Amazon Personalize 고객

FOX Corporation(FOX)은 뉴스, 스포츠 및 엔터테인먼트 콘텐츠를 제작하고 배포합니다. 처음에 FOX는 모놀리식 레거시 시스템을 사용하여 사용자 콘텐츠를 개인화했지만, 클라우드에서 새로운 솔루션을 사용해보길 원했습니다. FOX는 Amazon Personalize를 사용하여 혁신하기로 선택하고 자산 전반에 걸쳐 고객 경험과 마케팅을 조정했습니다.

“저희는 모든 Fox 자산 전반에서 사용자 또는 콘텐츠 동향을 기반으로 동영상, 기사 및 관련 마케팅 정보를 추천하는 기능을 통해 고객을 최우선으로 하는 경험을 선별할 수 있습니다. Amazon Personalize를 사용하면서 고객에게 더 잘 맞는 콘텐츠를 제안할 수 있게 되었습니다. 초기 분석에 따르면 레거시 시스템과 비교했을 때 추천 항목당 평균 시청 시간(분)이 6% 증가했으며 이탈률이 15% 감소했습니다. 또한 Amazon Personalize를 사용하면 데이터 사이언티스트가 더 쉽고 빠르게 반복할 수 있기 때문에 고객에게 제공하는 콘텐츠의 개인화 수준을 지속적으로 향상할 수 있었습니다. 즉, 고객이 FOX 자산을 방문하는 기간이 길어질수록 각 고객의 여정이 고객 선호도에 맞게 점점 더 맞춤화되고 있습니다.”

Alex Tverdohleb, FOX 데이터 서비스 부문 VP

Discovery Education(DE)은 세계적인 교육 기술 리더로, 최첨단 디지털 플랫폼을 통해 장소에 상관없이 학습을 지원합니다. Discovery Education은 수상 경력에 빛나는 멀티미디어 콘텐츠, 교육 지원 및 혁신적인 수업용 도구를 통해 세계적인 규모로 교육자가 모든 학생을 참여시키고 더 높은 학업 성취를 뒷받침하는 공평한 학습 경험을 구현하도록 돕습니다. Discovery Education은 전 세계적으로 약 450만 명의 교육자와 4,500만 명의 학생에게 서비스를 제공하고 있습니다. 그리고 거의 ​​100개 국가 및 지역에서 DE의 리소스에 액세스할 수 있습니다.

“저희의 목표는 기계 학습을 사용하여 저희가 교육자에 관해 알고 있는 내용과 학생에 관해 알고 있는 내용 그리고 저희 플랫폼이 사용되는 방식을 더 적절히 일치시킴으로써 더 나은 맞춤형 추천을 제공하는 것입니다. 이렇게 하면 결과적으로 교사가 콘텐츠를 찾는 시간을 줄임으로써 학생들과 더 많은 시간을 보낼 수 있습니다. Amazon Personalize를 사용하면 홈페이지의 ‘Just For You’ 릴을 통해 초중고 학습 플랫폼을 개인화하여 학년 수준, 선호도, 리소스를 기반으로 고유한 맞춤형 리소스 세트와 교육자를 연결할 수 있습니다. 결과적으로 홈페이지의 리소스에 대한 클릭률(CTR)이 229% 증가하고 할당, 다운로드, 공유 등 높은 가치를 창출하는 콘텐츠와의 상호작용이 220% 증가한 것으로 나타났습니다. 저희는 기계 학습 사용의 초기 단계 그리고 개인화를 활용하여 달성할 수 있는 성과의 초기 단계에 있는 것 같습니다.”

Pete Weir, Discovery Education 최고 제품 책임자

Deutsche Fußball Liga(DFL)라고도 하는 Bundesliga는 독일 최고의 축구 리그로, Amazon Personalize를 활용하여 팬을 위한 개별화되고 개인화되었으며 지역화된 경험을 창출합니다.

“저희는 Amazon Personalize를 사용하여 매 시즌 수백만의 적극적인 Bundesliga 공식 앱 사용자를 위한 개별화된 콘텐츠를 생성했습니다. 결과적으로 사용자당 기사 읽기가 67% 증가하고 사용자가 앱을 사용하는 시간이 17% 향상된 것으로 나타났습니다. Amazon Personalize는 저희 팬이 보고 싶어 하는 콘텐츠를 더 효과적으로 제공하는 데 중요한 역할을 합니다.”

Andreas Heyden, DFL Group 디지털 혁신 부문 EVP

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Equinox Group은 세계에서 가장 영향력 있고 경험적이며 차별화된 라이프스타일 브랜드를 두루 갖춘 고성장 기업입니다. Equinox뿐만 아니라 Blink, Pure Yoga, SoulCycle, Equinox Hotels 같은 다른 브랜드도 모두 회원들이 삶을 최대한 즐길 수 있도록 영감을 주고 동기를 부여하는 것으로 인정받고 있습니다. 브랜드 포트폴리오는 런던, 토론토, 밴쿠버 외에도 미국 전역의 모든 주요 도시에 보급되어 전 세계적으로 인정받고 있습니다.

“팬데믹 기간 동안 집에서 하는 운동에 대한 수요가 증가함에 따라 저희는 Equinox+ 앱에서 개별 회원 선호도에 따라 상황에 맞는 관련 콘텐츠와 강좌를 추천함으로써 회원 경험을 맞춤화하고자 했습니다. Amazon Personalize를 사용하여 앱 트래픽의 작은 부분에서 기존 규칙 기반 추천 시스템 대비 기계 학습 추천의 이점을 A/B 테스트한 결과, 앱 홈페이지에서 캐러셀 콘텐츠 참여가 92% 증가한 것을 확인했습니다. 또한 Personalize로 비교적 빠르게 시작하고 확장할 수 있었습니다. 이것은 바로 내부 팀에 개인화의 비즈니스 가치를 보여 준 방법이기도 했습니다. 이러한 이유로 저희는 앱 및 기타 사업부 전반에 걸쳐 Personalize 기능을 더욱 광범위하게 확장하고자 노력하고 있습니다.” 

Jay Fuller, Equinox Head of Data Science

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Public Broadcasting Service(PBS)는 버지니아주에 본사를 둔 비영리 단체로, 1969년에 설립되어 미국 전역에서 1억 명 이상의 TV 시청자와 3,200만 명 이상의 온라인 사용자를 대상으로 교육, 뉴스 및 엔터테인먼트 프로그램을 방송합니다. PBS는 현재 약 330개의 텔레비전 방송 회원사를 보유하고 있으며 미국 50개 주, 푸에르토리코, 미국령 버진 아일랜드, 괌, 아메리칸 사모아에 최고 화질의 콘텐츠를 배포합니다.

“AWS 프리미어 파트너인 ClearScale과 협력하여 초기 솔루션과 데이터 파이프라인을 설정하고 구성했습니다. 인사이트를 더 빠르게 활용하여 몇 년이 아니라 몇 달 안에 방송을 시작해야 했습니다. Amazon Personalize를 사용하기 위한 AWS 클라우드 구성과 관련 서비스를 파트너사의 전문가들이 설정해주었기 때문에 엄청난 노력과 수천 시간에 달하는 엔지니어링 작업을 줄일 수 있었습니다. Amazon Personalize에 소수의 시청자, 동영상 및 상호 작용을 삽입하기만 하면 유용한 추천이 제안되는데 이 제안을 확장할 수도 있었습니다. 거기에서 한 걸음 더 나아가 실제 개념 증명을 수행하고 기존 데이터베이스에 연결할 수 있는 아키텍처를 구축할 필요를 느꼈습니다.“ 

Mikey Centrella, PBS 제품 관리 이사

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Razer는 1억 7,500만 명 이상의 사용자를 보유한, 게이머를 위한 세계 최고의 라이프스타일 브랜드입니다. 전 세계에 걸쳐 팬층을 보유한 이 회사는 게이머 중심의 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 마켓플레이스를 설계 및 구축했습니다.

"사용자 수가 많고 점점 증가함에 따라 게이머와 밀접하게 관련된 제품을 제공하여 게이머와의 관계를 더욱 강화할 수 있는 기회를 노렸습니다. 따라서 기계 학습(ML)의 가능성을 테스트하고 싶었습니다. 하지만 팀의 규모가 작기 때문에 추천 인프라를 유지하는 데 어려움이 있었습니다. 지능형 사용자 세분화 및 고급 필터링을 위해 Amazon Personalize를 사용하여 소프트웨어 유틸리티 도구인 Razer Synapse에 맞춤형 추천을 구현했습니다. 이 도구는 이제 배치 및 실시간 통신 모두에 대해 기존 디바이스 설정과 구성을 고려하여 사용자에게 보완 디바이스를 추천합니다. Amazon Personalize를 통해 클릭률을 산업 표준보다 10배 향상하여 비즈니스에 추가 수익을 창출할 수 있었습니다. ML과 Amazon Personalize를 활용하면 더욱 쉽고 편리하게 개인화 시스템을 유지 관리할 수 있습니다."

Hong Jie Wee, Razer Inc. 빅 데이터 책임자

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TEG 소유의 Ticketek은 주요 국제 이벤트 티켓팅에 대한 40년 이상의 경험을 보유하며 세계 최고의 행사장과 파트너십을 맺은 티켓팅 및 기술 분야의 글로벌 리더입니다. 호주에 기반을 둔 TEG는 6대륙 40개국에서 30개 이상의 지사를 운영합니다.

"저희가 하는 모든 일의 핵심은 팬과 혁신입니다. 팬들에게 수천 개의 라이브 이벤트를 제공하여 세계에서 가장 상징적인 행사장 몇 군데에서 연간 3,000만 장의 티켓을 판매하며, 매년 수백 개의 엔터테인먼트와 브랜드 파트너를 새로운 고객과 연결합니다. 티어 1 이벤트는 직접 판매하는 경향이 있지만, 티어 2~4 이벤트는 매진되지 않아 마케팅과 프로모션에 의존합니다. 호주에서는 400만 명의 구독자가 주간 이메일 뉴스레터를 수신합니다. 이는 다른 개인화 없이 '상태' 파라미터 기반으로만 전송되었습니다. 이제는 Amazon Personalize를 사용하여 고객 고유의 관심사에 맞는 다양한 쇼와 이벤트를 더 많이 제공할 수 있습니다. 구매율은 250% 향상했고 뉴스레터 공개 시마다 티켓 판매량이 49% 증가했습니다. 이는 기술, 마케팅, 데이터 과학의 융합을 통해 어떻게 영향력 있는 운영 및 성장 이점을 제공하는지 보여줍니다."   

Tane Oakes, TEG CTO

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FanFight는 인도에서 가장 크고 가장 유명한 판타지 스포츠 회사 중 하나로, 5백만 명이 넘는 사용자를 보유하고 있습니다.

“저희는 인도의 판타지 스포츠 세계에 혁신을 불러일으키기 위해 2018년에 FanFight를 시작했습니다. 저희는 고객 중심주의에 자부심을 가지고 있으며 항상 사용자에게 최고의 경험을 제공하기 위해 노력합니다.

초기 몇 년 동안 저희의 목표는 확장 가능한 플랫폼을 구축하여 사용자가 저희 플랫폼에서 판타지 스포츠 게임을 플레이할 때 최고의 경험을 선사하는 것이었습니다. 시간이 지나면서 2018년에 100만 명이던 사용자가 2020년에 500만 명 이상으로 증가했으며, 이제 더 나은 전환을 위해 각 사용자를 위한 맞춤형 경험을 구축해야 겠다고 생각했습니다. 저희 플랫폼에서 사용자는 다양한 콘테스트를 플레이할 수 있는데, 사용자가 탐색하고 결정을 내리는 데에는 시간이 걸립니다. 저희는 이를 간소화하여 의사 결정 프로세스를 가능한 한 원활하게 만들고 싶었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Amazon Personalize를 사용하여 각 사용자에게 맞춤형 추천을 제시하는 시스템을 구축함으로써 첫 페이지에서 가장 관련성이 높은 콘테스트를 추천할 수 있었습니다. Amazon Personalize를 사용함으로써 사용자의 플레이 기록을 기반으로 가능한 최상의 콘테스트를 추천할 수 있었고 이를 토대로 다른 유사한 콘테스트의 상향 판매와 교차 판매를 달성할 수 있었습니다. 이 기능 덕분에 사용자당 평균 콘테스트 참여 횟수가 12% 향상되었으며 게임 플레이의 평균 거래 가치도 8% 향상되었습니다.”

Mukul Anand, FanFight 제품 VP

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스포츠 분야의 여러 거물들의 자랑스러운 디지털 파트너인 Pulselive는 크리켓 월드컵의 공식 웹 사이트와 영국 프리미어 리그의 iOS 및 Android 앱에서 열광적인 스포츠 팬을 위한 환경을 생성합니다.

“저희는 Pulselive 플랫폼을 통해 데이터를 사용하여 고객들의 온라인 팬 환경을 개인화하고 개선하는 방법에 집중합니다. Amazon Personalize를 통해 이제 스포츠 팬에게 기계 학습이 지원하는 맞춤형 추천을 제공하고 있습니다. 저희는 기계 학습 전문가가 아니었지만, 사용법이 간단한 Personalize를 통해 단 며칠 만에 통합을 완료할 수 있었습니다. 전 세계적으로 수백만 명의 팬을 보유한 유럽 최고의 축구 클럽인 고객을 위해 웹사이트와 모바일 앱에서 즉시 비디오 사용량을 20% 늘렸습니다. 프리미어 유럽 축구 클럽의 팬은 새로운 추천 기능을 쉽게 사용하고 있습니다. 저희는 Amazon Personalize를 활용하여 전 세계의 스포츠 팬을 위해 데이터 기반의 1대1 개인화 경험을 구축하는 데 있어 한계를 뛰어넘을 수 있을 것입니다.”

Wyndham Richardson, Pulselive 관리 이사 겸 공동 창립자

Coursera는 세계 최고의 교육을 받을 수 있는 기회를 보편적으로 제공하는 선도적인 업체로, 190개가 넘는 최고의 대학교 및 조직과 협력하여 4천만 명 이상의 사용자에게 온라인 강좌를 제공하고 있습니다.

“모든 학습자는 일련의 고유한 교육 목표를 가지고 Coursera에 옵니다. 4,000개가 넘는 강좌가 제공되므로 모든 사용자의 개인적 관심사에 맞게 환경을 조정하는 것이 만만치 않습니다. Amazon Personalize를 사용하면서 실시간으로 개인의 선호도에 맞춰 조정하여 학습자의 참여를 유도하는 관련성이 높은 강좌를 추천할 수 있게 되었습니다. 덕분에 몇 주 만에 Amazon Personalize 모델을 개발하고 프로덕션에 배포할 수 있었으며 4천만 명의 사용자를 위해 자동으로 확장되는 이점 또한 누릴 수 있었습니다.”

Mark Chamness, Coursera 데이터 과학 및 기계 학습 부문 이사

SHOWROOM은 AKB48 및 NOGIZAKA46 같은 일본 아이돌을 비롯하여 수천 명이 정기적으로 스트리밍하는 일본의 라이브 스트리밍 플랫폼입니다. 스트리머와 시청자 사이에 생기는 유대감은 회사 비즈니스 모델의 핵심인 고유한 경험입니다.

“저희는 Amazon Personalize를 사용하여 신규 사용자에게 실시간으로 맞춤형 퍼포머를 신속하게 추천할 수 있었습니다. Amazon Personalize 추천은 기존의 인기 기반 추천 시스템과 비교했을 때 신규 사용자의 라이브 스트리밍 시청을 60% 증가시켰습니다.”

Kengo Senuma, SHOWROOM Inc. AI 팀 관리자

ViewLift는 미디어 회사, 스포츠 리그 및 팀, 교육 제공업체 등이 웹, 모바일, TV 연결 디바이스, 스마트 TV, 게임 콘솔을 포함한 주요 OTT 디바이스에서 네이티브 브랜드 앱을 통해 자신들의 콘텐츠를 수익화할 수 있도록 지원하는 풀서비스 디지털 콘텐츠 배포 플랫폼입니다.

“Amazon Personalize를 저희 플랫폼에 통합한 덕분에 선별되었거나 자동 생성된 콘텐츠 트레이와 비교했을 때 추천 동영상 트레이에서 24% 이상의 클릭 수 증가를 유지할 수 있었습니다. 그뿐만 아니라, 자체 사용자 지정 기계 학습 추천 모델을 훈련시키고 수백만 명의 사용자 규모로 확장하는 데 필요한 비용과 데이터 과학 리소스가 대폭 줄어들었습니다.” 

Manik Bambha, Viewlift 공동 창립자 겸 회장

TVNZ는 상업적으로 자금 지원을 받는 뉴질랜드 국영 방송사입니다. TVNZ는 뉴스 속보, 모험 따라가기, 이야기 공유 또는 미소를 짓게 만드는 재밌는 일 등 중요한 순간을 전달하는 데 집중합니다. TVNZ는 매일 TVNZ 1, 2, DUKE, TVNZ OnDemand, 어린이 플랫폼 HEIHEI를 통해 2백만 명이 넘는 뉴질랜드인에게 영향을 줍니다.

“TVNZ OnDemand 플랫폼은 뉴질랜드인이 직접 선택한 디바이스에서 온라인으로 다양한 고품질의 지역 및 국제 콘텐츠를 무료로 볼 수 있도록 합니다. 수백 개의 프로그램을 언제든지 스트리밍할 수 있기 때문에 각 시청자가 각자의 취향에 가장 적합한 콘텐츠를 찾도록 돕는 것이 가장 큰 과제 중 하나입니다. 저희는 Amazon Personalize를 사용하여 추천 프로그램을 빠르게 생성하고 평가하여 관리형 서비스 사용의 가치를 확인할 수 있었습니다. 그 이후로 저희는 TVNZ OnDemand용 개인화 엔진의 핵심에 Amazon Personalize를 배포했으며, 각각의 새로운 개인화 기능을 A/B 테스트하여 주요 시청자 참여 지표가 현저히 향상된 것을 확인했습니다. 동시에 사용자 지정 방식으로 구축된 레거시 추천 엔진 지원에 소요되는 시간과 비용을 절감하여 개발자가 부가가치 이니셔티브에 집중할 수 있도록 했습니다. 오늘날의 온라인 시청자는 맞춤형 경험을 기대하고 있으며, 저희는 현재 Amazon Personalize를 통해 그 기대에 부응하고 있습니다.”

Nathan Wichmann, TVNZ OnDemand 제품 관리자

Cencosud는 다국적 소매 기업으로, 칠레에서 가장 큰 소매 회사이자 라틴 아메리카에서 세 번째로 큰 상장 소매 회사입니다.

"Cencosud는 사용자 참여를 높일 수 있는 제품을 추천하여 고객의 온라인 쇼핑 경험을 최적화하기 위해 Amazon Personalize를 선택했습니다. Cencosud는 Amazon Personalize를 통해 여러 유형의 비즈니스 라인 전반에 걸쳐 확장할 수 있는 기계 학습 기반 개인화 솔루션을 신속하게 개발했으며 그 결과 이전의 기계 학습에 기반하지 않은 접근 방식과 비교했을 때 클릭률(CTR)이 600% 증가하고 평균 주문 금액이 거의 26% 증가했습니다. 서비스를 사용하여 달성할 수 있는 성과와 확장성은 물론, 비용이 많이 드는 대규모 프로젝트를 개발하지 않고도 테스트할 수 있는 옵션이 있어 Amazon Personalize를 선택하게 되었습니다."

Javiera Valenzuela Rivera, Cencosud CRO 기업 책임자

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Dress the Population은 공급망 전반에 걸쳐 타당한 근무 조건을 제공하는 동시에 대면 및 온라인을 통해 얻을 수 있는 프리미엄 소재로 제작된 고급 의류를 만듭니다.

"추천 알고리즘이 효과를 발휘하려면 몇 개월의 학습 시간이 필요하다고 생각하여 기계 학습 솔루션에 대한 투자를 망설였습니다. 하지만 저희는 Obviyo 성장 봇과 Amazon Personalize를 사용하여 고급 추천 엔진을 신속하고 비용 효율적으로 시작할 수 있었습니다. 디지털 고객을 위한 제품 검색 환경을 획기적으로 개선할 수 있었습니다. Obviyo Recommend는 제 기대를 능가했습니다. 첫 미팅 후 하루 만에 가동했는데 상당한 성과를 얻었습니다. 맞춤형 추천에 참여한 방문객의 경우 Obviyo Recommend 사용 72시간 만에 방문당 매출이 350% 증가했습니다. 그리고 14일 후에는 전환이 28% 증가했습니다. 나날이 진척되는 것을 보고 Amazon Personalize 알고리즘이 어떻게 거의 실시간으로 학습하고 성과를 개선하는지 알 수 있었습니다."

Shoshana Ritzle, Dress the Population 마케팅 및 크리에이티브 부문 부사장

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Yelloh(구 Schwan’s Home Delivery)는 48개 주에서 고급 냉동식품을 150만 명 이상 고객의 가정으로 직접 배달하며, 연간 750만 건의 거래를 처리합니다. 

"저희는 지난 70년 간 신뢰할 수 있는 관계를 맺고 고객과 교류하는 풍부한 역사를 발전시켜 왔습니다. 현대적인 모바일 소매 업체로 혁신할 때 고객이 있는 곳인 집 앞 또는 스마트폰에서 고객을 만나도록 서비스를 개선하려고 했습니다. AWS와 협력하기 전에는 모바일 소매점 운영이 50% 비효율적이었습니다. Amazon Personalize를 사용하여 이전 주문과 구매자 위시리스트를 기반으로 고객이 좋아할 새로운 식품 품목을 제안하는 것을 개선할 수 있었습니다. Amazon Pinpoint와 Amazon Connect를 결합하여 식품을 배달할 수 있는 시간의 가용성과 판매를 극대화하고, 구매자가 제품을 더 쉽고 효율적으로 구매할 수 있도록 만들고 있습니다. 이로 인해 브랜드 충성도와 구매 주문이 증가했습니다. 저희는 디지털 커뮤니케이션 캠페인을 진행하여 고객 고유의 선호도에 따라 특정 식품 품목이 배달되기를 원하는지 고객에게 질문하는 맞춤형 메시지를 10만 건 이상 전송했습니다. '예'라는 응답을 1만 건 받았는데 이는 연간 매출 2억 USD를 나타내며 고객이 '아니요'라고 응답한 경우 더 나은 배달 경로를 취하므로 5,000만 USD를 절감할 수 있다는 것을 나타냅니다. 지금 상태로는 연간 1,000만 마일을 줄일 수 있습니다. 이것이 진정한 지속 가능성입니다." 

Kevin Boyum, Schwan’s Home Delivery/Yelloh 최고 전략 책임자

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롯데마트는 한국 최고의 소매 기업인 롯데그룹의 자회사입니다. 롯데마트는 한국에서 하이퍼마켓, 회원제 창고형 할인 아울렛, 전자 디지털 상점, ToysRus 매장을 운영하고 있습니다. 한국, 인도네시아, 베트남에 187개의 매장이 있습니다.

"Amazon Personalize를 사용하면서 이전의 빅 데이터 분석 솔루션보다 추천 제품에 대한 반응이 5배 증가하여 월별 매출이 증가했습니다. 특히, Amazon Personalize 덕분에 고객이 이전에는 구매한 적이 없던 제품의 판매 수가 최대 40%까지 증가했습니다. AWS를 기반으로 하는 이 신규 추천 서비스는 당사 조직 전체에 걸쳐 가장 광범위하게 도입된 첫 번째 AI 기술입니다." 

신재현, 롯데마트 빅 데이터 팀 팀장

Zola는 디자인과 기술을 이용해 오늘날 결혼을 준비 중인 커플이 결혼 계획과 등록 절차를 간단히 해결할 수 있도록 도와주는 웨딩 전문 회사이며, 미국에서 가장 빠르게 성장하고 있습니다.

“Zola는 커플에게 서비스를 제공하기 위해 혁신적인 결혼 계획 도구를 개발하고 있습니다. 저희는 웨딩 여정 전체에 걸쳐 고객과 함께 하기를 원하며 고객의 스타일, 관심사 또는 선호도에 따라 가능한 최고의 추천을 제공하고자 합니다. 지금까지는 이러한 추천이 규칙 기반 순위 또는 인기도를 통해 그리고 좀 더 최근에는 오프라인에서 계산된 유사성 모델을 통해 구현되었습니다. 이러한 방법은 유지와 확장이 어려웠습니다. Amazon Personalize는 저희가 실시간으로 고객 행동에 대응할 수 있게 지원하는 최신 알고리즘과 포괄적인 개인화 솔루션을 제공합니다. Amazon Personalize를 사용함으로써 저희는 팀의 규모가 작았음에도 규모가 훨씬 더 큰 팀이 몇 개월 동안 개발했을 법한 솔루션을 신속하게 제공할 수 있습니다.”

Stephane Bailliez, Zola.com 엔지니어링 담당 부사장

Pomelo Fashion은 태국 방콕에 본사를 둔 업계 최고의 옴니채널 패션 브랜드로, 전 세계적으로 고객을 보유하고 있습니다.

“저희의 목표는 동남아 최고의 옴니채널 기업이 되는 것입니다. 저희는 오프라인과 온라인 쇼핑 여정의 모든 단계에서 고객 경험을 지속적으로 개선하여 그 꿈을 실현하기 위해 끊임없이 노력하고 있습니다. 그리고 Amazon Personalize를 사용하여 전 세계의 많은 고객에게 고유한 쇼핑 경험을 제공합니다. Amazon Personalize를 통해 이러한 개인화를 대규모로 원활하게 제공할 수 있습니다. Pomelo에게, Amazon Personalize는 오늘날의 전자 상거래 세계에서 강력할 뿐만 아니라 혁신적입니다!”

Paulo Almeida, Pomelo Fashion 엔지니어링 부문 부사장

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BASE는 일본의 전자 상거래 플랫폼으로, 100만 개가 넘는 온라인 상점을 호스팅하고 있습니다. BASE의 사명은 ‘Payment to the People, Power to the People’입니다. BASE는 개인과 소규모 팀의 역량을 강화하는 것을 목표로 합니다.

“저희는 Amazon Personalize를 활용하여 사용자에게 제품을 추천함으로써 모바일 앱의 사용자 경험을 개선합니다. 매우 다양한 제품을 제공하고 있으므로 사용자가 자신의 기호에 맞는 제품을 찾을 수 있도록 지원해야 합니다. 검색하는 동안 첫 번째 뷰에서 제품을 추천하면 포기율을 줄이고 고객 생애 가치(CLV)를 개선할 수 있습니다. 테스트 결과, Amazon Personalize는 제품 페이지 조회수를 56% 증가시켰는데 이는 기존 추천 솔루션을 능가한 수치입니다. 또한 핵심 비즈니스 성과를 이룰 수 있었고 동시에 저희 팀이 더 낮은 비용으로 가치 실현 시간을 단축할 수 있도록 했습니다.”

Yusuke Saito, BASE Inc. 기계 학습 그룹 관리자

Marc O’Polo는 글로벌 프리미엄 부문의 선도적인 모던 캐주얼 및 지속 가능한 라이프스타일 브랜드 중 하나로, 기술 혁신의 최전선에 있다는 데 자부심을 느낍니다. 이 기업은 뉴스레터 캠페인을 구독하는 수십만 고객에게 제품을 추천할 방법을 찾고 있었습니다.

“Amazon Personalize를 통해 고객의 이전 구매를 기반으로 인기 있거나 유사한 상품을 추천할 수 있습니다. Amazon Personalize를 구현하여 개인화된 제품 추천 이메일을 보낸 이후로 이러한 뉴스레터를 기반으로 한 거래의 1/3에는 추천 제품이 하나 이상이 포함되었습니다. 대체로 표준적인 고객 이메일을 보낸 경우와 비교했을 때 제품 구매율이 56% 높아졌습니다.”

Steffen Sandner, Marc O’Polo 디지털 인텔리전스 부문 이사

Ateam Inc.는 ‘cyma’라는 온라인 자전거 상점을 포함하여 여러 부문의 사업을 운영하는 일본 회사입니다.

“cyma 상점은 완전히 조립된 자전거를 고객의 문 앞까지 직접 배송합니다. 성장세에 있는 저희 비즈니스는 일본 내 자전거 전자 상거래의 리더가 되는 것이 목표이며 사용자의 개인화된 요구 사항에 따라 제품을 추천하는 우수한 기능을 통해 이러한 목표를 달성하고자 합니다. 저희는 개인화 요구 사항을 충족하기 위한 비용 효율적이고 호환성이 높은 솔루션으로 Amazon Personalize를 사용하기로 결정했습니다. 웹 사이트에 Amazon Personalize의 추천 결과를 사용할 뿐만 아니라 판매 흐름에 Amazon Personalize의 분석 정보를 활용할 계획입니다. 저희는 Amazon Personalize와 AWS에서 향후 출시될 기능과 서비스에 대한 기대가 큽니다.”

Masahiro Funakoshi, Ateam Lifestyle Inc. 엔지니어링 부문 부사장

GrocerApp은 사용자가 식료품 및 잡화 배달을 주문할 수 있는 저렴한 온라인 슈퍼마켓입니다. 이 회사는 고객이 가장 관련성이 높은 제품을 빠르게 찾아 장바구니에 추가할 수 있도록 지원하고자 했습니다.

“저희는 Amazon Personalize를 활용하여 고객 구매 데이터를 사용해 앱에서 고객에게 제품을 추천했습니다. Amazon Personalize를 통해 저희는 무려 17%의 평균 주문 금액 증가율을 달성했으며, 고객의 주문을 접수하는 전체 장바구니 크기를 늘리면서 고객 주문을 즉시 처리할 수 있었습니다.”

Hassaan Sadiq, GrocerApp CTO 겸 공동 창립자

Traveloka는 동남아시아의 라이프스타일 슈퍼 앱으로, 사용자가 매우 다양한 여행, 지역 서비스 및 금융 서비스 상품을 검색하고 구매할 수 있도록 지원합니다. Traveloka는 1억 회 넘게 다운로드되어 동남아시아 지역에서 가장 인기 있는 여행 및 라이프스타일 예약 애플리케이션이 되었습니다.

“Traveloka의 사명은 동남아시아 전역에 있는 고객의 라이프스타일 요구 사항과 바람을 충족시키는 것입니다. 이에 따라 숙박에서 금융 서비스에 이르기까지 다양한 서비스, 특히 추천을 개인화하기 위한 상품 개발 전략을 촉진해 왔습니다. 저희는 Traveloka의 고객에게 적절한 서비스와 상품의 원활한 검색 경험을 제공하고 그 과정에서 규모를 확장하기 위해 여러 기술을 탐구하고 실험했습니다. Amazon Personalize를 사용하여 모바일 앱의 홈페이지 피드에서 Xperience 제품 인벤토리를 추천하는 실험을 실시했습니다. Amazon Personalize를 사용한 결과, 다른 타사 모델과 기존의 사내 모델 사용 대비 클릭률(CTR)이 각각 13%와 66% 향상되었습니다. 이러한 결과를 기반으로 Traveloka는 이제 Amazon Personalize 사용을 확대하여 항공편 및 호텔 등 Traveloka 앱의 더 많은 상품과 서비스 전반에 걸쳐 맞춤형 인벤토리를 추천하는데도 사용하고 있습니다.”

Adi Alimin, Traveloka 플랫폼 제품 부문 부사장

Intuit는 중소기업, 회계사 및 개인을 위해 재무, 회계 및 세금 준비 소프트웨어와 관련 서비스를 개발하고 판매하는 비즈니스 및 금융 소프트웨어 회사입니다.

“Amazon Personalize를 통해 Intuit의 Mint 예산 추적기 및 플래너 앱을 위한 추천 엔진을 신속하게 설계하고 시작할 수 있었습니다. 이 서비스는 고객 프로필과 행동 데이터를 기계 학습과 함께 사용하기 때문에 고객의 지출 습관, 라이프스타일 및 목표에 따라 적시에 적절한 고객에게 적절한 금융 서비스를 제안하는 데 도움이 됩니다.”

Qiang Zhu, Intuit 데이터 과학 부문 이사

2009년에 설립된 MoneySmart는 소비자에게 금융 관련 결정을 내리는 데 도움이 되는 정보를 제공하는 금융 비교 및 콘텐츠 플랫폼입니다. 2023년 기준으로 40만 명 이상의 사용자, 30개 금융 상품 범주, 250개 품목을 보유한 이 회사의 사명은 더 현명한 금융 결정을 내릴 수 있도록 고객을 돕는 것입니다. 

“처음부터 새로운 시스템을 구축할 수 있는 가능성을 모색했지만, 고객 상호 작용 데이터가 방대하고 은행, 보험, 투자 상품 간에 상품 범주가 매우 다양하기 때문에 개발 비용이 많이 든다는 사실을 곧 깨달았습니다. AWS는 Amazon Personalize를 통한 강력한 플랫폼 솔루션을 제공했기 때문에 셀프 서비스와 사용자 지정 가능 기술 사이에서 균형을 잘 잡으면서 빠르게 시장에 진출할 수 있었습니다. Amazon Personalize를 활용하여 제품 추천 기능의 첫 번째 버전을 3개월 이내에 출시할 수 있었기 때문에 비용과 시간이 절약되었습니다. 이후 6개월 이내에 2개국에서 활동하면서 1만 1,000개 이상의 애플리케이션을 생성했고 추천 제품에 노출된 로그인한 고객의 신청률은 6.5%에서 13.6%로 증가했습니다. 42%의 고객이 이 새로운 경험을 접했고, 관심을 갖는 제품을 고객에게 보여줌으로써 고객 상호 작용이 증가하는 것을 확인하고 있습니다. 우리는 MoneySmart 플랫폼에서 교차 판매 역량에 긍정적으로 기여하고 있습니다.”

Prateek Baheti, MoneySmart Head of Technology

Paytm은 인도에 위치한 디지털 결제, 전자 상거래 및 금융 서비스 공급자입니다. 1,700만 명 이상의 판매자를 지원하고 있으며 매일 수백만 명의 개인이 풀스택 결제 및 금융 솔루션을 제공하는 데 이 서비스를 사용합니다.

Paytm은 Amazon Personalize를 사용하여 고객이 관련 제품을 찾을 수 있도록 지원하며, 사용자 데이터를 수집하고 추천 모델을 통해 실행하여 전자 상거래 서비스인 Paytm Mall을 매일 방문하는 1,000만 명 이상의 방문자 각각에 고유한 콘텐츠를 생성하여 제안합니다. 그 결과 Paytm은 새로운 맞춤형 홈 페이지에서 6%의 전환율을 기록했는데, 이는 이전 항목 대 항목 추천 솔루션보다 3배 더 높은 수치입니다.

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Shgardi는 사우디아라비아에 기반을 둔 모바일 앱 스타트업 회사로, 250만 명이 넘는 소비자와 10,000개 이상의 레스토랑에 저렴한 주문형 음식 배달 서비스를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.

“Shgardi는 하루에 약 5,000명의 신규 사용자가 방문하지만, 이들을 참여도와 충성도가 높은 고객으로 전환하는 데 어려움을 겪었습니다. 저희는 적절한 커뮤니케이션과 프로모션을 생성했을 때 얻을 수 있는 가치를 이해하고 있었습니다. 따라서 더 적극적인 참여를 유도하는 사용자 경험을 창출하기 위해 새로운 방법을 모색하기 시작했습니다. Amazon Personalize를 사용하여 앱 홈페이지에 ‘추천’ 섹션을 추가하여 신규 사용자와 기존 사용자 모두를 대상으로 삼았습니다. 신규 사용자의 경우 위치, 시간, 인기 있는 레스토랑과 같은 데이터를 활용하여 선별된 추천을 제공했습니다. 기존 사용자의 경우 자주 방문하는 레스토랑과 같은 과거 참여 데이터를 함께 사용하여 사용자의 고유한 취향과 개인 기호에 맞는 추천을 생성할 수 있었습니다. 또한 구체적인 비즈니스 목표를 기반으로 특정 추천을 조율했습니다. ‘추천’ 기능을 통해 실시간으로 변화하는 사용자 의향에 대응하고 사용자 취향과 선호도에 맞춰 추천을 조정할 수 있었습니다. 결과적으로 신규 사용자가 구매자로 전환되는 비율을 30% 높이고 전체 월간 주문 횟수를 20% 증대할 수 있었습니다.”

Tarek Dahab, Shgardi CTO/공동 창립자

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The Chefz는 2016년에 설립된 사우디 기반 온라인 음식 배달 스타트업입니다. The Chefz 비즈니스 모델의 핵심은 고객이 최고의 정선된 레스토랑, 베이커리 및 초콜릿 상점에서 음식과 제과 상품을 주문할 수 있도록 지원하는 것입니다. 

“Amazon Personalize를 사용하여 고객 기반 전체에 걸쳐 대규모로 개인화를 달성할 수 있었습니다. 이는 이전에는 불가능했던 일입니다. 라마단 기간 동안 저희의 레거시 솔루션과 비교했을 때 추천 레스토랑에서의 상호작용을 두 배로 늘릴 수 있었으며 결과적으로 추천 레스토랑의 전환율을 35% 높일 수 있었습니다. Amazon Personalize를 사용하면 개별 고객 및 상황에 따른 컨텍스트를 적용하고, 모바일 애플리케이션을 통한 특별한 딜 및 제안과 같은 맞춤화된 커뮤니케이션을 제공할 수 있습니다.”  

Ramzi Alqrainy, The Chefz 최고 기술 책임자

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ABLY는 전자 상거래 및 의류에 혁신적인 방식으로 접근하는 한국의 유망한 스타트업입니다. 모바일 앱을 사용하여 매일 약 2,000개의 제품을 업로드하여 Instagram의 셀럽 스타일과 패션을 수백만 명에게 제공합니다.

“ABLY는 전자 상거래에 당사만의 방식으로 접근하여 의류 산업을 완전히 바꾸고 있습니다. 600만 회가 넘는 앱 다운로드, 매일 방문하는 300,000명의 고유 사용자 그리고 1억 8천만 USD의 연간 환산 GMV를 통해 저희는 지속적으로 빠르게 성장하기 위해 반복 구매를 생성하고 장바구니 크기를 늘리는 방법을 다시 생각해야 했습니다. ABLY는 이제 첫 번째 앱 페이지에서 Amazon Personalize를 사용하여 고객의 검색 및 구매 기록을 기반으로 해당 고객을 위한 개별화된 추천을 생성하고 있습니다. 결과는 기대 이상이었으며 추천 모델의 속도와 성능에 깜짝 놀랐습니다. 저희처럼 리소스와 용량이 제한된 스타트업에 Amazon Personalize는 문제 해결의 돌파구 역할을 했습니다. Amazon Personalize를 통해 기계 학습 경험이 전무하더라고 정교한 개인화 기능을 구축할 수 있습니다.”

김유준, ABLY CTO