개인화 솔루션 소개.

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1 개인화 솔루션 소개

2 Contents Ⅰ. 개인화 소개 Ⅱ. Rule Manager(개인화 룰 관리도구) Ⅲ. 개인화 적용사례 Ⅳ. 데모

3 Data Mart Nibbler Area WEPA Area 1. 개인화 소개
1.1. eCRM Framework & Business Area Data Mart Nibbler Area WEPA Area

4 eBrother WEPA 1. 개인화 소개 WEPA Server 통합 DW DB Rule Manager Web Server
WEPA Client 통합 DW DB Web Server Business Rule DB One2one Service Request Legacy DB 계정계 정보 DB Click stream 구매 Channel 온라인 DB Rule Manager One2One Tag 현재 Page에 걸려 있는 Rule이 있는지 확인 요청 현재 Page에 걸려 있는 Rule이 있는지 확인 만약 현재 Page에 Rule이 걸려 있다면 ④로 Rule 관리 (등록, 수정, 삭제) Rule 조건에 맞는 고객을 찾는다 2 3 4 1 5 eBrother WEPA

5 DB 1. 개인화 소개 고객 Rule 1. 3. 개인화 데이터 흐름도 HTTP Server Gatherer
User Matcher Client DB Recorder Server Report eOrganizer Mornitoring Web Server eBrother Server WEPA client 고객이 요청한 페이지 Meta DB 관리 Rule WEPA 고객 페이지요청 Rule Manager 개인화 데이터 흐름도

6 1. 개인화 소개 1. 4. 개인화 규칙기반 비교 WEPATM 규칙기반추천 일반 알고리즘 기반추천
마케팅을 기획하고 적용하기 쉬움 원투원 메시지, 원투원 가이드를 적용 제품을 보다 정확하게 추천할 수 있음 CMS 툴과 연동이 쉬움 자동으로 추천하여 마케터의 부담이 없음. 마케터가 모든 규칙을 미리 작성해야 하는 번거로움이 있음 기획하고 적용하는 것이 어려워 마케터의 의지나 정책을 반영하기에 어려움이 있음 전혀 의미 없는 추천이 될 수 있음 상품 주기가 짧은 업계에서는 효과가 적음 CMS 와 연동이 어려움 장점 단점 쇼핑몰 – 마케터의 기획의도 반영 금융권 – 고객에 맞는 정확한 상품추천 포털 – 고객의 기호도에 맞는 컨텐츠 그 외 익명 등에 추천 가능함 도서, CD, Video등 고객의 취향이 두드러진 상품군에 적용 적용 영역

7 2. Rule Manager(개인화 룰 관리도구)
2.1. Rule Manger 구성 프로모션 대상지정(Targeting ) → 기간 설정(Scheduling) → 위치지정(Positioning) → 표출(Push) Process 어디서 누구에게 무엇을 / 어떻게 마케팅액션을 보낼것인가 ( 어떤사람이 어떤행동을 했을때 ) 어느 화면에서 보여 줄것인지 메시지 , 이메일 팦업창 배너 보낼것인지 언제 기간동안 원투원 타겟 고객 지정 Scheduling Position지정 메시지 지정 OneToOne 컨텐츠 표출 고객 반응 분석

8 2. Rule Manager(개인화 룰 관리도구)
2. 2. 전체 구성 누구에게 어디에 무엇을 언제

9 2. Rule Manager(개인화 룰 관리도구)
2. 3. 타케팅 구성 Who(누구에게) Targeting

10 2. Rule Manager(개인화 룰 관리도구)
2. 4. 스케쥴링 구성 When(언제) 언제 스케쥴링

11 2. Rule Manager(개인화 룰 관리도구)
2. 5. 영역지정 구성 Where(어디에서) 언제 페이지지정

12 2. Rule Manager(개인화 룰 관리도구)
2. 6. 오퍼링 구성 What(무엇을) 언제

13 3. 개인화 적용사례 3. 1. 이마트 사례 네비게이션 개인화 상품추천 개인화 상품전시 개인화 메시지 개인화
전시 네비게이션 카테고리(14개) 관심카테고리 설정 고객 방문이력을 통한 카테고리 우선배정 고객의 네비게이션을 자동화 하여 쉽게 원하는 상품에 접근하도록 유도 익명고객에게도 적용가능(방문이력 중심) 관심카테고리 상위 상품 추천 개인 기념일 메시지와 함께 상품추천 게릴라 이벤트 진행 시 상품추천 상품전시 개인화 메시지 개인화 카테고리 별 상위 상품 전시(3개) MD에 의한 상품 추천과 자동화에 따른 상품 구성 나의 쇼핑페이지 내 상품 전시 페이지 작성시 상품전시 영역 지정을 통한 자유로운 구성 및 재배치 시간대 별 메시지 제공(고객 친근감 유도) 국가 기념일 메시지 개인 기념일 메시지(상품추천과 연계) 이벤트 안내/공지 메시지 고객관리 - 익명고객/재방문고객/신규가입고객 - 일반고객 / 우수고객 / VIP고객 - 이탈고객 / 탈퇴고객

14 3. 개인화 적용사례 = + 3. 1. 이마트 사례 – 네비게이션 개인화 [카테고리 구성] [카테고리 세부설정] 웹로그 정보
고객 카테고리 기호도 정보 메뉴정보 채널별정보 고객별정보 최근 사용 카테고리 우선순위 배정 [네이게이션 개인화] 총 네비게이션 카테고리 수(14개) 기본설정 개인맞춤 네비게이션 카테고리 수(n개) 고객설정 개인화 네비게이션 카테고리 수(14-n개) 자동설정 동적인 구 성 = +

15 3. 개인화 적용사례 3. 1. 이마트 사례 – 상품전시 개인화 EXAMPLE 대 카테고리 별 베스트 상품
- 베스트 클릭(Page View) - 베스트 구매(수익) - 베스트 위시리스트(인기) 총 4개 상품 중 1개 MD추천 3개 자동화 전시 상품으로 구성 예) 가전 상품 중 상단에 전시 온라인 상품 분석 - 분석예시 상품 분석을 통하여 실제 웹 서비스에 고객성향 별로 반영함으로써 매출 및 영업 증대 다양한 전시구성 적용가능 - 기간별(주간/월간), 실시간 우선순위 등 EXAMPLE

16 3. 개인화 적용사례 3. 1. 이마트 사례 – 상품추천 개인화 EXAMPLE 고객 그룹별 마케팅 수립/시행
이벤트 프로모션 상품 추천 2 1 3 이용자 1 익명 남성 40대 여성 30 대 Web Site 2 EXAMPLE 3

17 3. 개인화 적용사례 3. 1. 이마트 사례 – 메시지 개인화 EXAMPLE 고객 관계성숙도에 따른 메시지 적용 시간별 메시지
개인기념일 메시지 개인화 메시지 영역 국가 기념일 메시지 가입축하 메시지 EXAMPLE 고객 관계성숙도에 따른 메시지 적용 익명고객 일반 고객 구매 고객 우수 고객 회원가입유도 메시지 개인구매 메시지 재구매 메시지 로열티 강화 메시지

18 3. 개인화 적용사례 3. 2. 옥션 사례 로그인 후 My Apple란에 마감 임박 상품 추천 로그인 혹은 익명 방문 시
패션잡화/귀금속/화장품 카테고리에 상품 추천

19 3. 개인화 적용사례 3. 2. 바이엔조이 사례 메인 페이지의 개인화 온라인 고객관계 증진을 위한 인사말 제공
-방문 횟수, 로그인 횟수에 따른 인사말 제공 고객정보의 획득 및 미 등록 정보 요청 -마케팅 및 서비스 제공을 위한 고객정보 획득 고객 라이프 사이클에 따른 서비스 안내 -생일, 기념일, 국경일, 절기 등에 따른 고객별 맞춤 상품 및 서비스 제공

20 3. 개인화 적용사례 3. 4. 남양아이 사례 고객별 차별화 메시지 제공 고객정보를 활용한 맞춤 컨텐츠 제공
-고객정보(성별, 연령)에 따른 맞춤 서비스 제공 자녀 유무, 연령, 유아월령에 따른 컨텐츠 제공 -> 커뮤니티 활성화 맞춤 서비스를 위한 추천영역 설정

21 3. 개인화 적용사례 3. 5. 교보생명 사례 개인화 서비스를 위한 서비스 영역
고객을 위한 개인화된 영역이 주요페이지에 친밀도 증대, 사이트 이용 편의성 증대, 신속한 정보제공, 상품추천 등의 방식으로 개인화된 추천 서비스를 제공하도록 구현됨. 일반 페이지의 개인화 개인화 서비스를 위한 서비스 영역 회원 / 고객의 사이트 침밀도 증대 및 관계 강화를 위한 개인화 추천 -인사말 -계절/절기/기념일별 맞춤 인사말 및 안내 메시지 제공 고객 구분을 통한 개인화 추천 기업,법인 / 개인고객 계약구분 권한구분: 담당자별 회사등급별 구분 홈페이지 이용 편의성 증대를 위한 개인화 Quick Menu 제공

22 3. 개인화 적용사례 3. 5. 교보생명 사례 개인화 서비스를 위한 서비스 영역
고객을 위한 개인화된 영역에 웹사이트 이용행태에 기반한 고객선호도별 관심사이트 추천과 고객 프로파일 및 라이프 사이클을 기반으로 한 패밀리사이트 및 유관사이트를 추천함. 일반 페이지의 개인화 개인화 서비스를 위한 서비스 영역 고객 선호도 별 관심 사이트 추천 서비스 -회원/고객의 사이트 행태정보에 따른 관련 사이트 및 패밀리 사이트 링크정보 제공 -계절/절기/기념일별 맞춤 인사말 및 안내 메시지 제공 고객 프로파일 별 관심 사이트 추천 서비스 고객 프로파일 성향 연령, 성별, 라이프사이클

23 3. 개인화 적용사례 3. 5. 교보생명 사례 개인화 서비스를 위한 서비스 영역 일반 페이지의 개인화
개인화 서비스를 위한 서비스 영역 일반 페이지의 개인화 고객/회원 상품 선호도 별 보험상품 추천 -Menu 및 상품 선호도별 추천상품의 우선순위에 따라 각 보험 상품군별 추천 -계절/절기/기념일별 맞춤 인사말 및 안내 메시지 제공 고객/회원 프로파일 별 상품 추천 서비스 성별 / 연령 별 맞춤 상품 추천 직업 / 라이프 사이클 별 상품 추천

24 3. 개인화 적용사례 3. 6. LG Card 사례 개인화 서비스를 위한 서비스 영역 개인화 팝업 일반 페이지의 개인화
개인화 서비스를 위한 서비스 영역 개인화 팝업 일반 페이지의 개인화 고객/회원 별 카드상품 추천 -고객/회원별 카드 종류, 만기일에 다른 맞춤 카드 상품 제공 고객/회원 별 맞춤 헤택 고객/회원 등급별 이벤트/프로모션별 서비스 제공 여부 및 할인혜택, 적립포인트, 무이자 할부 서비스 제공

25 3. 개인화 적용사례 고객 B 3. 6. Hana Bank 사례 일반 페이지의 개인화 고객/회원 자산내역 별 상품 추천
-등록된 고객 보유의 자산을 이용한 포트폴리오 제공 -보유 카드 혜택 및 서비스 안내 -기념일 관리 고객/회원 별 서비스 스케줄 및 기념일 추천 / 고객정보 획득 관심 상품별 금융자산 시뮬레이션 안내 고객 B

26 3. 개인화 적용사례 고객 A 고객 B 고객의 거래이력에 따른 맞춤서비스 고객의 거래이력에 따른 맞춤서비스
3. 6. Hana Bank 사례 고객의 거래이력에 따른 맞춤서비스 ▷ 맟춤상품 조회 서비스 안내 고객 A 고객의 거래이력에 따른 맞춤서비스 ▷ 고객의 재무능력에 따른 상품추천 미혼,남,29세,서울거주, 전문직 직장인, 자동차 소유 홈>맞춤상품찾기>목돈모으기> - Best 상품제공, Cross-Sell, Up-Sell 추천 ▷ 일정관리 서비스 추천 고객 B

27 3. 개인화 적용사례 3. 6. Hana Bank 사례 만기고객 Alert (기간 연장 및 상품추천)
만기고객별 서비스 기간 공지 유관 서비스 이용안내 고객관계 증진을 위한 개인화 금융서비스 별 ISSSE 내역 공지 및 유관 서비스 안내 고객별 기념일 관리 서비스 만기고객 Alert (기간 연장 및 상품추천) 알림 서비스 (생일 및 결혼기념일)

28 3. 개인화 적용사례 3. 7. SSANGYOUNG Motor 사례 일반 페이지의 개인화
컨텐츠, 메뉴 기호도에 따른 Quick Link -고객기호도를 기반으로한 주요 카테고리 정보 제공 고객별 관심 컨텐츠 Guide Tip 제공 고객의 성별, 연령에 따른 맞춤 컨텐츠 소개 및 Newsletter, Alert 정보 제공