업계 사용 사례 | Adobe Customer Journey Analytics

소매

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사용 사례	예	영향	분석
모바일 쇼핑 앱 최적화	많은 고객이 조직의 모바일 앱을 다운로드했지만 다시 돌아오지 않았습니다. 회사는 고객이 초기 오퍼에만 이를 사용한다는 사실을 발견했습니다. 회사는 휴면 고객의 재참여를 유도했습니다.	모바일 사용자의 LTV를 높입니다. 보다 ‘행복한 경로’ 사용자 경험을 개발하기 위해 앱 사용 현황을 측정하고 늘립니다.	활성 증가 분석 순 증가 분석
새로운 결제 기능의 영향 정량화	식료품 매장에서 온라인 쇼핑을 테스트합니다. 매장은 제품 추천이나 도로변 픽업과 같은 새로운 결제 기능의 영향을 신속하게 측정합니다.	전환율을 높입니다. 단순한 기능 사용이 아닌 비즈니스 영향을 측정합니다.	출시 영향 분석 첫 사용 영향 분석
멤버십 이탈 감소	조직이 고객 여정에서 고객 이탈을 유발하는 마찰 지점을 찾아냅니다. 이를 통해 멤버십 프로그램을 검토하고 위험에 처한 멤버의 행동을 분석할 수 있습니다.	이탈을 감소시킵니다. 마찰을 방지하고 이탈을 줄이기 위해 클라이언트 관계를 증진하고 육성하는 방법을 식별합니다.	활성 증가 분석 단계 분석
비효율적인 영업 여정 찾기	조직이 매장 내 영업 직원의 여정에서 고객과 멀어지는 지점에 해당하는 비효율성을 발견합니다. 조직은 프로세스를 조정하여 고객에게 더욱 즐거운 매장 내 쇼핑 경험을 제공합니다.	영업 반응을 향상시킵니다. 비효율적인 프로세스를 줄여 내부 여정을 개선하고 긍정적인 고객 경험을 제공합니다.	단계 분석

소매를 위한 단계 분석

소매를 위한 트렌드 분석

금융 서비스

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사용 사례	예	영향	분석
새로운 기능의 영향 정량화	금융 기관에서 Zelle을 통한 은행 송금을 시작하고, 이 새로운 기능이 송금 완료에 미치는 영향을 파악하고자 합니다. 기관은 가이드 분석을 통해 고객이 어떻게 반응하는지 확인할 수 있으며, 덕분에 마케팅 팀이 해당 기능을 출시할 수 있습니다.	전환율을 높입니다. 새로운 기능이 송금 전환에 미치는 영향을 측정합니다.	출시 영향 분석 첫 사용 영향 분석
콜센터 통화 억제	가이드 분석에 따르면 조직의 5단계 모바일 청구 프로세스로 인해 콜센터 통화가 많이 발생하는 것으로 나타났습니다. 조직은 대상자를 만들고, 해당 고객의 경험을 더 효과적으로 이해하기 위해 이들에게 이메일을 보냅니다.	경험에서 마찰을 분리합니다. “행복한 경로” 여정을 개선하고 통화를 줄입니다.	단계 분석 전환 트렌드 분석
고객 이탈 감소	조직에서 월별 빈도로 뱅킹 모바일 앱에 로그인하는 고객이 더 오랫동안 고객으로 남아 있는다는 사실을 알게 됩니다. 조직은 가이드 분석을 통해 이탈 위험이 있는 사용자를 식별하고 재유치 전략을 세울 수 있습니다.	이탈을 감소시킵니다. 고객 수준을 유지하는 동시에 실제 신규 고객 확보를 위해 지출합니다.	활성 증가 분석 순 증가 분석
새로운 기능 추천	조직에서 최근 몇 개월 동안 디지털 인출이 감소했다는 사실을 확인했습니다. 재무 상담사에게 걸려 오는 전화 건수가 늘어났습니다. 가이드 분석은 조직이 운영 위원회를 통해 디지털 프로세스 최적화의 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다.	데이터 기반 로드맵을 만듭니다. 데이터를 사용하여 최적화를 계획하고 구현합니다.	트렌드 분석

금융 서비스를 위한 단계 분석

금융 서비스를 위한 트렌드 분석

금융 서비스를 위한 활성 성장 분석

여행 및 접대

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사용 사례	예	영향	분석
새로운 예약 흐름 기능의 영향 정량화	조직에서 가이드 분석을 사용하여 새로운 예약 단계 기능이 전환율에 미치는 영향을 빠르게 확인합니다. 조직은 경험에서 가장 큰 이득을 얻은 부분을 식별합니다.	예약률을 높입니다. 단순한 기능 사용이 아닌 비즈니스 영향을 측정합니다.	릴리스 영향 분석 단계 분석
모바일 앱 경험 최적화	조직에서 시간 경과에 따른 월별 활성 앱 사용자를 빠르고 쉽게 파악하고, 버전별로 긍정적인 영향을 식별합니다.	MAU를 늘립니다. 고객 만족도와 상관관계가 있는 앱 사용 현황을 측정하고 늘립니다.	활성 증가 분석 순 증가 분석
모바일 체크인 흐름에서 문제점 찾기	예상되는 모바일 체크인 프로세스 중 어느 지점에서 사용자가 성공하는지 또는 이탈하는지 확인하면 조직이 경험 최적화가 필요한 영역을 쉽게 식별할 수 있습니다.	CSAT를 높이고 IROP를 줄입니다. 마찰을 제거하면 보다 원활한 “여행 당일” 경험이 실현됩니다.	단계 분석 전환 트렌드 분석
콜센터 통화 억제	단계 분석에서 사용자 경험을 보면 방문객이 마찰에 부딪히는 바람에 비용이 많이 드는 콜센터 전화량이 발생하는 부분이 사용자에게 표시됩니다. 집중해야 할 다음 단계는 분명합니다.	콜센터 사용량을 줄입니다. 더 많은 ‘행복한 경로’ 사용자 경험을 창출하고 비용이 많이 드는 통화를 줄입니다.	단계 분석 전환 트렌드 분석

여행 및 접대를 위한 단계 분석

여행 및 접대를 위한 트렌드 분석

여행 및 접대를 위한 전환 트렌드

미디어 및 엔터테인먼트

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사용 사례	예	영향	분석
새로운 프로그램이나 시리즈의 영향 정량화	스트리밍 서비스에서 사용자가 새로운 프로그램이나 시리즈를 시청한 후 시청률에 미치는 영향을 분석하고 어떤 콘텐츠가 공감을 불러일으키는지 더 효과적으로 이해할 수 있습니다.	시청률을 높입니다. 시청률에 가장 큰 영향을 미치는 콘텐츠를 찾습니다.	최초 사용 영향 분석
이탈 위험 식별	조직에서 계절별 이벤트를 시청하기 위해 플랫폼에 가입하고 이벤트가 끝난 후 즉시 취소하는 고객의 회전율이 높다는 것을 확인합니다. 이러한 사용자를 신속하게 식별하면 고객이 플랫폼에 계속 참여하도록 유도하는 추천 사항을 표시할 수 있습니다.	만족 구독자를 유지합니다. 추천 사항을 통해 개입할 수 있도록 성장 세그먼트에 기여하는 콘텐츠를 찾습니다.	활성 증가 분석 순 증가 분석
업셀 기회 찾기	조직의 수익 성장에서 중요한 부분은 팬들이 경기장에 있는 동안 어떤 인앱 오퍼가 팬들에게 가장 매력적인지 파악하는 것입니다. 조직은 가이드 분석을 통해 어떤 오퍼가 가장 효과적인지 정확히 확인할 수 있습니다.	부수익을 늘립니다. 인앱 오퍼가 구매 행동을 유도하는 데 미치는 영향을 파악합니다.	최초 사용 영향 분석 단계 분석
교차 디바이스 경험 최적화	조직에서 구독자가 여러 디바이스/앱과 상호 작용하는 방식을 분석하고자 합니다. 이러한 지식을 통해 조직은 콘텐츠 소비 패턴을 이해하고, 어디에 리타기팅하는 것이 가장 좋은지 판단할 수 있습니다.	경험을 개인화합니다. 각 디바이스에서 구독자에게 가장 큰 공감을 불러일으키는 콘텐츠가 무엇인지 파악합니다.	트렌드 분석
콜센터 통화 억제	조직에서 가이드 분석을 사용하여 자동 결제가 작동하지 않는 문제를 식별합니다. 이 문제로 인해 고객이 짜증을 느끼고 지원 센터에 전화하여 플랜을 취소하는 상황이 발생했습니다.	지원 통화를 줄입니다. 더 나은 고객 경험을 창출하고 고객 서비스 측과의 통화를 줄입니다.	단계 분석 전환 트렌드 분석

미디어 및 엔터테인먼트를 위한 단계 분석

미디어 및 엔터테인먼트를 위한 활성 성장 분석

미디어 및 엔터테인먼트를 위한 트렌드 분석

헬스 케어

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사용 사례	예	영향	분석
환자 건강 결과 개선	조직이 성장에 노력을 집중할 수 있는 데이터를 보유하고 있습니다. 가이드 분석을 사용하기 전에는 주당 얼마나 많은 웰니스 플랜 멤버가 사용을 완전히 중단했는지 명확하게 파악하지 못했습니다.	의사 방문을 줄입니다. 재참여를 위해 휴면 사용자를 신속하게 식별합니다.	활성 증가 분석
환자 경험 향상	간단한 암호 재설정을 위해 얼마나 많은 환자가 콜센터에 연락하는지에 대한 가시성이 확보되면서 환자 경험 강화에 초점을 맞추고자 하는 분석가의 열정이 다시금 높아졌습니다.	전반적인 서비스 비용을 줄입니다. 더 나은 환자 경험을 제공하고 환자 서비스 측과의 통화를 줄입니다.	트렌드 분석 단계 분석
세그먼트별로 반복되는 교차 채널 작업 식별	조직에서 Medicare 적격 멤버가 플랜을 얼마나 적극적으로 사용하고 있는지 파악하여 디지털 제품에서 특정 메시지를 제공하려고 합니다. 가이드 분석을 통해 얻은 인사이트는 마케팅의 효과를 높이는 데 도움이 됩니다.	Medicare 등록 선택안을 개인화합니다. 가장 활동적인 플랜 멤버의 일반 순차 동작을 비교합니다.	단계 분석 활성 증가 분석
업계 최고의 인재 유지	조직의 분석 리소스에 시간이 부족합니다. 가이드 분석을 통해 조직은 경영진 업데이트 통화에 필요한 제품 사용 데이터를 신속하게 확보할 수 있습니다.	분석가의 작업량을 줄입니다. 더 빠르게 답변을 얻습니다. 보고가 가장 중요한 순간에 보고를 활용하기 쉽습니다.	가이드 분석

헬스 케어를 위한 단계 분석

하이 테크 및 B2B

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사용 사례	예	영향	분석
새로운 기능의 영향 정량화	조직에서 새로운 제품 기능의 사용량 증가를 분석하고 어떤 세그먼트가 가장 효과적인지 판단할 수 있습니다. 이 분석은 사용자 참여를 극대화하고 마케팅 부서와의 파트너십을 강화하기 위해 리소스를 어디에 사용할지 우선순위를 정하는 데 도움이 됩니다.	데이터에 기반하여 우선순위를 지정합니다. 리소스 할당에 관해 정보에 입각한 결정을 내립니다.	출시 영향 분석 첫 사용 영향 분석
제품을 충분히 활용하지 못하는 역할 식별	조직에서 엔지니어, 제품 관리자 및 마케팅 부서가 사용할 제품을 설계합니다. 가이드 분석에 따르면 제품 관리자와 마케팅 담당자는 거의 매일 이 기능을 사용하지만 엔지니어링 직원은 대부분 채택하지 않는 것으로 나타났습니다.	제품 채택률을 높입니다. 다양한 방법으로 사용자 행동을 빠르게 식별합니다.	활성 증가 분석 순 증가 분석
전환 프로세스에서 마찰 지점 제거	구매 흐름에서 구매 주문 번호를 요구하면 신용카드를 선호하는 사용자가 주문을 완료할 수 없습니다. 해당 필드가 선택 사항으로 지정되면 전환율이 증가했습니다.	고객 경험을 개선합니다. 잠재적인 이탈을 줄입니다.	단계 분석 전환 트렌드 분석
셀프서비스 분석 활용 시작	인사이트에 액세스하는 것은 어려운 일이며, 조직 내 일부 사용자는 분석 교육을 받지 않은 상태입니다. 가이드 분석을 통해 조직은 답을 얻고 조직의 나머지 부분에서 사용하는 것과 동일한 데이터를 활용하여, 더 강력한 파트너십을 구축하고 진정한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.	조직 전반에 걸쳐 긴밀한 파트너십을 구축합니다. 제품 관리자가 이전에 격리되었던 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.	가이드 분석

B2B를 위한 트렌드 분석