[recopick] 빅데이터 추천, 레코픽 소개자료

Service Brief 2015

Contents

서비스 소개

차별화 요소

추천 성과 사례

과금 상세 안내

레코픽 적용 방법

3

8

11

18

20

추천의 중요성에 대해 알고 계시나요?

Amazon은 매출의 30%,

Netflix는 매출의 65%를

추천을 통해 발생합니다.

"Tomorrow, through personalization, online commerce will accelerate the very process of discovery." - CEO of Amazon.com, Jeff Bezos -

빅데이터 분석을 통한 개인화 추천은

글로벌 커머스 시장의 주요한 트렌드임

세계 최대 쇼핑몰

Amazon.com 미국 최대

VOD서비스Netflix

© 2014 RecoPick® SK Planet | P3

추천서비스란?

쇼핑몰 고객의 로그 데이터를 분석하여 고객들의 보이지 않는 구매패턴을 찾아내고,

이를 기반으로 고객에게 구매 가능성이 높은 상품을 제시하는 과학적인 마케팅

방법입니다. 적용 즉시, 추천을 통한 고객만족도 향상 및 구매전환율 증가에 따른 매출

향상을 기대할 수 있습니다.


레코픽 추천이 왜 필요한가요?

빅데이터 기반으로 고객의 구매심리를 좀더 과학적으로 자극하는 역할을 합니다.

단순히 정보를 노출하는 수준을 넘어, 잘 설계된 상품탐색 경로를 제시하여

구매전환을 촉진하는 장치로써 매출향상에 기여합니다.

추천이 없는 쇼핑몰 RecoPick 추천 적용 쇼핑몰

상품 상세 설명 함께 본 상품

VS

방문 나가기 상품구경 방문 나가기 상품구경

구매 가능성이 높은

상품 추천


레코픽 추천은 뭐가 있나요?

상품 기준 추천서비스

상품 기반의 추천을 통해 트래픽 증가를 유도하고

연계 구매로 이어질 확률이 높은 상품을 추천합니다

사용자 기준 추천서비스

개별 사용자의 특성 및 최근의 니즈를 반영하여

사용자에게 가장 적합한 맞춤형 상품을 추천합니다

OO님을 위한 추천

함께 본 상품

함께 구매한 상품

함께 본 상품 (ViewTogether)

함께 구매한 상품 (BuyTogether)

연관 컨텐츠 상품(Content-based Recommendation): 언론사용

개인화 추천 (과거 로그에 기반)

실시간 개인화 추천 (최근 관심사 기반)

상품 기준(Item-to-Item)추천 (3종) 사용자 기준(User-to-Item)추천 (2종)

* 그밖에 통계형 추천 (6종) View Top100, Buy Top100, 구매전환 Top100, 추천클릭 Top100, 추천유입 Top100, SNS Top100 등을 함께 제공하고 있습니다.


이렇게 적용됩니다.

별도의 인프라 투자 비용이나 추가적인 개발 인력 없이 단순히 스크립트를 추가하는

것만으로 즉시 최적의 추천서비스를 이용할 수 있습니다.

상품 기준 추천서비스 ex) 함께 구매한 상품 (BuyTogether)

사용자 기준 추천서비스 ex) 개인화 추천

“이 상품을 구매한 분들은

이런상품들도 구매하셨습니다” OOO님을 위한 추천

“고객님의 취향을

분석한 상품이에요”


레코픽 추천 뭐가 좋은가요?

11번가 등 대형 쇼핑몰에서 안정성과 효과를 검증하였고, 지속적으로 업그레이드

되고 있습니다.

현재 50개 사이트

총 120억건 로그 수집

월평균 7억건 이상의 로그분석

과거 추천 성과 데이터를 바탕으로 시간이

지날수록 고객사에 더 나은 품질의 추천을

제공

빅데이터 전문 개발자들이 최신 기계

학습(Machine Learning), 검증된 feature

추가하여, 지속적인 추천 알고리즘 고도화

* `15년 1월 현재 고객사 기준



솔루션 대비 빠르고, 저렴하게 적용 가능합니다.

솔루션 개발 방식 SaaS 방식 (RecoPick)

* 일평균 PV 10만 중형 쇼핑몰 기준

개발 방식

소요 시간

소요 인력 비용

개선가능성

최소 3개월 이상 스크립트 적용 후 1주일

개발 관리 전담인력 필요

초기 개발비용 : ~1억원

Renewal 시 추가 비용

전담인력 필요 없음

연간 비용 : ~3백만원

최초 도입후 변경 및 개선이 어려움 업데이트와 지속적인 개선 가능


VS


누구나 쉽게 쓰고, 추천 성과분석을 할수 있는 관리자 페이지를 제공합니다.

추천 성과를 한 눈에 볼 수 있는 DASHBOARD 위젯 등 추천관리를 간편하게


성과 사례 1

국내 최대 오픈마켓의 고객 당 PV, 매출 모두 증가하였습니다.

고객 당 Page View 증가 (국내 최대 오픈마켓) 총 매출 증가

추천 적용전 RecoPick 추천 적용후

*상품 상세페이지 하단 적용시

3.7

3.5

3.3

3.1

2.9

2.7

2.5

7.19.2014 8.4.2014 8.18.2014

\

\


성과 사례 2

대형사이트 자체개발 추천 대비 클릭율 44% 증가하였습니다.

추천 클릭율 비교 (국내 최대 디자인 쇼핑몰)

자체개발 추천 적용 RecoPick 추천 적용

7,000

6,000

5,000

4,000

3,000

2,000

1,000

0

추천클릭수 6.8.2014 6.15.2014 6.22.2014


성과 사례 3

모바일에서도 평균 매출이 상승하였습니다.

일평균 매출 A/B 테스트 비교 (국내 대형 면세점)

추천 비노출 RecoPick 추천 노출

25,000

20,000

15,000

10,000

5,000

0

인당매출액(원) 9.23.2014 9.28.2014 10.4.2014


성과 사례 4

Light와 Heavy user그룹 모두에서 구매전환율 상승 효과를 보였습니다.

사용자 그룹 별 구매전환율 (국내 최대 오픈마켓)

추천 미적용 RecoPick 추천 적용

상품 View 1~10 상품 View 11~20 상품 View 21~30 상품 View 31~40 상품 View 41~ View 기준 사용자그룹

잠깐 들린 Light user들도 하나라도

구매해서 나갈수 있게…

로열티 높은 Heavy User 들은

더 많은 쇼핑을…


성과 사례 5

중소 쇼핑몰도 비용 대비 높은 효과를 보이고 있습니다.

비용 대비 매출 증가 (국내 중형 여성의류 쇼핑몰)

* `14년 7월 실제 국내 중형 여성의류 쇼핑몰 데이터 기준

* 상세한 과금 기준은 여기(https://recopick.com/pricing)를 참고해주세요.

전체매출

일평균

Page view

월매출

RecoPick

월과금액

3.2만

1 ~ 2억

10만원 / 월*

\

\

1,400만원

RecoPick 추천을

통한 경유매출


https://recopick.com/pricing



고객사 사용 현황

고객님이 아실만한 유수의 쇼핑몰이 이미 RecoPick을 선택하였습니다.

* `15년 1월 현재 고객사 기준 / 더 다양한 RecoPick 적용 사례를 보시려면 여기를 참고해주세요.*

대형 쇼핑몰 중소형 쇼핑몰

텐바이텐(웹)

오드(웹/모바일) 나인걸(웹/모바일) 모노바비(웹/모바일)

문고리닷컴(웹) 현대리바트(웹)

45Seven(웹) 멋남(웹) 바닐라슈(웹/모바일)

미스터쿤(웹)

클릭앤퍼니(웹/모바일)

에바주니(웹/모바일)

푸드플라이(웹)

미디어

11번가(웹/모바일)

쇼킹딜(모바일)

신세계면세점(웹/모바일)

도서11번가(웹/모바일)

한겨레신문(웹/모바일)

레진코믹스(웹/모바일)

미스터블루(웹/모바일)

파고다어학원(웹)

삼성전자 스토어(웹)

천이백엠(웹/모바일)

머시따(웹/모바일)

헬로네이쳐(웹)

디조몰(웹) 그레이시크(웹)

다원몰(웹)


http://docs.recopick.com/pages/viewpage.action?pageId=3735627

고객사 사용 현황

국내 주요 쇼핑몰에 실제 RecoPick이 적용된 모습입니다.

11번가 ODE 10 X 10 나인걸

헬로네이처 FOOD FLY 모노바비 한겨례

* `15년 1월 현재 고객사 기준 / 더 다양한 RecoPick 적용 사례를 보시려면 여기를 참고해주세요.*


http://docs.recopick.com/pages/viewpage.action?pageId=3735627

과금 안내

* POC별 (웹, 모바일) 과금

* 상품수 1만개 미만 기준 (단, 상품수 1만개 이상일 경우 상품당 2원씩 과금)

* 스크립트 설치 대행비 별도

상품 기준 추천서비스 사용자 기준 추천서비스

최소금액

추가혜택

과금기준 PV UV

단가 일평균 PV당 2원 일평균 UV당 20원

월 10만원 (과금단위: 1만원)

일평균 PV가 50,000이하일 경우 최소 과금 10만원

월 10만원 (과금단위: 1만원)

일평균 UV가 5,000이하일 경우 최소 과금 10만원

단가 30일 무료 체험, (고객 요청시) 추천성과 확인을 위한 A/B테스트 제공

상품 기준 추천과 사용자 기준 추천을 함께 이용 시 총 과금액에서 20% 추가 할인 혜택 제공

(~ 2015년 3/31일까지)

무료기간 중 결제카드 등록 시 RecoPick에서 자유롭게 이용가능한 10만원 추가 혜택 제공

다양한 통계 기반의 추천 서비스 무료 제공


과금 예시

* 상품 수 1만개 이상인 경우 개당 2원 추가 과금 적용

* 상품 기준 추천과 사용자 기준 추천을 함께 이용 시 총 과금액에서 20% 추가 할인 혜택 제공 (~ 2015년 3/31일까지)

상품 기준 추천서비스 사용자 기준 추천서비스

기본 과금 : 최소 과금 10만원

*추가 과금 없음

함께 이용 시 : 20만원 (20% 추가 할인 제공시 16만원)

소형 기본 과금 : 최소 과금 10만원

*추가 과금 없음 일 평균 PV 2만 UV 3천 상품 수 1백 개인 경우

기본 과금 : 1만 * 20 =10만원


함께 이용 시 : 30만원 (20% 추가 할인 제공시 24만원)

중형 기본 과금 : 5만 * 2 = 10만원


일 평균 PV 5만 UV 1만 상품 수 2천 개인 경우

함께 이용 시 : 기본 과금 140 + 추가 과금 10만원 = 150만원 (20% 추가 할인 제공시 120만원)

대형

일 평균 PV 20만 UV 5만 상품 수 5만 개인 경우

기본 과금 : 20만 * 2 = 40만원

*추가 과금 : 5만 * 2 = 10만원 50만원

기본 과금 : 5만 * 20 = 100만원

*추가 과금 : 5만 * 2 = 10만원 110만원


레코픽 적용 방법

계정 생성 스크립트 삽입

3주

관리자 계정 생성 방문자 행동분석을 위한 로그수집 스크립트 삽입 상품정보(이미지, 가격 등) 수집을 위한 메타태그 삽입

위젯 삽입

사이트 내 원하는 위치에 위젯 적용 스크립트 삽입

추천 성과 확인

사용자 그룹을 추천노출/비노출

로 나눈 A/B 테스트를 통해

추천을 통한 트래픽, 매출 증가

효과 확인

유료화/계약

무료사용 기간 종료 시점

유료화 전환

필요시 연간계약 등 진행

1주

Step 1 Step 2 Step 3 Step 4

함께 본 상품


영역별 레코픽 적용 제안

카테고리 탐색 수준

통계형 추천

(구매전환율 Top100)

실시간 개인화 추천

(사용자 최근 관심사 기반)

구체적 상품에 대한 관심를 가지고 탐색

함께 본 상품 추천

(목적 상품 대체재)



특정 상품에 대한 구매 목적를 가지고 진행

함께 구매한 상품 추천

(목적 상품 보완재)



통계형 추천


구매완료 or 구매의사가 없는 상태

통계형 추천




메인 페이지 상품 상세 페이지 로그인 장바구니 구매 마이 페이지 (배송조회)

로그아웃

검색

고객유입


영역별 레코픽 적용 제안 적용예시 (웹기준)

* 가장 추천 효과가 좋았던 Best Practice 기반의 제안이므로 고객님의 사이트에 따라 유동적으로 적용 가능합니다.

통계형 추천 (실시간 인기상품)

메인 페이지 검색 페이지






실시간 개인화 추천 or 함께 구매한 상품 (보완재)

상품 상세 페이지 행사 페이지


함께 본 상품 추천 (대채제)

상품 세부 정보




장바구니 페이지 구매 완료 페이지

통계형 추천 (구매전환 Top100) 함께 구매한 상품 (보완재)




마이 페이지 (배송조회) 로그아웃

통계형 추천 (추천클릭 Top100)


방문해 주셔서 감사합니다.

통계형 추천 (추천클릭 Top100)



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