그루비

📝 상세 설명

[AI 분석 요약] AI 기반 개인화 마케팅 솔루션으로, 온사이트 및 오프사이트에서 고객 행동 데이터를 수집·분석하여 맞춤형 메시징과 상품 추천을 제공합니다. 고객의 RFM(최근성, 빈도, 금액), 구매 확률, 세그먼트 이동 등 다양한 AI 세그먼트를 활용한 고도화된 타겟팅이 가능하며, 실시간 성과 분석을 통해 캠페인을 최적화할 수 있습니다. [주요 이용자] 이커머스 플랫폼 이용 고객 (패션, 여행, 종합 유통, 스포츠 등 다양한 업종 참고). 월 평균 4천만 명 이상의 개인화 캠페인 진행, 누적 고객 행동 데이터 80억 건 이상 처리. [노출 위치] 온사이트: 웹사이트/앱 내 풀스크린, 팝업, 슬라이드 인, 플로팅 바, 인앱 메시지 등 다양한 UI 및 트리거 조건 지원. 오프사이트: 문자(SMS), 친구톡, 앱 푸시. [혜택] 도입 후 사용자 교육(무료, 1회) 및 상황 맞춤형 추천 캠페인 컨설팅 제공. 데모 시연 가능. [담당자] 이메일: groobee_sales@plateer.com, 전화: 02-554-5854, 주소: 서울시 송파구 법원로9길 26 H비즈니스파크 D동 6층 플래티어, 웹사이트: groobee.net [매체 소개 (원본)] 온사이트 마케팅 솔루션 그루비를 통해 실시간 타겟팅과 메시징으로 회원가입, 구매 등 전환율을 개선할 수 있습니다. [매체 제안서 전문] AI MarTech Solution 그루비 서비스 소개서 (C) PLATEER, All Rights Reserved. 본 문서에 대한 저작권은 (주)플래티어에 있습니다. 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 좋은 고객 경험을 이끌어 내는 개인화 마케팅 솔루션 GROOBEE Right Person Right Time Right Message 좋은 고객 경험 제공 그루비는 어떻게 개인화를 진행하는가? 온라인 서비스를 이용하는 고객의 행동 데이터를 수집해 개인화를 위한 고객 분석·분류·선별을 진행합니다. 타겟팅 *온사이트 및 *오프사이트에서 다양한 방법으로 개인화 메시지(캠페인)를 전달하는 커뮤니케이션을 진행합니다. 메시징 고객 행동 데이터에 기반한 AI(인공지능) 학습을 통해 고객 선호를 예측해 맞춤형 개인화 상품 추천을 진행합니다. 추천 성과 분석 모든 개인화 캠페인 성과를 실시간으로 분석해 고객 경험 개선과 고도화가 가능하도록 지원합니다. *온사이트 *오프사이트 고객이 웹사이트 또는 앱에 접속한 상태 고객이 웹사이트 또는 앱에 접속하지 않는 상태 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 수많은 이커머스 플랫폼이 GROOBEE를 만나 성공적으로 개인화 마케팅을 구현했습니다 “수집한 고객 행동 데이터를 바탕으로 다양한 채널에서 고도로 개인화 된 고객 경험을 제공할 수 있게 지원합니다” 월 평균 진행 개인화 캠페인 + 4천만 명 누적 고객 행동 데이터 + 80억 건 F사 평균 구매 금액 10.2배 상승 AI 개인화 상품 추천 도입 후 비클릭 대비 클릭 상품 N몰 주문 전환율 11% 달성 실시간 개인화 캠페인 진행 S사 주문 전환율 112% 증가 실시간 개인화 마케팅 B몰 프리미엄 멤버십 가입률 상승 AI 개인화 전용 서비스 도입 후 ‘구매 확률 AI 세그먼트’로 개인화 타겟팅 A사 호텔 객실 예약률 3배 증가 룰 세그먼트 타겟팅으로 개인화 마케팅 진행 L사 예상보다 15일 빠르게 멤버십 회원 1만명 유치 개인화 타겟팅을 활용한 온사이트 캠페인 진행 패션 패션 여행 종합 유통 스포츠 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 쇼핑몰 방문 고객 중 할인 쿠폰에 민감한 고객에게만 메시지를 노출할 순 없을까? 시나리오 AI 세그먼트 중 RFM 타겟팅을 활용, 쇼핑몰 방문 고객에게 할인 쿠폰 안내 팝업 배너 7일 간 노출 타겟팅 전략 RFM 세그먼트 별 할인 쿠폰 온사이트 캠페인 클릭 전환율 확인 후, 실제 할인 쿠폰에 반응 보인 세그먼트만 리타겟팅 해 전환 효과 증대 7.04% 9.38% 9.30% 8.50% 10.03% 5.49% 7.42% 5.00% 4.12% 6.34% RFM 활용 캠페인 시나리오 예시 시나리오 구매 가망 고객층을 파악하기 위해, 구매 확률 세그먼트 타겟팅 후 할인 쿠폰 안내 메시지 발송 타겟팅 전략 구매 확률 구간 별 할인 쿠폰 메시지 오픈율과 클릭률을 확인, 쿠폰 클릭을 많이 한 세그먼트만 대상으로 할인 쿠폰 발송 구매 확률 활용 캠페인 시나리오 예시 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 RFM으로 파악하는 고객 인사이트 고객의 최근 방문, 방문 빈도, 구매 금액 등 세 가지 지표 데이터를 기준으로 AI가 자동으로 고객군을 총 10개 세그먼트로 분류합니다. 최근 방문 얼마나 최근에 방문했는가? Recency 방문 빈도 얼마나 자주 방문하고 PV가 많은가? Frequency 구매 금액 얼마나 많은 금액을 지출했는가? Monetary 최근 90일 고객 행동 데이터 VIP 고객 구매도 많이 하고, 자주 방문하고, 꾸준히 방문하는 충성도 높은 고객으로 꼭 잡아야 할 고객군 잠재 VIP 자주 방문하지만 구매 금액은 VIP 고객보다 다소 낮은 게 특징. 할인 쿠폰 캠페인에 반응이 높은 점을 이용해 손쉽게 충성 고객으로 유인 가능 이탈 우려 방문 빈도와 구매 금액이 꾸준히 떨어지기 시작한 고객군으로 이탈 확률이 매우 높아 관리 필요 방문 빈도 + 구매 금액 스코어 최근 방문 스코어 GROOBEE    여러 개의 세그먼트를 선택하여 넓은 범위의 타겟팅이 가능 세그먼트 인사이트 세그먼트 선택 > 타겟팅 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 구매 확률로 공략하는 핵심 고객 AI가 모든 방문 고객의 구매 성향과 구매 의지 등을 계산, 구매 가능성을 확률 구간별로 예측합니다. AI 구매 가능성 계산 GROOBEE 회원인가 아닌가? 주로 접속하는 시간대는? 주로 접속하는 기기는? 어떤 가격대의 상품을 주로 보는가? 어떤 카테고리 상품에 관심이 많은가? 주말, 주중 언제 더 많이 접속하는가? 0~40% 41~80% 81~100% 별도의 액션이 없다면 구매하지 않을 고객입니다. 약간의 넛지를 통해 구매 전환을 유도할 수 있습니다. 시간 한정 쿠폰 등을 지급하는 건 어떨까요? 곧 구매로 이어질 확률이 높은 고객입니다. 마케터가 직접 필요한 범위의 확률 구간을 입력, 설정할 수 있습니다. A고객 B고객 C고객 D고객 E고객 25% 48% 80% 3% 12% 구매 확률 구간 별 시나리오 제안 구매 확률 세그먼트 타겟팅 구매 확률 예측 직접 선택 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 개인화 타겟팅, 고객 변화를 읽을 수 있어야 합니다 AI 세그먼트 이동 타겟팅은 고객이 속한 세그먼트 변화를 파악해, 변화가 일어난 고객만을 타겟팅 할 수 있는 그루비만의 기능입니다. AI 세그먼트 이동 타겟팅 설정 기간(최대 31일) 동안 AI 세그먼트 간 이동이 발생한 고객을 파악해 타겟팅 할 수 있습니다. 예상 타겟 수 확인 설정한 조건에 해당하는 타겟 고객수를 미리 보여줍니다. 캠페인 규모를 예측할 수 있습니다. 14일 전에 VIP이었던 고객이 현재 이탈 우려 고객이 되었다면... 7일 전에 구매 확률이 낮았던 고객이 구매 확률이 높아졌다면... 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 57가지 다양한 변수로 원하는 타겟팅을 시작하세요 마케터가 상상하는 캠페인 시나리오에 대응할 수 있는 다양한 룰 세그먼트 변수를 지원합니다. 룰 세그먼트 주요 변수 시스템 (6) 방문 및 주문 이력 (10) 방문자 유형 (8) 방문 및 장바구니 행동 (16) 주문 행동 (15) 캠페인 이력 연동 (2) 접속 디바이스, 브라우저 유형, 브라우저 언어, 접속 IP … 방문 횟수, 첫 방문, 주문 횟수, 첫 주문, 마지막 주문 … 회원 방문자, 로그인 방문자, 회원 성별 … 방문 페이지 URL, 리퍼러 URL, 담은 상품명, 담은 상품 코드, 담은 총액 … 주문 상품명, 주문 상품 코드, 주문 카테고리명, 주문서 총액 … 온사이트 캠페인, AI 상품 추천 장바구니 방문 상품 카테고리명 주문 상품명 담은 상품 코드 리퍼러 URL 장바구니에 청바지를 담은 청바지 카테고리 상품 4회 이상 열람 ‘슬림 스판 빅사이즈 블랙진 밴딩 컷팅’ 청바지를 구매한 적 있는 이번에 할인하는 상품이 장바구니에 있는 네이버 블로그를 통해 사이트 방문 청바지 관심 고객 Blue Jean 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 개인화 타겟팅에서 고객 세분화는 필수 AND, OR 조합을 활용한 타겟팅 AND OR 조합을 사용해 원하는 고객만 공략할 수 있습니다. 모두 만족하는 고객을 타겟팅 할 땐 타겟팅 한 고객 행동 중 하나라도 만족하는 고객을 노릴 때는 시퀀스를 활용한 타겟팅 사이트를 방문한 고객의 행동 순서를 겨냥해 타겟팅 합니다. 예를 들어, 상품 조회 후 구매 직전까지 간, 주문서 페이지에서 이탈하는 고객을 타겟팅 해 메시지를 노출하는 식으로 이탈을 막고 구매로 유도할 수 있습니다. 사이트 방문 고객의 행동이 타겟팅 설정한 행동 순서와 이동 경로가 정확하게 일치 할 때만 타겟팅 합니다. 강한 시퀀스 타겟팅 설정한 고객 행동 순서와 이동 경로가 사이트 방문 고객 행동에 포함되면 타겟팅 합니다. 약한 시퀀스 5번 이상 방문 3만원 이상 구매 체류시간 5분 이상 SNS 광고 보고 유입된 사용자 AND OR + 상품 상세 장바구니 주문서 주문 완료 아닌 페이지 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 개인화 메시징, 고객 선호 파악이 핵심 A/B/N 테스트로 콘텐츠 별 고객 반응을 파악할 수 있습니다. AI 자동 최적화를 이용해 고객 반응이 가장 높은 메시지 노출 비율을 자동으로 높일 수 있습니다. 타겟 고객에게 통하는 개인화 메시지가 무엇인지 손쉽게 테스트 할 수 있습니다 가방을 탐색중인 고객 Bag 100명 COUPON 50명 무료배송 50명 메시지 노출 구매 전환율 타겟팅 10명 메시지 클릭 후 구매 20명 메시지 클릭 후 구매 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 다양한 온사이트 메시지 UI 지원 특정 페이지에서만 메시지 노출 특정 페이지에서는 메시지 비노출 고객이 이탈하려는 시점에 메시지 노출 고객이 특정 영역을 클릭했을 때 메시지 노출 특정 비율만큼 화면을 스크롤 했을 때 메시지 노출 풀 스크린 Leggings 인스타그램 통해서 들어온 고객님께만 보여드리는 링크! CLICK Leggings 팝업 5,000원 WELCOME 중복할인가능 회원가입 하러가기 → 회원가입 쿠폰발급 WELCOME COUPON 슬라이드 인 플로팅 바 인 앱 메시지 다양한 트리거 조건 지원 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 고객 관심사 별 개인화 메시지를 노출하세요 다이내믹 UI는 고객 행동 데이터를 기반으로 실시간으로 개인화 된 맞춤형 페이지를 편집하고 제공하는 그루비만의 기능입니다. 다이내믹 페이지 설정 에디터 실제 화면 스크린샷 타겟팅 하지 않은 고객 사이트 방문 시 기본 웹사이트 화면 노출 DIV 수정영역 ‘골프채’ 유입 키워드 타겟 고객 사이트 방문시 골프채 메인 배너 웹사이트 화면 노출 기본 웹사이트 화면 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 오프사이트 메시지, 문자•친구톡•앱 푸시로 발송 고객 행동, 속성, 관심, 변화 타겟팅 GROOBEE 일주일간 3번 이상 방문한 인스타그램에서 들어온 청바지 상품에 관심 보인 이탈 가능성 높은 VIP 최근 방문이 뜸한 앱 푸시 친구톡 SMS 원하는 채널 선택 발송 캠페인 실행 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 이젠 고객이 원하는 상품을 추천할 때 그루비 개인화 상품 추천을 이용하면, 다양한 AI 추천 알고리즘으로 손쉽게 고객 맞춤형 상품 추천이 가능합니다. 고객님이 보았던 상품과 함께 보는 상품 함께 본 상품 딥러닝 기반 유사 상품 고객님을 위한 맞춤 상품 고객 프로파일링 기반 선호 상품 딥러닝 기반 유사 고객 선호 상품 지금 고객님이 관심 있을 상품 딥러닝 기반 다음에 볼 상품 지금 뜨는 상품 실시간 많이 본 상품 TOP N 실시간 많이 구매한 상품 TOP N 할인 상품 놓치지 마세요 할인율 높은 상품 TOP N 영역별로 추천 알고리즘 적용 연관 상품 추천 6종 개별 사용자 기반 추천 4종 클러스터링 기반 추천 2종 카테고리 기반 추천 3종 인기 상품 추천 9종 다양한 추천 알고리즘 함께 담은 상품 함께 본 상품 ... 연관 카테고리 상품 실시간 카테고리 TOP N ... 실시간 많이 본 상품 TOP N 할인율 높은 상품 TOP N ... 딥러닝 기반 유사 고객 선호 상품 고객 프로파일링 기반 선호 상품 ... RFM 세그먼트 별 선호 상품 유사 취향 고객 선호 상품 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 최적의 추천, AI가 더 잘합니다 함께 본 상품 유사 상품 실시간 많이 본 TOP N 딥러닝 기반 다음에 볼 상품 실시간 많이 구매한 TOP N 많이 본 상품 TOP N 많이 구매한 상품 TOP N 함께 담은 상품 고객 프로파일링 기반 선호 상품 많이 담은 상품 TOP N 주문수 대부분의 고객이 AI 추천에 더 많이 반응했습니다. [추천 알고리즘 별 주문(구매) 수] M 패션몰은 상품 상세 페이지에 그루비 AI 알고리즘과 통계 기반 알고리즘을 모두 적용했습니다. 그 결과 AI가 통계보다 클릭 수는 2.2배, 주문 수는 2.7배, 전환 금액은 2.3배 더 높게 나타났습니다. 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 고객이 보는 상품 중심으로 추천하는 상품 기반 AI 알고리즘 함께 본 상품 · 함께 구매한 상품 · 함께 담은 상품 딥러닝 알고리즘으로 고객 행동 패턴을 학습해 각 상품을 벡터화 한 후 유사한 상품을 추천하는 모델 딥러닝 기반 유사 상품 방문자가 관심을 보인 상품 패턴을 딥러닝 알고리즘으로 분석해 연관성 높은 상품을 찾아내 추천 구매 패턴 유사 상품 그루비 자체적으로 고도화 한 협업 필터링 모델을 활용해 구매 패턴 유사성을 계산, 상품 추천 상품명 기반 유사 상품 콜드스타트 문제 해결을 위해 개발한 추천 모델로 구매, 조회 등 이력 데이터 없이 상품명 만으로도 콘텐츠 기반 모델과 자연어 처리 기술력을 더해 유사도 높은 상품을 추천 검색어 추천 딥러닝 알고리즘 기반 자연어 학습을 통해 고객의 검색 의도를 해석해 연관 상품을 추천 연관 카테고리 상품 방문자가 관심 보인 상품의 카테고리 정보를 활용, 행동 패턴을 분석해 연관된 다른 카테고리 상품을 추천 전처리 학습 추천 주문, 조회, 담기 행동 이력 주문, 조회, 담기 행동 이력 User-Item Matrix ML/DL 모델 Matrix Factorization NLP 모델 상품 1 상품 2 상품 3 ... 상품 정보 데이터 고객 행동 데이터 Data 예측 Target 상품 1차 연관 상품 2차 연관 상품 N차 연관 상품 고객이 관심 가진 상품 모든 상품 중 고객 관심과 가장 가까운 상품 추천 Matching 고객 관심 상품과 가장 유사한 상품으로 분석 ... 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 고객 이력 중심으로 추천하는 방문자 기반 AI 알고리즘 딥러닝 기반 다음에 볼 상품 이미 본 상품이 다음에 볼 상품에 가장 큰 영향을 준다는 가정에 기반해, 어떤 상품을 보고 있는지 각 패턴을 딥러닝 알고리즘으로 학습해 실시간으로 다음에 볼 상품 추천 구매 패턴 유사 고객 선호 상품 그루비 자체적으로 고도화 한 협업 필터링 모델을 활용해 구매 패턴 유사성을 계산, 상품 추천 딥러닝 기반 유사 고객 선호 상품 많이 사용되는 개인화 추천 방식으로 딥러닝 알고리즘을 활용해 특정 고객과 쇼핑 패턴이 유사한 고객의 선호 상품을 추천 RFM 세그먼트 별 선호 상품 머신러닝 알고리즘으로 방문자의 Recency(최근 방문), Frequency(방문 빈도), Monetary(구매 금액) 데이터로 고객을 클러스터링 한 후 유사 집단에서 선호하는 상품을 추천 고객 프로파일링 기반 선호 상품 방문·구매 등 사이트 탐색 행동이 같은 다른 방문자들 특성을 반영해, 사이트 방문자가 구매할 가능성이 가장 높은 상품순으로 추천 유사 취향 고객 선호 상품 머신러닝 알고리즘으로 방문자가 본 상품, 담기·구매 이력을 기반으로 취향을 분석한 후 클러스터링 작업 진행, 같은 클러스터링 집단에서 구매 확률이 높은 상품순으로 추천 전처리 학습 추천 행동 시퀀스 조회, 구매, 담기 이력 딥러닝 AE Clustering User-Item Matrix Matrix Factorization 고객 Profile Decision Tree 딥러닝 Transformer 상품 1 상품 2 상품 3 ... 상품 정보 데이터 성별, 연령대, 접속 환경 등 고객 행동 데이터 Data 예측 Target 방문자 Matching 방문 고객의 조회·구매·담기 패턴 모든 상품 중 고객 관심과 가장 가까운 상품 추천 데이터 전처리 및 AI 학습을 통한 관심 상품 예측 및 상품 간 유사성 계산 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 (클릭) (클릭) 다양한 성과 분석 리포트 제공 타겟 고객의 실시간 방문 행동이나 온·오프사이트 캠페인 별 노출, 클릭, 주문 전환, 구매 상품 랭킹, 퍼널 지표 등 성과를 확인할 수 있습니다. 온사이트 캠페인 분석 실시간 방문자 행동 대시보드 오프사이트 캠페인 분석 타겟팅 그루비 소개 추천 성과 분석 도입 안내 메시징 알고리즘 별 분석 데이터로 추천 성과 확인 그루비 개인화 상품 추천에서 설정한 알고리즘 별 노출 수, 클릭 수, 주문 수, 클릭 전환율, 주문 전환율, ... 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