안녕하세요. 최근 저희 비즈스프링 로거서비스에서 광고매체 통합 리포트 기능을 오픈했다는 소식을 알고 계시나요? 혹시 광고매체 통합 리포트 기능을 모르시는 분들은 아래 링크를 클릭하여 LOGGER에서 제공하는 광고매체 통합 리포트 기능을 한번 살펴보시기 바랍니다. 광고매체 통합 리포트 기능 : http://blog.bizspring.co.kr/30817 * 현재는 네이버,다음카카오,구글 키워드 광고매체만 제공 가능하며 추후 구글 디스플레이광고, 다음카카오 쇼핑광고로 확장될 예정입니다.   오늘은 광고매체 데이터와

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이런 분들에게 특히 도움될 수 있습니다 🙂 – 네이버 / 다음 카카오 / 구글에서 온라인 광고를 진행하고 있다. – 여러 광고 매체의 성과와 사이트 내 전환데이터를 한 번에 확인하고 싶다. – 매일 아침, 매주, 매월 광고 매체의 노출∙클릭∙전환 데이터와 웹사이트 내 전환∙분석 데이터를 통합하여 하나의 보고서를 ’수작업’으로 만들고 있다.   안녕하세요 비즈스프링 로거입니다. 로거ASP 서비스는

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2020년이 밝았습니다. 새해 복 많이 받으세요 :^D 비즈스프링이 선정한 2020년 주목해야 할 디지털 마케팅 트렌드 키워드를 알아보고, 이를 실현하기 위한 배경 및 기술에 대해 알아보겠습니다. :: 2020 Digital Marketing Trend :: DATA DRIVEN MARKETING AUTOMATION   2020년 비즈스프링이 선정한 키워드는 ‘데이터 드리븐 마케팅 오토메이션’ 입니다. ‘데이터 드리븐 마케팅 오토메이션’에는 크게 두가지 요소가 포함되어 있습니다. ‘마케팅’을

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안녕하세요. 비즈스프링입니다. 1월 진행한 설문조사 결과를 공유합니다. 많은 참여에 다시 한 번 감사드립니다 🙂 아래 ‘바로가기’를 클릭하시면 더 편하게 확인하실 수 있습니다. 🔍구글 데이터 스튜디오에서 바로 보기 ( 바로가기 )

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아래 콘텐츠들로부터 이어지는 내용입니다. BigQuery, SQL 자체가 낯선 분들은 아래 시리즈를 참고해주세요 🙂 1) 구글 빅쿼리(Google BigQuery) 시작하기 2) 구글 빅쿼리(Google BigQuery) 화면 구성   안녕하세요 비즈스프링 입니다. 이전시간에는 ‘구글 빅쿼리 화면 구성‘에 대하여 알아보았습니다. 구글 빅쿼리라는 사이트의 구성요소를 봄으로써 어떻게 다뤄야 하는지 확인하였는데요. 오늘은 이 구글 빅쿼리에서 데이터를 뽑아내는 명령어 SQL에 대해 알아보겠습니다. 구글 빅쿼리가

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이런 분들에게 특히 도움될 수 있습니다 🙂 – 중국에서의 온라인 비즈니스를 계획하고 있다. – 중국에서의 온라인 비즈니스를 하고 있다. – 로거를 포함한 2개 이상의 트래킹 툴을 쓰고 있는데, 특히 중국 유입 데이터 차이가 크다.   안녕하세요 비즈스프링 로거입니다. 같은 고민을 하고 있는 분들에게 도움을 드리고자, 로거 고객지원으로 접수된 실제 문의를 토대로 확인한 내용과 과정을 공유합니다.

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안녕하세요. 지난 1월 한 달동안 진행된 서비스 품질 개선을 위한 설문에 참여해주신 모든 분들께 감사드립니다 🙂 정성스럽게 작성해주신 설문 내용은 더 나은 서비스를 제공하기 위해 꼼꼼히 참고하겠습니다. 2020년 트렌드에 맞추어 비즈스프링은 아래 제품 및 서비스를 제공하고 있습니다. (👀 자세히 보기) 1) 광고매체 데이터(노출, 클릭, 광고비)와 웹사이트 내 전환데이터가 결합된 매체/상품 통합 리포트 2) 데이터를 기반으로 한

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안녕하세요. 지난 시간동안 추천엔진의 종류와 예시를 살펴보았습니다. 혹시 추천엔진의 종류에 대해서 못 보신 분들이라면 아래 링크를 한번 씩 살펴 보시기 바랍니다.   1편. 예시와 함께 넷플릭스 추천엔진 이해하기 : 사용자 기반 필터링 기법을 중심으로 2편. 예시와 함께 아마존 추천엔진 이해하기 : 아이템 기반 필터링 기법을 중심으로   이러한 추천엔진에 관심이 많은 이유는 우리 고객에게 최적의

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이런 분들에게 특히 도움될 수 있습니다 🙂 – 특정 페이지의 유입경로를 알고싶다. – 배포되지 않은 페이지에 발생한 PV 유입경로를 알고싶다.   안녕하세요 비즈스프링 로거입니다. 최근 로거 사용자 분께서 흥미로운 문의를 하였습니다. 문의한 내용을 로거 리포트를 통해 어떻게 정보를 찾을 수 있는지 실 사례를 통하여 공유해보도록 하겠습니다.   “분명 제가 관리하는 bizspring.co.kr 사이트에는 bizspring.co.kr/basic 연결 페이지가

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이전 시간에 ‘빅쿼리(BigQuery) 시작하기’에서는 빅쿼리를 사용하는 이유와 가입 절차에 대해서 알아보았는데요. 이어서 클라우드 콘솔에서의 빅쿼리 화면 구성에 대해 알아보도록 하겠습니다. 빅쿼리(BigQuery) 시작하기 빅쿼리 웹 구성요소에 대해 설명하기 전에 염두해 두어야 할 사항 빅쿼리는 기업용으로 만들어진 클라우드식 데이터 웨어하우스 입니다. 즉, 기업에서 데이터를 빅쿼리에 적재해야 한다는 이야기 인데요. 만일 기업에서 빅쿼리에 쌓아 놓은(적재) 데이터가 없다면 급변하는

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지난 시간에 사용자 기반의 협업 필터링 기법을 이해해 보았습니다. 이번 세션에서는 아이템 기반의 협업 필터링 기반을 이해해 보겠습니다. 사용자 기반 필터링(User-based filtering)은 앞서 설명한 바와 같이 추천 대상 고객과 유사한 성향의고객을 찾고 공통적으로 선호하는 아이템을 추천하는 방식으로, 고객별 정확한 추천이 가능하다는 장점이 있습니다. 이번 세션에 볼 아이템 기반 협업 필터링(IBCF, Item Based Collaborative Filtering)은 고객 들의

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