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고객과 함께 성장하고 발전하며 신뢰받는 기업이 되기 위해 즉각적으로 소통하겠습니다.

FAQ

자주 질문하는 내용을 검색하여 빠르게 문제를 해결해 보세요.


  • 어떤 영역에서 추천을 한 경우,

    전체 페이지 조회수의 변화나 머문시간의 변화, 구매건수, 구매금액의 변화를 통해 측정합니다.

    가장 직접적인 효과는 추천한 상품을 얼마나 클릭해서 조회했는지로 측정합니다.

    간접적으로 이러한 편의성 향상과 맞춤형 상품 제안으로 평균 조회건수, 구매건수, 구매금액 향상에 얼마나 영향을 미치게 되었는지 분석합니다. 

  • 전환 행동을 사전에 정의하고 전환행동과 관련된 상품을 분석하여 추천합니다.

    예를 들어 검색 후 상품을 클릭하는 행동을 전환행동이라고 할 때,

    검색 키워드별 어떤 상품을 많이 클릭하는지 판단하여 상품을 추천합니다.

    이와 같은 추천 기법은 유입 채널별 노출 상품을 조정할 수 있어 전환율을 높일 수 있습니다.


     

  • 실시간으로 고객목록 및 추천 상품을 추출하여 당일 추천에 이용하는 것을 실시간 추천이라고 합니다.

     

    1. 고객목록 추출

    현재 방문 중인 고객들 중에 방문 목적이 명확하거나 구매 의도가 높은 사용자를 추출
    예) 네이버 ooo 키워드로 유입하여 10분 이상 머물렀는데 페이지 조회 수가 많지 않은 방문자

         장바구니에 상품을 넣고 15분 이내에 구매하지 않은 사용자

         최근 12시간 내 5회 이상 방문한 사용자

    2. 추천상품 추출

    새롭게 출시된 상품 또는 이벤트의 영향을 파악하기 위한 당일 인기 컨텐츠 및 컨텐츠 특성 추출
    예) 최근 3시간 내 XXX 카테고리 내에서 가장 많이 구매한 상품 5개

         현재 사용자가 최근 30분 동안 많이 조회한 상품 5개

        사용자가 최근 1시간 내 조회한 상품 n개의 평균, 최대, 최소 가격

    SmartOffer는 추천 시점을 기준으로 최근 정보에 따라 적시 마케팅이 되도록 실시간 추천이 가능한 실시간 방문자 분석 및 실시간 컨텐츠 분석 기능을 제공합니다.


     

  • 연관상품은 데이터마이닝 기법 중 장바구니 분석 (Market Basket Analysis)으로 구현된 상품을 추천하는 것입니다. 

    함께 구매 또는 조회되는 상품에 관한 규칙을 찾아내는 기술(연관 규칙, Association Rule)을 사용하였습니다. 


     

  • 상품 기반 CF 분석은 아마존닷컴에서 연관상품 추천을 할 때 사용하는 분석 기법입니다.

    누적된 사용자들의 이용 내역을 바탕으로 사용자 관계를 분석하는 Collaborative Filtering(CF) 기법을 상품 단위로 분석하는 방법입니다. Association Rule Mining(AR) 과 함께 연관 상품 추천에 많이 사용되며, AR에 비해 단순하고 이해하기 쉬우며 데이터와 계산량 측면에서 유리하여 많이 사용되고 있습니다.

     

  • 어떤 컨텐츠 또는 아이템에 대해서 고객 그룹별 평균 이용지수를 전체 고객의 해당 컨텐츠 평균 이용지수로 나눈 값입니다.

    예를 들어 Item 1에 대해 전체 고객의 1인당 평균 이용지수가 3.5이고,
    30대 남성의 이용지수가 150이라고 가정하겠습니다.

    이 경우, 30대 남성 고객수가 15명 이라면,
    Item 1의 마니아지수는 (150 / 15) / 3.5 = 2.8로 계산됩니다. 

  • 컨텐츠 또는 아이템별 이용지수를 전체 컨텐츠 또는 아이템 이용지수의 평균으로 나눈 값 입니다.
    (선호지수는 컨텐츠 또는 아이템별로 산출됩니다.)

    예를 들어 Item 1, Item 2, Item 3, Item 4 를 판매하는 온라인 사이트이 대해 이용지수가 아래 표와 같다면,

    이 경우, 아이템 4의 이용지수는 700/400 = 1.75로 계산됩니다.

     

    아이템

    이용지수 

    Item 1

    100 

     Item

    250

    Item 3

    550

    Item 4

    700

    평균 

    400

     


    *평균적인 아이템의 선호도에 비해 상대적인 선호도가 얼마인지 판단할 수 있는 지표입니다.
     

  • 이용지수는 클릭한 컨텐츠 또는 아이템에 대한 '페이지뷰(PV) * 가중치' 값 입니다.
    (이용지수는 컨텐츠 또는 아이템별로 산출됩니다.)

    예를 들어 고객의 컨텐츠 이용행태에 대해서 상품조회는 가중치를 '1',
    장바구니 담기는 가중치 '2', 상품구매에 대해서는 가중치 '5'를 부여한다고 가정하겠습니다.
    그리고 고객이 특정 컨텐츠 아이템 1에 대해 총 1,852번 조회하고, 325번 장바구니에 담았으며,
    42번 구매했다면 구매했다고 가정하겠습니다.

    이 경우, 아이템 1의 이용지수는 1*1,852 + 2*325 + 5*42 = 2,712로 계산됩니다.

  • [유사사례] 돌발적인 현재 고객의 스냅샷도 알 수 있나요?

    고객의 행동 패턴을 발견하기 위해서 시간단위 분석은 지원하지 않습니다.
    - 일/주/월 단위로 분석 결과를 제공합니다.
    - 그로 인해 실시간 분석도 제공되지 않습니다.  

  • 분석과 타겟팅 회원 목록 추출은 하루전(D-1) 데이터 입니다.
    - 직전일(D-1) 기준으로 분석된 정보를 서버에 보관하고 있습니다.
    - 타겟팅 회원목록도 직전 일자(D-1) 기준으로 분석된 내용입니다.
  • [유사사례] 온라인 사이트 한번이라도 방문만 한 이용자면 모두 측정기준 대상 인가요?

    웹사이트에 방문한 고객 중 '로그인 이용자'만 측정기준 대상 입니다.
    - 웹사이트를 방문한 고객이면서 로그인을 하지 않았으면 측정기준 대상이 아닙니다.
    - 하지만 이전에 웹사이트 방문한 '로그인 이용자'로서 쿠키(PCID)가 발급된 고객이면, 

      ​비로그인 사용자도 방문자로 유추하여 측정기준 대상이 됩니다.

  • CustomerFocus는 WiseLog의 결과데이터를 기반으로 데이터 분석을 수행합니다.

    - WiseLog와 CustomerFocus의 측정값을 서로 비교할 수 있습니다.
    - WiseLog는 '방문회원수'라는 측정값이 있는데 해당 지표가 CustomerFocus의 '방문자수'와 일치합니다.
    - 아래 그림은 WiseLog와 CustomerFocus 측정값 비교결과를 나타낸 예시입니다.

     

       




  • 로그 레퍼러에 기록되는 SNS 유입 패턴을 통해 찾을 수 있습니다.

    또한 특정 패러미터를 SNS의 링크 URL에 남겨서 Request URL을 확인하면 해당 SNS 유입을 확인할 수 있습니다. 

  • VOD 플레이 시작 시 로그를 남겨줍니다.
    만약 Playtime이 30분을 넘는다면 세션이 끊길 수 있으니, 30분 넘는 자료인 경우 중간에 추가 로그를 남겨줘야 합니다. 
     

  • 경쟁사에서 유입되는 고객인 경우 웹로그 레퍼러에 기록되어 있는 경쟁사 정보를 보고 확인할 수 있습니다.
    반면, 경쟁사 사이트로 나가는 유출 고객을 엄밀히 구분할 수 있는 방법은 없습니다. 
  • 컨텐츠가 제공되는 보고서에서 컨텐츠 옆 아이콘 클릭 시,
    해당 컨텐츠 하단에 추이 그래프가 펼쳐지면서 내용 확인할 수 있습니다. 

     

  • 분석 결과 보고서는 첨부파일 형태로 이메일로 받을 수 있습니다.
    분석 작업에 대한 성공, 실패 결과를 이메일로 받을 수 있습니다.

    - WiseLog 서버에서 메일을 보내기 위한 SMTP 서버와 이메일 주소 등의 정보가 등록되어 있어야 합니다.
    - 분석 결과 보고서는 이메일로 받기를 선택한 보고서에 한해서 발송 합니다. 

  • DB에 있는 회원 속성정보와 로그에 있는 회원 ID를 매핑합니다.
    - DB 혹은 파일 형태의 회원 속성 정보를 '데이터 가져오기' 기능을 이용해 읽어옵니다.
    - 읽어온 회원 속성 정보를 로그에 기록된 회원ID와 매핑시켜 분석을 합니다.
    - 보안 정책으로 로그에 회원 ID가 암보화된 경우는 복호화 시켜서 분석합니다.

  • 브라우저의 보안옵션과 사내 보안 시스템을 확인해야 합니다.

    - Excel 다운로드 파일은 서버로 요청이 올 때마다 임시 디렉토리에서 조회조건에 맞게 생성한 후, 클라이언트에 다운로드 됩니다.
    - 다운로드가 안된다면 라우저에서 보안 문제로 다운로드를 막았거나 고객사 자체 보안 프로그램에서 막은 것일 수도 있습니다.
    - 브라우저 보안 옵션, 사내 보안 시스템을 먼저 확인해야 합니다. 

  • [유사사례] 주문이 있었는데 주문 전환율이 나오지 않고 있습니다.

     

    주문 관련 로그 데이터를 확인해 보아야 합니다.
    - 주문이나 회원가입과 같은 정보는 https 프로토콜로 처리되는게 일반적입니다.
    - 해당 주문 데이터도 https 프로토콜을 사용할 경우 SSL 로그를 분석하고 있지 않습니다.
    - 이 경우 SSL 로그파일도 같이 분석해야 합니다.
    - SSL 로그가 수집되지 않는 경우 인증서를 확인하여야 합니다.
    - 인증서 기간이 만료된 경우 로그가 남지 않습니다.

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