고객 성공사례

더블우트(Doublewoot)

개인화된 상품 추천으로 전환율(CVR) 4.4배 증가

“Appier는 협업 초기 단계부터 좋은 성과를 보여주었습니다. Appier의 AI 추천은 커머스 사업에서 중요한 여러 구매 요소를 모두 고려하기 때문에 효과가 있었다고 생각합니다. Appier와의 협업이 즐거운 경험이었고 좋은 성과도 냈기 때문에 앞으로도 고객에게 도움되는 개인화된 경험을 구축하기 위해 함께 노력해 나갈 것입니다.”

더블우트(Doublewoot)의 공동 설립자

헬렌(Helen)

Doublewoot_Single

Challenges

모든 채널 동기화 실패로 인한 일관성 없는 마케팅

다양한 디지털 및 소셜 채널을 효율적으로 통합 운영하지 못하면서 잠재 고객을 공략하기 위한 마케팅 전략이 효과를 내지 못했습니다. 소셜 미디어 게시물, 이메일 캠페인 및 웹사이트에서 진행하는 마케팅이 모두 따로 작동하면서 트래픽과 판매를 진작시키지 못했습니다.

상품 추천이나 기타 참여 툴이 없어 부족한 사용자 경험

이커머스 플랫폼 자체에는 쇼핑객과 제품을 매칭하고 쇼핑객들이 사이트에 계속 참여하도록 유도할 수 있는 개인화된 고급 상품 추천이 없었습니다.

Solutions

고객 여정의 다양한 단계에서 사용자를 참여시킬 수 있는 멀티채널 솔루션

더블우트는 AIQUA를 활용하여 자동으로 다양한 고객 세그먼트별 맞춤 캠페인을 수행했습니다. AIQUA 플랫폼은 고객마다 구매 여정의 단계가 다르고, 브랜드에 대한 친숙도와 경험이 다양하기 때문에 고객이 취하는 액션도 개인별로 달라질 수 있음을 이해하고, 다양한 마케팅 자료를 의미 있는 콜투액션(CTA) 메시지와 함께 구성하여 활용합니다. 이와 같은 사용자 행동을 바탕으로 멤버십 프로그램을 도입 운영한 결과, 3개월 이내에 팝업을 통해 타겟 사용자의 25%를 가입시키는 데 성공했습니다. 독점 할인 등의 특전이 함께 제공되는 멤버십 프로그램의 팝업 캠페인으로 가입한 사용자들의 평균 주문 금액도 캠페인에 노출되지 않은 쇼핑객들에 비해 미화 15 달러 더 높았습니다.

AI 구동 이미지 및 기타 추천으로 개인별 맞춤 탐색 경험 제공

AIQUA에 탑재된 딥 러닝(DL) 모델을 통해 더블우트 채널을 방문하는 쇼핑객들에게 개인화된 콘텐츠를 선보일 수 있었습니다. 비슷한 쇼핑객들이 검색한 상품들 뿐만 아니라 각 쇼핑객들이 관심을 보인 상품도 고려하여 한결 더 다양한 상품 추천이 제공됐습니다. Appier의 딥 이미지 러닝 기술로, 쇼핑객들이 관심을 표명한 것과 색상, 스타일, 모양, 느낌에서 유사한 아이템들을 쇼핑객들에게 보여줄 수 있었습니다. 이처럼 향상된 추천으로 더블우트의 페이지 뷰는 기존보다 3.9배, 세션 지속 시간은 4배 증가했습니다. 트리거 기반 이메일 캠페인과 같은 다른 개인화된 콘텐츠도 오픈율과 전환율이 각각 5.2배와 4.4배 증가하는 좋은 성과를 거뒀습니다.

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