이 위치 추적기를 사용한 시범 프로젝트는 대규모 매장 트래픽을 가진 두 개의 슈퍼마켓에서 구현되었습니다. IT 부서장은 슈퍼마켓을 대표하고 모든 설치 및 유지 관리 권한을 제공했습니다.
따라서 우리는 시스템을 슈퍼마켓 FTP 및 서버 시스템에 외부 연결할 수 있는 권한을 얻었으며, 이곳에는 슈퍼마켓의 모든 영수증이 기록되어 있어 이러한 기록을 사용할 수 있었습니다.
아이디어
핵심 아이디어는 슈퍼마켓 방문객에게 타겟팅된 프로모션 오퍼를 보내는 것이었습니다. 이들은 장기 또는 단기 오퍼일 수 있으며, 슈퍼마켓이 특정 제품을 즉시 현금화해야 할 때마다 발송됩니다.
초기에는 각 구매자의 영수증에서 정보를 얻는 것이 주요 과제였습니다. 이후 이 정보는 수천 명의 쇼핑 고객들의 제품 선호도에 대한 공통 데이터베이스로 형성되었습니다.
다시 말해, 구매자는 상품 범위를 선택하고 결제 창에서 지불한 후 30-40분 후에 우리는 그들의 구매 정보를 서비스에서 받게 됩니다.
기술적 아이디어는 소매 공간의 입구에 장비를 설치하는 것이었습니다. 여기서 주요 목적은 정기 고객들의 진입을 추적하는 것이었습니다.
프로젝트 구현 흐름
- 방문자가 매장을 들어옵니다. 그의 카드는 입구의 리더기에서 스캔되었지만, 사실 우리는 그에 대해 아무것도 모릅니다 – 정보가 없습니다. 하지만 이 '청결한' 방문자가 구매를 하면, 우리 클라우드는 최대 30분 이내에 이 방문자 데이터로 업데이트되어 그의 구매 선호도를 느낄 수 있습니다.
- 그런 다음 우리는 이 정보를 처리하고 공통 데이터베이스에 저장합니다. 우리는 대규모 사용자 프로필 그룹을 만들고, 대용량 데이터를 다룰 수 있게 됩니다.
- 예를 들어, 고객 X가 특정 브랜드의 우유를 구매한 후 같은 제조업체에서 생산된 요거트를 구매한다면, 이는 유제품 그룹의 일부로 인식됩니다. 이 유제품 그룹은 다양한 이유로 다른 상품 그룹과 호환될 수 있습니다 (우리가 분석). 즉, 우리는 예를 들어 X 고객에게 달인 고기를 제안할 수 있으며, 우리의 광범위한 분석을 기반으로, 고객이 이 고기를 70%의 확률로 구매할 것이라고 확신할 수 있습니다.
- 확률은 수백만 개의 영수증을 검토한 후 계산됩니다. 이러한 방식으로 우리는 매출을 극대화하기 위해 중요한 구매 간의 특정 연결성을 식별했습니다.
- 이 전체 과정의 결론 단계는 바로 오퍼 자체, 즉 프로모션입니다. 며칠 후 고객 X가 매장을 방문할 때 우리는 그에게 보낼 오퍼를 이미 알고 있습니다 (물론 마케팅 부서에서 제안이 준비되어 있는 경우).
알림 서버는 마케팅 프로모션 서버로부터 지속적으로 데이터를 받기 때문에, 특정 방문자 그룹에게 표시해야 할 슈퍼마켓의 모든 새로운 오퍼가 적절한 시점에 배포됩니다.
서비스 뒤의 마케팅
마케팅 부서는 약 2000개 항목에 대한 데이터를给我们합니다. 일반적으로 마케팅 부서는 특정 상품 그룹을 광고할 때의 기간을 설정합니다.
예를 들어, 고객 Y가 매장을 들어오고 과거 구매 행동 분석을 고려하여 와인과 칩스를 좋아하는 것으로 결론지을 수 있습니다. 우리는 이 정보를 마케팅 프로모션 서버에 전달합니다. 그런 다음 마케팅 센터의 전문가들은 Y 방문자에게 광고할 수 있는 제품 오퍼가 있는지 확인합니다. 센터는 광고 메시지 텍스트를 구성하고 알림 서버에 신호를 보내며, 마지막으로 Y에게 광고 제안을 포함한 메시지를 보냅니다. 마케팅 서비스는 어떤 오퍼를 보낼지 알고 있습니다. 간단히 말해, 하나의 오퍼는 우유 애호가들을 위한 것이고, 다른 하나는 생선 팬들을 위한 것입니다.
마케팅 프로모션 서버는 Node.js와 MongoDB를 기반으로 작동했습니다. 또한 슈퍼마켓이 광고 회사에 대해 공유한 모든 정보를 저장했습니다.
다음으로 빈도 알고리즘이 등장합니다 – 누구에게 더 자주 메시지를 보여줄 것인지, 누구에게 덜 자주 보여줄 것인지? 우리는 자주 메시지를 보내는 고객들에게 광고로 인해 짜증을 느끼지 않도록 하기 위해 조금 느리게 하고, 우리 메시지를 받은 적이 적은 사람들에게만 보냅니다.
기술적 구현
슈퍼마켓에 레인 위에 고감도 리더기를 설치했습니다; 초기에는 RQ3 RFID 리더기를 사용했습니다. 슈퍼마켓 방문객들은 고유한 RFID 태그가 있는 로열티 카드를 가지고 있었습니다. 카드 자체는 특정 금액 이상 구매 시 또는 다른 상업 프로그램에 따라 결제 창에서 적용되었습니다.
결과적으로, 잠재적 고객이 슈퍼마켓에 들어올 때 이미 그들의 정보를 가지고 있었습니다.
아이디어는 모든 상업 매장 오퍼를 휴대폰 및 앱으로 즉시 전송하는 것이었습니다. 그러나 이는 사용할 수 있는 방문객 수를 크게 줄일 것입니다. 이러한 상황은 기준을 높였습니다: 노년층도 상업 메일링을 사용할 수 있도록 최상의 솔루션을 구현해야 했습니다. 따라서 슈퍼마켓이 우리에게 요구한 것은 최소한 60% 이상의 모든 서 있는 고객들을 커버하는 것이었습니다.
따라서 대중 커뮤니케이션 채널은 SMS 또는 USSD 알림 기반으로 설정되었습니다.
방문자가 매장을 들어오고 카드가 특수 리더기로 스캔됩니다. 우리의 서버는 (Node.js 기반 애플리케이션을 통해, 이는 Python으로 대체됨) 신호를 받습니다. 이 경우 프로모션이 유용한지 아닌지를 판단합니다. 고객에게 패턴이 있는지 없는지... 만약 고객에게 오퍼가 있다면 SMS를 받게 됩니다.
모든 데이터는 어디에 저장되었나요?
우리는 데이터 저장에 CouchDB를 사용했습니다. 이후 시스템을 더 편리하게 하기 위해 Couchbase로 변경했습니다.
마이크로서비스의 작업은 어떻게 구성되었나요? 데이터 처리, 즉 사용자에게 속한 프로필, 템플릿 및 패턴 - 이 모듈은 직접 데이터베이스와 작업하며 데이터를 분석했습니다. 여기서 우리는 논리 + Python + Couchbase의 조합을 사용했습니다. 즉, MTP 프로토콜이 설치되었으며 외부 서비스들이 이를 통해 통신하고, 일반적인 외부 Restfull API는 Node.js 기반으로 설치되었습니다. 이 API는 아두이노 서버에서 오는 태그 요청을 모두 받았습니다. RestFull API의 작업은 단지 데이터를 받는 것이었습니다. 여기서 정보는 MTP 프로토콜을 통해 저장소로 전달되었습니다.
다시 말해, 특정 수의 작업이 있었고, 데이터베이스와 작업하는 서비스는 이들을 처리할 큐(que)로 받았으며, 모든 작업은 동기적으로 처리되었습니다.
알림 서버는 Twilio 및 푸시 알림 서버에 연결되어 있었습니다. 그의 작업은 모바일 장치의 전화번호나 UID를 얻고 지정된 텍스트를 보내는 것이었습니다.
우리는 백그라운드에서 Python 서비스와 연결되었으며, 이는 주기적으로 FTP Node.js 서버에 연결하여 수십만 개의 레코드와 추가 해시를 업로드했습니다. 약 백만 개의 레코드가 업로드되어 Couchbase에 저장되었습니다. 한 시간마다 특정 양의 데이터를 처리하여 고객들의 명확한 선호도를 가진 특정 사용자 그룹을 만들었습니다.
통합 및 테스트의 다음 단계
두 번째 개발 단계에서 우리는 다른 영역에 더 많은 리더기를 설치하여 오퍼 번들을 보내야 했습니다. 슈퍼마켓이 설정한 주요 목표는 광고 부담 없이 프로모터들에게 추가 커뮤니케이션 채널을 제공하는 것이었습니다.
슈퍼마켓 관리자는 이 광고 캠페인이 대체 마케팅 방법(예: 배너, 리플렛 등)과 비교하여 얼마나 효과적인지 보고 싶어했습니다.
우리는 광고 메시지가 구매 결과에 어떤 영향을 미치는지 추적해야 했습니다. 예를 들어, '소시지 사기'라는 가상의 텍스트를 포함한 광고 메시지를 특정 기간 동안 약 1만 명의 잠재 고객에게 보냈습니다. 이 기간 동안 얼마나 많은 소시지가 판매되었는지 이전 결과와 비교하여 계산해야 했습니다. 얻은 결과에 따라 특정 결론을 도출할 수 있었습니다. 인터넷에서 사용되는 온라인 Cost-Per-Action 모델과 유사한 개념을 적용할 수 있으며, 고객은 사용자/방문자가 특정 행동을 수행했을 때만 지불합니다.
이 단계를 테스트하기 위해 20명의 슈퍼마켓 방문객에게 RFID 태그를 부여하고 일반 방문자의 행동을 시뮬레이션하도록 했습니다.
요약
이것은 미래처럼 들릴 수도 있지만, 방문자 중심의 추천/프로모션은 향후 한 해에 모든 대형 소매 슈퍼마켓에서 나타날 것입니다. 아마존은 이미 많은 소매 프로세스를 자동화할 수 있다는 것을 증명했습니다. Amazon Go 매장. 방문자의 주의와 충성도는 현재 기업들이 경쟁하고 있는 '금고'입니다.