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AI 기술 기반 소비자∙미디어 반응 분석

AI 기술을 활용한 디지털 소비자 라이프스타일 및 행동 반응 센싱을 통해 즉각적 Responsive(반응형) 마케팅으로 연계합니다.

Why We Do

디지털 채널 내 소비자의 행동 변화를 파악하고 적시 대응하는 것이 중요합니다.

소비자의 행동 변화를 읽어 보다 정확한 니즈 파악
데이터 인텔리전스를 통해 소비자를 자세히 들여다 볼 수 있게 되었습니다. 소비자는 구매의사 결정 과정에서 제품 검색, 홈페이지 방문, 의견 공유하는 등의 다양한 행동을 보입니다. 이러한 소비자 행동을 보다 빠르고 정확하게 분석하고 변화를 센싱하여 그들의 인식과 니즈를 파악하는 것이 비즈니스 경쟁력 강화의 중요한 요인으로 부상하고 있습니다.
고객 니즈에 대한 실시간 모니터링과 긴밀한 대응
소비자 행동을 분석하여 유의미한 인사이트를 얻는 것만큼이나 중요한 것은 즉각적 타이밍에 적합한 대응을 하는 것입니다. 일정 기간 동안 발생한 소비자 게시글을 모아서 분석하다가 적정한 대응 타임을 놓쳐 브랜드의 위기가 오는 케이스가 비일비재합니다. 따라서 소비자 반응 중 주목해야 할 내용을 실시간으로 선별, 분석하여 즉각 대응하는 것이 중요합니다.

제공 서비스

디지털 소비자 인텔리전스 컨설팅

AI 기술을 활용한 디지털 소비자 라이프스타일 및 행동 반응 센싱을 통해 즉각적 Responsive(반응형) 마케팅으로 연계합니다.

소비자의 행동 변화를 적시 인지하고 즉각적인 마케팅 대응으로 연계합니다.: 디지털마케팅은 더 이상 온라인과 모바일 디바이스에만 국한되지 않습니다. 에스코어는 온·오프라인을 망라하는 전방위적인 마케팅 채널에 정교한 AI 기술을 적용하여 보다 정확하고 신속한 고도의 디지털마케팅 전략을 제시하고 실행합니다.

서비스 내용

In-Moment Sensing

1실시간 이슈 센싱
On-Time Analysis

2데이터 기반 소비자 인사이트 파악
Responsive Marketing

3소비자 인사이트 대응 실행 콘텐츠 Feed-in

특장점

실질적 의사결정을 지원하는 소비자 반응 분석 경험
다양한 소셜 데이터를 기반으로 신제품의 출시 전·중·후에 걸친 소비자 반응을 분석하여 고객 커뮤니케이션 및 상품 기획에 반영합니다.
실시간 이슈 센싱 방법론 보유
자사와 경쟁사 관련 소비자와 미디어의 반응 중 주목해야 하는 이슈와 키워드를 AI 기술 활용하여 선별 및 감지하고 실시간으로 분석해 즉각적인 대응을 가능하게 합니다.
검증된 디지털 리스닝 솔루션 활용
다수의 프로젝트를 통해 검증 받은 디지털 리스닝 솔루션을 연계하여 최적의 분석 결과와 안정적인 서비스를 제공합니다.

고객 사례

제품에 대한 소비자 반응을 체계적으로 분석하여 효과적인 마케팅 커뮤니케이션을 할 수 있었을 뿐 아니라 잠재적 이슈의 확대 방지에 도움이 되었습니다.

– 글로벌 전자 제품 제조 기업

도전 과제
글로벌 전자 제품 제조사인 A 기업은 다양한 온·오프라인 접점에서의 고객 교류를 통해 방대한 고객 데이터를 확보하고 있었습니다. 하지만 접점에서 유입되는 고객들의 니즈와 페인 포인트(Pain point)에는 수동적으로 대응해왔습니다. 결국 고객들은 온·오프라인 접점별로 상이한 정보와 일관되지 못한 경험에 대해 불편을 호소하였고 자신의 니즈에 맞지 않는 컨텐츠와 오퍼에는 흥미를 보이지 않게 되었습니다. 결국 A 기업은 보유 중인 방대한 데이터를 활용하여 고객의 변화하는 니즈를 해소하고자 하였습니다.

에스코어 서비스
에스코어는 A 기업의 접점별 고객 데이터 보유 및 운영 현황을 분석하여 데이터의 형태, 성향, 연관 관계 등을 파악하였습니다. 접점별 환경과 고객의 니즈를 기반으로 통합 데이터 시나리오를 도출하고 이에 최적화된 데이터 통합 방안을 제시하였습니다. 또한 통합 데이터 기반 고객 관점의 단일 뷰(Single View)를 확보할 수 있도록 전략을 제시하고 대상 고객 맞춤 컨텐츠와 오퍼링을 개발 및 전달하여 고객의 경험을 향상하였습니다.

1. 고객 경험 시나리오 발굴

[CEJ 단계별 시나리오 개발 ]구매 전/중/후 단계 별 당사 고객 경험 향상 위한 시나리오 발굴 및 고객 검증 진행

시나리오 프로세스 및 요건 기반 DB 통합 및 경험 실행
2. 고객 정보 통합 View 개발

[고객 관점 통합 정보 화면 구현]채널별 분산된 고객 정보 통합 DB 구축 방안 및 통합 View 요건 정의

단계별 기획안 기반 고객 DB 통합 및 대시보드 구현
3. 개인화 콘텐츠 및 오퍼링 개발

[고객 데이터 기반 맞춤형 Offering]고객 경험 모니터링 통한 고객 가치 맞춤형 캠페인 및 콘텐츠 개발

고객 경험 단계별 채널 내 맞춤 마케팅 실행