Sofmap 관리자들은 많은 고객들이 하드웨어와 소프트웨어를 구입하는데 있어 쉽게 결정을 내리지 못하고, 이것으로 인해 온라인 판매가 활성화 되지 못한다고 판단했다. 이에 Sofmap은 SPSS의 데이터마이닝 솔루션인 클레멘타인(Clementine)을 이용하여 온라인 회원등록 과정에서 수집하게 되는 정보와 구매 이력을 바탕으로 작성된 고객 프로필을 기반으로 상품 추천 엔진을 개발했다.

● 상품 추천 엔진 도입 후 월간 페이지 뷰 67% 증가
● 도입 전년 동기비 18% 매출 증가, 수익성 3배 증가

Sofmap은 우편 주문 카탈로그인 “소프트 하이퍼(Sofmap Hyper)”를 지원하기 위해 1995년에 설립된 “소프맵 버추얼 스토어(Sofmap Virtual Store)”을 통해 인터넷 판매를 시작했고  이후 전자상거래를 통한 판매는 급속도로 성장해왔다. 그러나 Sofmap의 경영진은 자신들의 니즈에 맞는 제품을 선택하기 위한 전문지식을 가지고 있는 고객들이 많지 않은 까닭에 컴퓨터에 지식이 부족한 고객들에 대한 판매 기회를 놓치고 있다는 사실을 주목하게 되었다. 그래서 이러한 문제를 해결하기 위하여 Sofmap은 온라인 고객들을 위한 맞춤형 추천 정보를 제공하는 상품 추천 엔진을 개발하기로 하였다.

Sofmap의 전략 기획부 책임자인 마츠다 노부유키 씨는 “우리는 이미 200만 고객의 정보가 담긴 대용량 데이터베이스를 가지고 있었고, 고객들이 구매 의사결정을 현명하게 할 수 있도록 하는 정보를 제공하기 위해 개개인의 특징이나 고객의 구입 패턴 등의 인구 통계 분석이 필요했다.” 라고 말한다.

일본 시장에서 처음 선보인 상품 추천 엔진은 미디어로부터 많은 관심을 끌었고, 사용자 사이에서도 큰 반향을 일으켰다. Sofmap은 고객, 거래 데이터베이스에 묻히는 유익한 정보를 빠르고 쉽게 마이닝 하기를 원했다. 또한 고객 행동에 대한 이해력이 가장 높은 마케팅 담당자가 스스로 분석을 진행할 수 있도록 해주는 솔루션을 원했다. Sofmap은 이러한 솔루션이 프로젝트의 초기 단계에 투입되어 시간과 비용을 줄일 수 있음을 확신하였고 이러한 이유로 SPSS의 클레멘타인을 도입하게 되었다.

사용이 쉬운 클레멘타인은 Sofmap의 마케팅 담당자들이 고객 데이터베이스로부터 거래 데이터와 정보를 분석하고 상품 추천 엔진에 사용하는 비즈니스 규칙을 생성할 수 있도록 했다. “클레멘타인으로 결정한 이유는 컴퓨터 프로그래밍 지식이 없는 사용자라도 매우 강력한 분석 솔루션을 개발할 수 있기 때문이다. 이러한 접근은 마케팅 담당자가 프로그래머에게 분석 목적을 설명하는 것보다 훨씬 더 효율적으로 일할 수 있게 되었다. 지금은 마케팅 담당자 혼자서도 분석이 가능하게 때문에 상당한 시간을 절약할 수 있다.”고 마츠다씨는 말한다.

Sofmap 마케팅 담당자들은 구매 행동에 대한 모델을 세우는 데 사용할 다양한 정보를 다음과 같이 수집한다: .
● 연령, 성별, 직업 등 인구 통계 데이터
● 사전 행사와 세미나로부터 수합된 서베이 데이터
● 전문점에서의 구매 정보
● 페이지 뷰 및 구매 이력을 포함한 Sofmap.com의 거래 데이터

이 정보를 분석하기 위하여 클레멘타인을 사용하여 마케팅 담당자들은 “디지털 라이프스타일 모델” 이라고 불리는 모델을 바탕으로 고객을 군집화 하였다. 이 모델은 고객 재활성화를 위한 사이트 개인화뿐만 아니라 비즈니스 룰과 상품 추천 엔진을 구축하는데 사용됐다.이 엔진은 “My Sofmap” 페이지에서 등록된 고객의 프로필과 미리 정의된 디지털 라이프스타일 모델을 비교하여 작동된다.

추천항목은 각 고객별 프로필에 매치된 디지털 라이프스타일 모델을 바탕으로 결정되는데 다음은 그 예이다.
● Sofmap 홈페이지의 고객 개인 페이지에 신상품과 주요 상품 표시
● 특정 제품 섹션을 방문시 특정 상품 강조
● 고객이 구매를 결정했을 때 그와 관련된 제품 추천

마케팅 담당자는 또한 구매 빈도와 구매액을 토대로 가장 수익성이 큰 고객을 확인할 수 있었고 이것은 최우량 고객에게 초점을 맞춘 새로운 상품 추천 엔진의 개발에도 영향을 미치게 되었다. 상품 추천 엔진을 도입한 첫 달 사이트 접속량이 한 달 간 평균 1,800만 페이지 뷰에서 3,000만 이상으로 증가하였다. Sofmap 관계자는 이러한 증가는 상품 추천 엔진을 새로 도입한 성과라고 말한다. 또한 이 상품 추천 엔진은 한 세션당 방문자가 사이트에 머무는 시간을 7.8에서 15 페이지 뷰로 증가시켰다.

상품 추천 엔진 도입 성과로 가장 중요한 결과는 판매량이 상당히 증가하였다는 것이다. 이것은 상품 추천 엔진이 고객들이 더 많은 아이템을 구입하도록 이끈 결과이다. 엔진 도입 전 Sofmap.com의 연간 성장률은 대략 270% 이었고, 상품 추천 엔진 도입 후의 성장률은 즉각 320%로 증가하였다. Sofmap은 추가적인 홍보비용 없이 이뤄낸 판매량 증가로 사이트의 수익률이 3배로 증가되었다고 밝혔다.