개인화 추천 Recomendation 엔진

1. 가장 최적화된 개인화 추천 솔루션 제안

2. 1. 개인화 추천 솔루션 개요
- 도입사례를 중심으로 설명

3. 1. 개인화 추천 솔루션 개요 _ 글로벌 1위 쇼핑몰 아마존 도입 사례
Amazon은 개인화 추천을 통해서 40%의 추가 매출을 얻고 있습니다.
 개인화 추천 아직은 멀고, 남이야기 같은데요?국내 사례는요?

4. 1. 개인화 추천 솔루션 개요 _ 위즈위드(WIZWID) 개인화 솔루션 도입사례
직접 경험한 결과를 과감하게 오픈 하겠습니다(www.wizwid.com)
1. 추천상품 VS 비추천상품 구매전환율  추천상품 이용자의 구매전환율 2.4배 높음
2. 추천클릭 이용자 VS 비이용자의 평균 PV  추천클릭 이용자의 PV 2.2배 높음
3. 추천클릭 구매자의 구매상품 VS 비용자의 구매상품수  구매상품수 1.8배 높음
 개인화 추천 도입만으로 늘었다고 보기는 어렵지만, 객단가가 높아지고, 매출의 실질적인
상승효과를 보고 있으며 추천상품 도입을 통해 전체 구매하는 상품의 개수가 증가하는
효과를 보고 있습니다.

5. 1. 개인화 추천 솔루션 개요 _ 기타 도입 사례
개인화 추천을 통한 구매전환율 증가 효과는
MD추천  개인화적용 후 매출 15배 증가
전체 매출 증진에 기여함
<전체 방문자 대비 구매자수 : 구매전환율 비교>
추천상품 구매전환율 1.7배 증가
매출 7% 증가
매출 8% 증가

6. 2. 어떻게 도입하고 활용할 것인가
- 도입사례를 중심으로 설명

7. 2. 어떻게 도입하고 활용할 것인가 _ 개인화 추천의 중요성
 개인화 추천 적용의 중요성(1 : PV, 구매전환율)
• 추천 클릭를 이용하는 회원은 비회원 대비 최대 4배 이상의 PV를 냅니다.
• 추천 클릭을 이용하는 회원은 비회원 대비 최대 3.8배 이상의 구매전환율이 높습니다.
구매전환율비교
인당PV
쇼핑몰
노출위치
추천클릭율
V사
상단
S사
구매전환율
전체평균
추천클릭
사용자
증가율
전체평균
추천클릭
사용자
증가율
4.64%
3.77
6.31
167%
5.74%
9.23%
161%
하단
1.67%
4.91
17.9
365%
10.09%
26.25%
260%
P사
하단
1.96%
2.91
9.68
333%
2.52%
9.74%
387%
C사
하단
2.51%
4.69
20.77
443%
5.63%
11.62%
206%

8. 2. 어떻게 도입하고 활용할 것인가 _ 개인화 추천의 중요성
 개인화 추천 적용의 중요성(2 : 객단가, 구매상품수)
• 추천 클릭을 이용하는 회원은 최대 2.8배 많은 상품수를 구매합니다.
• 동기간 대비 추천클릭 구매자 비율이 18%지만 구매상품수에서 21%를 차치하는 것은
추천클릭 이용자는 비회원 대비 객단가가 높은 VIP고객이라 볼 수 있습니다.

9. 2. 어떻게 도입하고 활용할 것인가 _ 개인화 추천 노출 위치
 개인화 추천은 노출 위치가 매우 중요합니다!
• 추천클릭 이용자수를 높이면 높일 수록 매출증대 효과는 더욱 좋습니다.
• 상세페이지 상단 노출을 추천하며, 최근에는 메인페이지 노출이 화두 입니다.
2.3%
5.3%

10. 2. 어떻게 도입하고 활용할 것인가 _ 마케터가 인정하는 개인화 추천은..
개인화 추천에 진정한 의미는 비교상품(동일 카테고리), 연관상품(타 카테고리)를
개인의 쇼핑 성향에 맞추어 제공하는 것 이외에도 추가적인 의미가 있습니다.
1. 고객의 이동경로를 최소화 한다
- 1페이지에서 최소 6개의 상품 노출
2. 내부 구매전환을 높인다
- Data에 근거한 추천  구매전환이 높음
3. 숨겨져 있는 상품을 메인에 노출 시킨다
- 도입 후 전체 판매되는 상품의 수가 증가함
(WIZWID : 3만/19만  3.5만/19만으로 증가)
*상기 명기된 고객 중 일부만 레코픽 적용업체 입니다. 개인화 추천을 이용하는 업체 담당자의 공동된 의견을 참고하였습니다.

11. 3. 개인화 추천의 발전 방향
- 타사의 개인화 추천 서비스 대비 차별점

12. 3. 개인화 추천의 발전 방향 _ 타사 대비 차별성
 개인화 추천방식의 차별화된 기술 구현
• 현재 주요 검색방식은 디록토리/키워드간의 분석입니다.(Semantic Search)
• Item to Item 방식은 열람이력을 통한 추천과 구매이력을 통한 추천방식을 제공합니다.
• AdMe & SKPlanet은 회원API연동을 통해 개인과 상품간의 추천을 추가로 제공합니다.
(독립솔루션을 사용하는 쇼핑몰은 DB연동을 통해 SI구축을 해야 가능한 기술)
1. 메인 노출 : 000님 추천상품~
2. 개인화 리마인딩 MMS/APP
 1개월 이내에 방문자중 비구매 고객은?
 비구매 고객이 보고간 상품은?
3. 고도화된 CRM Data 제공

13. 3. 개인화 추천의 발전 방향 _ 개인화를 통한 리타겟팅 서비스 제공
모든 정보가 100% 연동이 되는 모바일App을 제공  리타겟팅 효과를 증대!
1
재방문 & 구매유도
상품상세페이지로 유입
고객의 클릭, PV, 장바구니 스크랩, 구매정보
수집 및 개인화 추천(Web, Mobile)
3
2
장바구니 자동 리마인딩
개인화 추천 상품 노출
 모바일 App 구축
 MMS 발송

14. 4. 레퍼런스

15. 4. 레퍼런스
 개인화 추천 엔진 도입 고객사 현황
패션쇼핑몰
종합쇼핑몰/오픈마켓
뉴스 / 미디어
Food

16. 4. 레퍼런스
 강력한 어드민 제공
• 추천 클릭율, 구매전환율 등 추천의 효과를 볼 수 있는 Dashborard를 제공합니다.

17. 4. 레퍼런스
 강력한 어드민 제공
• 상품별 클릭율 및 구매전환율, 연관상품 정렬기능을 통해 상품의 판매효율을 높이기 위한
MD의 활용도가 높습니다.

18. 이상으로 소개를 마칩니다.
감 사 합 니 다.
Contact
• VENION Inc.(www.venion.co.kr)
• 윤거성 본부장/이사
• office : 070-7805-0600
• mobile : 010-3041-9750
• e-mail : yungs@vaimi.com