맞춤형 거래 플랫폼

마지막 업데이트: 2022년 3월 25일 | 0개 댓글
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IPO 2022년 05월 27일 18:12

본 연구는 구글, 페이스북, 아마존이 수집하는 사용자 데이터의 유형과 특성을 살펴보고, 각 플랫폼이 맞춤형 광고를 위해 활용하는 이들 정보의 특성을 비교 분석하였다. 연구결과, 첫째, 세 플랫폼은 공통적으로 가입 시 필요한 사용자의 기본 정보, 웹에서의 활동 정보, 구매 및 거래 정보를 수집하는 한편 각 플랫폼은 검색 기반, 소셜 네트워크 기반, 커머스 기반이라는 플랫폼 특성에 따라 차별적인 사용자 정보를 수집하였다. 둘째, 각 디지털 플랫폼은 주 서비스의 속성에 따라 사용자 생성 정보가 상이하고 사용자가 제공하는 정보의 범주 및 선택권도 차별적으로 맞춤형 거래 플랫폼 나타났다. 데이터 제공 주체로부터 제공받은 정보와 공유 정보에 대한 선택권의 경우 구글이 3rd party로부터 제공받는 정보 공개에 있어서 가장 소극적인 입장을 취하는 것으로 나타났다. 마지막으로 각 플랫폼의 온라인 맞춤형 광고를 위한 데이터 활용 범위는 페이스북과 아마존이 맞춤형 광고를 위한 정보 활용도가 높으며 맞춤형 거래 플랫폼 타사 정보와의 결합을 통해 다각적으로 활용하고 있는 것으로 조사되었다.

This study examined the characteristics of data collected from users by Google, Facebook, and Amazon, and analyzed the difference in options between the information provided by the data creator and provider. Furthermore, among the information collected by each digital platform, the characteristics of the information used for online customized advertisement were compared and analyzed. The specific research questions are as follows: ∙Research Question 1: What are the characteristics of data collected directly from users and automatically collected by Google, Facebook, and Amazon? ∙Research Question 2: What are the differences between Google, Facebook, and Amazon's data creators (users) and data providers (websites and 3rd parties) in terms of information provision and information sharing options? ∙Research Question 3: What are the differences in user data that Google, Facebook, and Amazon use for online personalized advertising? As a result of the study, the three platforms commonly secure basic user information required for sign-up, activity information on the web, and purchase and transaction information, while user information was collected according to the platform characteristics such as search, social network, and commerce. Second, in each digital platform, user-generated information is different according to the attributes of the main service, and the categories and options of information provided by users are also different. When it comes to the choice of information and sharing information provided by the data provider, it was found that Google took the most passive position in disclosing information provided by 3rd parties. It seems that the digital platform is attempting to secure a competitive advantage through exclusive management of data in that the competitiveness of the combined information is determined according to the information provided from the 3rd party and the quantity and quality of the information held by the digital platform. Lastly, it was investigated that Facebook and Amazon have a higher range of data use for online personalized advertising and are using it in various ways by combining information with other companies. The results of this study are expected to have considerable implications in conjunction with the implementation of 3 kinds of Data Acts. These are consisted of ▲ Amendment of 'Personal Information Protection Act Amendment' that adds the concept of pseudonym information so that it can be used for statistical purposes, research, etc. ▲“Information and Communication Network Act Amendment” that transfers personal information-related content to the Personal Information Protection Act ▲ 'Credit Information Act Amendment' that uses and provides pseudonym information without the consent of the subject of credit information for commercial statistics preparation, research, and preservation of public interest records. Through the revision of the law, it is expected that domestic operators will also use information that has been de-identified so that individuals cannot be identified without the combination of additional information. However, at the same time as the possibility of using personal information is expanded, transparency in the scope of data collection and use performed by the digital platform must be further strengthened, and in particular, it is necessary to clearly inform users of what data they create and who the data is shared with. In this study, we analyzed only the three platforms that have a high share in the digital advertising market and are the most active in customized advertising. However, it is necessary to track whether the online customized guidelines are well observed by expanding the research targets to various domestic and foreign platforms in the future.

맞춤형 헬프 센터와 고객서비스 개인화의 이점

헬프데스크는 고객과의 커뮤니케이션을 구성하고, 더 나은 지원 환경을 제공하는 필수적인 도구입니다. 하지만 헬프데스크가 중요한 이유는 단순한 소통과 지원의 창구이기 때문일 뿐만 아니라, 기업의 브랜드와 가치를 반영하기 때문입니다. 오늘날, 고객들은 개인화된 고객 경험을 원합니다. 상호작용하는 과정에서 소중한 사람이라는 느낌을 받고 싶어 하며, 자신의 목소리가 기업에 전달되기를 원합니다. 바로 여기서 맞춤형 고객서비스를 제공하는 기업과 그렇지 않은 나머지 기업들의 격차가 벌어집니다.

헬프데스크 사용자 지정은 기술 자료를 고객의 모국어로 이용할 수 있는 옵션을 제공하거나, 엔터프라이즈 고객을 선임 지원 인력만이 처리할 수 있도록 자동화를 설정하는 등의 다양한 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 따라서 헬프데스크를 선택하기 전에 헬프데스크에서 지원하는 사용자 지정 수준이 어느 정도인지 확인하는 것이 중요합니다.

헬프 센터 사용자 지정의 확실한 4가지 이점

온라인 헬프 센터 사용자 지정의 확실한 4가지 이점 - 고객 지원 데스크 솔루션 Freshdesk

브랜드 아이덴티티를 유지합니다.

브랜드 로고는 고객이 비즈니스를 시각적으로 식별할 수 있는 정체성, 즉, ‘브랜드 아이덴티티’를 제공합니다. 따라서 일차적으로 헬프데스크에 로고를 추가할 수 있도록 합니다. 이는 기업의 브랜드 아이덴티티를 유지하는 데 도움이 될 뿐만 아니라, 고객과 항상 연결되어 있다는 의식을 형성하는 데에도 도움이 됩니다.

그다음으로는 일관성 있는 UX/UI를 유지하는 것이 중요합니다. 고객이 기본 웹 사이트에서와 동일한 글꼴, 색상 및 브랜드를 사용하여 지원 센터를 찾았을 때 해당 사이트에서 멀어졌다는 느낌이 들지 않도록 통일된 디자인 및 인터페이스를 유지하도록 합니다. 이를 통해 고객이 필요한 정보를 검색할 때, 원활한 워크플로우와 환경을 구축할 수 있습니다.

마찬가지로 지원 센터에 사용자 정의 도메인을 사용할 수도 있습니다. 도움을 요청할 때 다른 URL을 불러올 필요가 없으므로 모든 플랫폼에 통일성을 가져오고, 사용자가 쉽게 사용할 수 있습니다.

마지막으로 이용 가능한 언어를 추가 제공하여 도움말도 사용자 정의할 수 있습니다. 고객의 입장에서 모국어 지원을 받을 수 있다면 기업이 자신이 속한 국가 및 시장의 고객들을 신경 쓰고 있다는 느낌을 받게 되고, 이는 곧 신뢰 형성에 도움이 됩니다. Freshdesk를 사용하면 고객의 요구에 맞게 다국어 기술 자료를 작성하고, 고객의 모국어로 서비스 지원이 가능합니다.

브랜드의 목소리와 톤을 유지합니다.

지원 센터를 사용자 정의할 때 중요한 또 다른 요소는 고객이 읽을 수 있는 모든 콘텐츠에서 일관된 브랜드 톤을 유지하는 작업입니다. 이는 기사(article), 자동 검색기용 템플릿 및 에이전트가 고객에게 답장할 때 사용할 수 있는 응답 작성 등에 참조할 수 있는 ‘스타일 가이드’의 형태로 제공될 수 있습니다.

예를 들어, 국내 모 기업은 ‘친근함'을 내세운 브랜드 전략을 추구하여 웹사이트와 소셜미디어 등 모든 콘텐츠에서 격식을 차리지 않은 어조(-해요)를 사용합니다. 하지만 자동응답기와 만족도 조사에서는 매우 격식을 차린 어조(-하십시오)를 사용했다고 상상해 보세요. 고객은 브랜드에 대해 가지고 있던 이미지를 혼동할 수 있으며, 브랜드가 추구하는 전략과 다른 경우 일관성 측면에서 더욱 타격이 클 수 있습니다.

헬프데스크 맞춤화가 유용한 이유는 바로 여기에 있습니다. 모든 콘텐츠에서 고객 여정 전반에 걸쳐 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 헬프데스크를 사용자 지정할 수 없는 경우, 모든 사용자에게 동일한 일반 콘텐츠가 제공됩니다. 이는 기업의 개성을 드러낼 기회를 놓치는 것입니다. 자동 응답기, 설문 조사 이메일 및 지원 가이드 등 모든 콘텐츠에 브랜드의 목소리와 톤을 반영하여 일관성을 유지해야 합니다.

생산성을 향상합니다.

이메일을 통해서도 고객에게 답변할 수 있는데 왜 헬프데스크가 필요한지 의문을 가져본 기업들이 많을 텐데요. 정답은 바로 ‘생산성’입니다! 헬프데스크는 생산성을 향상하고, 사용자 정의 기능은 생산성을 더욱 배가시킵니다.

각 팀에서 각자의 업무를 처리하는 데 도움이 되는 최적의 툴을 사용할 수 있습니다. 하지만 이는 모두 독립 실행형 툴이며, 여러 플랫폼에서 정보를 찾을 때 기업의 지원팀에서 더 많은 워크로드를 처리해야 하는 부담이 발생합니다. 이때 헬프데스크의 사용자 지정 기능을 사용하면 모든 소스의 정보를 에이전트가 필요로 하는 헬프데스크로 가져오고, 자동화 설정을 통해 우선순위대로 처리함으로써 고객을 신속하게 지원할 수 있습니다.

기업이 명심해야 할 점은 헬프데스크를 사용하는 궁극적인 목표는 고객 서비스 향상이지만, 이를 달성하기 위한 첫 단계는 직원들이 업무를 더 효율적으로 수행하도록 돕는 것입니다.

보안을 강화합니다.

Freshdesk는 즉시 사용할 수 있는 보안 기능을 갖추고 있지만, 기업의 필요에 따라 권한을 사용자 정의할 수 있습니다. 예를 들어, 관리자 또는 소유자만 청구서 및 카드 상세 내역이 포함된 청구 섹션에 액세스하도록 할 수 있습니다. 따라서 보안이 강화됩니다.

어떤 종류의 고객 서비스 개인화가 중요할까요?

어떤 종류의 고객 서비스 개인화가 중요할까요? 헬프데스크 소프트웨어 Freshdesk

고객이 매번 개인화된 경험을 할 수 있도록 하기 위한 몇 가지 간단한 단계가 있습니다. 먼저 고객들은 개인화를 중시하지만, 어떤 종류의 고객 서비스를 개인화하는 것이 중요한지 기업은 깊이 있는 고민을 해봐야 할 것입니다. 고객들은 단순히 자신의 이름이나 생년월일과 같은 피상적인 요소에 기반한 개인화를 원하지 않기 때문입니다. 이들은 자신에게 맞춰진 것처럼 보이는 서비스와 콘텐츠를 원합니다.

고객 접점을 사용하여 정보를 수집합니다.

고객이 비즈니스와 상호 작용할 수 있는 다양한 채널을 제공하면 고객 서비스 개인화에 필요한 정보를 수집할 수 있는 가능성이 높아집니다. 모든 개별 상호작용은 이 고객에 대한 정보를 수집할 새로운 기회를 제공하기 때문입니다.

여러 채널에 통합된 고객 프로필을 만드는 가장 좋은 방법은 ‘로열티 프로그램’을 사용하는 것입니다. 이를 통해 고객 여정에서 기업과의 상호작용을 추적할 수 있으며, 개인화를 위한 데이터 수집이 가능합니다. 예를 들어, 모든 회원이 각자의 리워드 카드 번호를 가지고 있다면, 기업과 상호 작용하는 동안 이 번호를 입력하라는 메시지가 표시되면 데이터를 신속하게 추적, 컴파일 및 중앙 집중화할 수 있습니다. 또한, 사용자가 자신의 로열티 프로파일을 작성하도록 허용할 수 있습니다. 이렇게 하면 관심사, 취미 및 제안과 상호작용을 개인화하는 데 도움이 되는 기타 데이터를 요청할 수 있습니다.

고객 프로필을 개발합니다.

고객 접점을 통해 수집한 데이터를 사용하여 고객 기반 전체의 동향과 패턴을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 시장의 각 부문에 대해 별도의 구매자 페르소나를 개발할 수 있습니다. 고객층의 다양성에 따라 약 3~5개의 페르소나를 만드는 것이 좋습니다.

고객 데이터를 바탕으로 시장의 각 부문의 고객층에 대해 약 3~5개의 페르소나를 만들어 프로필을 개발할 수 있다.

머신러닝을 사용하여 마켓 세그먼트를 사용자 정의합니다.

예측 인텔리전스 도구 및 기타 형태의 머신러닝을 통해 고객을 별도의 그룹으로 나누어 추적하고, 서로 다른 방식으로 참여시킬 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 수천 개의 데이터 포인트를 사용하여 상관관계를 도출하고, 어떤 고객들이 동일한 대우를 받을 수 있을 정도로 유사한지에 대한 체계적인 결론을 내립니다.

예를 들어, 모바일 앱을 통한 서비스를 제공하는 기업이라면 위치 데이터를 실시간으로 사용하여 고객에게 관련 옵션을 제안할 수 있습니다. 단순히 가장 가까운 스토어의 주소를 제공하는 것일 수도 있고, 고객에 따라 자주 이용하는 매장의 프로모션 및 상품 제안을 작성할 수도 있습니다.

또 맞춤형 거래 플랫폼 다른 사용자 지정 옵션은 고객이 첫 방문자인지, 또는 이전에 웹 사이트를 방문한 적이 있는지에 따라 웹 사이트 및 챗봇 메시지를 조정하는 것입니다. 간단한 예로, 텍스트를 "어서 오세요" 대신 "재방문을 환영합니다"로 변경하는 것입니다. 사이트에 온라인 상점이 포함된 경우, 진행 중인 주문 건에 대한 업데이트 또는 최근 구매에 대한 피드백 요청 등 기타 개인화 데이터가 포함될 수 있습니다.

모든 팀원이 고객 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다

온라인 헬프 센터 Freshdesk로 모든 팀원이 고객 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다

여러 고객 접점을 제공하는 기업이라면 채널은 데이터를 수집하는 훌륭한 수단입니다. 중요한 것은 이 모든 데이터를 하나의 중앙 집중식 고객 프로파일에 효율적으로 통합하는 것입니다.

예를 들어, 웹사이트에 접속하여 제품을 반품하고자 챗봇과 대화하다가 문제를 해결할 수 없어 고객 서비스 센터에 전화한다고 가정해보겠습니다. 이제 고객은 서비스 담당자에게 문제를 처음부터 다시 설명해야 합니다. 반품을 위해 가까운 매장으로 물건을 가져가라는 담당자의 말에 상점에 도착했는데, 기록된 히스토리가 아무것도 없습니다. 이제 고객은 똑같은 대화를 세 번째 반복해야 합니다. 모든 직원에게 매번 이름, 주소, 영수증 번호 등 주문 정보를 반복하며 대화를 시작해야 한다면 고객이 얼마나 스트레스를 받을까요!

이를 위한 해결책은 고객 접점을 통합할 뿐만 아니라, 모든 팀원이 액세스할 수 있는 장소에 데이터를 중앙 집중화하는 것입니다. 예를 들어, 로열티 프로그램을 운영하고 있지만, 일선 고객 서비스 담당자가 프로필에 액세스할 수 없는 경우 이 데이터는 고객의 상호 작용을 개인화하는 데 도움이 되지 않습니다. 따라서 다음의 정보를 고객 서비스팀에서 액세스할 수 있도록 합니다.

  • 고객 이름
  • 구매 내역
  • 이전 고객 지원 내역
  • 반복되는 모든 기타 문제
  • 최근 질의 내역

이러한 고객 데이터는 중앙 집중식 데이터베이스에서 온라인으로 미리 입력할 수 있어야 합니다. 이 정보를 미리 입력하면 진행 중인 구매 내역 확인, 향후 주문 및 반품 절차 시작 등을 포함한 고객 상호 작용 속도를 높일 수 있습니다.

유연한 연락 옵션을 제공합니다.

맞춤형 온라인 헬프 센터 Freshdesk는 유연한 연락 옵션을 제공합니다 (챗봇, 라이브 챗, 이메일, 전화)

고객마다 비즈니스와의 거래 방식에 대한 선호도가 다릅니다. 일부는 자동화된 플랫폼을 선호하지만, 일부는 사람 에이전트와 대화하기를 원할 수 있습니다. 그렇기 때문에 고객이 선택한 매체를 사용하여 고객 서비스에 연락할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

일반적인 고객 서비스 맞춤형 거래 플랫폼 옵션은 다음과 같습니다.

소셜미디어는 추가적인 고객 서비스 옵션일 수 있으며, 일부 기업은 고객 서비스만을 위한 트위터 피드를 운영하기도 합니다.

이메일 커뮤니케이션을 개인화합니다.

이메일 개인화의 첫 단계는 웹 사이트 방문자와 마찬가지로 이메일 목록을 고객 세그먼트에 따라 나누는 것입니다. 그런 다음, 동적 콘텐츠를 사용하여 각 그룹 또는 개별 고객에게 보내는 다양한 이메일을 개인화할 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트에 고객의 지역 정보를 추가하면 결과가 개선됩니다.

추천 기능을 제공합니다.

기업은 고객의 과거 브라우징 및 쇼핑 경험을 바탕으로 온라인 및 이메일을 통해 추천을 제공하여 고객 서비스를 개선할 수 있습니다.

다음과 같은 방법으로 고객 권장 사항을 더욱 개선할 수 있습니다.

  • 고객이 구매하거나 사용한 제품에 대해 평점을 매길 수 있도록 합니다.
  • 이미 구매한 제품을 추천 목록에서 제거할 수 있습니다.
  • 관심 있는 다른 제품으로 위시리스트를 만들 수 있습니다.

고객 이름을 사용합니다.

고객의 이름을 사용하는 것은 이메일 개인화를 위한 차별화 수단으로 인식되지는 않습니다. 하지만 그만큼 가장 기본 중의 기본으로, 다른 고객 서비스 상호 작용에는 중요합니다. 고객의 이름을 사용하면 그 경험은 고객의 기억에 남고, 기업이 자신을 가치 있게 여긴다고 느낄 가능성이 높습니다.

예를 들어, 한 글로벌 커피 전문점은 고객 관계를 개선하기 위한 이니셔티브로 지난 2012년부터 컵에 고객의 이름을 쓰기 시작했습니다. 이는 고객이 자신의 이름을 소개하면 누구나 무료 라떼를 받는 캠페인으로 시작한 것으로, 캠페인이 끝날 때까지 직원 및 고객 관계 개선을 위해 350,000개 이상의 무료 음료가 제공되었습니다. 고객들의 뜨거운 반응을 통해 이름을 사용하는 단순한 행위가 브랜드와의 관계 형성에 얼마나 중요한지 짐작할 수 있을 것입니다.

사례 연구: Freshdesk로 직관적인 헬프데스크를 구축한 Bridgestone

맞춤형 온라인 헬프 센터 사례 옂구: Freshdesk로 직관적인 헬프데스크를 구축한 Bridgestone

비즈니스 소개

1931년에 창립된 Bridgestone은 세계에서 가장 큰 타이어 생산 및 유통회사입니다. 혁신적인 타이어 기술 덕분에 주요 자동차 제조업체에 기본 장비를 공급하는 주요 공급사로 거듭났습니다. 전 세계 26개 국가에서 180개의 생산 공장을 운영하며 150,000명이 넘는 직원을 두고 있습니다.

총 15명에 불과한 Bridgestone의 지원 에이전트들이 하루 평균 95~100개에 이르는 티켓을 받아 아웃룩 메일과 전화로 관리하고 해결했습니다. 하지만 이러한 구식 시스템으로는 모든 소통 채널을 따로 관리하며 티켓을 처리하는 것이 매우 어려웠고, 다른 SaaS 도구들은 제한적인 기능으로 인해 별로 쓸모가 없었습니다. 응답 시간이 한없이 지연되는 상황에 고객 만족도는 언제나 최하였습니다.

솔루션 - Freshdesk 헬프데스크 도입

팀은 견고한 고객 지원 시스템을 도입해 변화를 꾀하고자 했습니다. 여러 소통 채널을 통합하여 고객 지원이 가능하면서도, 간단하고 효율적인 솔루션이 필요했습니다. 평가 기간 Freshdesk를 사용해보며 완벽한 맞춤 설정이 가능한 포털 및 다채널 지원, 간단한 사용, SLA 기능 등을 접한 후, Freshdesk의 헬프데스크를 도입하기로 결정하였습니다.

'나에게 맞는 예쁜 옷' 찾아주는 개인맞춤형 패션 플랫폼 인기↑… 잇딴 투자유치·사업확대 박차

IPO 2022년 05월 27일 18:12

'나에게 맞는 예쁜 옷' 찾아주는 개인맞춤형 패션 플랫폼 인기↑… 잇딴 투자유치·사업확대 박차

국내 패션 업계에 개인 맞춤형 패션 서비스가 빠르게 확산하고 있다.

특히 고객의 세밀한 취향과 기호, 신체적 특성 등을 분석해 해당 고객에게 잘 어울릴만한 옷을 만들어주거나 코디해주는 전문 스타트업들이 잇따라 투자 유치 성공과 함께 사업 확대에 박차를 가하고 있어 주목된다.

27일 관련업계에 따르면 패션 커머스 스타트업 '온더룩(대표 이대범)'은 지난 26일 데브시스터즈벤처스와 하나벤처스, 네이버 (KS: 035420 ) D2SF, 케이비인베스트먼트, 네스트컴퍼니 등으로부터 30억원 규모의 프리시리즈A 투자를 유치했다.

온더룩은 이용자 개개인의 취향에 최적화한 패션 콘텐츠 플랫폼으로 이용자의 성별, 키, 선호스타일 등을 분석해 그에 적합한 크리에이터 패션 콘텐츠를 추천하고 관련 상품까지 구매할 수 있게 해준다.

이용자는 자신의 취향에 맞는 상품을 빠르고 간편하게 탐색할 수 있고, 온라인 중소상공인(SME) 및 크리에이터는 더 많은 노출 기회를 확보할 수 있다. 이 때문에 서비스 출시 1년 만에 월간활성이용자수(MAU) 35만명, 재방문율 65%를 달성할 정도로 빠르게 성장하고 있다.

이대범 온더룩 대표는 향후 사업 계획에 대해 "이번 투자를 통해 마케팅, 개발 인력을 확충해 온더룩 서비스를 고도화하고 크리에이터와 브랜드가 상생하는 생태계를 만들겠다"고 더스탁에 말했다.

인공지능(AI) 기반 디지털 옷장 플랫폼 '에이클로젯'을 운영 중인 스타트업 '룩코(대표 고해신)'는 지난 4일 KT인베스트먼트와 라구나인베스트먼트로부터 30억원 규모의 시리즈A 투자를 받았다.

룩코의 '에이클로젯'은 사용자들의 옷장을 기반으로 개인 맞춤형 패션 서비스를 제공하는 디지털 옷장 플랫폼이다. 2022년 5월 현재 전세계 70만명의 이용자를 확보하고 있다. 룩코팀은 1일 6만개씩 업로드되고 있는 개인 옷 데이터를 활용해 개인 맞춤형 스타일링과 콘텐츠 및 상품 추천 엔진을 개발하는 데에 집중하고 있다.

고해신 룩코 대표는 "다른 패션 IT 서비스들과의 차별성을 확보하려면 개인 옷장 데이터를 기반으로한 만족도 높은 추천 알고리즘이 무엇보다 중요하다"며 "성공적인 투자 유치를 발판으로 삼아 올해 3분기에는 개인 맞춤화된 상품 추천을 통해 글로벌 경쟁력을 갖춘 초개인화된 패션 플랫폼으로 성장하겠다"고 더스탁에 밝혔다.

남성 맞춤형 패션 커머스 '댄블'의 운영사 '테일러타운(대표 김희수)'은 지난 4월 말 스타트업 맞춤형 거래 플랫폼 액셀러레이터 파인드어스로부터 시드투자를 이끌어냈다.

테일러타운은 테일러 알고리즘을 적용한 '댄블'을 통해 3050 직장인 남성 고객을 대상으로 한 컨템포러리 브랜드 상품을 추천하고 판매한다. 고객의 사이즈, 체형, 스타일 등 데이터를 추출해 고객에게 맞는 커머스를 생성한다. 고객은 자신의 체형부터 취향까지 반영된 개인 맞춤형 커머스에서 간편하게 쇼핑을 즐길 수 있다.

김희수 테일러타운 대표는 더스탁에 "바쁜 3050 직장인 남성의 사이즈, 유행, TPO(시간, 장소, 상황) 고민을 대신해주는 올인원 패션, 뷰티 버티컬 커머스로 확장할 계획"이라며 "중년층 온라인 쇼핑경험을 혁신하겠다"고 포부를 밝혔다.

스타일링 추천 플랫폼 '이옷'을 운영하고 있는 '신사유람단(대표 강성열)'은 지난 3일 TS인베스트먼트와 인포뱅크로부터 14억원 규모의 프리시리즈A 투자유치를 유치했다. 이번 투자유치로 신사유람단의 누적 투자금은 총 33억원이 됐다.

신사유람단이 2020년 6월 출시한 '이옷'은 AI 알고리즘에 기반한 패션 스타일링 플랫폼으로, 성별과 나이, 취향, 체형 특성, 직업군 등을 수집·분석해 고객 맞춤형 거래 플랫폼 니즈에 맞는 스타일을 찾아주며마음에 들면 구매할 수도 있다. 상하의와 신발, 가방 등 스타일셋 기준 보유 데이터만 약 200만개에 달한다.

다른 스타일링 앱들이 색상과 스타일, 트렌드 등에 따라 단순 추천해준다면, 이옷은 개인화된 데이터를 활용하기 때문에 눈으로 보기에 예쁜 옷이 아니라 '나에게 예쁜 옷'을 보여준다고 회사 측은 설명했다.

한편 한국섬유산업연합회에 따르면 국내 패션시장 규모는 2021년 43조3500억원에서 올해는 6.2% 성장한 46조4000억원에 달할 것으로 전망되고 있다.

메타트레이더4
(MT4) 플랫폼

TropForex의메타트레이더 4

투자자분들을 위해 제공된 MT4 플랫폼은 사용자 지정이 가능하며 거래환경에서 풍부한 사용자의 친화적인 인터페이스를 제공하여 자신만의 거래 비법을 찾아서 실적을 향상시킬수 있습니다.

MT4는 세계에서 가장 좋아하는 외환 거래 플랫폼으로 널리 알려져 있으며 사용하기 쉬운 사용자 인터페이스, 향상 된 차트 기능, 표시기를 제공하며 MQL 언어를 지원합니다. 별도의 개입 없이도 지표 및 전문가 자문 (EA)을 쉽게 프로그래밍하여 외환 시장을 24/5 거래 할 수 있습니다.

TropForex의 강화 된 거래 조건과 결합하여 0핍으로 시작되는 스프레드로 0.20초의 실행과 함께 세계적으로 인정 된 거래 플랫폼을 사용할 수 있습니다

MT4의 주요 특징

  • CFDs 외환, 지수, 상품, 채권
  • 당사의 충분한 유동성은 거래자들의 주문을 정확히 실행해드립니다.
  • VPS 서비스를 이용한 EA 거래 시설.
  • 고급 기술 분석, 50개 이상의 지표 및 맞춤형 차트… 39개 언어로 제공됩니다.
  • 거래 신호의 고급 알림 시스템을 사용하세요.

Mt4의 주요 특징

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고객 맞춤형 로열티 플랫폼입니다.

알맞은 경험, 고객 보상 및 커뮤니케이션을 적시에 제공하기 위해서는 강력한 툴이 반드시 필요합니다. 당사의 자체 로열티 플랫폼인 Realtime-XLS는 고객 행동 전문가들이 정밀한 성능을 구현할 수 있도록 설계하였으며 전세계 은행 25곳 이상이 선택한 로열티 플랫폼입니다. 모든 기업들이 서로 다른 특성을 갖고 있다는 이해를 바탕으로 Realtime-XLS는 귀사의 내부 기술과 통합될 수 있도록 설계되었습니다.

로열티 플랫폼의 위력은 기존의 IT 시스템과 데이터베이스에 완벽하게 통합되었을 때 비로소 발휘됩니다. 당사는 Salesforce와 손을 잡고 당사의 로열티 경험과 기술적 노하우를 활용해 Salesforce 고객들이 자사의 IT 네트워크에 Salesforce Loyalty Management를 구성 적용하고 구현할 수 있도록 하였습니다. 통합된 고객 정보 관리와 실시간 데이터 피드 및 애널리틱스를 통해 기업들은 채널과 소속 조직에 관계 없이 로열티 서비스를 유기적으로 제공할 수 있습니다.

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적절한 경험을 제공할 수 있도록 지원하는 기술

Realtime xls

Realtime-XLS

엔터프라이즈급 실시간 로열티 솔루션입니다. Realtime-XLS는 모든 맞춤형 거래 플랫폼 고객의 거래와 상호작용을 추적하고 보상하며, 혁신적이고 원활한 고객 경험을 통해 충성도를 강화하고 수익성을 높입니다.

Smart Engage

Salesforce Loyalty Management

Salesforce 로열티 관리 서비스는 Salesforce의 Customer 360 솔루션의 백미로 판매, 서비스, 마케팅, 상거래와 고객 데이터를 아울러 특정 산업과 관계 없이 브랜드들의 전면 통합 로열티 솔루션을 지원합니다. Collinson은 Salesforce의 고객들과 긴밀히 협업하여 Loyalty Management, Marketing Cloud 외에도 기타 Salesforce의 상품을 바탕으로 고객사의 로열티 프로그램을 설계, 이행 및 최적화하고 있습니다.

질문이 있으시면 담당자에게 문의하시기 바랍니다.

전문 역량

더 나은 고객 경험 구축 및 제공

Loyalty Services

고객과 비즈니스의 니즈에 집중하여 보다 스마트한 고객 경험을 실현하는 전략을 마련할 수 있도록 협력합니다. 데이터 분석, 고객 행동 평가, 프로세스 통합 또는 능률화를 통해 타겟팅하여 통합적인 참여를 제공할 수 있도록 지원합니다.

Smart Engage

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Salesforce 로열티 관리 서비스는 Salesforce의 Customer 360 솔루션의 백미로 판매, 서비스, 마케팅, 상거래와 고객 데이터를 아울러 특정 산업과 관계 없이 브랜드들의 전면 통합 로열티 솔루션을 지원합니다. Collinson은 Salesforce의 고객들과 긴밀히 협업하여 Loyalty Management, Marketing Cloud 외에도 기타 Salesforce의 상품을 바탕으로 고객사의 로열티 프로그램을 설계, 이행 및 최적화하고 있습니다.

Loyalty Solutions

당사의 글로벌 가맹 업체 네트워크, 서비스와 플랫폼들은 함께 협업하여 고객 몰입도를 향상하고 고객의 보상감, 만족도, 유지를 강화시키는 동시에 귀사의 수익을 성장시키는 강력한 종합 고객 로열티 프로그램을 창조합니다. 이는 귀사가 원하는 구체적이 요건에 맞춰 구성됩니다.

Data and Analytics

데이터와 애널리틱스

Collinson이 하는 모든 일은 본질적으로 데이터와 관련이 있습니다. 당사가 보유하고 있는 각종 로열티 데이터 서비스들은 귀사의 고객 경험을 풍요롭게 하고 경영 성과를 개선하기 위해 설계되었습니다. Collinson의 전문 인력은 최신 기술을 활용해 귀사의 로열티 프로그램의 효과를 강화할 수 있는 차별화된 고객 인사이트를 발굴하고 혁신적인 고객 여정을 구상합니다.

OUR CLIENTS

Businesses we've assisted

Collinson 제공 서비스

Eurostar는 진화하는 기술을 활용하기 위해 기존 프로그램을 하나의 새로운 맞춤형 거래 플랫폼 플랫폼에 단일 제안으로 통합하기 위해 Collinson으로 도움을 요청했습니다.

보상 프로그램인 Club Eurostar를 성공적으로 출시한 후, 멤버 경험 전략을 강화하기 위한 전략적 파트너와 원활한 멤버 경험을 제공하면서 포인트 교환을 통해 프로그램의 매력을 넓힐 수 있는 새로운 솔루션이 필요했습니다.

SmartEngage TM 상품을 활용하여 로열티 플랫폼을 구축하고 SmartRedeem Store TM 과 통합하여 Eurostar의 진화하는 인터페이스와 상호 작용할 수 있도록 했습니다. 또한 50만 개의 정리된 기록을 새로운 데이터베이스로 마이그레이션했습니다.

Eurostar는 플랫폼을 통해 다양한 상업 전략을 지원하기 위한 포인트 적립 및 소진 캠페인을 실행할 수 있습니다. 이를 통해 수동 프로세스를 없애고 프로그램의 가치를 확장하고 보상 이행 비용을 절감합니다.

  • 로열티 및 고객 인게이지먼트
  • 로열티 엔진

7개국 3개 언어로 제공되는 1,700개의 엄선된 보상으로 프로그램 가치 확대

유연한 로열티 솔루션을 통한 원활한 멤버 경험

여정 매핑을 통해 멤버 경험을 최적화하는 전략적 파트너

Eurostar

7개국에서 1,700개의 엄선된 보상으로 프로그램 가치 확대

Collinson 제공 서비스

2002년부터 Radisson과 함께 일하고 있습니다. 당시는 EMEA 지역에서 로열티 프로그램을 개발하는 데 도움이 필요한 때였습니다. 비즈니스 사례, 전체 프로그램 설계 및 EMEA 프로그램(당시 Gold Points Plus) RFP 제안서를 전달했으며, 프로그램은 2003년에 출시되었습니다.

이후 프로그램은 2011년에는 Club Carlson으로, 2018년에는 Radisson Rewards로 두 차례의 개편과 재출시를 거쳤습니다. 다양한 방법으로 프로그램과 Radisson을 지원하고 있습니다.

  • 로열티 및 고객 인게이지먼트
  • 로열티 엔진

멤버 및 비멤버 데이터를 보관하는 데이터베이스 개발 및 유지 관리

이메일 채널에 중점을 둔 커뮤니케이션 실행 및 전달

로열티 이니셔티브를 전 세계적으로 지원하기 위한 다양한 캠페인과 프로젝트 계획, 설계 및 수행

Radisson

2002년부터 로열티 프로그램 관리

Collinson 제공 서비스

당사에 업무 협력을 요청했을 때 IKEA KSA는 당시 사우디아라비아의 최고 소매업체 중 하나로 부상했음에도 불구하고 고객 데이터를 확보하는 데에는 큰 어려움을 겪고 있었습니다. IKEA는 고객에 대해 더 자세히 파악하여 더 개인화된 경험을 제공할 수 있는 좋은 타겟팅 모델을 구축하고자 했습니다. IKEA 프렌즈 로열티 프로그램으로 고객 친밀도를 제공하기 위해서입니다.

이 목표를 달성하기 위해 고객에 대해 더 많은 것을 배우고, 평균 매장 방문 횟수를 늘리고, 판매 증대를 추진하고, 유효 회원을 등록하는 것이 임무였습니다.

IKEA는 모든 채널에서 Realtime-XLS 솔루션을 사용하여 사우디아라비아 전역에 IKEA 프렌즈 프로그램을 출시했습니다. Realtime-XLS를 통해 IKEA 고객은 자신의 지출에 따라 보상을 받고, 온라인 및 매장 내 구매 시점에 즉시 할인을 받습니다. 또한 이것을 IKEA의 새로운 모바일 커머스 앱과 통합했습니다. 앱을 통해 등록을 간소화하고, 고객 경험을 맞춤화하여 더욱 편리한 쇼핑 경험을 창출하며, 브랜드와 상호 작용할 수 있는 더 많은 기회를 제공합니다. 첫 달 동안 매일 1,000명 이상의 고객이 프로그램에 등록했고 2019년에 IKEA는 최고의 옴니채널 경험으로 Seamless Middle East 상을 받았습니다.

  • 로열티 및 고객 인게이지먼트
  • 로열티 엔진

평균 구매액이 80% 더 큰 프로그램 멤버 중 매장 방문객 30% 증가

2019년 총 29만 명의 멤버 등록, 60%가 활동 이력 보유

등록된 멤버의 연평균 방문 횟수 28% 증가

Ikea

Realtime XLS로 매장 방문객이 30% 증가

Collinson 제공 서비스

Interswitch는 나이지리아 라고스에 본사를 둔 지급결제 처리 업계를 선도하는 기업으로 몇몇 아프리카 국가에서 사업을 영위하고 있으며 카드발급사, 전표매입사 그리고 가맹점 로열티 프로그램을 관리할 수 있는 다기능 플랫폼을 찾고 있었습니다. Interswitch는 또한 자사의 POS 단말 네트워크를 통해 거래되는 국내 전용 카드인 Verve를 통합하고자 했으며 고객사인 은행들을 위한 강력한 로열티 프로그램을 운영하고자 했습니다.

당사의 다기능 로열티 플랫폼인 Realtime-XLS를 통해 Interswitch는 카드 기반의 전국적인 로열티 프로그램을 출범할 수 있었으며 해당 플랫폼을 통해 다중 채널 리워드 제도와 은행 전행적 캠페인을 실시할 수 있게 되었습니다. 그 결과 은행 15곳과 1,000곳 이상의 가맹점의 리워드와 연계된 Firstclub 제도가 출범했습니다.


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