Location Base Marketing - DMS2019, loplat, shinhancard, lgu+

2. 발표자 소개
정 용 웅
로플랫 COO
(前) BCG 상무
김 민 환
신한카드
디지털 First본부 과장
김 구 형
LG유플러스
기업신사업그룹 책임

4. Why offline
여전히 전체 소비의 80%는 오프라인에서 발생
Source: 통계청
1

5. 구매 장소
체류 시간
재방문
방문 장소
방문 시기
Offline Data
오프라인 데이터도 온라인 데이터처럼 분석하고 활용할 수 있다면…
What to buy?
When to buy?
How to use?
Are they satisfied?
Where to buy?
2

6. Value of Offline Data
때로는 고객의 오프라인 데이터가 온라인 데이터보다 강력
Value of Offline Data
때로는 고객의 오프라인 데이터가 온라인 데이터보다 강력
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7. Offline Customer Journey
현재 활용되는 오프라인 데이터는 구매가 완료된 이후에 생성
Begin point
Stop point
End point
Mobile device Usage/Transaction
GPS
IP Address
Bluetooth Beacon
이동통신사 기지국
Wi-Fi
Sound Beacon
Other Emerging
Technologies
결제 (신용카드, 페이먼트 솔루션 등)
멤버십/마일리지 프로그램
Check-In/ 방문 리뷰
(포스퀘어, 인스타그램 등)
4

8. Offline Data
모든 위치 정보가 유의미한 오프라인 데이터를 의미하지 않음
어떤 정보를 알 수 있나요?
위치 정보 = 오프라인 데이터?
유의미한 오프라인 데이터가
되기 위해서는 장소 정보에 대한
체계적인 관리가 필요
Time Place
10:15 BMW 서비스 강남센터
12:00 스타벅스
14:23 애플 가로수길 매장
15:20 현대백화점
… …
Category
Automotive
Café
Electronics
Department Store
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10. Smartphone sensors
사용자 기기에는 위치를 파악하기 위한 다양한 센서가 내장
Mic
Camera
Bluetooth
Wi-Fi
Accelerometer
Magnetic
Light
GPS sensor
Modem
TYPE
Sound Sensor (비가청 주파수)
Image Scan
Beacon
Wi-Fi Fingerprint/ Wi-Fi Sensor
GPS
Magnet Position
Visible Light Comm.
Movement
Cell ID
FUNCTION
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11. Light: Visible Light Communication
실내 네비게이션
리테일 매장 방문 인식
높은 정확도 (~1m 이하 오차)
Lighting 시스템 구축 비용
폰 카메라가 광원을 바라보고 있는
상태에서 인식 가능
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12. Magnet Sensor: 지자기장
실내 네비게이션
높은 정확도 (1m 수준 오차)
장비 설치 불필요
지자계 정보 수집 비용
사용자가 일정 거리 이상 이동하는
경우에만 인식 가능하여 높은 배터리
소모
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13. Mic: 비가청 주파수
매장 방문 인식
물리적 구조물을 잘 투과하지 못하는
음파의 특성 상 매장 안/밖 구별 우수
매장 내에서 특정 음파 송출을 위한
인프라 구축 필요
음파 특성 상 매장 주변 방문 인식 한계
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14. Wi-Fi: Wi-Fi fingerprint
매장 방문 인식
실내 네비게이션
기존 Wi-Fi 인프라를 활용 구축 비용
불필요
매장 내부/외부까지 적용 범위 확장
용이
매장 개폐점으로 인한 무선 환경 변화시
재구축 필요
무선 환경에 따라 일부 오인식 발생
가능
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15. 실내 측위 기술
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16. Wi-Fi fingerprint technology
기존에 설치된 Wi-Fi 신호만으로 정확한 위치 측위, 가상 비콘으로도 불림
Starbucks 매장 안입니다
매장 주변의 Wi-Fi 무선공유기 이름과 신호세기로
이루어진 패턴을 마치 지문을 등록하듯이 서버에 저장
모바일앱 사용자 주변의
Wi-Fi 신호패턴으로 사용자의 위치 파악
서울 시내 일반적인 매장의 경우 적게는
10개에서 많게는 50개까지 Wi-Fi 무선신호 감지
BSSID, SSID, RSS 등
loplat 수집 Starbucks 매장 고유 패턴 값
사용자 SDK 스캔 값
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17. Wi-Fi fingerprint 활용한 위치 인식 방법
인접한 세 매장의 Wi-Fi 신호 패턴을 가상의 비콘처럼 활용
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18. Wi-Fi fingerprint 활용 서비스 흐름도
모바일앱을 통해 사용자 기기 주변 Wi-Fi 신호를 감지하고 위치 정보 활용
사용자
고객사
(모바일앱)
UPLUS/
loplat
고객사 모바일
앱 다운로드 및
위치정보 활용
약관 동의
고객사 모바일앱
설치용 SDK 개발
매장 방문 인식 인프라 구축
(전국 73만개 매장 DB 수집)
매장 방문 시
SDK에서 Wi-
Fi 정보 스캔
기수집 POI 별
Fingerprint
정보와 대조
매장 방문 인식
고객의 매장
방문 정보 분석
및 마케팅 tool
제공
대시보드에서
서비스/프로모
션 설정
고객맞춤형
서비스/프로모
션 실행
모바일앱에
loplat SDK
설치
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19. 실내 위치 측위 서비스 현황
위치 인식 가능 매장 위치 인식 사용자 월평균 장소 인식 빅데이터
(연내 100만개 목표) (월 활성사용자 기준) (특정 매장 방문 인식 기준)
전국 73만개 320만 1억건
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21. 신한PayFAN 모바일앱
대한민국 브랜드 명예의 전당
(산업정책연구원 선정)
누적 가입자수: 1,050만명 (’19년 1월말 기준)
신한PayFAN 연간 결제 이용 금액: 8조 6천억원 (’18년 기준)
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22. 위치 기반 마케팅의 필요성
과거 결제 이력을 분석하여 고객의
관심사를 이해하고 타겟 대상을
선정하는 것은 신한카드가
이미 보유한 BigData 핵심 역량
그러나 여전히 필요한 것은 고객의
현재 상황(context)를 이해하고,
고객에게 필요한 것이
무엇인지 아는 것
현재 시점에서
고객이 가장 필요로 하는
것을 제공
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23. 위치 기반 마케팅은 어떻게 다른가
결제 이력이 많은 시간대로 마케팅
메시지 발송시간 선택
고객의 현재 상황과 무관하게
일괄 Batch발송 진행
결제 이력을 바탕으로 마케팅 대상 고객군 선정
캠페인 실행 조건 설정 캠페인 실행 조건 설정
고객의 라이프스타일 이용패턴 시나리오
분석을 통해 발송 시간 및 위치선택
고객의 현재 상황에 맞춘 실시간 발송
진행
일반적인 마케팅 방식 위치 기반 마케팅 방식
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24. 위치 기반 마케팅 활용 사례
피자/치킨 프랜차이즈 제휴사
대상: 전국 840여개 가맹점 주변 고객
지오펜스존: 전국 가맹점 주변 2Km
(배달을 고려한 영업권 기준 반경 설정)
실행 시점: 배달 주문이 많은 주말 저녁 6~8시
대상: 인천공항 출국 고객
캠페인 존 (실내): 인천공항 내 3F 출국장, 공항
면세점 및 인천공항 철도역, 삼성동 공항터미널
실행 시점: 해당 실내 지오펜스존 도착 시
면세점 제휴사
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25. 일반 마케팅 vs 위치 기반 마케팅 응답율 비교
2.9% 4.9% 11.8%
마케팅 대상군의 상황을
고려하지 않은 마케팅
캠페인 대상 가맹점의
위치만 고려한 마케팅
현재 시간 위치 및 상황을
고려한 TPO마케팅
일반 마케팅 프랜차이즈 면세점
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26. 위치 기반 마케팅 성과
일반적인 마케팅 대비
응답율
현재까지 진행된
위치 기반 마케팅 건수
위치기반 마케팅
경험 사용자 수
130만명21건x3
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27. 위치기반 마케팅 비즈니스 활용 효과
실내 위치 측위 서비스 (Wi-Fi
fingerprint) 활용 시 기존 지오펜스
서비스 대비 더 정확한 시나리오
적용과 타겟팅 효율 개선
자체 위치 기반 서비스
제공이 불가능한 제휴사와
협업을 통한 시너지 창출
고객 TPO에 맞춘 마케팅
실행으로 효율성 제고
(매출증대 &비용절감)
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28. 향후 활용 계획
가맹점 소상공인 대상 지원 강화 개인별 + 상황별 초개인화 맞춤혜택위치를 활용한 마케팅툴 고도화
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30. 123 Global Telcos…
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31. 123 Global Telcos
다수의 통신사업자의 화두! 새로운 미래 먹거리를 찾아라?
매출의 중심은 기존 사업, 성장의 핵심은 신규 사업임
글로벌 통신 사업자 매출 추정
(십 억 달러)
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32. 위치기반마케팅의 진화 방향…
위치기반 혜택 알림
커피&베이글 세트 1,000원 할인
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33. 위치기반마케팅의 진화 방향
오프라인 위치정보를 기반으로 빅데이터, 타겟팅, 인공지능, 사용자 위치인증 등으로 활용 범위 확대
1. 위치 빅데이터
3.머신러닝기반잠재고객타겟팅 4. 모바일 사용자 위치인증
2. 인공지능 챗봇
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34. 위치 빅데이터
서로 다른 데이터간 결합으로 고객에 대해 보다 완벽한 이해
Mobile
1,340만명
‘18. 11월 기준
Call
6,000만건
일 평균
전자결제
연 누적
3.8억건
IPTV
360만명
‘18. 11월 기준
앱, 콘텐츠
검색정보
웹,VOD
가입정보
인구통계
트래픽
2petabyte
일 평균
위치데이터
실시간
자동차 매장을
방문한 당신에게는..?
구매정보
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35. 인공지능 챗봇
사용자의 context를 이해하여 보다 스마트한 인공지능 구현
스타필드 內
매장 방문 시
과거
방문이력 기반
취향 분석
일렉트로마트는 어디에 있지?
현재 계신 곳에서 가장 가까운
일렉트로마트는
하남 스타필드에 있습니다
일렉트로마트는 어디에 있지?
2층 C구역입니다. 현재 계신
곳에서 북동쪽 에스컬레이터를
이용해서 1층 올라가세요
근처에 맛집은 어디지?
(최다 검색 기준) 근처
AAA매장이 가장 인기있는
매장입니다.
근처에 맛집은 어디지
근처에 평소 즐겨가시는 평양냉면
맛집이 있습니다.
실내 위치 정보를 모를경우 실내 위치 정보를 알경우
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36. 머신러닝 기반 잠재고객 타겟팅
빅데이터 분석으로 잠재고객의 방문을 유도하는 마케팅존 자동 설정
캠페인 시나리오별 매장 방문율 OOO화장품 브랜드 연관 매장
6배
9배
푸시를받지
않은일반유저
상권방문시
메시지발송
연관매장
방문시
메시지발송
1%
6%
9%
30

37. 모바일 사용자 위치인증
사용자 위치 인증을 통한 다양한 모바일서비스 접근제어 구현
실내 위치인증 부적합
실내 위치인증 적합
실내 위치인증 부적합
서비스
이용가능
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38. 위치기반 마케팅의 미래
3D 공간 위치정보 4D 실시간 위치정보2D 평면 위치정보
32

39. 감사합니다.
위치기반 마케팅 서비스 살펴보기
제휴문의:bizplanning@lguplus.co.kr