한국외국어대학교 글로벌 e커머스 관련 교육 수강생 대상
"e-커머스 챗봇 기획과 제작" 특강 2일차 Part2 자료 공유
목차.
- Part1. 1일차 교육 Review
- Part2. E-커머스 마케팅 및 서비스 이해
- Part3. E-커머스 서비스 기획 및 제작
- Part4. E-커머스 챗봇 마케팅 활용
* 1일차, 2일차 강의 동영상을 YouTube에서 공유합니다.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLdy43MPOL5NEU6NpTgR1zqC-cf2iFczyI
제작된 챗봇 : https://chatbot4all.channel.io/support-bots/15429
특강 소개 홈페이지 : https://startupcoding.kr/Chatbot
그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)Dylan Ko
* 해당 강연 관련 상세 인터뷰 - https://fyi.so/2Rl04JS
[목차]
1. 그로스 해킹 제대로 바라보기
2. 선택이 아닌 필수 “개인화 (Personalization)” 의 본질
3. 개인화를 구현하는 CDP (Customer Data Platform)의 글로벌 혁신 성공 사례
4. 이 모든 화두의 접점 “데이터 프로덕트 (Data Product)” 의 핵심
5. 데이터 프로덕트를 잘 만들기 위한 서비스/데이터 디자인 방법론과 기타
* 2018년 10월 29일 드림플러스 강남점에서 ㅍㅍㅅㅅ 아카데미(PPSS Academy)가 주최한 2시간 특강 '그로스 해킹과 데이터 프로덕트' 의 강연 슬라이드
[Agenda]
1. How to understand Growth Hacking properly
2. Not option but mandatory, Personalization's essence
3. Global innovation use cases of personalization using CDP(Customer Data Platform)
4. The core of Data Product, which is the base of all the above things
5. The methodology of service and data architecture design and other detail things to make a well-made data product
#그로스해킹 #데이터액션 #고넥터 #데이터사이언스 #서비스디자인 #GrowthHacking #DataAction #DataScience #Gonnector #ServiceDesign
박동혁 : 마케터에게 필요한 Data Literacy
발표영상 https://youtu.be/YWbJxCg7y2k
---
PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
---
PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
---
공식 페이지 : https://playinpap.oopy.io
페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/talkinpap
팀블로그 : https://playinpap.github.io
한국외국어대학교 글로벌 e커머스 관련 교육 수강생 대상
"e-커머스 챗봇 기획과 제작" 특강 2일차 Part2 자료 공유
목차.
- Part1. 1일차 교육 Review
- Part2. E-커머스 마케팅 및 서비스 이해
- Part3. E-커머스 서비스 기획 및 제작
- Part4. E-커머스 챗봇 마케팅 활용
* 1일차, 2일차 강의 동영상을 YouTube에서 공유합니다.
https://www.youtube.com/playlist?list=PLdy43MPOL5NEU6NpTgR1zqC-cf2iFczyI
제작된 챗봇 : https://chatbot4all.channel.io/support-bots/15429
특강 소개 홈페이지 : https://startupcoding.kr/Chatbot
그로스 해킹 & 데이터 프로덕트 (Growth Hacking & Data Product) - 고넥터 고영혁 (Gonnector Dylan Ko)Dylan Ko
* 해당 강연 관련 상세 인터뷰 - https://fyi.so/2Rl04JS
[목차]
1. 그로스 해킹 제대로 바라보기
2. 선택이 아닌 필수 “개인화 (Personalization)” 의 본질
3. 개인화를 구현하는 CDP (Customer Data Platform)의 글로벌 혁신 성공 사례
4. 이 모든 화두의 접점 “데이터 프로덕트 (Data Product)” 의 핵심
5. 데이터 프로덕트를 잘 만들기 위한 서비스/데이터 디자인 방법론과 기타
* 2018년 10월 29일 드림플러스 강남점에서 ㅍㅍㅅㅅ 아카데미(PPSS Academy)가 주최한 2시간 특강 '그로스 해킹과 데이터 프로덕트' 의 강연 슬라이드
[Agenda]
1. How to understand Growth Hacking properly
2. Not option but mandatory, Personalization's essence
3. Global innovation use cases of personalization using CDP(Customer Data Platform)
4. The core of Data Product, which is the base of all the above things
5. The methodology of service and data architecture design and other detail things to make a well-made data product
#그로스해킹 #데이터액션 #고넥터 #데이터사이언스 #서비스디자인 #GrowthHacking #DataAction #DataScience #Gonnector #ServiceDesign
박동혁 : 마케터에게 필요한 Data Literacy
발표영상 https://youtu.be/YWbJxCg7y2k
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PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
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PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
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공식 페이지 : https://playinpap.oopy.io
페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/talkinpap
팀블로그 : https://playinpap.github.io
[Research] deploying predictive models with the actor framework - Brian GawaltPAPIs.io
Build a better, faster, more efficient predictive API with the Actor model of programming. Latency, logging, full utilization are all easily handled with this framework. Upwork (formerly Elance-oDesk) freelancer availability model — anticipating who's looking for work right now — is now a real-time service, without costly or complicated build-out of our stack or our datacenter, thanks to the Actor model.
Big wins with small data. PredictionIO in ecommerce - David JonesPAPIs.io
There’s a lot of noise about big data and cutting edge algorithms optimisations. Returning to the basics, this presentation shows you might not need as much data as you think to get real world benefits. Learn about machine learning in ecommerce, PredictionIO and how we used off the shelf, well implemented algorithms to get a 71% increase in revenue with an online wine retailer.
[2016 kmac 채널 커뮤니케이션 컨퍼런스]클라우드기반의 컨택센터 도입을 통한 고객경험 관리전략 아이투맥스 세일즈포스_salesforc...i2max
KMAC(한국능률협회컨설팅)주관의 국내 최고, 최대규모의 채널커뮤니케이션 컨퍼런스 발표자료입니다. Seamless Channel Integration & New CX Chai 세션의 "클라우드 기반의 Contact Center 도입을 통한 고객 경험 관리 전략"발표자료 쉐어내용입니다.
- 2016’ Contact Center Trends
- Why Customer Experience is Important
- The Smarter way to Maximize Customer Experience Value
- Case Studies
발표자료는 http://goo.gl/ZzCcpU 를 통해 다운받으실 수 있습니다.
통계분석연구회 2016년 겨울맞이 추천 도서와 영상
2016년 겨울 방학 및 휴가철을 맞이하여서 추천 도서와 영상 자료를 공유합니다. 올해에는 다양한 분야에서 분석 관련 도서가 출간이 되었네요. 다양한 분석 관련 서적의 선택을 고민하시는 분들에게 좋은 지침이 되리라 생각이 됩니다.
기억에 남는 통계 관련 추천 도서 또는 통계 관련 영상에 대한 많은 공유 부탁 드립니다. 아래 게시판에 통계 관련 추천 도서 또는 동영상에 대한 정보를 공유 또는 추천을 해주시면 검토 후에 다음 자료 업데이트 시에 반영하도록 하겠습니다.
(통계분석 연구회 통계도서게시판 / 통계영상자료실)
통계 관련 주제로 글을 연재로 올려주시면 글을 모아서 회원들과 공유하는 장을 만들도록 하겠습니다. 관심 있는 분들의 많은 참여 부탁 드립니다.
( 2016년 추가 : 갈색 표시, 2016년 하반기 추가 : 파란색 )
* 통계분석연구회 ( http://cafe.daum.net/statsas )
* 통계분석연구회 페이스북 (https://www.facebook.com/groups/statsas)
꿈꾸는 데이터 디자이너 시즌2 교육설명회 슬라이드 입니다. 시즌2에 대한 정보와 시즌1에서의 결과에 대한 설명입니다.
www.facebook.com/datadesigner2015
https://www.facebook.com/groups/datadesigner/
www.datadesigner.org
2015년 여름맞이 추천 도서를 건너뛰고 겨울맞이 추천 도서와 영상 자료를 공유합니다. 데이터 사이언티스트 관련 도서가 많이 번역되어 발간되었으며, 좋은 R-Project 관련 도서가 많이 출판되었습니다. 통계와 첫 만남을 준비하는 통계인을 위한 추천 도서(고려대 입학처 제공)를 추가하였습니다. 통계학과 입학을 준비하시는 분이나 통계에 관심 있는 분들에게 통계에 대하여 쉽게 다가서도록 도와주는 책들입니다.
이번 자료에는 통계분석연구회의 SASMaster님께서 “통계진로정보” 게시판에 올려주신 주옥 같은 글을 정리하여 추가하였습니다. 진로에 고민하시는 분들에게 많은 도움이 되리라 생각됩니다.
1. 통계추천 도서
2. 통계와 첫 만남을 준비하는 통계인을 위한 추천 도서(고려대 입학처)
3. SASMaster님의 통계진로
4. 데이터사이언티스트를 찾아서 (컴퓨터월드 기획기사)
5. 통계추천 영상
6. 통계분석연구회 게시판 모음
7. 최근 인기 글
기억에 남는 통계 관련 추천 도서 또는 통계 관련 영상에 대한 많은 공유 부탁 드립니다. 아래 게시판에 통계 관련 추천 도서 또는 동영상에 대한 정보를 공유 또는 추천을 해주시면 검토 후에 다음 자료 업데이트 시에 반영하도록 하겠습니다.
(통계분석 연구회 통계도서게시판 / 통계영상자료실)
통계 관련 주제로 글을 연재로 올려주시면 글을 모아서 회원들과 공유하는 장을 만들도록 하겠습니다. 관심 있는 분들의 많은 참여 부탁 드립니다.
* 통계분석연구회 ( http://cafe.daum.net/statsas )
* 통계분석연구회 페이스북 (https://www.facebook.com/groups/statsas)
R은 데이터 분석 분야에서 널리 사용되고 있는 무료 도구입니다. 뛰어난 기능과 확장성 등으로 인해 다양한 분야에서 널리 활용되고 있지만 대용량 데이터를 직접 다루는 데 한계가 있다는 약점이 있었습니다. 스파크는 클러스터 환경에서 동작하는 대용량 분산 데이터 처리 시스템입니다. 뛰어난 성능과 더불어 다양하고 유용한 데이터 처리 함수를 제공하며 R, 하둡, Hive 등 기존 데이터 분석 도구등과 연동하여 사용할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.
이 문서에서는 R과 스파크를 연동하는 방법과 함께 R 스크립트에서 R과 스파크 함수를 함께 사용하는 방법을 소개합니다. 또한 웹 브라우저 기반의 작업 환경을 제공하는 제플린과의 연동을 통해 다수의 사용자가 시간과 공간의 제약 없이 자유롭게 서버에 접속하여 데이터를 분석하고 그 결과를 공유할 수 있는 방법에 대해서도 소개합니다. 스파크와 R, 제플린을 적절히 조합하여 사용한다면 다른 유료 분석 툴 부럽지 않은 분석 환경을 구축할 수 있을 것입니다.
[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 첫 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터!
연사 : 넘버웍스 하용호 대표
AWS Builders - Industry Edition: AWS가 추천하는 'App개발 및 데이터 관리, 분석 소프트웨어 서비스'_Iga...Amazon Web Services Korea
AWS에서 실행되거나 AWS와 통합되는 소프트웨어 솔루션을 제공하는 기업 중 시장의 관심을 많이 받고 있는 IGAWorks, Quintet Systems, TmaxData와 함께 합니다. 어떤 솔루션을 갖고 있으며, 빠르게 변화하고 있는 비즈니스 환경에서 어떻게 고객의 성공을 지원해왔는지 구체적인 사례와 데모 시연을 선보입니다.
[Research] deploying predictive models with the actor framework - Brian GawaltPAPIs.io
Build a better, faster, more efficient predictive API with the Actor model of programming. Latency, logging, full utilization are all easily handled with this framework. Upwork (formerly Elance-oDesk) freelancer availability model — anticipating who's looking for work right now — is now a real-time service, without costly or complicated build-out of our stack or our datacenter, thanks to the Actor model.
Big wins with small data. PredictionIO in ecommerce - David JonesPAPIs.io
There’s a lot of noise about big data and cutting edge algorithms optimisations. Returning to the basics, this presentation shows you might not need as much data as you think to get real world benefits. Learn about machine learning in ecommerce, PredictionIO and how we used off the shelf, well implemented algorithms to get a 71% increase in revenue with an online wine retailer.
[2016 kmac 채널 커뮤니케이션 컨퍼런스]클라우드기반의 컨택센터 도입을 통한 고객경험 관리전략 아이투맥스 세일즈포스_salesforc...i2max
KMAC(한국능률협회컨설팅)주관의 국내 최고, 최대규모의 채널커뮤니케이션 컨퍼런스 발표자료입니다. Seamless Channel Integration & New CX Chai 세션의 "클라우드 기반의 Contact Center 도입을 통한 고객 경험 관리 전략"발표자료 쉐어내용입니다.
- 2016’ Contact Center Trends
- Why Customer Experience is Important
- The Smarter way to Maximize Customer Experience Value
- Case Studies
발표자료는 http://goo.gl/ZzCcpU 를 통해 다운받으실 수 있습니다.
통계분석연구회 2016년 겨울맞이 추천 도서와 영상
2016년 겨울 방학 및 휴가철을 맞이하여서 추천 도서와 영상 자료를 공유합니다. 올해에는 다양한 분야에서 분석 관련 도서가 출간이 되었네요. 다양한 분석 관련 서적의 선택을 고민하시는 분들에게 좋은 지침이 되리라 생각이 됩니다.
기억에 남는 통계 관련 추천 도서 또는 통계 관련 영상에 대한 많은 공유 부탁 드립니다. 아래 게시판에 통계 관련 추천 도서 또는 동영상에 대한 정보를 공유 또는 추천을 해주시면 검토 후에 다음 자료 업데이트 시에 반영하도록 하겠습니다.
(통계분석 연구회 통계도서게시판 / 통계영상자료실)
통계 관련 주제로 글을 연재로 올려주시면 글을 모아서 회원들과 공유하는 장을 만들도록 하겠습니다. 관심 있는 분들의 많은 참여 부탁 드립니다.
( 2016년 추가 : 갈색 표시, 2016년 하반기 추가 : 파란색 )
* 통계분석연구회 ( http://cafe.daum.net/statsas )
* 통계분석연구회 페이스북 (https://www.facebook.com/groups/statsas)
꿈꾸는 데이터 디자이너 시즌2 교육설명회 슬라이드 입니다. 시즌2에 대한 정보와 시즌1에서의 결과에 대한 설명입니다.
www.facebook.com/datadesigner2015
https://www.facebook.com/groups/datadesigner/
www.datadesigner.org
2015년 여름맞이 추천 도서를 건너뛰고 겨울맞이 추천 도서와 영상 자료를 공유합니다. 데이터 사이언티스트 관련 도서가 많이 번역되어 발간되었으며, 좋은 R-Project 관련 도서가 많이 출판되었습니다. 통계와 첫 만남을 준비하는 통계인을 위한 추천 도서(고려대 입학처 제공)를 추가하였습니다. 통계학과 입학을 준비하시는 분이나 통계에 관심 있는 분들에게 통계에 대하여 쉽게 다가서도록 도와주는 책들입니다.
이번 자료에는 통계분석연구회의 SASMaster님께서 “통계진로정보” 게시판에 올려주신 주옥 같은 글을 정리하여 추가하였습니다. 진로에 고민하시는 분들에게 많은 도움이 되리라 생각됩니다.
1. 통계추천 도서
2. 통계와 첫 만남을 준비하는 통계인을 위한 추천 도서(고려대 입학처)
3. SASMaster님의 통계진로
4. 데이터사이언티스트를 찾아서 (컴퓨터월드 기획기사)
5. 통계추천 영상
6. 통계분석연구회 게시판 모음
7. 최근 인기 글
기억에 남는 통계 관련 추천 도서 또는 통계 관련 영상에 대한 많은 공유 부탁 드립니다. 아래 게시판에 통계 관련 추천 도서 또는 동영상에 대한 정보를 공유 또는 추천을 해주시면 검토 후에 다음 자료 업데이트 시에 반영하도록 하겠습니다.
(통계분석 연구회 통계도서게시판 / 통계영상자료실)
통계 관련 주제로 글을 연재로 올려주시면 글을 모아서 회원들과 공유하는 장을 만들도록 하겠습니다. 관심 있는 분들의 많은 참여 부탁 드립니다.
* 통계분석연구회 ( http://cafe.daum.net/statsas )
* 통계분석연구회 페이스북 (https://www.facebook.com/groups/statsas)
R은 데이터 분석 분야에서 널리 사용되고 있는 무료 도구입니다. 뛰어난 기능과 확장성 등으로 인해 다양한 분야에서 널리 활용되고 있지만 대용량 데이터를 직접 다루는 데 한계가 있다는 약점이 있었습니다. 스파크는 클러스터 환경에서 동작하는 대용량 분산 데이터 처리 시스템입니다. 뛰어난 성능과 더불어 다양하고 유용한 데이터 처리 함수를 제공하며 R, 하둡, Hive 등 기존 데이터 분석 도구등과 연동하여 사용할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.
이 문서에서는 R과 스파크를 연동하는 방법과 함께 R 스크립트에서 R과 스파크 함수를 함께 사용하는 방법을 소개합니다. 또한 웹 브라우저 기반의 작업 환경을 제공하는 제플린과의 연동을 통해 다수의 사용자가 시간과 공간의 제약 없이 자유롭게 서버에 접속하여 데이터를 분석하고 그 결과를 공유할 수 있는 방법에 대해서도 소개합니다. 스파크와 R, 제플린을 적절히 조합하여 사용한다면 다른 유료 분석 툴 부럽지 않은 분석 환경을 구축할 수 있을 것입니다.
[우리가 데이터를 쓰는 법] 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터! - 넘버웍스 하용호 대표Dylan Ko
Gonnector(고넥터) 고영혁 대표가 주최한 스타트업 데이터 활용 세미나 '우리가 데이터를 쓰는 법' 의 첫 번째 발표 자료
세미나 : 우리가 데이터를 쓰는 법 (How We Use Data)
일시 : 2016년 4월 12일 화요일 10:00 ~ 18:00
장소 : 마루180 (Maru180) B1 Think 홀
제목 : 좋다는 건 알겠는데 좀 써보고 싶소. 데이터!
연사 : 넘버웍스 하용호 대표
AWS Builders - Industry Edition: AWS가 추천하는 'App개발 및 데이터 관리, 분석 소프트웨어 서비스'_Iga...Amazon Web Services Korea
AWS에서 실행되거나 AWS와 통합되는 소프트웨어 솔루션을 제공하는 기업 중 시장의 관심을 많이 받고 있는 IGAWorks, Quintet Systems, TmaxData와 함께 합니다. 어떤 솔루션을 갖고 있으며, 빠르게 변화하고 있는 비즈니스 환경에서 어떻게 고객의 성공을 지원해왔는지 구체적인 사례와 데모 시연을 선보입니다.
Causal Inference KR 커뮤니티에서 진행한 발표입니다.
프로덕트 개발 조직의 데이터 분석가로 일하며 진행했던 인과추론 분석을 회고하는 내용입니다.
자료 조회가 안되실 경우 https://drive.google.com/file/d/1GAuAqggoxbX50EEwdzTaV4z4G0j8pLRf/view?usp=sharing 를 확인해주세요.
1. 인과추론에 빠져드는 이유
2. A/B 테스트의 현실, 왜 안된다고 할까?
3. 실험이 예상치 못한 지표를 침해했다
4. 기능을 늘리는 게 MAU 성장에 도움이 될까?
데이터 분석에 필요한 기본 개념: 지표, Funnel 등 데이터를 이해하기 위한 멘탈 모델(Mental Model)Minwoo Kim
- 강의록 전문 읽기: http://bit.ly/2KKtzRA
데이터 분석(데이터 사이언스 말고, 통상적으로 스타트업에서 '데이터 분석'이나 '그로스'에 쓰는 데이터 분석)을 공부하려면, 어떤 기본 개념을 가지고 계시면 좋을지에 대해 만들어 본 강의 자료입니다.
카우앤독에서 지인 위주로 꾸린 강의에서 꽤 좋은 평가를 받았으나, 강의안 준비가 너무 힘들어서 실제 유료 강의로 이어지지는 않은 비운의 슬라이드...
멘탈 모델이란 무엇인지, 지표는 무엇이며 퍼널(Funnel)은 무엇인지, 등등의 이야기를 합니다. 기승전 결론은 SQL 배우세요. (https://brunch.co.kr/@minu-log/4)
최보경 : 실무자를 위한 인과추론 활용 - Best Practices
발표영상 https://youtu.be/wTPEZDc6fw4
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PAP가 준비한 팝콘 시즌1에서 프로덕트와 함께 성장하는 데이터 실무자들의 이야기를 담았습니다.
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PAP(Product Analytics Playground)는 프로덕트 데이터 분석에 대해 편안하게 이야기할 수 있는 커뮤니티입니다.
우리는 데이터 드리븐 프로덕트 문화를 더 많은 분들이 각자의 자리에서 이끌어갈 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.
다양한 직군의 사람들이 모여 프로덕트를 만들듯 PAP 역시 다양한 멤버로 구성되어 있으며, 여러분들의 참여로 만들어집니다.
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공식 페이지 : https://playinpap.oopy.io
페이스북 그룹 : https://www.facebook.com/groups/talkinpap
팀블로그 : https://playinpap.github.io
[비즈스프링]BizSpring Attribution™ (비즈스프링 어트리뷰션) 소개서BizSpring Inc.
비즈스프링 어트리뷰션 소개서입니다.
마케팅 성과기여 모델에 의한 온라인 마케팅/광고의 퍼포먼스 분석과 시뮬레이션을 이용한 마케팅 계획, 미디어믹스/플래닝을 위해 준비된 솔루션입니다.
대행사(marketing agency) 및 클라이언트(in-house)의 마케팅 집행 및 보고책임자와 광고집행 실무자에게 적합합니다.
더욱 자세한 내용은 bizspring.co.kr 에서 확인하세요.
[21 크리에이티브 디렉터 세미나] 발표자료입니다.
PM과 함께 일하는 디자이너, PM 역할을 겸해야 하는 디자이너분들을 대상으로 PM 직군이 조직과 제품의 성장을 위해 어떤 고민과 노력을 하고 있는지 공유합니다.
우아한형제들에서 B마트와 배민스토어를 만드는 B마트서비스팀의 사례가 함께 담겨있습니다.
1. Offering 효과 분석
- 과연 ‘이게’ ‘제대로’ 먹혔을까?
2014-11-18 DataDay@D.Camp(3rd)
권정민 (Data Analyst @ SK Planet)
2. Offering:
Classical Strategy of CRM
- (WHO) (WHEN) (WHERE)
타겟 고객들에게 적절할 때 우리 서비스/매장에서
적절한 benefit을 가능한 방법으로 제공한다.
(WHAT) (HOW)
- LTV 증가/신규 고객 유입/이탈 고객 방지/서비스 인지도 상승...
(WHY)
3.
4. 기본 고객 관리
고객의 전반적인 Lifetime에 영향을 미치는 속
성 구분
관련 데이터 수집
지속적인 모니터링 및 현 상황에 대한 고객 관리
목표 설정
5. Targeting
목적 종류 (신제품 추천, 신규 고객 유도, 이탈 예
상 고객 군 관리 등)에 해당하는 고객 군 생성, 분
류
기본 속성(인구통계학 정보) 및 과거의 로그 데이
터를 통한 고객군 생성
Basic Selection (rule-based),
Classification, Clustering...
6. Campaign
각각의 고객군에게 적합한 혜택을 제공함으로
써 해당 목적에 도달할 수 있도록 함
프로모션, 이벤트 등을 통한 특별한 혜택 제
공
제공할 Campaign의 효과 및 고객 군과의 적합
도 등의 파악 + 예측 필요
9. Multivariate Testing
초반 피크가 이후에까지 영향을 준다고 볼 수 없으
나 장기적인 관측 필요
Campaign 속성이 매번 변하므로 지속적 활용 어
려움
10. 캠페인과 서비스 변경 - 지속성
- 일회성으로 끝나는 건 아닐까?
- 이번 캠페인 효과를 보기 위해 오랫동안 기다릴 수는 없는데?
- 이 사람들에게는 캠페인을 안 했어도 상관없는 것 아닐까?
- 사정상 대조군을 만들 수 없는데?
- 한꺼번에 여러 종류의 캠페인을 해야 하는데?
11.
12. CausalImpact
Google의 [Inferring causal impact using Bayesian
structural time-series models]라는 논문 기반
기본적인 시계열 forecasting 방식이나 Bayesian 기반
으로 인과관계 및 영향력 등을 수치적으로 파악 가능
R의 CausalImpact 패키지로도 구현되어 있음
https://github.com/google/CausalImpact
14. Summary
New Tool for Offering Evaluation :
Multivariate Test +
Time-Series Causal Analysis
(CausalImpact)
※ 상세한 질문, 의견, 제안 등은 cojette@gmail.com 으로 부탁드립니다. 감사합니다.