추천 서비스의 종류와 다양한 적용 및 성과 사례

추천서비스의종류와적용, 그리고성과사례

SK planet 이채현 팀장

http://www.recopick.com

2015. 02. 13

http://www.recopick.com/

이채현 Haptics

추천서비스란?

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Contents

추천서비스의종류

추천적용사례

개인화마케팅메일사례

추천 A/B 테스트사례

추천서비스의분류

통계형추천

상품기준추천

사용자기준추천

검색어기준추천

View Top 100 Buy Top 100

구매전홖 Top100 SNS Top 100

통계형추천

상품기준 추천

보완재

대체재

왜대체재를보여줘야 하나?

사용자그룹별구매전환율 (국내최대오픈마켓)

추천미적용 RecoPick추천적용

상품 View1~10

View 기준사용자그룹

잠깐들린 Light user들도하나라도

구매해서 나갈수 있게…

로열티높은 Heavy User 들은

더많은 쇼핑을…

상품 View11~20

상품 View21~30

상품 View31~40

상품 View41~

왜보완재를보여줘야 하나?

2,129원

1,039원

클릭당가치

클릭당가치 = 경유매출 / 클릭수

클릭당가치가보완재추천에서더높게나타남

사용자기준추천 (개인화 추천)

이사용자가평소에무엇을보고, 구매했는가?

20대여성

주부

애견인

LOG LOG LOG LOG

LOG LOG LOG LOG

LOG LOG LOG LOG

최근행동로그 추천상품

최근행동로그 추천상품

왜개인화 추천을보여줘야하는가?

클릭률

0.0%

1.0%

2.0%

3.0%

4.0%

5.0%

6.0%

7.0%

8.0%인기 상품 추천 클릭률 개인화 추천 클릭률

5.1%

1.2%

•테스트기간: 2014.08 ~ 2014.09

기존개인화추천의 한계

1Long term interest vs short term interest

사용자가갑자기등산용품에관심이생긴다면?

2오늘처음온사용자

내일까지추천상품없음

3사실대부분의사용자들은

상품을 3개이하로보고나간다..

실시간개인화추천의 효과

기존

개인화추천

사용자의 3개월간전체로그를분석

사용자의최근로그실시간으로분석

실시간

개인화추천

LOG LOG LOG LOG LOG LOG

LOG LOG LOG LOG LOG LOG

실시간개인화추천의 효과

클릭률

0.0%

2.0%

4.0%

6.0%

8.0%

10.0%

12.0%

14.0% 인기 상품 추천 클릭률 개인화 추천 클릭률 실시간 개인화추천 클릭률

1.2%

5.1%

7.9%

사용자의현재관심사에기반핚추천상품을보여주면 6배더클릭을합니다.

•테스트기간: 2014.08 ~ 2014.09

검색어기준추천

이검색어를입력핚사람들은어떤상품을구매하고, 좋아했을까요?

‘앨범’의검색결과 ‘앨범’의추천상품

추천적용 방법

원클릭추천위젯시스템

Contents


추천적용사례



사례 1) F사

인당상품뷰

2014년 9월 5일추천적용 (6개영역)

추천적용전후 2주데이터를비교

2.96

3.13

•추천적용전 : 2014.08.22 ~ 2014.09.04 (2주) •추천적용후 : 2014.09.05 ~ 2014.09.18 (2주)

적용전 2주 적용후 2주

우리가마케팅을잘해서그런거아닌가요?

계절적인요인은요?

동일기간 A/B 테스트

메인 상품상세하단탭 1

상품상세하단탭 2

장바구니탭1

구매완료장바구니탭 1

추천없음

6개의추천영역0개의추천영역

VS


인당상품뷰비교

4.83

5.56

•테스트기간: 2014.10.01 ~ 2014.10.30

추천비노출그룹 추천노출그룹


그룹별매출비교

•테스트기간: 2014.10.01 ~ 2014.10.30


사례 2) G사

메인상품상세상단

상품상세하단

구매완료 마이페이지

장바구니

추천없음

추천적용일 : 2014. 10. 21테스트기간 : 2014. 10. 21 ~ 2014. 10. 27

VS

검색결과

좀더다양한영역에추천을적용


•테스트기간: 2014.10.21 ~ 2014.10.27

2.49

2.65

인당상품뷰비교



•테스트기간: 2014.10.21 ~ 2014.10.27

그룹별매출비교


사례 3) H사

메인상품상세상단 상품상세

하단

구매완료 마이페이지장바구니

추천없음

추천적용일 : 2015. 1. 6테스트기간 : 2015. 1. 6 ~ 2015. 1. 25

VS

검색결과

일부영역에만추천을적용

H사 A/B 테스트

인당상품뷰


그룹별매출


시사점

VS

추천을많이노출할수록매출증대의효과가크다.

다양핚영역에추천적용

6.3%

\

\

13%

F사

\

28%

G사 H사

일부영역에추천적용

Contents


추천적용사례



개인화마케팅메일 (I사)

격주로MD가선정핚상품들을메일로발송

패션 전문몰 I사

개인화된메일로 7만 통발송 (2014년 12월첫째주)

개인화추천상품

구매전홖률 Top 100

베스트셀러 Top 100

개인화마케팅메일 구성

개인화추천상품

구매전홖률 Top 100

베스트셀러 Top 100

개인화마케팅메일 결과

0.40%

0.45%

2.18%

클릭률 (클릭/발송)

* 7만통발송

•메일 발송 후 1주일 간의 데이터를 추적한 결과

개인화마케팅메일(J사)

디자인 전문몰 J사

개인화된메일로 120만 통발송 (2014년 12월중순)

MD추천상품

개인화마케팅메일 구성

MD추천 개인화추천상품

MD추천상품

개인화마케팅메일 (클릭률)


0.38%

0.42%

0.17%

0.15%

클릭률 (클릭/발송)

0.31% 3.47%


MD추천상품

개인화마케팅메일 (구매전환률)


2.47% 10.5%


Contents


추천적용사례



어떤추천을적용할것인가?

장바구니영역에는 "함께구매한상품"이좋을까?

"실시간개인화추천"이좋을까?

A/B 테스팅 플랫폼

원하는비율, 원하는구성대로간편하게 A/B 테스트생성

장바구니 A/B 테스트 결과 (1/2)

웹 장바구니 페이지

함께구매핚상품 개인화

0.45%

2.42%

<클릭률

사용자들은장바구니에담은상품의관련상품보다, 현재사용자의관심에기반한실시간개인화추천상품에더잘반응함

장바구니 A/B 테스트 결과 (2/2)

함께구매핚상품 개인화

0.77%

3.09%

<

모바일장바구니 페이지

클릭률

모바일에서도동일한결과

어떤문구를사용할것인가?

마이 페이지

동일한추천상품을보여주더라도, 추천영역을소개하는문구가

달라지면, 고객의반응도달라짐

1.02%

1.65%

<클릭률

페이지네비게이션을넣어야하는가?

5.12%

5.67%

<클릭률

비록에한번에보여주는상품이적더라도, 페이지네비게이션을

추가하여, 노출하는상품을늘리면, 클릭률이높아짐

마무리

1추천영역을확대적용핛수록,

매출및트래픽이증가핚다.

2어느영역에어떤추천을어떻게넣을지는

데이터기반 A/B 테스트를통해확보해야핚다.

3모두에게동일핚상품보다는개인화된마케팅

도구가유입에도움이된다.

RecoPick의고객사 현황

* `15년 1월현재고객사기준 / 더 다양핚 RecoPick적용사례를보시려면여기를참고해주세요.*

대형쇼핑몰 중소형쇼핑몰

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)

핚겨레신문(웹/모바일)

레진코믹스(웹/모바일)

미스터블루(웹/모바일)

파고다어학원(웹)

삼성전자(웹)

천이백엠(웹/모바일)

머시따(웹/모바일)

헬로네이쳐(웹)

디조몰(웹) 그레이시크(웹)

다원몰(웹)

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