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구축사례 넷스루의 제품 및 서비스를 활용하는 주요 사례 입니다.

Total 54건 1 페이지
  • EBS 발주처 : EBS(https://www.ebs.co.kr/) 도입시기 : 2020.01 구축범위 : EBS 웹사이트 통합 분석
  • [언론/교육] EBS(https://www.ebs.co.kr/)

    ◆ 요구사항
    1. TV와 라디오, 학교, 학급, 어학, 직업 등의 콘텐츠 분석에 기준이 필요
    2. 다양한 패밀리 사이트 및 도메인 통합 분석과 개별 분석이 필요
    3. 기존 타사 분석 도구의 한계점으로 상세 분석이 어려움
    4. 기본적인 통계 데이터 이상의 분석 데이터가 필요

    ◆ 수행결과
    1. 각 사이트에 저장된 회원 ID를 암호화한 형태로 추출하여 보안수준 향상
    2. 각 도메인에 대한 PC 웹, 모바일 웹, 앱 이용형태를 세그멘테이션으로 각각 분석
    3. 각 도메인 데이터를 통합하여 비교 분석이 가능
    4. 각 도메인별 사용자가 주로 이용하는 콘텐츠를 분석

    ◆ 도입효과
    1. 각 사이트별, 콘텐츠별 상세 분석으로 분석 수준이 개선
    2. 사용자별 선호 콘텐츠를 파악하여 사이트 기획에 활용
    3. 다수 도메인에 대한 분석 안정성 향상
    4. 사용자의 접근 형태(PC 웹/모바일 웹/앱)에 따른 분석이 가능
    5. 사용자별 선호 콘텐츠로 개인화된 추천이 가능

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  • 흥국화재 발주처 : 흥국화재(https://www.heungkukfire.co.kr/) 도입시기 : 2019.12 구축범위 : 다이렉트 보험 사이트 분석
  • [금융/부동산] 흥국화재(https://www.heungkukfire.co.kr/)

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    ◆ 요구사항
    1. 다이렉트 보험상품의 사용자별 관심을 분석하고 별도 저장
    2. 인터넷 보험의 가입 단계별 전환율이나 이탈률 파악
    3. 홈페이지 이용자의 상세한 행동 패턴 분석 필요

    ◆ 수행결과
    1. 홈페이지 방문부터 보험 계약 체결까지 단계별 이용 현황을 상세히 분석
     - 본인인증 -> 견적산출 -> 계약체결 단계에 이르기까지 걸리는 시간 분석
     - 계약 체결까지 단계별 전환율 및 이탈률 분석
    2. 다양한 관점의 분석을 위해 로그 분석 결과를 DB에 저장
     - Tableau를 이용하여 운영계 데이터와 연계한 추가적인 보고서 생성
    3. DB에 기록되지 않는 정보는 로그로 남김
     - 계약 체결 단계의 고객 행동을 로그에 남겨 이탈의 원인을 파악
    4. 제휴 채널 분석
     - 제휴 채널별로 전환 단계 및 효과 분석
     - 검색어와 이벤트별 전환 단계 및 효과 분석

    ◆ 도입효과
    1. 사이트 이용현황 파악으로 사용자 편의성 및 계약 체결 단계 개선에 도움
    2. 제휴 채널별, 이벤트별 효과 분석으로 마케팅 활동의 효율성 증대

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  • 농산물유통종합정보시스템 발주처 : 농수산물유통공사(https://www.nongnet.or.kr/) 도입시기 : 2019.12 구축범위 : 농산물유통종합정보시스템 사이트 이용패턴 분석
  • [공공기관/단체] 농수산물유통공사(https://www.nongnet.or.kr/)

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    ◆ 요구사항
    1. 새로운 정보 시스템의 이용 현황 파악
    2. 정보의 편의성 및 콘텐츠 개선을 위한 기준 마련
    3. 신규 시스템 도입 효과 분석 필요

    ◆ 수행결과
    1. 전체적인 사이트 이용 정보와 콘텐츠별 이용현황 파악
     - 콘텐츠 이용 현황 분석
     - 일반 사용자의 메뉴 이용 현황 분석
     - 관리자의 메뉴 이용 현황 분석
     - 자주 이용하는 페이지 / 랜딩 페이지/ 이탈 페이지 분석
    2. 방문자 기준 분석
     - 회원/비회원 분석
     - 상위 방문 IP 기반의 접속 지역 분석
     - 사용하는 디바이스별 OS 및 브라우저 분석
     - PC 및 모바일 접근 분석

    ◆ 도입효과
    1. 사용자의 접속 환경을 상세히 파악
    2. 사이트를 이용하는 사용자와 관리자의 활동을 이해
    3. 홍보 및 콘텐츠 보강을 위한 근거 데이터 확보
    4. 분석 데이터를 활용하여 신규 콘텐츠 기획

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  • LF Mall 발주처 : LF Mall(https://www.lfmall.co.kr/) 도입시기 : 2018.06 구축범위 : LF e-BIZ 분석플랫폼 구축
  • [쇼핑몰] LF Mall(https://www.lfmall.co.kr/)

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    ◆ 문제점
    1. LF MALL PC/Mobile Web, App 내 모든 페이지에서 고객이 일으킨 모든 행동 수집 필요
    2. 수집된 로그를 실시간으로 분석하여 데이터 웨어하우스에 적재 필요

    ◆ 수행결과
    1. 고객 행동과 관련된 모든 트래픽 정보를 수집하기 위한 로그수집 방법 기획
    2. 데이터 웨어하우스 적재에 필요한 정보를 포함 고객이 일으키는 트래픽 정보를 수집
    3. 실시간 고객 행동 분석
      – 실시간 이용 트래픽, 검색어, 관심 상품 파악
    4. 시간별 고객 행동 분석을 통해 고객의 선호 정보, 특성 등을 파악
    5. 세션 단위 & 사용자 단위(정보 공유 동의 고객에 한함) 요약 정보 DB 전송

    ◆ 도입효과
    1. PC/Mobile Web, App의 고객 행동 데이터를 수집하고 실시간으로 분석하여 데이터 웨어하우스에 적재
    2. 고객의 상세한 사이트 이용 현황 파악

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  • 현대카드 발주처 : 현대카드(https://www.hyundaicard.com/) 도입시기 : 2019.12 구축범위 : 현대카드 웹고객 이용행태 분석환경 구축​
  • [금융/부동산] 현대카드(https://www.hyundaicard.com/)

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    ◆ 문제점
    1. 기존 외산 솔루션으로 고객 행동 정보를 수집하고 있었으나 사이트나 페이지 변경 시 로그 수집 및 데이터 내재화에 어려움
    2. 수집 데이터를 데이터 웨어하우스와 연동 가능한 형태로 가공하여 내부시스템으로 전송하는데 어려움

    ◆ 수행결과
    1. 기존 외산 로그 수집 모듈을 대체하여 고객 행동과 관련된 모든 트래픽 정보를 수집
    2. 데이터 웨어하우스 적재에 필요한 정보를 포함 고객이 일으키는 트래픽 정보를 수집
    3. 태그매니저를 이용하여 분석 스크립트를 즉시 반영
    4. 사이트 리뉴얼이나 페이지 수정 시 로그 수집 스크립트를 직접 등록/수정/삭제함으로써 개발자를 거치지 않고 정보 수집 가능
    5. 수집된 데이터를 현업의 니즈에 맞게 분석 및 가공
    6. 가공된 트래픽 정보를 실시간으로 적재 시스템으로 전송 처리

    ◆ 도입효과
    1. 사이트 리뉴얼이나 페이지 변경시 태그 관리기를 이용해 간단히 로그 데이터 기록함으로써 개발 리소스를 줄임
    2. PC/Mobile Web, AppView 등을 대상으로한 고객 행동 데이터 수집 범위 확장이 가능 

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  • 서플러스글로벌 발주처 : 서플러스글로벌(http://www.surplusglobal.com/) 도입시기 : 2019.08 구축범위 : 서플러스글로벌 웹로그분석솔루션 도입
  • [비즈니스] 서플러스글로벌(http://www.surplusglobal.com/)

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    ◆ 문제점
    ​1. 비즈니스 플랫폼을 제공하는 제조업 사이트에 어떤 경로로 방문하는지 알 수 없음
    2. 사이트에 접속한 방문자가 매입매각, 가치평가, 리펍 등 서비스를 어떻게 이용하는지 분석이 필요
    3. 로그 데이터에 분석에 필요한 충분한 정보를 담고있지 않음

    ◆ 수행결과
    1. 고객의 사이트 이용 행동을 분석
      - 사이트 언어 선택 정보 분석
      - GNB로 표시되는 카테고리 분석
      - 이벤트 및 내부 검색, 다운로드 파일, SNS 공유 정보 등 사이트 이용 현황 분석
      - 고객이 회원으로 가입하는 전환 정보 분석
    2. 고객이 이용한 상품 정보를 상세 분석
      - 어느 페이지에서 어떤 상품을 어떤 행동(버튼 클릭, 채팅 등)을 통해 이용하였는지 분석
    3. 개인별 상품 추천에 활용하도록 콘텐츠 이용정보를 운영계 DB와 연동

     

    ◆ 도입효과
    1. 사이트내 콘텐츠 이용에 대한 상세 정보를 분석
    2. 고객 행동 정보(액션 페이지, 액션 타입 등)을 기록하여 고객의 사이트 이용 형태를 정확히 파악
    3. 고객별 이용 콘텐츠, 행동을 운영계 데이터와 연계하여 고객 행동에 기반한 추천, 콘텐츠에 기반한 추천에 활용

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