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Sphere Analytics 솔루션 소개서
2020.06.05
예측분석 기반 선제적 고객관리,사업성과에
직접적인 영향을 미치는 고객의 행동 패턴을 찾아내는
데이터 마케팅 솔루션 입니다.
솔루션 소개
대규모 SI
비용 이슈
Data Engineer
고용 이슈
과도한 SW
라이센스 비용
설치기간 이슈
6~12개월
쉬운 데이터 활용과
분석 자동화를 통한
비용 절감
솔루션 소개
주요 기능
데이터 관리Management
마케팅Action
그룹성과측정
Measurement
Target
User Group
하나의 플랫폼에서 모두 구현 가능
행동분석+예측Predict
주요 기능
행동예측
충성, 이탈 고객을 예측하여 분석 대상
및 마케팅 캠페인 대상으로 관리
가능하며 이들의 이탈 행동 원인을
참고한 앱 UI 개선, 고객이탈 방지
캠페인 진행.
또한, 예측 대비 이탈률 비교를 통해
실시간 고객이탈 KPI 확인 및 관리 가능.
이탈 ・ 충성 고객 예측
이탈 ・ 충성 긍정 및 부정 요인 분석
Coming Soon ‘20년 하반기
Top 5 행동 패턴 분석
(매출 발생 기준)
구매/KPI 달성 확률
(Likelihood to Act)
고객 Life Cycle 분석
(Growth Pattern)
주요 기능
데이터 관리
고객행동분석에서 생성된 고객 그룹의 특성 비교, 중복, 선호하는 행동 패턴을 분석하여
각각의 목적 별로 그룹을 관리하고 성과(고객 가치)를 확인 할 수 있음
커머스 분석
고객 프로필 관리기본(통계) 로그분석 고객 그룹 관리
주요 기능
마케팅
고객 그룹에 대한 분석 및 정의 작업이
완료되면 해당 고객 그룹을 대상으로
Direct Marketing 및 리타겟팅 광고
캠페인 집행이 가능하며 성과 측정이
가능한 데이터 마케팅 솔루션을 제공
In_App 메세지 전송
이탈 발생원인 기반 리타겟팅 캠페인 집행
커스텀 연동
카톡 알림SMS/LMSPush 알림
서비스 활용 예시
이탈 가능성이 높은 사용자를 예측하여 캠페인 집행
이탈 가능성이 높은
사용자 그룹 저장
Step 2
행동 패턴 분석 기반
이탈자 예측 및 원인 분석
Step 1
이탈 발생원인 기반
Win Back 캠페인 집행
Step 3
카톡 알림
SMS/LMSPush 알림
이메일
서비스 활용 예시
충성고객의 사용량 유지, 성장을 위한
프로모션 상시 기획 및 진행
충성도에 기여도가 높은 콘텐츠 및 서비스 파악
Step 2
목적 행동의 빈도별 이용자 분석 및 관리
Step 1
3자 데이터 매칭을 통한 360도 페르소나 분석
Step 3
백화점
유저
육아
출산
스키
보드
총성도를 높이는 페르소나 타겟 프로모션
Step 4
30-40대 / 서울경기 / 남성
금요일 ~ 일요일 / 오후 8시~10시
유사성이 높은 잠재고객 타겟팅 데이터 발굴
서비스 활용 예시
긴급 이슈 발생 시
현황 보고 및 개선책 제안하여 사업목표를 달성
사용율 감소 그룹 페르소나 분석
Step 2
▪ 선호 콘텐츠 : 도시락 예약
▪ 성별 : 남성
▪ 연령대 : 30~40대
▪ 지역 : 서울 및 경기
▪ 시간대 : 금요일 ~ 일요일 / 오후 8시~10시
▪ 앱설치 패턴 : 경쟁사 App 설치 비중 높음
현황 보고 및 개선책 제안
Step 3
전체 유저 대비 성장/이탈률의 변동추이 실시간 관리
Step 1
11월 Heavy 유저 그룹이 12월에도 지속 성장하는지 실시간 관리
업데이트후사용률 13% 감소
업무 프로세스
1 온라인 가입
analytics.tand.kr 가입
Chrome 브라우저 이용
2 태깅 컨설팅
Advanced 이상 고객 대상
이벤트 태깅 컨설팅
3 SDK 연동
SDK 연동 및 이벤트 태깅
이벤트 개수에 따라 약 1~2주 소
요
4 대시보드 분석
행동분석은 즉시 사용 가능.
예측 엔진의 경우 1개월 이상 데이
터 누적 필요
5 마케팅 기능 연동
In-앱 메시징 즉시 사용 가능.
발송서버 연동 - SMS/카톡/Push
알림
6 마케팅 성과 측정
대시보드에서 즉시 확인 가능
업무 프로세스
요금제
Basic
Free
Advanced
500,000원 / 월
Enterprise
데이터 트래픽에 따라 별도 제안
기본 기능
사용자 이탈 예측 (이탈/충성 고객 자동 분류, 예측이탈/실제이탈고객 비교 분석 등)
사용자 행태 분석 (행태별 빈도수 분석, 퍼널 분석, 휴먼 사용자 분석 등)
세그먼트 생성 (세그먼트간 비교분석, 세그먼트간 중복 분석, 세그먼트의 선호 행태 분석 등)
기본 통계 분석 (DAU/WAU/MAU, 신규 사용자 추이, 활성/비활성 사용자 추이 등)
데이터 사용량 (월) 2,000 만 개 이벤트 이하 Unlimited
태깅 이벤트 개수 System 이벤트 포함 10개 System 이벤트 포함 30개 Unlimited
데이터 태깅 컨설팅 Not support Fully Support Fully Support
데이터 마케팅 컨설팅 Not support 별도 제안 별도 제안
커머스 행태 분석 Not support Not support Support
세그먼트 생성 50 Segments Unlimited Unlimited
타켓 오디언스 생성 30 Target audiences 30 Target audiences Unlimited
타켓 오디언스 다운로드 Not support Support Support
In-App Message,
Push NotificationNot support
노출 당 단가
(건수별 슬라이딩 방식으로 산정)별도 제안
데이터 히스토리 (저장기간) 3 months 6 months 12 months
• System 이벤트 : 앱설치, 앱업데이트, 세션, 화면활성 총 4개 이벤트.
• 세그먼트 생성 : 유사한 행동 패턴을 보이는 동질의 사용자들의 분류하는 기능.
• 타켓 오디언스 생성 : 세그먼트 된 사용자들을 사용자 그룹으로 생성하여 해당 사용자 그룹을 재 분석할 수 있는 기능.
• 타켓 오디언스 다운로드 : 타켓 마케팅이나 캠페인을 수행할 수 있도록 광고 식별자(ADID, IDFA)를 파일(excel)로 다운로드하는 기능
데이터 마케팅 컨설팅 구성
분석 도구 뿐만 아니라
데이터 마케팅 컨설팅
서비스를 동시에
제공하여 데이터 활용도
극대화
리포팅
주요 KPI 관리 (협의要)
이탈율/구매전환율 등
충성고객 성장관리
신규고객 성장관리
충성도 지수 관리
캠페인 성과보고
Data 분석업무
커스텀 분석 업무지원
Seg 성장패턴 분석
이탈 요인 상세분석
캠페인 성과 분석
충성도/재방문 기여도
마케팅 Tech 운영
캠페인 성과측정, 계획
수립, 실행
Tech Vendor 운영기획
IT(개발팀) 커뮤니케이션
고객사
마카롱캠 마켓민트 한국지하철롯데잇츠 롯데시네마 커런트 세븐일레븐 CokePlay
고객사
리테일 앱
적용 사례
자체 개발한 DMP와 Analytics 솔션
그리고 Tech 조직은 고객의 모바일 앱
성장을 지원하고 마케팅 예산을 절감
하였습니다.
1 현황 분석
앱 이용자 이탈 방지 필요 / 앱카드 발급 증대 / 앱 진성 유저 확대 필요
3 캠페인 집행
고객사 앱 사용율에 긍정적인 앱 설치자를 대상으로 캠페인 집행
기존 대비 전환률 3배 증가, 이탈률 22% 감소
2 데이터 분석
체리픽어와 진성유저 구분
Heavy 유저 고객 vs. Light 유저 고객 사용량 분석
SPHERE 커스텀 분석 서비스
고객사앱 설치자 중 진성유저와 체리픽어 유저 층의 앱설치 패턴을 비교한 앱리스트 추출
2019년 8월 대비 11월 성과
고객사
카메라 앱
적용 사례
모바일 앱의 KPI 달성에 부정적인
영향을 미치는 기능을 제거하고,
긍정적인 영향을 미치는 기능을
강화하여 변경하여 KPI 달성을 도와
드립니다.
1 현황 분석
앱 재방문율 증대 필요
3 전략
데이터 분석 결과에 따라 마케팅 및 운영 관점에서 UI/UX 최적화 우선순위 제시
▶︎ 사진 ・ 동영상 촬영 바로가기 설정을 자동화 / 자동화갤러리 광고 제거
재방문율 KPI 30% 증가
2 데이터 분석
재방문율이 감소하는 이벤트와 파라미터 값을 분석
1. 동영상 촬영 기능 사용시 재방문 10% 증가
2. 이미지 편집 기능 사용시 재방문 -15% 감소
3. 갤러리 광고 클릭 시 -25% 재방문 감소
1
2
3
경쟁사 제품 기능 비교
Sphere는 데이터 분석 결과와 Direct Marketing 기능을 효율적으로 패키징하여
데이터 케팅 수행에 필요한 기능 모든 기능을 One Platform에서 제공함
구분 기능 SPHERE G사 A사
고급 통계분석 자동화
(인공지능 엔진)
① 고객 이탈을 유발하는
가장 큰 변수는?
②충성 고객의 성장
패턴/기간 분석
③ 재방문에 영향을
미치는 변수 조사
이탈율 예측 기능
(Churn rate forecast)
O
(자동화)X
커스텀 지원
(별도 비용)
Key KPI 예측
(Linear Regression)
O
(자동화)X
이벤트 간 연관도 분석
(Correlation Analysis)
O
(자동화)X
방문자 수, 구매자 수,
평균 세션길이 등O O O
Direct Marketing 지원리타겟팅/이메일/SMS
Kakao Talk/ In-앱O 자사 광고상품 연동 일부 지원
광고매체 성과 분석채널별 잔존율 / 고객가치
상세 분석커스텀 지원 일부 지원 일부 지원
커스텀 분석 서비스데이터 저장
분석 서비스O X X
※ 월 MAU 약 20만명 기준(월 2천만 Event 수집) 으로 비용 비교
