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구축사례 넷스루의 제품 및 서비스를 활용하는 주요 사례 입니다.

Total 43건 1 페이지
  • 신한은행 발주처 : 신한은행 (http://www.shinhan.com) 도입시기 : 2018.3 구축범위 : 개인화 추천 솔루션 고도화
  • [금융/부동산] 신한은행 (http://www.shinhan.com)

    ◆ 문제점
    1. 마케터가 추천 관련지식 없이 금융상품이 잘 추천되도록 설정하기에 어려움 

    2. 추천 반응 효과를 상세하게 보기 위해서는 다른 분석도구가 필요

    3. 새로운 앱에 개인화 추천을 적용할 수 없음

    4. 모바일과 웹 플랫폼 모두에서 일관된 추천 메시지 전달이 안됨

    5. 추천 상품을 편집하려면 디자이너, 엔지니어의 도움이 항상 필요


    ◆ 수행결과

    1. 간단한 설정으로 다양한 채널에서 고객에게 개인화된 서비스를 제공

    2. 솔루션 관리자 화면에서 각 추천영역의 고객 반응 정보를 파악

    3. 동일한 분석 데이터를 활용하여 다양한 채널에서 일관된 개인화 추천  가능

    4. 추천 노출 및 고객 반응 정보가 정확하게 표시됨

    5. 정의된 템플릿으로 직접 HTML을 편집하여 추천 내용 꾸미기 가능

    6. 애니메이션, 이미지, 텍스트, 배너까지 다양하게 추천 가능

    ◆ 도입효과

    1. 인터넷뱅킹, 신한S뱅크, 신한은행 솔(SOL) 앱에서 일관된 상품추천으로 구매 전환율 증가 기대

    2. 다양한 추천 방법을 제공하여 고객에게 서비스에 대한 만족감을 높임 

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  • 블랙야크 쇼핑몰 발주처 : 블랙야크 쇼핑몰 (http://www.blackyakmall.com) 도입시기 : 2015.8 구축범위 : 고객 세그먼트별 이용 패턴 분석
  • [쇼핑몰] 블랙야크 쇼핑몰 (http://www.blackyakmall.com)

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    ◆ 문제점
    1. 다양한 마케팅 채널을 효율적으로 활용하기 위한 분석 필요

    2. 고객 세그먼트별로 관심을 보인 상품과 실제 구매하는 상품을 비교할 수 없음

    3. 모바일과 PC에서 구매에 미치는 영향을 측정할 수 없음


    ◆ 수행결과

    1. 블랙야크, 마모트, 마운티아 3개 웹사이트를 분석
     - 전체 통합, 웹, 모바일 구분하여 분석

    2. 기본 지표 분석
     - 방문수, 방문자수, 로그인회원수, 가입수 등 기본 지표 분석

    3. 구매 관련 지표 분석
     - 구매방문수, 구매금액, 구매율, 가입수

    4. 유입별, 상품별, 기획전별, 이벤트별 분석

    5. 방문 유형별 세그먼트 분석
     - PC웹/모바일, 신규방문/재방문, 성별, 연령대별 방문수, 구매방문 비율

    6. 이동경로 분석, 시나리오 분석, 메뉴분석, 회원분석

    ◆ 도입효과

    1. 유입경로 분석을 통해 기획상품 판매 전략 수립

    2. 성별, 연령대별 관심 상품 분석으로 맞춤형 마케팅 전략 수립

    3. 시간대별 방문 추이를 고려한 출/퇴근 시간대 모바일 특가 상품 노출

    4. 구매단계에서 이탈한 고객에게 문자발송을 통한 구매전환율 향상

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  • 아시아나 항공 발주처 : 아시아나 항공 (http://flyasiana.com) 도입시기 : 2016.1 구축범위 : 온라인 이용고객 행동분석
  • [비즈니스] 아시아나 항공 (http://flyasiana.com)

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    ◆ 문제점
    1. 데이터 기반 의사결정 필요

    2. 온라인 이용 고객에 대한 고도화된 분석 필요

    3. 온라인 판매 효과 강화

    4. 통합 마케팅 기반 필요

    ◆ 수행결과

    1. 글로벌 웹, 모바일, 앱 사이트 포함 50여개 도메인 분석

    2. 스크립트 기반 데이터 수집

    3. 구매 정보 분석을 위한 변수 선언

    4. PC, Mobile, App 구분 처리

    5. 영역분석 위한 스크립트 처리

    6. CRM 데이터 연동


    ◆ 도입효과

    1. 다양한 통계 현황을 파악하기 쉬워졌으며 마케팅에 적극 활용

    2. 유입채널 분석을 통한 광고 채널 선택 및 마케팅 활용

    3. 조회 대비 구매 전환 낮은 노선 판촉 활용

    4. 주요 고객층을 추출하여 타겟마케팅에 활용

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  • NH은행 발주처 : NH은행 (http://banking.nonghyup.com ) 도입시기 : 2015.12 구축범위 : 고객 행동 분석 및 개인화 추천
  • [금융/부동산] NH은행 (http://banking.nonghyup.com )

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    ◆ 문제점
    1. 고객 행태 변화에 대응할 수 있는 고객 세그먼트 필요

    2. 기존의 정량적 세그먼트에 웹로그 행동 정보를 활용한 정성적 관점의 고객 세그먼트 추가 필요

     

    ◆ 수행결과

    1. 금융서비스를 이용하는 고객의 상황적 변수(생애 이벤트, 투자패턴 등)와 실제 이용행태(정보인지 중요도, 선택 중요도 등)를 고려하여 기존 고객 세그먼트를 세분화

    2. 웹로그 데이터에서 의미있는 변수를 추출하여 20개의 세그먼트로 세분화

    3. 상품 가입이나 상품 조회를 바탕으로 고객 세그먼트별로 선호하는 금융상품을 분석

    4. 스마트금융센터, 스마트상담센터, 모바일오피스, 전사CRM과 같은 모든 채널에서 일관성 있는 상품을 추천

    5. 웹로그 데이터를 이용하여 행동 기반 세그먼트 특성 구분
     - 사용성선호군, 자기주도군, 추천의존군, 금리민감군, 상담의존군 등의 세그먼트 특성 구분

    6. 개인화된 맞춤 캠페인이 가능한 체계 구축
     - 상황적 변수에 따른 세그먼트와 행동기반 세그먼트의 조합으로 Micro Segment를 정의


    ◆ 도입효과

    1. 전문 상담컨텍센터에서 고객의 관심 사항을 실시간으로 파악하여 맞춤 상담 진행 가능

    2. 고객 중심의 정보 통합 및 다양한 컨택 포인트에 일관된 추천 메시지 전달

    3. E-마케팅 영역을 클릭한 고객 대상으로 가입 실적을 확인하여 추천 효과 검증 가능

    4. 고객 세그머트별 이용패턴을 분석하여 상품기획 및 판매전략 수립

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  • 교보생명 발주처 : 교보생명 (http://www.kyobo.co.kr) 도입시기 : 2015.6 구축범위 : 교보생명 웹사이트, 모바일 웹, 모바일 앱 분석
  • [금융/부동산] 교보생명 (http://www.kyobo.co.kr)

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    ◆ 문제점
    1. 운영 중인 여러 개의 사이트를 하나의 시스템으로 일관되게 관리할 필요성 증가

    2. 홈페이지 서비스 및 컨텐츠 개선을 통하여 컨텐츠 운영 효율성을 강화할 수 있는 분석이 필요

    3. 고객 니즈를 반영한 서비스 제공으로 이용자 편의성 제고를 목적의 분석이 필요


    ◆ 수행결과

    1. 웹, 모바일 웹, 모바일 앱 6개 시스템 분석

    2. 사용자별 권한 제어 기능 제공

    3. 상품별 설계하기, 보험료 계산, 전환(가입)을 하나의 Viewer로 제공


    ◆ 도입효과

    1. 여러 시스템의 로그 데이터 수집 및 분석 안정성 확보

    2. 사용자 편의성 높은 운영도구 확보

    3. 향후 e-CRM 분석이 가능한 기반 마련

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  • 롯데닷컴 발주처 : 롯데닷컴 (http://www.lotte.com) 도입시기 : 2015.5 구축범위 : 롯데닷컴 디지털 채널 구매효과 분석
  • [쇼핑몰] 롯데닷컴 (http://www.lotte.com)

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    ◆ 문제점
    ​1. 현재 분석 시스템의 분석시간이 너무 오래 걸림 (24시간)

    2. 닷컴(엘롯데, 닷컴), 면세점(언어/지역별 면세점), 수퍼, 렉스(롯데 서비스 플랫폼) 등 분석 및 관리 대상 사이트의 수가 증가

    3. 많은 분석 및 관리대상 사이트가 있지만 다양한 장표 제공이 어려움


    ◆ 수행결과

    1. 사이트별 특성에 맞는 다양한 장표 제공

    2. 분석에 걸리는 시간을 24시간에서 2시간으로 단축

    3. 구매 연관 컨텐츠(메인, 기획전, 이벤트, 카테고리, 내부검색어)를 사전 정의한 후 전환 컨텐츠에 대한 구매 전환률 분석


    ◆ 도입효과

    1. 유입채널 관련 보고서의 다양한 뷰, 영역관련 다양한 뷰를 제공하여 고객 만족도 향상

    2. 내부 컨텐츠에 직접 전환 분석을 적용하여 사이트별 구매 관련 컨텐츠 파악 가능
      (예, 면세점은 이벤트, 수퍼는 내부검색어를 통해 전환 많이 발생)

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