클라우드를 통한 마케팅 효과 극대화 및 고객 맞춤형 참여 유도 서비스 구축 방법 - 김현수 솔루션즈 아키텍트, AWS / 강태경 과장, 조선일보 :: AWS Summit Seoul 2019

© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
클라우드를 통한 마케팅 효과 극대화 및
고객 맞춤형 참여 유도 서비스 구축 방법
김현수
솔루션즈 아키텍트, AWS Korea
강태경
디지털 전략실 과장, 조선일보

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고객의 관심과 이탈을 예측하라.
고객에게 줄 수 있는 가치를 높여라.
고객의 기대치를 뛰어 넘어라.

사용자의 관심은 어디서든 발생
2025년이면,
750억개의 엔드포인트로 연결
Sources: McKinsey & Co., Inc., Statista

사용자의 기대치는 꾸준히 증가
대량의 메시지 정형화된분리된 경험 비지니스 컨텍스트
개인화 메시지 자연스러운이어지는 경험 사용자 컨텍스트

AWS를 사용하면 고객의 요구와 기대에 부응
다양한 채널을 통한
적시 참여 유도
전 세계의 사용자와
디바이스에 대량 전송
시기적절한
개인 맞춤형 메시지
그들을 통해서, 효율적으로
사용자들에게 접근하는 방법과
무엇이 더 중요한 것인가를 배움

AWS 기반의 사용자 참여 유도 고객사

사용자 관리 잠재 고객 관리 타겟팅 채널 캠페인 인사이트
성공적인 사용자 참여 유도 과정

사용자 관리
상세 분석을 위한
사용자 데이터 Export
머신런닝을 사용하여
사용자 선호도나 행동을 예측
소유중인 사용자 데이터
제 3자의 데이터
실시간 수집한 데이터

적절한 잠재 고객 선별
유연한 잠재 고객 정의를
위해 세그먼트 재결합
적절한 세그먼트 생성을
위한 컨트롤 기능 제공
기존 정적 세그먼트
동적 잠재 고객 세그먼트

적시에 메시지 발송
특정 사용자들에게 직접
트랜잭션 메시지 발송
실시간 액션을 기반으로
즉시 메시지 트리거
사용자가 가장 참여를
잘 하는 시간대에 스케줄링

Amazon Pinpoint
Event Triggers
자동화된
개인화 추천
사용자의 라이프 타임
밸류를 극대화
일관된 경험을 위한
다중 캠페인 워크플로우
이벤트, 사용자 행동 및 지표를 기반으로 실시간 참여 유도

선호하는 채널로 메시지 전달
특정 사용자의 채널
실적에 대한 통찰력 확보
이메일, SMS, 푸시 및 음성
메시지를 손쉽게 생성
높은 전송 신뢰도 및
통제를 가진 메시지 전달

Amazon Pinpoint Voice
지역 전화 번호를 제공하고
수십 개의 언어와 목소리를
사용하여 전 세계에 전달
음성 및 SMS 메시지로
원활하고 안정적인
최종 사용자 환경 제공
텍스트 스크립트를
음성으로 쉽게 옮기고
사용자에게 전달
최종 사용자에게 전화 메시지를 전달하는 새로운 채널

고객 참여 및 이벤트 분석
통합 성능 분석을 위해
외부에서 수집한 데이터와
핀포인트 데이터를 결합
더 높은 전송률을 보장하기
위해 메시지 전달에 영향을
미치는 문제를 신속하게
감지하고 해결
사용자에게 메시지의
임팩트를 이해하기 위해
교차 채널 참여 유도 및
이벤트 지표 측정

Amazon Pinpoint
Deliverability Dashboard
스팸이 아닌 받은 편지함으로
가는데 도움이 되는 도구
이메일 발송 전에 전송 문제를
적극적으로 감지하고 해결
세계 최고의 ISP로부터 얻은
경험을 기반으로 받은 편지함
도달 가능성을 이해
이메일 메시지가 사용자의 받은 편지함에 도착하도록 관리

마케터, 운영자, 개발자 모두를 위한 플랫폼
Amazon Pinpoint Console Amazon Pinpoint APIs

조선일보의 디지털 혁신 여정
강태경
디지털 전략실 과장
조선일보

조선미디어 소개

고객에 대한 고민
50대 이상의 중장년 30ㆍ40대 청년

조선일보의 잠재력
풍부한
콘텐츠
우수한
맨파워
시스템
및
조직문화
IT
인프라

고객 관계의 목표
One-way Massmedia
사용자
사용자
사용자
심층
분석
기사
속보 동영상
UI/UX
사용자
행사/
이벤트
사용자 사용자
사용자
사용자
고객의 360도 View 데이터를
기반으로 고객 중심의
‘Connected Media’

디지털 혁신 이정표
1
Adoption
2
Migration
3
Experiment
2018년 클라우드 도입 클라우드 네이티브 Agile Services
끊임 없는
혁신 시도

Chosun.com - 매스 마이그레이션
3개월 동안 8개의 어플리케이션을
AWS로 마이그레이션 (Chosun.com 포함)
IT인프라의 효율적 구성으로 Target Cost를 절감
다양한 서비스 구현의 BASE 구축

Live 조선 - AWS Elemental을 이용한 혁신
저렴한 초기 투자
단기간 구축
새로운 수익원
고품질 라이브 영상

Live 조선 - AWS Elemental을 이용한 혁신
AWS Elemental
MediaLive
AWS Elemental
MediaPackage

Amazon Polly - 데이터 기반 서비스 개선
Amazon
Polly
웹로그
분석을 통한
서비스 개선
비용 절감
목적의
TTS
서비스
기능적
유지보수
요약기사
연속듣기
서비스
30/40
출퇴근
시간
50/60
충성고객
서비스

Amazon Polly - 데이터 기반 서비스 개선
웹로그
분석을 통한
서비스 개선
비용 절감
목적의
TTS
서비스
기능적
유지보수
요약기사
연속듣기
서비스
30/40
출퇴근
시간
50/60
충성고객
서비스
Amazon
Polly

DIP 워크샵 - 고객 중심의 서비스 플랜
개발자-기획자-마케터가 함께하는
고객 중심의 조직 문화
AWS DIP “Working Backward”
3040 학부모를 위한 교육 서비스 도출
Digital Innovation Program

Amazon Pinpoint - 마케팅 프로세스 개선
▶ 데이터 마케팅에 많은 리소스 투입
▶ 캠페인 후 데이터 소멸
계획 제작
DB 요청 발송 요청
분석요청 BI도출
▶ 마케팅 자동화 → 비용 절감
▶ 데이터 이력관리 → Personalize
Customer
Journey 콘텐츠 재생산
진행이력관리 맞춤형 콘텐츠
적시 발송 최적의 방식

AWS Cloud
Amazon Pinpoint - 마케팅 캠페인 모델
AWS
Lambda
Amazon
S3
Amazon
Personalize
Amazon
Athena
AWS
Glue
Create segment/campaign
View dashboard
Backup raw data
Amazon
Kinesis Data Firehose
Amazon
QuickSight
Amazon
Pinpoint
Amazon
SES
Email
Marketer
Developer
Analyst
Client devices
Amazon
S3
Amazon
S3
Pre-processingEmail raw dataEmail response data
Export
segment
Import
segment
Upload segment file
Open an e-mail
Response activities
Request E-mail delivery
Visualization
Ad-hoc query
Train model for personalization
and recommendation
Data catalog
Crawlers
E-mail Provider
1
2
3
4
5
6
7

Data Lake – 데이터에 관한 고민
▶ 수많은 데이터를 어떻게 통합하고 활용해야 최적의 서비스를 제공할 수 있을까?
혼란스러운
여러 버전의
데이터
분산된 데이터로
인한
통합 분석 불가
어려운 데이터
기반의 고객
세그멘테이션
데이터를
찾기 위해
낭비되는 시간
조선닷컴
회원 웹 로그
외부 데이터
30만명 참석
규모의 행사
종이신문
구독자

Data Lake – 고객 중심의 데이터 통합
Data Lake
Analytics
Machine Learning
Real-time Data
Movement
On-premises
Data Movement

Data Lake - 분석 플랫폼 로드 맵
예측 분석통합 시각화 분류 분석 클러스터 분석
세그먼트
명확한 비즈니스
목표하에 분석하여
가시적 성과 창출
통찰력
데이터간 연관성을
분석하여 신규 사업에
대한 기회 확보
단일 위치
부서별로
분산된 데이터를
한 곳으로 통합
3
21
4
5
모델링
머신러닝을 활용한
예측 모델
시각화
쉽고 빠르게
데이터를 시각화하여
데이터간의 연관성 도출

Data Lake – 고객 중심의 데이터 통합

Next…
Amazon
Personalize
++
▶ Digital Subscription
News Feeding :
개인화된
컨텐츠
Paywall (Login) :
서비스를
애자일하게 개발
Membership :
온오프 결합 상품
충성 고객 확대
Attract Engage Lock-in Advocate
Data Lake
on AWS

Amazon Connect AWS IoTAWS Lambda
Amazon PersonalizeAmazon DynamoDB
Amazon S3
Amazon SNS
AWS Step
Functions
AWS Amplify
AWS AppSync
Amazon Kinesis
Amazon EMR Amazon Lex Amazon Polly
다양한 AWS 서비스와 Pinpoint 서비스의 통합

Amazon
Personalize
+
사용자 행동
및 상품 추천
개인 맞춤
메시지
수백만 고객으로
확장 가능
Amazon Personalize를 통해 개인화 된 경험 및 예측

고객과 성공적인 소통을 위한
US-East (N. Virginia), US-West (Oregon),
EU-East (Frankfurt), EU-West (Dublin)
사용자 관리 잠재 고객 관리 타겟팅 채널 캠페인 인사이트

AWS Cloud
Amazon Pinpoint Demo – Go Build Theater!
AWS
Lambda
Amazon
Personalize
Amazon
Athena
AWS
Glue
Forward response data
AppSync API
Amazon
Kinesis Data Firehose
Amazon
QuickSight
Amazon
Pinpoint
Marketer
Analyst
Customer
Endpoint Amazon
S3
Preprocessed dataResponse raw dataResponse data
Visualization
Response activities
Send campaign
(Push Notification)
Ad-hoc query
Train model for personalization
and recommendation
Data catalog
Amazon Elasticsearch
Service
Amazon Cognito
Visualization
App client to
Pinpoint mapping
Authentication
AWS
AppSync
Amazon
DynamoDB
Update data in table
Crawlers
Marketer
Developer
Analyst
Create segment/campaign
View dashboard
AWS
Amplify
ETL job
result
Kibana

Amazon Pinpoint Demo – Go Build Theater!

Next Step
• 관련 세션 안내
• AWS 기술트랙1 (13:00~13:50) - Effective Data Lake : 고객 경험을 통한 사례 탐구
• AWS 기술트랙2 (17:20~18:10) - 개인화 및 추천 기능의 맞춤형 AI 서비스 혁명: Amazon Personalize
• 유통 및 소비재 (13:40~14:20) - AWS를 통한 빅데이터 활용 고객 분석 및 캠페인 시스템 구축 사례
• 세션 관련 엑스포 부스 안내
• Go Build Theater (17일 15:30~16:30, 18일 13:00~14:00): 디지털 캠페인 꿀팁 on AWS (with Demo)
• 세션 관련 Getting Started 정보
• Amazon Pinpoint Tutorials: https://amzn.to/2DdWLPY
• 이메일 수신 동의 구현: https://amzn.to/2VJBLbb
• 전화 번호 등록을 위한 SMS 양방향 전달 구현: https://amzn.to/2KE255a
• 이메일 캠페인 시스템 구축 실습: https://bit.ly/2EgdqlC

감사합니다!

클라우드를 통한 마케팅 효과 극대화 및 고객 맞춤형 참여 유도 서비스 구축 방법 - 김현수 솔루션즈 아키텍트, AWS / 강태경 과장, 조선일보 :: AWS Summit Seoul 2019

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