Oracle Unity Customer Data Platform 인텔리전스 워크벤치 모델 카탈로그

고객사 리드 점수부여 모델

계정 가망고객 점수부여 모델은 프로필, 수익, 행동 데이터 및 참여 패턴을 사용하여 B2B 계정의 전환 가능성에 따라 점수를 부여하는 즉시 사용 가능한 예측 데이터 과학 모델입니다. 점수는 구매할 계정의 성향을 식별합니다.

복리후생

• 더 높은 전환 기회로 적절한 계정을 선제적으로 육성합니다.
• 계정 기반 마케팅(ABM) 노력의 효율성을 높입니다.
• 마케팅 적격 가망고객(MQL) 수와 전환율을 높입니다.

산업별 사용 사례

• 제조: 글로벌 제조 기업에서는 Oracle Unity의 예측 계정 및 연락처 점수부여 모델을 사용하여 프로필 및 참여 패턴을 기반으로 판매 전환 가능성을 추정하고 점수 매길 수 없습니다.
• 기술: 기술 회사는 예측 계정 점수부여를 활용하여 특정 계정에서 전환 가능성이 가장 높은 연락처를 식별한 다음 캠페인 및 지원 프로그램에 사전에 추가하여 ABM 노력을 가속화할 수 있습니다.

연락처 가망 고객 점수부여 모델

컨택트 리드 점수부여 모델은 프로필, 매출, 행동 데이터 및 참여 패턴을 사용하여 컨택트의 전환 가능성에 따라 점수를 매기는 즉시 사용 가능한 예측 데이터 과학 모델입니다.

모델은 모든 컨택트에 대한 리드 스코어 타임스탬프가 포함된 리드 스코어 값을 생성합니다. 다양한 레벨의 영업 퍼널에서 활성 상태인 연락처와 구매 가능성을 결정하는 데 도움이 되므로 고객 세그먼트를 정확하게 타겟팅하고 영업 및 마케팅 전략을 효과적으로 조정할 수 있습니다.

복리후생

• 전환 가능성이 높은 연락처를 선제적으로 육성합니다.
• 마케팅 적격 가망고객(MQL) 수와 전환율을 높입니다.

산업별 사용 사례

• 기술: 비즈니스 소프트웨어 회사는 이 모델을 활용하여 전환 가능성이 가장 높은 고객사의 컨택트를 파악한 다음 이를 지원 프로그램에 사전에 추가하여 영업 활동을 가속화할 수 있습니다.

고객 평생 가치 모델

고객 생애 가치(CLV) 모델은 특정 기간 동안 고객의 가치를 추정하는 즉시 사용 가능한 데이터 과학 모델입니다. 이 예측은 고객 프로필 데이터, 과거 거래 내역, 거래의 화폐 가치 및 빈도를 포함한 여러 접점을 기반으로 합니다.

비즈니스 사용자는 CLV 모델을 사용자 정의하여 고객에게 3개월, 6개월 또는 12개월의 평생 가치를 제공할 수 있습니다.

복리후생

• 고객을 확보, 유지 및 지원할 때 마케팅 비용을 보다 효과적으로 예산 책정합니다.
• 고부가가치 고객을 파악하고 집중하여 고객 유지율을 높이고 매출을 높일 수 있습니다.

산업별 사용 사례

• 소비재: 온라인 화장품 회사는 고객 생애 가치 모델을 사용해 프로필 및 거래 패턴을 기반으로 시간 경과에 따라 고객의 가치를 추정합니다. 이렇게 한 후, 지난 6개월 동안 2개 미만의 스킨 케어 제품을 구입하고 $200 이상을 소비한 고객을 대상으로 새로운 고급 스킨 케어 제품에 대한 캠페인을 만듭니다.
• 자동차: 자동차 제조업체는 CLV 모델을 활용하여 고객 지출 범위를 파악하고 해당 지출 범위 내에 있는 자동차에 대한 제안을 맞춤화합니다.
• 소매: 식료품 매장은 CLV 모델을 실행하여 브랜드와 평생 가치가 높은 고객을 식별하여 새로운 로열티 프로그램을 홍보하기 위한 캠페인에 포함시킵니다.

캠페인 매출 귀속 모델

캠페인 수익 귀속 모델은 판매 및 전환으로 이어지는 접점을 분석하여 캠페인의 성공을 결정하는 데 도움이 되는 바로 사용할 수 있는 데이터 과학 모델입니다. 캠페인 수익 귀속 모델에는 두 가지 유형이 있습니다.

• 매출 캠페인 귀속 모델은 각 캠페인에 금전적 가치를 할당하여 캠페인의 효과를 측정합니다.
• 비수익 캠페인 귀속 모델은 각 캠페인에 퍼센트 귀속 값을 지정하여 캠페인의 효율성을 측정합니다. 모델은 각 개별 캠페인에 대한 총 변환으로 변환된 캠페인의 퍼센트 값으로 귀속 퍼센트를 계산합니다.

각 모델은 캠페인 전환에 기여한 모든 접점을 고려합니다.

복리후생

• 수익 기반 결과 이상의 귀속을 이해합니다.
• 주관적 선택이 아닌 객관적 데이터 분석을 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.
• 가장 효과적인 전환을 생성하는 이벤트를 파악하고 예산 지출 위치를 결정하며 ROI를 개선합니다.

산업별 사용 사례

• 소매유통: 리테일 업체는 캠페인 귀속 모델을 사용하여 멀티채널 여정을 더 잘 이해하고, 전환율이 가장 높은 채널에 대한 인사이트를 확보할 수 있습니다.
• 기술: SaaS 기술 기업은 캠페인 속성 모델을 활용하여 멀티 터치 캠페인과 수익 성사 시 가장 영향력 있는 콘텐츠, 채널 및 캠페인 활동을 더 잘 이해할 수 있습니다.

최근성, 빈도 및 통화 모델

최근성, 빈도 및 화폐(RFM) 모델은 이벤트 및 트랜잭션 데이터를 기반으로 최근성, 빈도 및 화폐 값에 대한 숫자 점수를 생성하는 즉시 사용 가능한 데이터 과학 모델입니다. 이를 통해 고객을 다양한 페르소나로 분리한 다음 가장 관련성이 높은 메시징으로 타겟팅할 수 있습니다.

RFM 모델은 다음 특성을 사용하여 참여 및 구매 동작을 측정합니다.

• 최근: 고객의 가장 최근 트랜잭션입니다.
• 빈도: 고객이 거래를 수행하는 빈도입니다.
• 화폐: 고객의 거래 규모/총 금액

각 특성은 1에서 5 사이의 점수로 표현됩니다. 하나는 가장 최근, 가장 빈번함 또는 가장 낮은 구매 값이고 5는 가장 최근, 가장 빈번함 또는 가장 높은 구매 값입니다.

이 모델은 다음 페르소나를 사용하여 각 고객의 값을 나타냅니다.

• 손실됨: 관찰 기간 동안 최소한의 활동을 보인 가장 약한 참여자입니다.
• 위험: 비활동성 및 낮은 구매 행동의 시작을 보여주는 참여자입니다.
• 손실할 수 없음: 활동하지 않는 공간이 더 강력하고 여전히 구조 가능한 구독자입니다. 아직도 구원받을 수 있습니다.
• 유망: 평균 최근성과 가치를 보인 참여자입니다.
• 신규: 강력한 가치의 참여율을 보인 최근 참여자.
• 챔피언: 최고입니다. 가장 강력한 가치의 참여율을 보인 최근 참여자입니다.

복리후생

• RFM 페르소나를 사용하여 상대적인 고객 가치에 따라 가장 관련성 높은 메시지와 제안으로 고객을 타겟팅합니다. 이렇게 향상된 고객 참여는 응답률, 고객 만족도, 고객 유지율 및 고객 생애 가치를 높일 수 있습니다.

산업별 사용 사례

• 소매유통: 소매유통업체는 과거의 상호작용을 기반으로 다양한 휴일 캠페인에 대한 RFM 모델을 활용하여 대상자(높은 가치, 유망, 위험, 손실 등)를 식별하고 세분화함으로써 타기팅, 개인화 및 전반적인 전환을 개선할 수 있습니다.

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이탈 성향 모델

이탈 성향 모델은 트랜잭션 및 행동 패턴을 기반으로 고객 이탈 가능성을 평가하고 측정하는 즉시 사용 가능한 데이터 과학 모델입니다.

고객 이탈 가능성이 높은 고객을 식별하여 마케팅 담당자가 고객을 유지하기 위해 특정 캠페인 또는 메시징을 통해 고객을 타겟팅할 수 있는 통찰력을 제공합니다.

복리후생

• 이 모델을 통해 이탈 위험이 있는 대상자 및 세그먼트(고부가가치 고객 포함)를 사전에 식별할 수 있습니다. 그런 다음 마케팅 및 광고 팀은 관련 메시징을 통해 이러한 고객을 위한 윈백 캠페인을 트리거하여 고객 유지율을 높일 수 있습니다.

산업별 사용 사례

• 통신: 통신 공급업체에서는 Unity의 이탈 성향 모델을 통해 다른 제공업체로 전환하려는 고객에게 특별 프로모션을 자동으로 전송할 수 있습니다.

참여 성향 모델

참여 성향 모델은 고객이 과거의 상호 작용을 기반으로 이메일(열기, 클릭, 구독 또는 구독 해제)에 참여할 가능성을 측정합니다.

복리후생

• 이메일 타겟팅 및 캠페인 참여를 개선합니다.
• 피곤할 가능성이 가장 높은 대상자의 참여 및 제거에 집중하여 캠페인 접점을 정확하게 늘립니다.

제품 성향 모델

이 즉시 사용 가능한 모델은 과거 상호 작용 및 고객 프로필 데이터를 기반으로 고객이 특정 제품을 구매할 가능성을 예측합니다.

이 모델을 통해 고객 및 제품 조합에 대한 성향 점수를 확인하여 특정 제품을 구매할 가능성이 가장 높은 고객을 식별할 수 있습니다.

복리후생

• 높은 성향의 고객 및 제품 조합을 목표로 삼아 마케팅 예산을 보다 효과적으로 지출할 수 있습니다.

개선된 의사결정을 위해 회사에서 사용할 수 없는 인사이트를 확보할 수 있습니다.

산업별 사용 사례

• 소매업: 리테일 업체는 제품 성향 모델을 활용하여 새로 참여한 고객들에게 적합한 제품 제안을 파악함으로써 전환율과 고객 확보율을 높일 수 있습니다.
• 통신: 모바일 통신 기업은 제품 성향 모델을 활용하여 고객에게 새로운 전화, 하드웨어, 서비스 업그레이드를 안내할 수 있습니다.

환매 성향 모델

재구매 성향 모델은 고객이 특정 제품을 재구매할 가능성을 측정합니다. 환매 성향 점수는 과거 고객 거래와 인구 통계 및 행동 데이터를 기반으로 계산됩니다.

복리후생

• Oracle Unity Customer Data Platform에서 생성된 오디언스 대비 재구매 성향 점수를 활용하여 크로스 채널 참여 캠페인 및 제품 재구매 가능성이 가장 높은 대상 고객을 최적화합니다.

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차선책 모델

차선책 모델은 고객의 요구를 예측하고 판매 및 거래 패턴을 기반으로 모든 고객에게 가장 관련성이 높은 조치를 추천하는 즉시 사용 가능한 데이터 과학 모델입니다.

이 모델은 고객 프로필 데이터, 고객 참여, 제품 카탈로그 데이터 및 구매를 사용하여 고객에게 권장되는 상위 5개 작업을 생성합니다. 이러한 권장 사항을 사용하여 특정 고객에게 가장 관련성이 높은 작업을 결정할 수 있습니다.

복리후생

• 고객 여정에 대한 차선책을 통해 고객과 올바른 방식으로 소통함으로써 전환율을 높일 수 있습니다.

산업별 사용 사례

• 자동차: 글로벌 자동차 브랜드에서는 Unity의 차선의 작업(NBA) 및 차선의 오퍼(NBO) 모델을 사용하여 판매와 거래 패턴을 기반으로 모든 고객에게 가장 관련성 있는 높은 작업과 오퍼를 추천할 수 있습니다.
• 금융 서비스: 금융 서비스 기업은 차선책 및 차선책 모델을 사용하여 투자 계좌, 신용 한도, 모기지 등 금융 상품에 대한 신규 오퍼를 전환할 가능성이 높은 고객을 파악하고, 해당 권장사항을 기반으로 채널 전반에서 고객 경험을 개인화할 수 있습니다.
• 여행 및 호텔/요식업: 크루즈 라인은 NBO 및 NBA 모델을 사용하여 고객이 다음 여행 또는 숙박을 예약하는 데 도움이 되는 제안을 식별할 수 있습니다.

차선 제안 모델

Oracle Unity의 차선 제안 모델은 고객의 요구를 예측하고 판매 및 거래 패턴을 기반으로 모든 고객에게 가장 관련성이 높은 제안을 추천하는 즉시 사용 가능한 데이터 과학 모델입니다.

이 모델은 고객 프로필, 고객 참여, 제품 카탈로그 및 구매 데이터를 사용하여 권장 사항을 생성합니다. 이를 통해 사용자는 다양한 제품 또는 서비스에 연결된 오퍼에 대한 최상위 권장 사항 중에서 선택할 수 있습니다. 사용자는 이러한 권장 사항을 사용하여 특정 고객에게 보낼 가장 관련성이 높은 제안을 결정할 수 있습니다.

복리후생

• 차선 제안 모델을 활용하여 가장 관련성이 높은 콘텐츠 또는 오퍼를 통해 고객과 소통함으로써 전환율을 높일 수 있습니다.

산업별 사용 사례

• 자동차: 글로벌 자동차 브랜드에서는 차선의 작업(NBA) 및 차선의 오퍼(NBO) 모델을 사용하여 영업 및 거래 패턴을 기반으로 모든 고객에게 가장 관련성 있는 작업과 오퍼를 추천할 수 있습니다.
• 금융 서비스: 금융 서비스 제공업체는 차선책 및 차선책 모델을 사용하여 투자 계좌, 신용 한도, 모기지 등 금융 상품에 대한 새로운 제안으로 전환될 가능성이 높은 고객을 식별하고, 해당 권장사항을 기반으로 채널 전반에서 고객 경험을 개인화할 수 있습니다.
• 여행 및 호텔/요식업: 호텔 체인은 NBO 및 NBA 모델을 사용하여 고객이 다음 여행 또는 숙박을 예약하는 데 도움이 되는 제안을 식별할 수 있습니다.

차선 판촉 모델

차세대 최고의 프로모션 모델은 고객의 과거 제품 구매를 사용하여 고객이 특정 제품에 대해 기꺼이 지불할 가격을 결정하는 즉시 사용 가능한 데이터 과학 모델입니다. 이 모델을 활용하면 고객의 제품 가격을 지능적으로 개인화할 수 있습니다.

복리후생

• 차세대 최고의 프로모션 모델을 통해 개인화된 제품 가격 책정을 통해 전환율, 총 수익 및 평균 주문 가치를 높일 수 있습니다.

산업별 사용 사례

• 의료: 의료 회사에서는 차선의 프로모션 모델을 사용하여 개별 고객의 과거 구매를 기반으로 새로운 수면 보조 제품에 대한 가격을 미세 조정할 수 있습니다.
• 보험: 보험 브랜드는 차세대 최고 프로모션 모델을 활용하여 애드온 보험 패키지에 대한 개인화된 가격 정책을 제공함으로써 전환율을 개선하고 고객이 번들로 묶고 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다.

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캠페인 추천 모델

캠페인 추천자 모델은 다양한 캠페인 전반에서 고객의 과거 참여 및 전환 추세를 기반으로 모든 고객에게 전송되는 가장 효과적인 캠페인을 식별하는 즉시 사용 가능한 데이터 과학 모델입니다.

이 모델은 다양한 시간 프레임(3개월, 1년, 3년)을 사용하여 전환 가능성을 기반으로 모든 인스턴스에서 모든 고객에 대해 반복 캠페인 및 일회성 B2C 캠페인의 순위를 지정합니다.

복리후생

• 최근 참여 및 전환 추세를 기반으로 고객에게 가장 적합한 캠페인을 지능적으로 예측하여 캠페인 전환 및 ROI를 개선합니다.

산업별 사용 사례

• 의료: 헬스케어 조직은 이 모델을 활용하여 과거의 전환 및 참여도를 기반으로 각 환자에게 적합한 미래의 디지털 환자 참여 캠페인을 파악할 수 있습니다.
• 소매유통: 리테일 업체는 이 모델을 사용하여 과거의 참여 및 전환 이력을 기반으로 참여할 가능성이 가장 높은 캠페인에 잠재 고객을 배치함으로써 캠페인 전환 및 고객 생애 가치를 개선할 수 있습니다.

채널 추천 모델

이 즉시 사용 가능한 데이터 과학 모델은 과거 상호 작용 데이터를 기반으로 고객에게 최고의 마케팅 채널을 추천합니다.

채널 추천 모델은 전환 가능성을 기반으로 모든 인스턴스에서 모든 고객의 참여 채널을 평가합니다. 어떤 채널이 수익을 창출하는지에 대한 통찰력을 얻고 전환율이 높은 채널에 지출을 분배하여 수익을 높일 기회를 찾을 수 있습니다.

다음 채널이 평가됩니다.

• 이메일
• SMS
• 푸시
• 웹

복리후생

• 가장 잘 예측된 채널을 사용하여 대상 고객 프로필로 전환하는 동시에 영업 퍼널을 통해 전환을 개선합니다.

산업별 사용 사례

• 유틸리티: 전기 유틸리티는 모델을 사용하여 전자 메일, SMS, 푸시 또는 웹 중에서 피크 시간과 피크 이외의 시간을 전달하기 위해 최상인 고객을 결정할 수 있습니다.

피로 세분화 모델

바로 사용할 수 있는 이 데이터 사이언스 모델은 프로파일 및 참여 수준에 따라 고객을 다양한 수준의 메시지 피로로 분류합니다.

피로 세분화 모델은 각 고객 프로필에 전송해야 하는 캠페인 및 메시지 수에 대한 인사이트를 제공하여 고객 피로를 방지합니다.

고객 참여, 수신 및 개설된 캠페인 기록, 가장 중요한 것은 고객 프로필의 페르소나를 기반으로 모든 고객 프로필의 메시지 피로도를 측정합니다. 피로를 피하기 위해 각 고객 프로파일에 전송할 최적 메시지 수를 결정하고 제어합니다.

복리후생

• 적극적이고 적극적으로 참여할 준비가 된 고객을 피로한 고객과 지능적으로 차별화합니다.
• 피로도에 따라 모든 고객의 캠페인 활동을 제어하는 데 도움이 되는 통찰력을 확보할 수 있습니다.
• 참여 및/또는 전환을 늘리고 탈락을 줄입니다.

산업별 사용 사례

• 제조: 태양광 패널 제조업체에서는 피로도 프로파일 및 참여 수준에 따라 고객을 다양한 피로도 레벨으로 분류하는 모델을 사용합니다. 이를 통해 대상 고객에 대한 커뮤니케이션의 양을 조정할 수 있습니다.
• 기술: B2B 기술 회사는 이 모델을 활용하여 하이터치 ABM 캠페인에서 벗어나 일반적인 크로스 채널 캠페인에 복귀해야 하는 잠재 고객을 식별합니다.

전송 시간 최적화 모델

전송 시간 최적화 모델은 과거의 전자메일 동작을 기반으로 고객에게 캠페인 전자메일을 전송하는 최적의 시간을 결정하는 즉시 사용 가능한 데이터 과학 모델입니다.

예를 들어, 모델은 고객이 일반적으로 받은 편지함을 선택하기 전에 캠페인 전자메일 전송을 트리거합니다. 결과적으로 메시지가 고객의 받은 편지함 상단에 표시되어 전자메일이 표시되고 열릴 가능성이 가장 높아집니다.

복리후생

• 이메일을 보거나, 열거나, 읽거나, 인정할 가능성이 가장 높은 시기에 고객을 타겟팅하여 캠페인을 최적화함으로써 고객 참여 및 전환율을 높일 수 있습니다.
• 고객이 일반적으로 받은 편지함을 확인하기 직전에 전자 우편을 보내면 전자 우편을 보고 열 가능성이 높아집니다.

산업별 사용 사례

• 소매유통: 패션 리테일 업체는 모델을 활용하여 채널 전반의 캠페인 전달 시간을 개선함으로써 신규 캠페인에 대한 고객 참여 및 전환 가능성을 높일 수 있습니다.
• 여행 및 호텔/요식업: 리조트는 매주 저가 휴가 거래 이메일이 콘텐츠에 참여할 가능성이 가장 높은 고객에게 전송되도록 보장할 수 있습니다.

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