Skechers는 이커머스 업계의 선두주자로서 고객의 기대에 부응하기 위해 초개인화된 경험에 집중해 왔습니다. 팬데믹 기간 동안 크게 성장한 Skechers는 데이터 소스를 중앙 집중화하고 고객 관계를 더 깊이 이해하기 위해 연결된 프로필을 생성하는 최신 디지털 혁신에 착수했습니다. 이 브랜드는 리소스를 효율적으로 활용하여 전환을 유도하는 타겟 추천을 위해 세분화된 오디언스를 생성하는 것을 목표로 삼았습니다. Skechers는 ActionIQ의 고객 데이터 플랫폼과 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼을 통합하여 데이터와 인공지능으로 마케터의 역량을 강화함으로써 클릭률을 324% 높이고 고객 확보 비용을 68% 절감할 수 있었습니다.
신발 업계의 판도를 재정의하는 것은 Skechers의 성공에 필수적인 요소였습니다. 혁신적인 디자인과 고객 중심 접근 방식을 통해 Skechers는 오늘날 소비자의 진화하는 요구를 충족하는 데 있어 개인화가 매우 중요하다고 생각합니다. 팬데믹이 시작되면서 빠르게 사업을 확장하는 과정에서 Skechers는 이커머스, 서비스 시점, 운영, 재고 등 다양한 시스템에서 기술 스택과 고객 데이터의 접근성을 최적화할 수 있는 기회를 발견했습니다.
180여 개국에서 전 세계 데이터를 관리하는 Skechers는 채널 중심 접근 방식에서 고객 중심 접근 방식으로 전환하여 마케팅 담당자에게 디지털 및 매장 내 경험 전반에서 고객을 충족시킬 수 있는 올바른 인사이트를 제공하는 것을 목표로 삼았습니 다. 이러한 디지털 전환을 통해 매출 증대, 평균 주문 금액 증가, 마케팅 지출 최적화를 기대할 수 있었습니다.
데이터 에코시스템을 통합함으로써 마케팅팀은 캠페인 실행과 관련하여 상당한 프로세스 효율성을 확보할 계획이었습니다. 모든 채널에서 원활한 쇼핑 경험을 제공하기 위해 속도를 개선하고 실시간 개인화 및 자동화된 캠페인과 같은 보다 정교한 옴니채널 사용 사례를 구현할 수 있는 많은 기회가 있었습니다. Skechers의 기존 레거시 데이터 웨어하우징 환경은 새로운 규모에 맞게 설계되지 않았기 때문에 방대한 양의 데이터를 실시간으로 관리하는 것이 점점 더 어려워졌습니다.
이에 Skechers는 데이터, 분석, AI를 통합하는 통합 레이크하우스 아키텍처를 위해 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼에 투자했습니다. 하지만 중앙 집중식 데이터 레이크하우스만으로는 충분하지 않았고, 마케터들이 데이터 기반 캠페인을 구축할 수 있도록 종합적인 고객 데이터 플랫폼(CDP)도 필요했습니다. 이러한 투자의 목적은 고객에 대한 전체적인 관점을 확립하여 인사이트를 대중화하고, 타겟팅된 옴니채널 마케팅 전략을 통해 고객 확보 비용을 절감하고 고객 생애 가치를 높이려는 Skechers의 목표를 지원하는 것이었습니다.
Databricks는 Skechers의 데이터와 고객 참여를 유도하려는 노력의 연결고리 역할을 해왔기 때문에 Skechers에 가장 적합한 솔루션이었습니다. Databricks를 ActionIQ의 고객 데이터 플랫폼의 기반으로 삼은 Skechers는 확장성을 위해 구축된 미래 지향적인 플랫폼을 통해 데이터 관리 및 분석 기능을 개선하는 데 상당한 진전을 이루었습니다.
Databricks에서 ActionIQ의 고객 데이터 플랫폼을 구축하기로 결정한 것은 Skechers에게 또 다른 강력한 이점을 제공했습니다. 일괄 처리 또는 실시간 스트리밍을 통해 다양한 데이터 소스를 통합할 수 있는 길을 열었으며, Kafka와 같은 기술을 사용하여 데이터를 관리 가능한 에코시스템으로 가져와 레이크하우스 아키텍처를 통해 데이터가 흘러갈 수 있게 했습니다. 즉, Skechers는 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼에 저장된 데이터를 기반으로 고객 데이터 플랫폼의 고객에 대한 360도 뷰를 활용할 수 있었습니다.
"오늘날 고객 여정은 본질적으로 더 복잡해졌습니다."라고 Skechers의 데이터, 분석 및 인사이트 담당 부사장인 Manish Agarwal은 말합니다. "통합을 통해 수많은 고객 접점을 더 잘 이해하고 다양한 고객을 테스트하여 정교한 옴니채널 여정을 조율하고 적시에 적합한 고객에게 적합한 제품 추천과 인센티브를 제공할 수 있게 되었습니다." 또한, Databricks를 통해 ActionIQ를 더욱 효율적으로 운영할 수 있게 되면서 Skechers는 각 솔루션이 동급 최강의 통합 기술 스택을 구축하고자 하는 열망이 커졌습니다.
"이전에는 마케팅 클라우드에만 집중했습니다. 이제 스택의 중심에 있는 ActionIQ를 통해 Databricks의 수많은 소스에서 데이터를 통합하고 마케터가 데이터에 액세스하여 잠재고객과 옴니채널 여정을 직접 생성할 수 있습니다. 곧 통합 모델로 나아갈 수 있게 되어 기대가 큽니다."라고 Agarwal은 말합니다.
Skechers는 Databricks 데이터 관리 계층인 Delta Lake를 통해 업서트(고객 프로필을 업데이트하고 삽입하는 프로세스를 병합하는 데이터베이스 작업)와 같은 문제를 해결했습니다. 또한 다운스트림 분석을 위한 더 높은 성능과 더 안정적인 파이프라인의 이점도 얻었습니다. 결과적으로 Skechers는 이제 고객 데이터를 보다 효율적으로 관리하여 컴퓨팅 비용을 절감하고 타겟 마케팅 전략을 위한 보다 정확한 인사이트를 얻을 수 있게 되었습니다.
업서트를 효과적으로 관리하는 것은 여러 접점에서 고객 상호 작용을 역동적이고 정확하게 파악하는 데 매우 중요하기 때문에 이는 매우 중요한 발전이었습니다. 이제 이 신발 소매업체는 고객 행동과 선호도에 대한 보다 미묘한 이해를 활용하여 보다 개인화된 고객 여정, 더 스마트한 고객 세분화 및 규정 준수 개선으로 이어질 수 있습니다.
Agarwal은 "미국 고객을 대상으로 고객 목록을 구축하는 경우 일반 데이터 보호 규정(GDPR)과 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)으로 인해 유럽의 고객을 타겟팅하고 싶지 않습니다. Databricks와 ActionIQ를 통해 거버넌스를 유지하고 사용자 기반을 분리할 수 있었기 때문에 적절한 사람들을 타겟팅할 수 있었습니다."라고 말합니다.
Databricks를 Skechers의 데이터 관리 인프라에 전략적으로 통합한 것은 데이터 기반의 우수성을 추구하는 이 회사의 노력에 중요한 이정표가 되었습니다. 또한, 고객 세분화, 추천 및 전반적인 마케팅 전략을 개선하는 데에도 ActionIQ가 중요한 역할을 했습니다. 이 파트너십을 통해 Skechers는 접근성과 확장성을 위해 데이터 아키텍처를 최적화했을 뿐만 아니라 강력한 마케팅 접근 방식을 위한 데이터 품질과 가치 있는 인사이트를 확보할 수 있었습니다.
Databricks에서 제공하는 고급 데이터 처리 및 분석 기능과 ActionIQ의 정교한 오디언스 세분화 및 타겟팅 도구가 결합되어 놀라운 결과를 이끌어냈습니다. 여기에는 캠페인 리드 타임이 2~8주에서 4~10일로 단축된 것이 포함됩니다. 라이브 캠페인을 통해 Skechers의 자사 오디언스 목록에 비해 ActionIQ 오디언스의 클릭률이 324% 증가했고, 클릭당 비용은 68% 감소했으며, Skechers Plus 회원 및 이전 구매자를 대상으로 한 광고 지출 수익은 28% 향상되었습니다. Agarwal은 "현재 머신 러닝 사용 사례를 실행하는 데 필요한 데이터의 80%가 델타 레이크에 있습니다. 덕분에 고객 데이터 플랫폼을 빠르게 도입하고 6~9개월 만에 마케팅 이니셔티브에 가치를 제공하기 시작할 수 있었습니다."라고 말합니다.
예측된 미래 가치와 활동 수준을 기반으로 고객을 평가하고 세분화하기 위해 Skechers는 고객 생애 가치와 활동 비율 점수를 활용하여 '휴면 고객' 이메일 캠페인을 개선하기 위한 노력의 중추적인 역할을 했습니다. AI 기반 마케팅 지속적 테스트 플랫폼인 ActionIQ 고객 데이터 플랫폼을 통해 이메일을 통해 위험에 처한 고객을 보다 효율적으로 타겟팅하여 재구매와 참여도를 높일 수 있게 되었습니다. 온라인 거래에 대한 성과를 측정한 결과, ActionIQ 'At-Risk' 캠페인은 전환율 65% 증가, 클릭률 65% 상승, 천 회 조회당 수익 55% 증가 등 측정 가능한 개선 효과를 보였습니다. 또한 세 번의 이메일 접점 모두에서 매출과 온라인 주문이 증가했습니다. 결과적으로 Skechers는 향후 At-Risk 캠페인을 대조군으로 구현하고 다음 반복 과정에서 다양한 오퍼(예: 비율 할인과 금액 할인)를 테스트할 계획입니다.
앞으로 Databricks와 ActionIQ는 초기의 마케팅 성공이라는 작은 결실을 넘어 실시간에 가까운 고객 데이터 활성화의 미래로 나아갈 수 있도록 Skechers를 지원할 것입니다. 이러한 미래 지향적인 접근 방식은 더 많은 비즈니스 성장과 운영 효율성, 고객 참여도 향상을 목표로 합니다. 이러한 기술을 활용하려는 Skechers의 노력은 Databricks의 정교한 데이터 및 인공 지능 기능을 중심으로 이커머스 분야에서 회사의 전략적 방향을 재편하려는 노력을 강조합니다.
여기에서 더 많은 고객 성공 사례를 확인할 수 있습니다.
Translated by HaUn Kim - Original Blog Post
