RecoPick





녕하세요, 레코픽입니다.


지난 2월 16일 목요일, 쇼핑몰 관계자분들을 모셔서 레코픽의 네번째 설명회를 개최하였습니다.

이번에도 많은 분들이 찾아주셔서 성황리에 행사가 잘 마무리 되었는데요.

바쁜 일정속에서도 설명회 자리에 함께 해 주신 분들과, 설명회에 관심과 응원을 보내주신 많은 분들께 감사의 말씀을 드립니다.



이날 행사소개 및 이벤트 안내를 시작으로 레코픽 추천 서비스에 대한 모든 궁금증을 해소해 드리는 시간을 가졌는데요. 내용이 궁금하시다면... 바로 아래에서 레코픽 설명회4회 발표자료를 참고해 주세요!


제 4 회
레코픽 설명회
2017.2.16
진행 순서
Intro : 행사 소개 및 이벤트 안내 (5분)
Session 1 (40분)
Coffee Break (15분)
Session 2 (40분)
시연 및 Q & A (20분)
Outro : 경품 추첨 및 클로징 ...
금일 발표 내용
Session 1
 추천이 왜 필요한가요?
 추천은 어떻게 계산되나요?
Session 2
 그럼 레코픽은 뭐가 좋은거에요?
 레코픽 과금은 어떻게 책정되나요?
디지털 세상, 추천은 이미 우리 곁에…
추천은 정보 과잉의 디지털 세상에서 사용자의 의사결정을 도와주는 똑똑한 정보
필터링 엔진(filtering engine)으로 쇼핑, 미디어, SNS 등 거의 모든 영역에서 필수
요소
모바일 쇼핑과 추천
국내에서도 쇼핑몰 모바일 메인페이지 등에 개인화 추천 등 추천 적용 보편화
쇼핑몰에서 추천의 역할
쇼핑몰 매출
= 방문자수 X 전환율 X 객단가
마케팅투자
=외부마케팅(광고) X 내부마케팅(추천)
‘고객 유치’ ‘고객 유지’
마케팅 투자 효율(ROI)을 높이려면?
마케팅 활동
= 사용자 X 상품 X 오퍼
데이터 기반 마케팅 활동
= 타겟 사용자 X 상품 추천 X 맞춤형 오퍼
내부 마케팅으로서의 상품 추천
마케팅 기회
사용자가 지금 무엇에
관심이 있는지를 알아내서..
사용자가 찾고자 하는
것을 제시할 수 있어야…
데이터에 기반하여
구매확률이 높은
상품 추천!
추천은 누가 더 잘 할까? : Human vs. Machine
 Human : 경험 중심의 스토리텔링
 가상의 고객 세그먼트를 정의하고,
적절한 마케팅 캠페인 설계
 예시 : ‘Golden Baby’ 아이가 하나인...
추천 알고리즘의 분류
1
협업필터링 방식
Collaborative Filtering(CF)
사례 : Amazon
2 3
컨텐츠 기반 추천
Content-based
Recommendations(CBR)
하이브리드 방식
H...
Collaborative Filtering협업필터링
과거 데이터로부터의 ‘유사도(Similarity)’ 패턴을 기반 으로 미래의 선호를 예측
Explicit data
명시적으로 평가(rating)를
요구하여 데이터 수집...
User 1
User 2
User 3
User-based filtering Item-based filtering
similar
similar
Item 1
Item 2
Item 3
Item 4
User 1
User 2
U...
데이터 규모가 커지면?
레코픽이 사용하는 Input Data
사용자 행동로그 : visit, view, basket, order 등
Timestamp : 각 로그의 발생시점
Referral page : 사용자 의도 파악을 위해 직전 방문 페이...
추천 성과에 영향을 주는 요소들
추천 서비스 제공사 : 추천 시스템의 성능
최근 3개월 vs 최근 1년
1
2
데이터 규모
추천 계산 주기
알고리즘 성능
추천시스템 안정성
배치(batch) vs. 실시간(real-tim...
상품 기준 추천
대체재
보완재
함께 본 상품
함께 구매한 상품
추천상품
상품 기준 추천의 효과
사용자 그룹 별 구매전환율 (국내 최대 오픈마켓)
추천 미적용 레코픽 추천 적용
상품 View
1~10
View 기준
사용자그룹
잠깐 들린 Light user들도 하나라도
구매해서 나갈수 있게…
...
사용자 기준 추천 (개인화 추천)
추천상품최근 행동 로그
Why 개인화 추천? : 레코픽 case
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%
Why 개인화 추천? : 해외사례
해외 추천 서비스 사례 : Barilliance
 개인화 추천이 인기상품 추천보다 클릭율 2배
기존 개인화 추천의 한계
과거 이용 패턴에 기반하기 때문에
사용자의 최근 관심사를 반영하기 어려움
오늘 처음 방문한 사용자는
데이터가 없기 때문에 추천이 어려움(Cold start)
사실 대부분의 사용자들은
몇 개의 페...
국내 최초 실시간 개인화 추천 : 2014.8월
레코픽 ‘실시간’ 개인화 추천
사용자의 과거 이용 패턴만 분석하는 기존 개인화 추천 대비 레코픽 ‘실시간’ 개인화 추천은
사용자의 1)과거 이용 패턴과 2)최근 관심사를 동시에 실시간 분석하여 추천 계산
실시간
개인화 ...
실시간 개인화 추천의 성과
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%
진행 순서
Intro : 행사 소개 및 이벤트 안내 (5분)
Session 1 (40분)
Coffee Break (15분)
Session 2 (40분)
시연 및 Q & A (20분)
Outro : 경품 추첨 및 클로징 ...
레코픽 소개
온라인 쇼핑몰을 위한 클라우드(Cloud) 기반의 추천 서비스로, 국내 최초의 실시간
개인화 추천 서비스를 제공하고 있습니다.
현재 120여개 사이트에 적용
월 8억 건의 로그수집 (누적 300억건)
월 6...
레코픽 추천의 역할
빅데이터 기반으로 고객의 구매심리를 좀더 과학적으로 자극하는 역할을 합니다.
단순히 정보를 노출하는 수준을 넘어, 잘 설계된 상품탐색 경로를 제시하여
구매전환을 촉진하는 장치로써 매출향상에 기여합니다...
레코픽 추천의 종류
레코픽은 다양하고, 정교한 추천 서비스를 제공하고 있습니다.
상품 기반의 추천을
통해 트래픽 증가를
유도하고 연계 구매로
이어질 확률이 높은
상품을 추천
1.상품 기준 추천
개별 사용자의 특성 및
최...
레코픽 추천의 종류
상품 기반의 추천을 통해 트래픽 증가를 유도하고, 연계 구매로 이어질
확률이 높은 상품을 추천합니다.
1.상품 기준 추천 서비스
함께 본 상품 (ViewTogether)
사용자의 전체 행동 로그를 통...
레코픽 추천의 종류
개별 사용자의 특성 및 최근의 니즈를 반영하여 사용자에게 가장 적합한
맞춤형 상품을 추천합니다.
2.사용자 기준 추천 서비스
실시간 개인화 추천 (최근 관심사 기반)
사용자의 개인별 최근 성향을 실시...
레코픽 추천의 종류
다양한 통계 Data를 기반으로 인기 상품과 구매로 전환될 확률이 높은
상품을 추천합니다.
3.통계형 추천 서비스
1 View Top100
하루 동안 사용자들이 가장 많이 본 상품
노출
Buy Top...
레코픽 추천의 장점
추천 성과와 비용 측면에서 국내 경쟁 추천 솔루션 대비 10배의 가성비(ROI)
1.Faster : 쉽고 빠른 적용
2.Better : 2X 전환율
3.Cheaper : 5X 가격 경쟁력
 최대 1...
Faster : 쉽고 빠른 적용!
• 레코픽 대시보드내에서 위젯을 통한 추천서비스 설정 및 변경 가능.
• 관리자가 직접 추천 알고리즘의 선택 및 디자인 변경을 수행할 수 있음
대시보드 > 추천 위젯 설정
Better : 2~3배의 추천 성능
• 추천 성능 비교 테스트 사례
– 대상 사이트 : 국내 최대 패션기업의 온라인몰(‘S’몰)
– 테스트 기간 : 2016년 상반기 8주간, 2회 테스트 실시
– 참여 추천 솔루션 업...
Cheaper : 2~5배의 가격 경쟁력
• 추천 솔루션/서비스 도입시 비용 항목
비용 항목
H/W 및
인프라 투자
전담 개발
인력 투입
솔루션
라이센스 비용
월운영비
솔루션 방식 YES YES YES YES
클라우드
...
기타 장점 : 검증된 서비스
11번가, AK몰, 아모레퍼시픽, 신세계면세점, 삼성물산 패션부문(SSFShop) 등
대형 쇼핑몰에서 안정성과 효과를 검증하였고, 지속적으로 업그레이드되고
있습니다.
현재 120여개 사이트
...
기타 장점 : 성과 분석 및 추천 설정
어드민 대시보드를 통해 다양한 추천 성과 지표를 보여드리며, 개발자가 아니어도
쉽게 추천 설정을 하실 수 있습니다.
추천 성과를 한 눈에 볼 수 있는 대시보드 위젯 등 추천관리를 ...
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 레코픽 추천 적용후
*상품 상세페이지 하단 적용시
3.7
...
성과 사례 2
대형사이트 자체개발 추천 대비 클릭율 44% 증가하였습니다.
추천 클릭율 비교 (국내 최대 디자인 쇼핑몰)
자체개발 추천 적용 레코픽 추천 적용
7,000
6,000
5,000
4,000
3,000
2,0...
성과 사례 3
대형 사이트 자체 개발 추천 대비 매출 15% 증가하였습니다.
전체 거래액 증가 (국내 대형 패션 쇼핑몰)


4.8억원
6 억원
1.2 억원
 PC웹에서 한달간 A/B 테스트
자체개발 추천(50%) v...
성과 사례 4
모바일에서도 평균 매출이 상승하였습니다.
일평균 매출 A/B 테스트 비교 (국내 대형 면세점)
추천 비노출 레코픽 추천 노출
25,000
20,000
15,000
10,000
5,000
0
인당매출액(원)
성과 사례 5
중소 쇼핑몰도 비용 대비 높은 효과를 보이고 있습니다.
비용 대비 매출 증가 (국내 중형 여성의류 쇼핑몰)
전체매출
일평균
Page view
월매출
레코픽
월과금액
3.2만
1 ~ 2억
50만원 / 월*
...
고객사 사용 현황
* 더 많은 고객 사례를 보시려면 여기를 참고해주세요.
대형 쇼핑몰
오드
나인 문고리닷컴
현대리바트
클릭앤퍼니
11번가
AK몰
신세계면세점
삼성물산 패션몰
천이백엠그레이시크
만다리나덕
두닷닥터브로너스
...
고객사 사용 현황
국내 주요 쇼핑몰에 실제 레코픽이 적용된 모습입니다.
오드머스트잇현대리바트아리따움
AK 몰신세계 면세점삼성전자11번가
레코픽 적용 프로세스
회원가입
스크립트 설치
3주
회원가입
방문자 행동분석을 위한
로그수집 스크립트 삽입
상품정보(이미지, 가격 등)
수집을 위한 메타태그 삽입
추천 위젯 삽입
사이트 내 원하는 위치에
추천 위젯 적용 ...
영역별 레코픽 적용 제안
카테고리 탐색 수준
구체적 상품에
대한 관심를 가지고 탐색
특정 상품에 대한
구매 목적를 가지고 진행 구매완료
메인 페이지 상품 상세 (상단)
검색
고객유입
상품 상세 (하단) 장바구니 페이지 ...
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 ...
영역별 레코픽 적용 제안
적용예시 (웹기준)
* 가장 추천 효과가 좋았던 Best Practice 기반의 제안이므로 고객님의 사이트에 따라 유동적으로 적용 가능합니다.
실시간 개인화 추천 or
함께 구매한 상품 (보완재...
영역별 레코픽 적용 제안
적용예시 (웹기준)
* 가장 추천 효과가 좋았던 Best Practice 기반의 제안이므로 고객님의 사이트에 따라 유동적으로 적용 가능합니다.
장바구니 페이지 구매 완료 페이지
함께 구매한 상품...
영역별 레코픽 적용 제안
적용예시 (웹기준)
* 가장 추천 효과가 좋았던 Best Practice 기반의 제안이므로 고객님의 사이트에 따라 유동적으로 적용 가능합니다.
마이 페이지 (배송조회) 로그아웃
통계형 추천 (추...
기존 과금안 : 추천 서비스별 별도 과금
* POC별 (웹, 모바일) 과금
* 상품수 1만개 이상일 경우 상품당 2원씩 과금
* 스크립트 설치 대행비 별도
상품기준 추천
최소
금액
이용혜택
과금
기준 일평균 PV당 2원...
기존 과금안: 예시
1) 추천서비스별 별도과금
2) 추천서비스 동시 사용시 할인
(20% 할인 적용)
3) PC와 모바일 별도 과금
굿굿샵
40만원
32만원
64만원
최소 과금액
1) 사이트 트래픽 규모 :
 일평균 ...
과금인하 : 기존 대비 30% 이상 인하
기존 과금안 New 과금안
과금 기준 상이
 일평균 PV * 2원
 일평균 UV * 20원
과금 기준 통합
 일평균 PV * 2원
최소 과금액
 64만원
최소 과금액
 ...
New 과금안 : PC/모바일 통합 단일 과금
* 과금은 사용하는 추천의 종류에 상관없이 사이트 일평균 PV만으로 계산됩니다.
* 상품수 1만개 이상일 경우 상품당 2원씩 추가과금
* 스크립트 설치 대행비 별도
이용혜택...
1. 추천은 페이지를 구성하는 단순 feature가 아닌
데이터 기반의 자동화된 마케팅 방법으로
2. 작게 시작하되 지속적인 실험과 개선을 통해
3. 인사이트를 얻고 최적화를 추구하는 과정
맺음말
레코픽이 도와드리겠습니...
Thank you
https://recopick.com
recopick-help@skplanet.com

레코픽 설명회 4회 발표자료_공유_20170216 




자 ~ 그럼 설명회 현장 분위기를 잠시나마 느껴보실까요?





컨퍼런스룸 입구에서 

참석하신 모든 분들께 나눠드릴 간식도시락과 캘린더를 준비했습니다. 




브레이크 타임을 이용한 다양한 이벤트 ~ !!!

신규가입 이벤트 :  레코픽 50만원 이용권과 샤오미 대용량 배터리(20000mAh)를

레코픽 페이스북 좋아요 이벤트 : 샤오미 보조배터리(10000mAh)를

명함 추첨 이벤트 : 11번가 상품권과 초고속 멀티 충전기를 준비했습니다.



자~드디어 본격적인 설명회 시작~!

나른한 오후 시간인데도 불구하고 초집중 모드로 경청해주시고 많은 질문이 쏟아져 현장의 열기가 뜨거웠답니다.



특히, 이벤트 추첨때 반응이 가장 뜨거웠던 것 같은데요..^^

참여하신 분들께 감사의 마음을 고이 담아 나눠드렸습니다. 



설명회 끝까지 함께 해 주신 쇼핑몰 관계자분들께 이자리를 빌어 다시 한번 감사의 말씀을 드립니다~

다음에도 더욱 더 알찬 내용으로 다시 찾아뵙도록 하겠습니다. ^^

앞으로도 레코픽에 대한 지속적인 관심과 성원 부탁드립니다.

Posted by recopick
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