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이커머스

데이터 플랫폼

실시간 개인화
추천 시스템 구축

D 온라인 쇼핑몰이 고객 행동 데이터를 실시간으로 분석하여 개인화된 상품 추천과 마케팅 자동화 시스템을 구축한 성공 사례입니다.

유사 프로젝트 상담

프로젝트 개요

고객사

D 온라인 쇼핑몰

프로젝트 기간

2023.06 - 2023.11 (5개월)

프로젝트 팀

10명 (데이터 사이언티스트, ML 엔지니어)

주요 목표

개인화 추천 시스템 및 마케팅 자동화

주요 성과 지표

35%

전환율 증가

2.1% → 2.8%

28%

매출 증대

월 평균 매출 상승

42%

고객 만족도 향상

당면 과제

낮은 개인화 수준

기존 추천 시스템은 단순한 인기 상품 위주로 구성되어 개별 고객의 취향을 반영하지 못했습니다.

모든 고객에게 동일한 상품 추천
고객 행동 데이터 활용 부족
낮은 클릭률과 전환율 (2.1%)

분산된 고객 데이터

웹사이트, 모바일 앱, 오프라인 매장의 고객 데이터가 각각 분리되어 통합적인 고객 이해가 어려웠습니다.

채널별 고객 데이터 사일로
실시간 데이터 처리 불가
고객 여정 추적의 한계

비효율적인 마케팅

대량 발송 위주의 마케팅으로 고객 반응률이 낮고 마케팅 비용 대비 효과가 미흡했습니다.

일괄적인 프로모션 메시지
낮은 이메일 오픈율 (15%)
높은 마케팅 비용 대비 낮은 ROI

DXcloud 솔루션

실시간 개인화 추천 엔진

고객의 실시간 행동 데이터를 분석하여 개인별 맞춤 상품을 추천하는 AI 기반 시스템을 구축했습니다.

협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링 하이브리드 모델
실시간 클릭스트림 데이터 분석
A/B 테스트 기반 추천 알고리즘 최적화

통합 고객 데이터 플랫폼

모든 채널의 고객 데이터를 실시간으로 통합하여 360도 고객 뷰를 제공하는 CDP를 구축했습니다.

웹, 앱, 오프라인 데이터 실시간 통합
고객 세그멘테이션 자동화
실시간 고객 여정 추적 및 분석

지능형 마케팅 자동화

고객 행동과 선호도에 기반한 개인화된 마케팅 메시지를 자동으로 생성하고 최적 시점에 발송하는 시스템을 구축했습니다.

개인별 맞춤 이메일 콘텐츠 자동 생성
최적 발송 시점 예측 알고리즘
실시간 캠페인 성과 모니터링 및 최적화

"고객 한 명 한 명에게 맞춤형 쇼핑 경험을 제공할 수 있게 되었습니다. 추천 시스템의 정확도가 크게 향상되어 고객들이 정말 원하는 상품을 찾을 수 있게 되었고, 매출 증대와 고객 만족도 향상을 동시에 달성했습니다. 특히 실시간 개인화 기능이 게임 체인저였습니다."

정

정수연

데이터 사이언스 팀장