[마케팅] 29cm의 푸시 클릭율 6배를 만든 고객집중

고객이 궁금해할 개인화 메시지

푸시 = 노이즈 라는 문제를 풀고, “고객이 좋아할만한 정보라면 고객은 광고가 아닌 유용한 푸시로 인식할 것이다.”라는 가설을 기반으로 고객 행동 데이터 기반의 관심있는 브랜드 소식을 푸시로 전달한 사례.

Point 1.  고객당 관심있는 브랜드를 1순위부터 4순위까지 선정

“브랜드에 얼마나 관심이 있는지” 알 수 있는 행동 정보인 브랜드홈 방문, 상품상세페이지 조회, 브랜드 좋아요의 이벤트를 몇번 했는지, 얼마나 최근 했는지에 따라 클릭율의 우선순위를 실험

Point 2. 단일 브랜드의 모든 콘텐츠 정보 데이터화

내부에서 발행되는 모든 콘텐츠의 보이는 정보들(제목, 프로모션 종류 등)과 보이지 않는 정보들(참여 브랜드들, 상품들의 최대할인율 등)까지 담을 수 있는 콘텐츠의 데이터화(= 메타데이터) 작업을 진행

Point 3. 개인화된 UX Writing

고객이 가장 알고 싶어하는 정보를 2줄이라는 한정된 영역 내 소통해야 하기에, 저희는 이를 UX writing을 통해 실험

1) 고객이 행동을 남긴 브랜드임을 메시지에서 알 수 있는 1인칭 시점의 소통으로 클릭율의 유의미한 증분을 확인하였으며
2) 발매/입점/할인의 종류에 따라 총 27개 (3*3*3)의 프로모션을 분류하고 이 프로모션을 고객 관점에서 (예. 단독→ 29CM에서만, 신상입고 → 재고가 적은 특성에 따른 품절소구) 소통하여 최종 클릭율 6배 상승

https://medium.com/29cm/%ED%91%B8%EC%8B%9C-%ED%81%B4%EB%A6%AD%EC%9C%A8-6%EB%B0%B0%EB%A5%BC-%EB%A7%8C%EB%93%A0-%EA%B3%A0%EA%B0%9D%EC%A7%91%EC%A4%91-2811bf0a15c7

푸시 클릭율 6배를 만든 고객집중