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구축사례 넷스루의 제품 및 서비스를 활용하는 주요 사례 입니다.

Total 18건 1 페이지
  • 흥국화재 발주처 : 흥국화재(https://www.heungkukfire.co.kr/) 도입시기 : 2019.12 구축범위 : 다이렉트 보험 사이트 분석
  • [금융/부동산] 흥국화재(https://www.heungkukfire.co.kr/)

    ◆ 요구사항
    1. 다이렉트 보험상품의 사용자별 관심을 분석하고 별도 저장
    2. 인터넷 보험의 가입 단계별 전환율이나 이탈률 파악
    3. 홈페이지 이용자의 상세한 행동 패턴 분석 필요

    ◆ 수행결과
    1. 홈페이지 방문부터 보험 계약 체결까지 단계별 이용 현황을 상세히 분석
     - 본인인증 -> 견적산출 -> 계약체결 단계에 이르기까지 걸리는 시간 분석
     - 계약 체결까지 단계별 전환율 및 이탈률 분석
    2. 다양한 관점의 분석을 위해 로그 분석 결과를 DB에 저장
     - Tableau를 이용하여 운영계 데이터와 연계한 추가적인 보고서 생성
    3. DB에 기록되지 않는 정보는 로그로 남김
     - 계약 체결 단계의 고객 행동을 로그에 남겨 이탈의 원인을 파악
    4. 제휴 채널 분석
     - 제휴 채널별로 전환 단계 및 효과 분석
     - 검색어와 이벤트별 전환 단계 및 효과 분석

    ◆ 도입효과
    1. 사이트 이용현황 파악으로 사용자 편의성 및 계약 체결 단계 개선에 도움
    2. 제휴 채널별, 이벤트별 효과 분석으로 마케팅 활동의 효율성 증대

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  • 현대카드 발주처 : 현대카드(https://www.hyundaicard.com/) 도입시기 : 2019.12 구축범위 : 현대카드 웹고객 이용행태 분석환경 구축​
  • [금융/부동산] 현대카드(https://www.hyundaicard.com/)

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    ◆ 문제점
    1. 기존 외산 솔루션으로 고객 행동 정보를 수집하고 있었으나 사이트나 페이지 변경 시 로그 수집 및 데이터 내재화에 어려움
    2. 수집 데이터를 데이터 웨어하우스와 연동 가능한 형태로 가공하여 내부시스템으로 전송하는데 어려움

    ◆ 수행결과
    1. 기존 외산 로그 수집 모듈을 대체하여 고객 행동과 관련된 모든 트래픽 정보를 수집
    2. 데이터 웨어하우스 적재에 필요한 정보를 포함 고객이 일으키는 트래픽 정보를 수집
    3. 태그매니저를 이용하여 분석 스크립트를 즉시 반영
    4. 사이트 리뉴얼이나 페이지 수정 시 로그 수집 스크립트를 직접 등록/수정/삭제함으로써 개발자를 거치지 않고 정보 수집 가능
    5. 수집된 데이터를 현업의 니즈에 맞게 분석 및 가공
    6. 가공된 트래픽 정보를 실시간으로 적재 시스템으로 전송 처리

    ◆ 도입효과
    1. 사이트 리뉴얼이나 페이지 변경시 태그 관리기를 이용해 간단히 로그 데이터 기록함으로써 개발 리소스를 줄임
    2. PC/Mobile Web, AppView 등을 대상으로한 고객 행동 데이터 수집 범위 확장이 가능 

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  • 한화생명 발주처 : 한화생명(http://www.hanwhalife.com) 도입시기 : 2019.8 구축범위 : 임직원 교육 과정 개인화 추천
  • [금융/부동산] 한화생명(http://www.hanwhalife.com)

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    ◆ 문제점
    1. 단순 규칙 기반의 추천이 이루어짐
    2. 동료들의 선호하는 학습과정을 기반으로 한 Collaborative Filtering 기법의 추천 필요
    3. 머신러닝과 같은 최근 알고리즘 기반의 추천 기법이 필요

     

    ◆ 수행결과
    1. 나의 학습 과정과 동일한 과정을 수강한 사람들이 많이 수강한 과정 추천
    2. 나의 학습 과정과 동일한 카테고리에 속한 과정 중 많이 수강한 과정 추천
    3. 나의 학습 과정과 동일한 카테고리에 속한 과정 중 최근 30일 내 등록된 과정 추천
    4. 나의 관심 주제에 속한 과정 중 많이 수강한 과정 추천
    5. 동일 직급/부서 임직원이 많이 수강한 과정 추천
    6. 전체 임직원들이 많이 수강한 과정 추천 

    ◆ 도입효과
    1. 이용자의 직급, 스타일, 수준 등을 고려하여 적절한 교육 과정을 추천함으로써 서비스 고급화 및 활성화 달성
    2. 임직원이 최근 조회한 과정과 연관된 과정을 추천하여 교육 과정 선택이 다양해짐
    3. 임직원의 관심역량내 동료들이 많이 수강한 과정을 추천하여 상호 지식교류와 학습의욕을 고취

     

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  • KDB 산업은행 발주처 : KDB 산업은행(http://www.kdb.co.kr ) 도입시기 : 2019.4 구축범위 : 지능형뱅킹 서비스 구축
  • [금융/부동산] KDB 산업은행(http://www.kdb.co.kr )

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    ◆ 문제점
    1. 고객별 행동 로그의 수집 및 활용에 어려움
    2. 지능형뱅킹 추천서비스를 위한 추천 데이터가 없음
    3. 고객 선호 데이터를 생성하지 않음
     

    ◆ 수행결과
    1. 추천에 필요한 데이터를 지능형추천 DB 적재 & 추천 인터페이스 적용
    2. 고객의 금융 편의성을 높이기 위해 고객 맞춤형 메뉴와 지능형 이체 거래를 제공
    3. 인터넷뱅킹 개인, 인터넷뱅킹 기업, 스마트폰뱅킹 개인, 스마트폰뱅킹 기업 채널에 추천 시스템 적용
    4. 고객의 메뉴 이용 빈도를 분석하여 자주 쓰는 메뉴를 고객 맞춤형 메뉴로 제공
    5. 고객의 거래 형태를 분석하여 주기적으로 반복되는 이체 거래를 맟춤형으로 제공
    ​* 구체적인 내용은 고객사 사정으로 밝힐 수 없음

    ◆ 도입효과
    1. 고객이 자주 사용하는 인터넷 뱅킹 메뉴를 알아서 구성
    2. 고객이 이체할 내용을 미리 알아서 제공함으로써 보다 고급화된 뱅킹 서비스를 제공
    3. 고객 특성에 맞는 경험을 제공하여 인터넷 뱅킹 활용도 증가
    4. 개인별 맞춤 UI 개선으로 고객 편의성 증가

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  • 광주은행 발주처 : 광주은행 (pib.kjbank.com) 도입시기 : 2018.5 구축범위 : 고객 행동 분석 및 개인화 추천
  • [금융/부동산] 광주은행 (pib.kjbank.com)

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    ◆ 문제점
    1. 자동화된 금융상품 추천 없이 수동으로 금융상품 배너 노출
    2. 금융상품 배너 노출을 위해 IT 개발부서의 도움이 항상 필요
    3. 금융상품 배너 노출 효과를 상세하게 분석할 수 없음
    4. PC 웹과 모바일앱에서 사용자 경험에 맞는 금융상품 추천할 수 없음
     
    ◆ 수행결과
    1. 고객별 관심사에 따른 차별화된 금융상품을 메인 페이지에서 추천
    2. 고객의 이용행태에 따른 통계분석을 기반으로 금융상품 추천
    3. 고객의 최근 관심사에 맞는 상품을 적시에 노출
    4. 모바일 앱과 웹을 동시 사용하는 고객에게 일관된 상품을 추천
    5. 정보계와 운영계 시스템과의 연계를 통해 통합된 고객관리
    6. 각 추천영역별 고객 반응 정보에 대해서 로그수집/분석 솔루션을 통한 파악 가능
     
    ◆ 도입효과
    1. 데이터 분석을 통한 비대면 채널 UI 개선에 따른 고객 편의성 증가
    2. 고객의 서비스 이용행태 분석에 따른 고객 세분화 및 타겟마케팅 진행
    3. 디지털 채널의 프로모션별 효과를 정교하게 측정
    4. 프로모션 채널 유입고객 이용 편의성 향상에 따른 상품가입 전환율 증가 및 고객 유지율 향상
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  • 신한은행 발주처 : 신한은행 (http://www.shinhan.com) 도입시기 : 2018.3 구축범위 : 개인화 추천 솔루션 고도화
  • [금융/부동산] 신한은행 (http://www.shinhan.com)

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    ◆ 문제점
    1. 마케터가 추천 관련지식 없이 금융상품이 잘 추천되도록 설정하기에 어려움 

    2. 추천 반응 효과를 상세하게 보기 위해서는 다른 분석도구가 필요

    3. 새로운 앱에 개인화 추천을 적용할 수 없음

    4. 모바일과 웹 플랫폼 모두에서 일관된 추천 메시지 전달이 안됨

    5. 추천 상품을 편집하려면 디자이너, 엔지니어의 도움이 항상 필요


    ◆ 수행결과

    1. 간단한 설정으로 다양한 채널에서 고객에게 개인화된 서비스를 제공

    2. 솔루션 관리자 화면에서 각 추천영역의 고객 반응 정보를 파악

    3. 동일한 분석 데이터를 활용하여 다양한 채널에서 일관된 개인화 추천  가능

    4. 추천 노출 및 고객 반응 정보가 정확하게 표시됨

    5. 정의된 템플릿으로 직접 HTML을 편집하여 추천 내용 꾸미기 가능

    6. 애니메이션, 이미지, 텍스트, 배너까지 다양하게 추천 가능

    ◆ 도입효과

    1. 인터넷뱅킹, 신한S뱅크, 신한은행 솔(SOL) 앱에서 일관된 상품추천으로 구매 전환율 증가 기대

    2. 다양한 추천 방법을 제공하여 고객에게 서비스에 대한 만족감을 높임 

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