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고객 성공사례

센헹(Senheng)

AI 예측 고객 목록이 규칙 기반 세그먼트 목록보다 12배 더 많은 주문 금액을 발생시킴

“센헹(Senheng)은 고객에게 최고의 쇼핑 경험을 제공하기 위해 항상 노력하고 있습니다. 이 목표의 실현을 위해 애피어와 긴밀히 협력하여 고객 데이터 플랫폼과 AI 기술을 도입했습니다. 그 결과 온라인 쇼핑이든 오프라인 쇼핑이든 각 고객의 행동과 선호도를 파악할 수 있게 됐습니다.”

센헹(Senheng) 부사장은

준 타이 츠 텐(June Tai Tze Ten)

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도전과제

신제품 홍보를 위해서는 충분치 않은 거래 데이터

신제품을 홍보해야 하는 상황에서 어떤 고객층을 타겟팅할지 기준으로 삼을 만한 이전 거래 내역이 전혀 없었습니다. 특히 신규 스마트폰 시리즈가 어떤 유형의 고객에게 잘 팔릴지 가늠하는 데 어려움을 겪었습니다. 모든 고객에게 무작위로 마케팅하지 않기 위해 잠재적으로 구매 가능성이 있는 고객 그룹으로 명단을 좁히는 데 도움이 필요했습니다.

공략할 구매 고객 목록 생성 능력 부족

대부분의 리테일 업체들과 마찬가지로 Senheng 또한 규칙 기반 세분화에 의존하여 어떤 제품으로 누구를 타겟팅할지 파악하고 있었습니다. 이러한 전통적인 접근 방식은 제한된 결과를 가져왔으며 혁신을 필요로 했습니다.

솔루션

타겟 고객을 예측하는 오토ML(AutoML)이 탑재된 AI 모델

애피어(Appier)의 AIXON 솔루션은 대량의 온라인 및 오프라인 데이터를 통합하여 거래 데이터 없이도 타겟 고객을 예측할 수 있는 자동 머신러닝(auto-machine learning)으로 AI 모델을 생성합니다. Appier는 제품 유사성 퍼널(product similarity funnel)을 사용하여 브랜드, 가격 및 카테고리가 신규 스마트폰과 비슷한 제품들의 데이터를 활용하여 타겟 고객 목록을 생성했습니다. 이렇게 AI로 생성된 목록은 수동으로 선택한 목록보다 2.8배 더 높은 전환율을 보였습니다.

AI를 활용한 세분화

Appier의 AIXON 솔루션은 다양한 변수를 고려하여 각종 제품을 구매할 고객의 세그먼트를 예측했습니다. 이 변수에는 구매 카테고리, 구매 브랜드, 최신성(recency), 멤버십 정보, 보증 정보 및 수익이 포함됩니다. TV, 냉장고, 진공청소기의 서로 다른 세 가지 제품에 대한 사용자 목록의 경우, AI 예측 목록이 이메일 확인율(open rate) 및 클릭률(CTR)에서 30% 상승, SMS(문자) CTR에서 50% 증가, 그리고 전체 주문 금액에서 12배 증가 등의 성과를 거뒀습니다. 모두 규칙 기반 세그먼트 목록의 결과와 비교했을 때의 상승 수치들입니다.

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