오늘아침

마케터의 아침 July 6

오픈애즈

2016.07.06 19:42
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 마케터의 아침은 바쁘다.

간밤의 이슈는 없었는지, 오늘은 어떤 마케팅을 해야할지.

How was your morning

오픈애즈에서 마케터에게 드리고 싶은 아침입니다.





1. SK플래닛, 외식 O2O 서비스 제공

SK플래닛에서 외식 O2O 서비스 시럽 테이블 외식 쇼핑 기능을 강화했다고 합니다. 고객의 외식 관련 구매 활동에 도움을 줄 수 있도록 ‘맛집 정보- 핫딜- 테이크아웃-예약’ 4개 단계로 메뉴를 개편하고, 외식 매장의 음식을 모바일에서 미리 포장 및 예약주문 할 수 있는 ‘테이크아웃 현장결제’ 기능도 새롭게 추가했습니다. 현재 전국 300개 브랜드 7000여 개 제휴 매장에서 가능했던 선 주문- 선 결제 기능에 240개 브랜드의 포장 예약 주문 서비스까지 더해 포장 음식의 선택권도 대폭 확대했습니다. 올 하반기에는 ‘시럽오더’와 앱을 통합하고, 11번가의 ‘생활플러스’와 연계해 오픈마켓-O2O 서비스간 시너지를 창출한다고 합니다. 

 

2. 7월 7일, 2016 브랜드 콘텐츠 마케팅 컨퍼런스 열려

내일 한국과학기술회관 국제회의장에서 ‘2016 사례로 풀어보는 브랜드 콘텐츠 마케팅 컨퍼런스’를 개최한다고 합니다. 컨퍼런스에서는 고객과 소통마케팅 효과가 검증된 디지털 콘텐츠 마케팅 성공사례를 중심으로 2016년도 하반기 디지털 기반 브랜디드 콘텐츠 방향을 가늠해볼 수 있는 교류의 장을 제공한다고 하니 관심 있으신 분은 참가해보면 좋을 것 같습니다. 

▲주제: 2016사례로 풀어보는 브랜드 마케팅 컨퍼런스

▲주최: 한국인터넷소통협회

▲주관: 소통+아카데미, 소셜네트워크미래포럼

▲일시: 2016년 7월7일

▲장소: 한국과학기술회관 국제회의장 신관 지하1층(B1)

▲사례 발표(패널토론) : 도미노피자, 신한카드, GS칼텍스, IBK기업은행, 코오롱그룹, 이랜드그룹, 부산광역시, 적정마케팅연구소, 한국인사이트연구소, SMC 외

 

3. 페이스북, 내가 쓴 글을 45개 언어로 번역해 올리는 기능

페이스북에서 앞으로 하나의 글을 여러 언어로 작성할 수 있는 다중 언어 작성 도구를 활용할 수 있다고 합니다. 우선은 몇몇 계정에 시범적으로 제공하고 있는데요. 원문글을 작성한 후 오른쪽 하단의 ‘다른 언어로 작성하기’를 누르면 자동으로 번역된 글이 보이게 됩니다. 이 기능은 기계 학습 인공지능이 사용되어서 사용자들이 번역된 그를 수정하는 과정을 통해 점점 더 정교화 된다고 합니다.

 

4. SNS 이용자, 페이스북 > 인스타그램 > 카카오

페이스북의 광고 비중이 커지면서 사용자가 대폭 줄었다는 이야기 많이 들으셨을 텐데요. 그럼에도 불구하고, 여전히 국내 SNS 이용자들은 페이스북을 가장 많이 사용하고 있다고 합니다. 그다음으로 인스타그램, 카카오스토리, 밴드, 트위터를 많이 사용하였고, 대부분의 사용자들은 ‘친구 혹은 지인과 커뮤니케이션’을 하기 위해 SNS를 사용하는 경우가 가장 많았습니다. 하지만 예외적으로 페이스북은 타 매체 대비 빠른 정보 획득을 위해 사용하는 이용자도 많은 편으로 나타났습니다.

 

5. 격변기 맞은 유통산업, ‘반 박자’ 더 빠르게 움직여

최근 저출산, 고령화, 1인 가구 증가 등의 요인으로 유통산업이 격변기를 맞고 있습니다. 이커머스 후발주자인 쿠팡은 지난해 업계 최초로 매출 1조원을 돌파했는데요. 최근 배송전쟁, 최저가전쟁 등 출혈경쟁이 심화되고 있을뿐 아니라 온오프라인 유통기업의 비즈니스 모델 구분도 모호해지고 있는 상황입니다. 현재 국내 유통기업의 화두는 ‘면세점’ 과 ‘복합쇼핑몰’, 그리고 ‘옴니채널’ 입니다. 하지만, 이럴 때일수록 고객서비스 향상과 충성고객 확보를 위한 전략도 다시 한 번 체크해봐야 할 것 같습니다.

 

6. 카카오 뉴스 개인화 서비스 

카카오 뉴스 개인화 서비스가 성과를 내고 있습니다.  카카오 뉴스 클릭수는 지난해 루빅스를 적용한 후, 평균 페이지뷰는 119%, 순 방문자는 43% 증가했습니다. 알고리즘 기반 뉴스 추천 서비스는 국내에서 다양하게 시도됐지만, 루빅스는 기존 알고리즘의 단순한 기계적 적용이 아닌 데이터를 기반으로 알고리즘을 설계한 점에서 남달랐는데요. 개인화에 기반한 뉴스 추천 서비스를 최신 알고리즘으로 구현하는데 초점을 맞췄기 때문에 이러한 성과를 냈던 것 같습니다. 



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