데이터분석 (4) 썸네일형 리스트형 공구유통사 크레텍의 데이터 기반 고객관리 산업공구 유통 선도업체인 크레텍은 경쟁사들의 다양한 가격전략으로 인하여 가격에 민감한 고객들의 이탈 등 치열한 경쟁에 직면해 있다. 고객관계관리 강화를 통하여 이런 상황을 타개하여야 하는 크레텍은 내부적으로 축적되어 있는 거래데이터 및 고객데이터를 활용 하여 고객 맞춤형 상품추천을 하고, 고객군 분석을 통해 이탈고객 관리 방안을 마련할 수 있었다. 산업공구 유통 시장에서 경쟁력 강화를 위한 고객관리 방안 산업공구 유통시장은 고객들이 제품 가격에 민감하여 거래처의 변동이 심한 편이다. 따라서 경쟁사에 비해 가격이 저렴할수록 유리하기 때문에, 유통사들 간에 가격을 공개하지 않는 편이다. 하지만 크레텍은 시장 표준가격을 제시하기 위해 국내에서 유통되는 대부분의 공구에 대한 자사 판매가격 정보를 CTX에 공개하.. [A/B Test] A/B테스트 개인화 이론 안녕하세요! 데이터 맛집 스터디 주제로 소개된 A/B 테스트로 하여금 사용자들에게 커스터마이즈드 된 웹 경험을 제공하고 비즈니스 성과에 대해 괄목할 만한 성과가 있었는지 파악하기 위한 테스트이자, 앞으로의 향보에 대한 마일드 스톤이 될 A/B테스트에 실 예를 통해 이해하도록 하겠습니다. 카탈로그 웹사이트 VS 경험 우선 웹사이트 기업의 웹사이트, 비즈니스적으로 목적을 가진 내용을 웹에 표현한다 한다면, 마치 카탈로그 책자를 보는 것처럼 방문자로 하여금, 우리가 가진 정보를 최대한 많이 보여주는 것에 초점을 맞추었다. (오프라인의 예시) 상대방의 경험을 자주 관리하려면 , 점원이 손님을 보고 인상 행동 동선을 파악해서, 저 사람이 도움이 필요한가를 말하고, 지난번 산 물건을 기반으로 다른 상품을 추천해본다.. [CB Filtering] 1. 개요 Content-based Filtering vs Collaborative Filtering Content-based Filtering - 유저가 과거에 좋아했던 것과 컨텐츠가 유사한 아이템 추천 Collaborative Filtering - Rating을 기반으로 유저와 비슷한 성향을 지닌 집단을 찾고, 그들이 좋아하는 상품 추천 CB 추천 시스템의 구조 핵심 부품 세 가지 Content Analyzer 컨텐츠를 분석 다음 부품인 Profile Learner, Filtering Component에서 사용할 수 있도록 unstructured data를 structured data로 변환하는 작업 수행 ex) unstructured data인 raw text를 structured data인 keyword v.. [A/B Test] 집단, 특정 세그먼트, 알고리즘 A/B 테스트 안녕하세요! 데이터 맛집의 스터디주제로 새로운 알고리즘이 기업이나 고객에게 얼마나 많은 영향을 미치는가를 파악하는 테스트 기법을 소개 해 드리겠습니다. 소프트웨어 혁신은 세상을 바꾸고, 개인에게 권한을 부여하며, 경제를 성장시키는 등 예상을 뛰어넘는 수준으로 발전을 가속화하고 있습니다. 하지만 이러한 디지털 변환의 진정한 잠재력은 이러한 혁신이 제공하는 데이터의 잠재력을 이해할 때에만 파악할 수 있습니다. 사실 우리는 데이터 혁신과 함께 살아왔습니다. 방대한 양의 데이터뿐만 아니라 정보를 수집하고, 저장하고, 분석하고, 변환하는 방식을 바꾸는 이러한 데이터 혁신을 주도하여 더 나은 로직(솔루션)을 통해 기회를 모색합니다. 이후, 기존 대비 로직(솔루션)을 통해 얼마나 많은 발전이나 비즈니스의 성장이 있었.. 이전 1 다음
