[고객도 몰랐던 욕망을 추적하는 데이터 전략🌟] 데이터 → 고객 자신도 몰랐던 욕망의 조각들 ✅ 사례1. 넷플릭스의 극한 개인화 1) 한편의 영화당 수백개의 태그를 붙임 - 태그를 조합해 만든 '마이크로 장르' 기준이 7만 6000개가 넘음. 2) '콘텐츠별 초세분화 x 각 고객의 데이터'를 통해 경우의수를 만듦 - 고객들에게 엄청나게 잘게 쪼개진 콘텐츠 추천 3) '취향 커뮤니티'(A고객이 끝까지 시청한 콘텐츠는 B고객도 만족할 것)단위로 쪼개 콘텐츠를 추천하기도 함. → 추천을 통한 매출이 전체 매출의 80%에 달함. ✅ 사례 2. 패션계 넷플릭스 '스티치픽스' 옷 사진 하나 없이 데이터로 성공한 의류 쇼핑몰. 1) 스티치픽스는 취향과 'fit'이라는 추상적 단위의 욕망을 데이터로 추론. - 스타일 프로필 → 알고리즘과 전문가의 추천 → 배송 데이터 → 프로필 업데이트 → 추천'의 고리를 돌리며 정확도를 점점 높여감 2) 진짜 경쟁력 → 반복된 구매를 분석하며 정확도를 높여감. - 너무 추상적이어서 고객도 말로 표현할 수 없었던 욕망을 데이터로 돌리며 찾아줌. 👉 1명의 고객을 0.1명 단위로 분해하는것, 고객의 취향 변화를 소수점 이하까지 포착하는 것, 이것이 바로 데이터의 위력.

고객도 몰랐던 욕망의 흔적을 추적한다

Ttimes

고객도 몰랐던 욕망의 흔적을 추적한다

2021년 6월 20일 오전 2:10

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