고객 유형 별로 서로 다른 캠페인 운영 시나리오가 구성되어야 하고, 캠페인 별 목적을 달성하기 위해 고객 별로 서로 다른 과정이 제공되어야 합니다. 고객 데이터와 분석을 통한 개인화 메시지, 트리거링, 조건화, 기간 대기, A/B 테스트, 메시지 채널 다각화 등 고객 유형별 목적 달성에 필요한 기능이 조합되어야 합니다. “고객 경험 설계 : 이용 단계별 기본 템플릿 확보, 정확한 목표 설정, A/B테스트와 최적화가 필수” 이용 단계별 구분 (기본) 핵심 지표 구성
- 11. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. 고객의 유입경로, 행동데이터, 프로파일 데이터, 분석 결과, 예측 데이터 등은 모두 고객 유형을 구분할 수 있는 재료이자 트리거링 조건으로 사용됩니다. 구성된 고객 유형은 코호트 분석, 캠페인 운영, 타게팅 광고의 대상이 되어야 하는 고객 그룹의 연속성을 확보할 수 있도록 끊김없이 갱신되어야 합니다. “고객 유형 세분화 : 서비스 이용 행태, 프로파일 기반 개인화 설정이 필수” 유입 자연유입 광고반응 소재, 프로모션.. 행동 상품 탐색 회원가입 상품 구매.. 프로파일 경쟁사 사용 고객 등급 데모그라픽.. 예측 이탈 확률 연관 상품 추천 상품.. 고객 업데이트 & 시나리오 설정 고객 코호트 갱신 고객 행동 트리거링 고객 프로파일 트리거링 X X X =
- 12. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. # 경쟁/유사 서비스 동시 사용고객을 파악하고 전환 유도하기 (앱)
- 13. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. ↑ 신규유입 고객 중 경쟁사 서비스 동시이용 비중 분석 ↓ 신규유입 고객 중 쿠팡 동시이용 고객 오디언스 설정 및 자동 갱신 * 분석결과와 필요에 따라 복수의 오디언스 설정 * 설정된 오디언스만을 대상으로 프로모션 메시지 발송 가능 * 푸시, 팝업, 카카오톡, SMS 채널 활용 가능 # 1. 경쟁/유사 앱 동시 사용고객을 파악하고 전환 유도하기 우리 서비스에 처음으로 유입된 고객, 혹은 한번이상 구매까지 완료한 고객이 ‘동시에’ 어떠한 경쟁 앱을 사용하고 있는지 알 수 있다면 어떨까요? 강력한 혜택과 서비스에 몰입하게 만드는 메시지를 차별적으로 제공하여 우리 고객으로 반드시 전환시켜야 할 것입니다. 디파이너리에서 우리 앱 데이터를 3rd party DMP 데이터와 즉시 연결하여, 경쟁 앱 동시 사용현황을 확인하고 전환 시나리오에 적용할 수 있습니다.
- 14. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. # 광고유입 고객에게 3일 내 ‘첫 구매’ 성공시키기
- 15. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. * 특정 상품소재 별 신규유입 고객 오디언스 설정 및 자동 갱신 * 신규고객이 상품페이지를 이탈한 경우 구매 유도 메시지 발송 (조건 설정) * 1일 내 해당 상품의 구매가 없을 경우 유사상품 구매 유도 메시지 발송 (조건 설정) * 2일 내 어떠한 구매도 없을 경우 추천상품 구매 유도 메시지 발송 (조건 설정) * 3일 내 첫 구매 전환을 목표로 조건 설정에 따른 시나리오 설정 * 푸시, 팝업, 카카오톡, SMS 채널 활용 가능 # 2. 광고유입 고객에게 3일 내 ‘첫 구매’ 성공시키기 광고 소재에 사용된 상품으로 고객을 랜딩시키는 기본적인 설정과 함께, 해당 상품의 관심여부에 따라 고객별 맞춤 메시지를 제공해보는 것은 어떨까요? 수없이 노출되는 광고 중에 관심을 가지고 반응한 고객이니, 다양한 시도를 통해 첫 구매 고객으로 전환 시킬 가치가 충분할 것입니다. 디파이너리에서 광고 소재와 랜딩을 연결하고, 고객의 실제 반응여부와 후속 행동에 따른 첫 구매 유도 시나리오를 구성할 수 있습니다.
- 16. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. # 리텐션 분석지표 제대로 활용하기 : 변곡점 확보와 대응
- 17. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. ↑ 신규유입 고객의 재방문 리텐션 분석 대시보드와 해석 노트 ↓ 신규유입 고객의 구매 리텐션 분석 대시보드와 해석 노트 * 타겟 오디언스 및 구성 시나리오 별 메시지 구성 * 카카오메시지, 팝업, 푸시 채널 활용 가능 * 신규 고객을 대상으로, + 4 Day 재방문 유도, + 0 Day 구매 유도 시나리오 구성 # 3. 리텐션 분석지표 제대로 활용하기 : 변곡점 확보와 대응 고객이 우리 서비스에 몰입되어 이용하기 시작하는 시점은 도대체 언제 일까요? 이 시점을 알 수 있다면 우리 서비스의 마케팅 목표는 더욱 확실해질 것입니다. 디파이너리에서 ‘첫 구매’, ‘방문 리텐션’, ‘구매 리텐션’ 3가지 지표를 이용하여 서비스 내 주요 변곡지점을 확인하고, 시나리오 구성을 통해 해당 변곡지점까지 고객을 적극적으로 유도할 수 있습니다. 디파이너리는 단순히 분석결과를 확보하는 것에서 그치지 않고, 분석결과를 고객 몰입유도 시나리오에 즉시 적용할 수 있도록 합니다.
- 18. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. # 이탈고객을 사전 예측하고 ‘최종’ 이탈 방어하기
- 19. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. ↑ 고객별 이탈예측율 분석 및 기간별 갱신 수치가 클수록 이탈 가능성 높음 ↓ 각 고객별 360’ 프로파일에 갱신된 이탈예측율이 자동 업데이트 * 이탈예측율이 50% 이상인 고객그룹을 선택 * 이탈예측율이 50% 이상인 고객그룹을 일자별 자동 갱신 * 이탈예측율이 50% 이상인 고객그룹 대상 피드백 요청 팝업 노출 * 푸시, 팝업, 카카오톡, SMS 채널 활용 가능 # 4. 이탈고객을 사전에 예측하고 ‘최종’ 이탈 방어하기 한번 떠나간 고객을 다시 유입시키는 것은 결코 쉽지 않습니다. 다양한 행동패턴을 바탕으로 이탈이 예측되는 고객을 사전에 파악할 수 있다면 어떨까요? 우리 서비스에 대한 피드백을 요청하야 원인을 개선하려는 모습을 보이거나, 개인별 메시지를 통해 강력한 프로모션을 제공하여 이탈을 최대한 방어해야 합니다. 디파이너리는 커머스 서비스에 최적화된 고객별 이탈율 예측 결과를 분석하고, 360’ 고객 프로파일에 즉시 추가하여 메시징 시나리오 자동화에 사용할 수 있도록 합니다.
- 20. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. SaaS 기반 CDP 도입에 대한 고민이 시점, 1. Transformation 보다 Infra에 대한 고민이 더 큰 상태는 아닐까? 2. 우리 서비스의 고객 데이터 확보가 행동, 프로파일 관점에서 유의미하게 이뤄지고 있을까? 3. 우리 서비스를 이용하는 고객을, 우리는 과연 의미있게 분석하고 있을까? 4. 고객 경험 설계가 지금보다 더 세분화, 자동화될 수 있을까?
- 21. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. Q&A
- 22. © 2021, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. Thank you