쿠폰 발송 타이밍을 찾기 어렵다면? ZenClerk

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Overview

1.    서비스(제품)명/기업명: ZenClerk / Emotion Intelligence(Tokyo, Japan)

2.    서비스일: ‘14년 12월(정식 공개)

3.    서비스 내용: 인공지능과 기계학습 응용기술을 기반으로 한 구매행동분석∙판매촉진서비스. 상품 구매를 망설이고 있는 고객들에게 맞춤형 할인 쿠폰을 적절한 타이밍에 전달해 줌. 사용자의 개인 정보를 요구하지 않고, 자체 개발한 예측 엔진을 활용해 사이트 상에서의 구매 행동을 분석함. 이를 바탕으로 쿠폰을 전달해야 하는 최적의 타이밍을 감지해 냄

4.    서비스 실적: ‘15년 1월 기준, ZenClerk 도입 사업자들의 누계 매출이 150억엔을 돌파함. 한편, CVR 개선률은 평균 150~200%로 확인됨(자체 조사 결과)

5.    수익모델: 서비스 이용료(A/B 테스트를 통해 확인된 매출 증가분에 대해서만 비용을 책정)

6.    투자관련

–       총 투자금액: N/A(자본금 3,842만엔)

–       최근 투자 유치 현황: ’15년 7월, 뉴욕의 스타트업 전문 투자 펀드 SocialStarts로부터 자금을 조달함(Seed funding, 조달 금액 미공개)

 

Service/Product Video

Usage Process

1) 사용자 행동 분석 및 맞춤형 쿠폰 전달

– ZenClerk가 JavaScript로 만들어진 1행짜리 태그를 발행, 이커머스 사업자들은 자사 사이트에 이를 입력하기만 하면 됨. 데스크톱을 비롯해 스마트폰을 이용한 접속에도 대응하므로, 언제 어디서든 손쉽게 사용자들의 행동 분석 데이터를 확인할 수 있음

– 기계학습 및 데이터 분석 기술을 기반으로, 각 사용자 별로 가장 적절한 타이밍에 할인 쿠폰을 전달해 줌. 사용자가 구매 의사를 보인 상품 금액에 맞춰 쿠폰 금액도 자동으로 변경되어 표시됨. 관리화면에서 신규 고객과 미구매 고객, VIP 고객 등을 분류하여 할인 쿠폰 전달이 가능함

– 할인 쿠폰을 전달한 뒤에도, 사용자가 즉시 상품을 구매했는지 혹은 사이트를 이탈했는지 등의 데이터를 지속적으로 수집함. 이렇게 수집된 데이터는 추후 쿠폰을 전달할 타이밍 개선에 활용됨

버티컬

2) 재고 처리 캠페인 ‘StockClerk’

– ‘15년 1월부터 선보인 신규 기능. 대폭 할인하여 재고 물량을 처분하기 이전에, 해당 상품들에 실제 흥미를 보였던 사용자들만을 대상으로 쿠폰을 전달함. 70% 이상의 할인율을 적용해 재고를 처분하는 것이 일반적이지만, ‘StockClerk’를 적용하면 보다 낮은 할인율에 상품 판매가 가능해짐

플랫폼

창업자 배경 및 향후 계획

1.    창업(자) 배경

– ZenClerk를 운영 중인 Emotion Intelligence는 인공지능 및 기계학습의 응용기술을 기반으로 한 사업모델 개발에 힘써오고 있음. 2013년 Open Network Lab 인큐베이션 프로그램 6기로 참여했던 바 있으며, 이후 1년 반 만에 ZenClerk를 정식 공개함

2.    BM 카테고리: Advertisement, Commerce

3.    향후 계획

자체 개발 인공지능 엔진인 ‘Emotion I/O’의 정확도 향상 및 이커머스 업계 전반에서의 전개를 목표로 하고 있음

 

ROA Comment

이커머스

–  오프라인 매장과 달리, 온라인 상에서는 각 소비자들에 대한 실시간 대응이 쉽지 않음. ZenClerk는 소비자가 이커머스 사이트에 방문한 순간부터 보이는 모든 행동을 분석하여 어떤 상품을 구매하고자 하는지 파악해냄. 매장 직원이 다가가 말을 건네듯이, 소비자가 가장 필요로 하는 순간에 맞춤 할인 쿠폰을 제시함으로써 상품 구매를 유도함

–  구매하려던 상품이 때마침 할인 대상이 되었을 때 느끼던 만족감을 이커머스 경험으로 가져온 것이라 볼 수 있음. 불필요한 상품 광고는 최소화하고 꼭 필요한 정보만을 골라 전달해준다는 점에서, 사이트 재방문 비율과 브랜드 호감도 향상을 기대해볼 수 있겠음

 

글 : Vertical Platform
출처 : http://goo.gl/hldB0U

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