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고객 데이터에 대한 싱글 뷰

단일 데이터 뷰를 사용한 고객 유치, 증대 및 유지

클릭스트림 분석 솔루션 시트

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개요

기업에서는 고객에 대한 단일 뷰를 사용하여 전체적 맥락에서 고객 행동을 완전히 이해하는 데 필요한 모든 데이터를 통합적으로 표시할 수 있음을 인식하고 있습니다. 기존 데이터 시스템은 종단 애플리케이션과 스토리지 플랫폼 간의 일대일 관계로 구축되었습니다. 예를 들어 한 회계 팀에서는 데이터베이스를 사용하여 결제 시스템을 관리하고, 고객 관리 팀은 모든 로그를 CRM 시스템에 저장하고, 한 클리닉에서는 환자 데이터를 EMR 플랫폼에 저장합니다.  ApacheHadoop®은 단일 고객 데이터 뷰를 만들 수 있도록 하고, 손에 닿을 수 있었을지도 모르지만 여러 상호작용, 채널, 그룹 및 플랫폼에 흩여져 있던 가치를 겉으로 드러냅니다. 이제 조직에서는 인사이트와 같은 단일 고객 뷰의 장점을 통해 대상 고객을 더 정확히 파악, 확보하고 유지하며, 기회를 포착하고, 문제를 극복할 뿐만 아니라 수익을 늘릴 수 있습니다.

새로운 가치를 실현하는 길을 여는 단일 뷰

새 고객 유치

새로운 데이터 출처에서 고객 및 시장 데이터를 모아 최고의 잠재 고객을 공략하십시오. 제품을 맞춤 제작하여 새로운 시장 기회와 고객 취향의 변화에 전체 및 개인 수준에서 모두 대응하십시오.

세계 최대 소매업 웹사이트 중 하나에서는 매 시간마다 수백 메가바이트에 이르는 클릭스트림 데이터가 생성되지만, 광고 인상 및 클릭스트림 데이터를 각기 다른 플랫폼에 저장했습니다. 이 소매업체는 데이터를 단일 고객 뷰의 HDP에 통합하여 광고 배치를 최적화하고 고객 웹 경험을 개선했습니다.

Hadoop을 사용하는 광고 기업 »

기존 관계의 발전

여러 제품과 사업 부문에 격리되어 있는 단편적인 데이터를 모아서 다음에 구입할 제품(NPTB)을 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 기존 고객에게 더 많이 판매할 수 있는 기회를 포착하고 판매를 성사시키십시오.

한 유명 정보통신 기업에서는 교차 판매 수익을 늘리기 위해 HDP를 사용하여 주 계정 보유자 이외의 사용자 인구를 추측합니다. 이 기업은 고객 데이터와 보조 계정에 대한 정보를 합쳐서 고객을 더 분명히 파악하고 고객의 요구 사항을 충족하는 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.

정보통신 산업 백서 »

중요한 고객과 거래 유지

기존 데이터를 새로운 데이터 유형과 통합하고 여러 분석 도구에 걸쳐 일관성을 실현하십시오. 고객과 대면하는 활동을 여러 접촉점에 걸쳐 조정하고 보완하여 전체적인 고격 경험을 개선하십시오.

한 대규모 소매업체에서는 HDP를 사용해 모든 시스템의 고객 데이터를 합쳐서 고객을 한 눈에 볼 수 있는 단일 뷰를 얻습니다. 따라서 이 업체는 개인별 맞춤 서비스를 제공하여 고객 경험을 개선하고 평생 고객 가치를 높일 수 있습니다.

소매업 백서 »

단일 뷰 이용 사례

이용 사례 1
미디어 이미지

웹사이트 클릭스트림 데이터 시각화

온라인 고객이 구매를 완료할 확률을 높이려면 어떻게 해야 할까요? Hadoop을 사용하면 방문객이 웹사이트에서 행동하는 방법을 더 쉽게 분석한 후 변화시킬 수 있습니다. 여기서 온라인 소매업체가 구매 경로를 최적화하여 이탈율을 줄이고 전환율을 높이는 방법을 볼 수 있습니다. HDP는 단일 고객 뷰에 대한 웹사이트 클릭스트림 데이터를 캡처하고 개선하여 회사의 전자 상거래 목표를 초과 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 동영상과 함께 제공되는 튜토리얼에서는 HDP를 사용하여 원시 클릭스트림 데이터를 개선하는 방법에 대해 설명합니다.

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이용 사례 2
미디어 이미지

소셜 미디어 및 고객 생각 분석

Hadoop을 사용해 Twitter, Facebook 및 기타 소셜 미디어 대화에서 데이터를 마이닝하여 귀사와 경쟁사에 대해 고객이 어떻게 생각하는지 분석할 수 있습니다. 더 많은 소셜 빅 데이터로 더 분명한 목표를 갖고 실시간으로 결정을 내릴 수 있습니다. 이 동영상과 함께 제공되는 튜토리얼에서는 HDP를 사용하여 원시 Twitter 데이터를 개선하는 방법에 대해 설명합니다.

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