고객 사례
디지털 혁신에 성공한 의류 및 라이프스타일 브랜드 Stripe International
트레저데이터 CDP의 인사이트를 바탕으로 재고를 감축하고 매출을 증대한 Stripe는
고객 데이터를 효과적으로 활용하는 것이 수익을 창출하는 바람직한 습관임을 깨달았습니다.
의류 소매업체인 Stripe는 광고 성과를 향상하고 고객 기반을 확대하기 위해 고객 데이터를 사용하기 시작했습니다.
첫 CDP 기반 데이터 모델링이 좋은 결과를 낸 덕분에, Stripe는 CDP(고객 데이터 플랫폼)의 활용 범위를 확장하기로 했습니다.
Stripe는 고객에 대한 심층적 이해를 바탕으로 비즈니스를 다음과 같이 변화시켰습니다.
여정 개인화와 소매 및 라이프스타일 브랜드 비즈니스에서의 타게팅된 판매
정교한 고객 행동 모델 기반의 CDP를 활용한 고객 수요 예측을 바탕으로 자사의 공급망 시스템과 고도로 현지화된 매장 재고를 연동
예측 분석, 타게팅, 세그멘테이션을 통한 소매 매출 증대
트레저데이터 CDP 분석과 AI를 통한 전사적 디지털 혁신 지원
THE RESULTS
과제
Stripe 또한 여느 기업처럼 자사의 신규 고객 확보 및 광고 역량을 평가하고자 했습니다.
또한 새로 도입한 트레저데이터 고객 데이터 플랫폼을 통해 고객을 더욱 면밀히 파악하여, 기존 고객에게 계속 신선하고 세련된 경험을 제공하면서도 신규 온라인 프로그램이 기존의 매출을 잠식하지 않도록 만들고자 했습니다.
Stripe는 성공을 거둔 파일럿 프로그램을 확장하여 공급망 및 재고 관리 프로그램을 실행한 결과, 예측 분석을 통해 각 매장에서 판매 확률이 가장 높은 상품을 적시에 배치할 수 있었습니다.
솔루션
트레저데이터 CDP는 다음과 같이 다양한 데이터 소스에서의 데이터를 통합했습니다.
온라인 및 매장 구매 기록을 포함한 퍼스트 파티(자사) 데이터
광고 및 행동 데이터
세컨드 파티와 서드 파티 데이터
IP 위치 및 NPS 데이터
기상 데이터
Stripe는 트레저데이터의 예측 스코어링, 타게팅 및 세그멘테이션, 유사 타겟 분석을 위한 분석 기능을 활용하여 자사의 라이프스타일 브랜드에 대한 새로운 잠재 고객을 찾았습니다.
또한 고객 행동을 모델링하여 클릭률 상승과 잠재 고객 창출이 효과적인 광고 및 관련 프로모션의 결과였는지 여부를 확인했습니다.
이를 통해 놀라운 결과를 얻은 Stripe는 고객 행동에 대한 예측 모델과 인사이트를 바탕으로 자사의 공급망을 정밀하게 조정하기로 했습니다.
목표는 고객이 원하는 제품을 즉시 찾고 구매할 수 있도록 적합한 제품을 적절한 매장에 적시에 배치하는 것이었습니다.
“예전에는 마케팅과 데이터 분석을 일부 외부 업체에 맡기기도 했습니다. 하지만 이제는 사내에서 손쉽게 고객 데이터에 액세스하고 이를 분석할 수 있으며, 따라서 직접 문제를 살펴보고 해결하려고 하게 됩니다. 또한 CDP를 활용하여 우리가 어떻게 해야 고객에게 가까워질 수 있는지 파악할 수 있죠. 더불어 업무의 정확성이 높아지면서, 트레저데이터를 도입했던 이유인 ‘고객 이해 증진’에 더욱 가까워진 것 같습니다.”
Shigeki Yamazaki, 스트라이프 인터내셔널의 디지털 혁신 부서 고문
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Lion Corp.은 1800년대 후반에 설립되어 유구한 역사를 자랑하는 CPG 기업입니다. 이 회사는 특히 전도유망한 밀레니얼 세대와 Z세대 구매자의 소비자 수요를 발 빠르게 예측하고자 CDP를 도입했습니다.
Credit Saison은 트레저데이터를 통해 고도로 정확한 인구통계학적 프로필, 카드 사용 데이터포인트, 온라인 멤버십 데이터라는 다양하고도 방대한 데이터 소스를 활용하여 정확한 프로필을 구축합니다.
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