쇼핑몰 매출증가를 위한 빅데이터추천

오늘도 불철주야+고군분투 쇼핑몰 운영만을 위해 달리고 계시죠?

혹시… 매출이 오르지 않아 고민이신가요?

여기 고수들만의 특급 비법을 전수합니다!

뚜둥~

과연, 매출이 오르지 않을 때는 어떻게 해야 할까요?

광고???

무조건 광고를 많이 하는게 해답일까요?

광고를 통해 방문한 사람들은 과연

고객이 될 수 있을까요?

프로모션?? 프로모션은 어떤가요?

진짜 원하는 고객으로 전환시킬 수 있을까요?

해답은 아주 간단한 곳에 있습니다.

쇼핑몰에 이미 방문하고 있는 고객에 주목하세요!

일단 방문한 고객을 놓치지 않고 구매로 연결시킬

수만 있다면? 그런 방법이 있다면 얼마나 좋을까요.

단, 한 명의 고객이라도 놓치지 않고 원하는

상품을 적.시.적.소.에 보여주는게 핵심입니다.

세계최대 쇼핑몰 아마존은

매출의 30%를 ‘추천’을

통해 발생시키고 있습니다.

우리도 아마존처럼 될 수 있을까요?

빅데이터, 추천, 분석..

말이 쉽지 아무나 하는거 아니라고요??

시스템을 갖춘 대기업만

가능한 거라고요??

RecoPick을 통해서라면 가능합니다!

직원이 3명에 불과한 A쇼핑몰도…

개발자가 1명 뿐인 B쇼핑몰도…

하루 평균 PV가 1만에 불과한 C쇼핑몰도…

빅데이터를 체계적으로

분석한 RecoPick 추천서비스

를 통해 놀라운 매출 증대를

경험하고 있습니다

우리 쇼핑몰은 적용하기에

아직 이른 것 같다고요??

RecoPick의 추천서비스란 무엇인가요?

RecoPick의 빅데이터 기반 추천서비스란

쇼핑몰 고객의 로그 데이터를 분석하여 고객들의 보이지 않는 구매패턴을 찾아내고,

이를 기반으로 고객에게 구매 가능성이 높은 상품을 제시하는 과학적인 마케팅 방법입니다.

적용 즉시, 추천을 통한 고객만족도 향상 및 구매전환율 증가에 따른 매출 향상을 기대할 수 있습니다.

*다양한 RecoPick의 추천서비스에 대해 살펴보시려면 여기(https://recopick.com/product )를 참고해주세요.

추천서비스 종류

상품 기준 추천

상품 기반의 추천을 통해 트래픽 증가를 유도하고

연계 구매로 이어질 확률이 높은 상품을 추천합니다 사용자 기준 추천

개별 사용자의 특성 및 최근의 니즈를 반영하여

사용자에게 가장 적합한 맞춤형 상품을 추천합니다

통계형 추천

다양한 통계 Data를 기반으로 인기 상품과 구매로

전환될 확률이 높은 상품을 추천합니다.

추천 시스템

고객 행동이력

분석

최적화 된 알고리즘 자동선택

RecoPick의 추천을 통해 놀라운 매출 증대가 가능합니다.

A 인테리어 쇼핑몰: RecoPick 추천을 통해 2.6억원의

추가 매출 발생

B 패션 쇼핑몰: RecoPick 추천을 통해 약 10%

추가 매출 발생

2.6억 (14.4%)

전체 매출

추천 통한 경유 매출

0.4억 (9.6%)

전체 매출

추천 통한 경유 매출

* 각 쇼핑몰의 `14년 9월 실제 데이터 기준

RecoPick 이용료 월 10만원으로 1,400만원의 추가적인 매출을 올리고 있습니다.

중형 쇼핑몰 C:

단, 10만원으로 1,400만원 매출 창출!

일 평균 Page view

RecoPick 월과금액

월 매출

3.2만

10만원/월*

1 ~ 2억

1,400 만원

전체 매출

추천 통한 경유 매출

*`14년 7월 실제 C쇼핑몰 데이터 기준 * 상세한 과금 기준은 여기(https://recopick.com/pricing )를 참고해주세요.

대형 모바일 쇼핑몰에도 RecoPick을 통해 뚜렷한 PV와 매출 증대를 보이고 있습니다.

모바일 11번가:

인당 PV 6% 증가, 매출 3% 증가

D 면세점(모바일):

인당 PV 15% 증가, 매출 7% 증가

인당 Page View 전체 매출

6% 증가 3% 증가

인당 Page View 전체 매출

15% 증가 7% 증가

*RecoPick 추천을 적용한 그룹과 적용하지 않은 그룹을 나누어 A/B 테스트를 진행한 데이터 기준

추천 적용 그룹 추천 적용 그룹 추천 적용 그룹 추천 적용 그룹

RecoPick 추천서비스라면 가능합니다!

내부 개발자도 없고..

구축까지 너무

오래걸릴 것 같다고요?

별도의 인프라 투자 비용이나

추가적인 개발 인력 없이

단순히 스크립트를 추가하는 것만으로

즉시 최적의 추천서비스를 이용할 수 있습니다.

RecoPick 추천서비스는

‘스크립트 단 한줄’이면

충분합니다!

왠지 어렵고

복잡할 것 같다고요?

RecoPick 추천서비스라면 가능합니다!

이런 서비스는

왠지 비쌀 것 같다고요?

RecoPick 추천서비스는 단돈 10만원이면

이용하실 수 있습니다! (일평균 PV 5만 기준)

국내외 어느 곳과 비교해도 가장 경쟁력 있는

가격으로 최고의 추천서비스를 제공합니다.

게다가 30일간 무료로

先체험, 後결정이 가능합니다. 빅데이터 분석을 제대로

이용하려면 고가일 것 같은데…

배보다 배꼽이 더 큰 건 아닐까?

*고객님의 PV를 기준으로 예상금액을 확인하시려면 여기(https://recopick.com/pricing )를 참고해주세요.

RecoPick 추천서비스라면 가능합니다!

싼게 비지떡은 아닐까…

추천 서비스의 품질은

확실한가요?

RecoPick 추천서비스는 국내 최고의 전문가

들이 만드는 고품질 추천 서비스입니다.

네이버, 엔씨소프트 , SK플래닛 등 국내 유수의 기업에서

빅데이터를 분석하던 전문가들이 만들고 있습니다.

또한 고객님의 쇼핑몰에 최적으로 맞춤 적용이 가능한

10여종의 다양한 추천서비스가 준비되어 있습니다.

서비스에 대한 자신감으로

A/B 테스트를 통한 성과 검증도

제공됩니다.

진짜 빅데이터를 분석하는게 맞나요?

* 다양한 RecoPick의 추천서비스에 대해 살펴보시려면 여기(https://recopick.com/product )를 참고해주세요.

RecoPick 처음 들어보신다고요?

처음 들어 봐서 왠지…

믿을 수 있나요? •과학으로 소비자마음 꿰뚫어 볼 것’ , 조선일보, 2013.11.22

•똑똑한 토종 추천알고리즘, 써보시렵니까, 블로터닷넷, 2013.09.26

•‘사고 싶은 물건, 실시간 맞춤 추천’ 디지털데일리 2014.08.19

이 밖에도 약 30여개의 언론사에 RecoPick이 소개되었습니다.

외부에도 알려졌나요?

*더 다양한 언론 소개 자료를 보시려면 여기(http://blog.recopick.com/category/Press )를 참고해주세요.

RecoPick 추천서비스는 이미 여러 차례 언론의 주목을 받았습니다.

고객님이 아실만한 유수의 쇼핑몰이 이미 RecoPick을 선택하였습니다.

텐바이텐(웹)

오드(웹/모바일) 나인걸(웹/모바일) 머시따(웹/모바일)

모노바비(웹/모바일)

문고리닷컴(웹)

천이백엠(웹/모바일)

바보사랑(모바일)

더제이니(웹/모바일)

45Seven(웹) 멋남(웹) 바닐라슈(웹/모바일)

미스터쿤(웹) 클릭앤퍼니(웹/모바일) 에바주니(웹/모바일)

온리샵(웹/모바일)

11번가(웹/모바일)

쇼킹딜(모바일)

한겨레신문(웹/모바일)

레진코믹스(웹/모바일)

미스터블루(모바일)

푸드플라이(웹)

헬로우네이쳐(웹)

Food 오픈 마켓 종합 쇼핑몰

뉴스 미디어

패션 디자인 쇼핑몰

파고다어학원(웹)

신세계면세점(웹/모바일)

도서11번가(웹/모바일)

* `14년 10월 현재 고객사 기준 / 더 다양한 RecoPick 적용 사례를 보시려면 여기를 참고해주세요.

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국내 주요 쇼핑몰에 실제 RecoPick이 적용된 모습입니다.

11번가 ODE 10 X 10 나인걸스

헬로네이처 FOOD FLY 모노바비 한겨례

* 더 다양한 실제 RecoPick 적용 모습을 보시려면 여기를 참고해주세요.

쇼핑몰에 한번 방문한 고객을 ‘진짜 구매 고객’이 되도록

RecoPick이 도와드리겠습니다.

믿겨지지 않는다고요?

딱 30일만 테스트해보세요.

그 기간 동안 발생하는 모든 비용은 저희 RecoPick에서 쏘겠습니다!

더불어 놀라실만한 다양한 추가혜택도 기다리고 있습니다.

혹시 조금의 관심이라도 생기셨다면, 이제부터는 RecoPick 전문가와 상의하세요.

담당자: 백승국매니저, 02-6119-1873, recopick@gmail.com

Thank you https://recopick.com/