데이터 분석력이 강한 브랜드를 만든다

📈 강력한 브랜드들의 공통점

스포티파이, 스타벅스, 넷플릭스
우리의 일상에 스며들어 있는 브랜드들에는 하나의 공통점이 있습니다.

위 브랜드들의 슬로건을 보여드릴테니 맞춰보세요!
감이 잡히시나요?
바로 데이터 분석을 통해 사용자에게 최상의 경험을 제공한다는 것!

이 브랜드들은 데이터를 기반으로
고객 개개인을 타깃하는 개인화 마케팅의 강자들입니다.
그들은 어떤 방식으로 고객들의 마음을 취향 저격 할 수 있었을까요?

🎧 스포티파이

스포티파이는 매주 월요일, 사용자를 위한 30곡의 음원 목록을 제공하는데,
권장 재생 목록은 사용자가 이전에 들은 적이 없는 트랙으로 구성됩니다.
이 때문에 사용자는 무명 아티스트 혹은 숨겨진 명곡 역시 쉽게 알아갈 수 있습니다.

​스포티파이의 개인화 서비스는
사용자의 검색 기록 패턴 및 잠재적 음악 선호도에 따라 생성되는데요,
머신러닝을 통해 권장 사항을 계속해서 개선하며, 사용자에게 최선의 추천 리스트를 제공합니다.

​‘오디오 음원 업계의 연구개발 센터’ 라고도 불리는 스포티파이는
인공지능 알고리즘과 머신러닝 기술 개발에 집중하며,
그 결과 세계 최대의 음원 스트리밍 업체로 발돋움할 수 있었습니다.

☕️ 스타벅스 

스타벅스는 온라인 마일리지 적립 제도인 ‘e-프리퀀시’,
매장에 들리지 않고 음료를 주문할 수 있는 ‘사이렌 오더’,
드라이브 스루와 사이렌 오더를 연동한 ‘마이 디티 패스’를 선보이며
지속적으로 고객의 눈높이에 맞춘 시스템을 구축해왔습니다.

​최근에는 빠른 정보처리가 특징인 ​클라우드 플랫폼을 도입하여
주문 접근성을 개선했고, 주문 단계를 간결화해 직관적성을 높였는데요,
바로 빅데이터를 활용하여 개인 맞춤형 서비스를 강화한 것입니다.

​스타벅스는 다양한 고객 의견을 빅데이터로 활용해
제품 개발과 서비스 개선에도 적극 반영하고 있습니다.

🎬 넷플릭스​

넷플릭스의 추천 알고리즘은
전체 매출의 60%를 만들어내는 핵심 기술인데요.
이 알고리즘은 마이크로 장르 시스템에 기반하는데,
각 영화별로 수많은 메타데이터를 태깅하여 입력하고,
이를 기반으로 다양한 장르를 만들어 내는 방식입니다.

​실제로 넷플릭스가 관리하는 장르는
무려 77,000개에 이르는 것으로 알려져 있는데요,
빅데이터를 자신만의 기준으로 가지고 있기 때문에
세분화한 타깃에게 매우 구체적인 추천이 가능해진 것.

​넷플릭스는 끊임없이 추천 알고리즘 개선에 투자하며
자사의 알고리즘 개선 조건으로 100만 달러의 상금을 수여 하기도 합니다.

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