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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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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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11월에는 [성과 측정을 위한 KPI 리포트 사용법] 콘텐츠에서 로거 KPI 리포트 활용법에 대해 소개하였는데요. 오늘은 KPI 리포트 사용법 2탄으로 기본 프레임워크 셋과 AARRR 프레임워크 셋 활용법을 말씀드리겠습니다.   1. 기본 프레임워크 셋 ‘기본 프레임워크 셋’이란 성과 측정을 위하여 로거에서 제안하는 지표 그룹을 의미합니다. 서비스의 최종 목표에 따라 7가지 기본 프레임 셋 중 선택하시어 KPI 리포트를 활용해보세요. 검색엔진

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Netflix에서 영화나 드라마를 보는 소비자들 중 60%는 Netflix가 추천해준 영화나 드라마를 시청한다고 합니다. 그 만큼 개인의 취향에 맞춰 추천해준다는 것인데요. 그렇다면, 넷플릭스는 개인의 취향을 어떻게 알고 추천해주는 것일까요? 바로, 데이터마이닝 알고리즘 중 크게 ‘협업 필터링(Collaborative filtering)’ 기법을 사용합니다. ‘협업 필터링’ 기법은 ‘사용자 기반 필터링(User-based filtering)’ 과 ‘아이템 기반 필터링(Item-based filtering)’으로 나뉩니다. 두가지 세션으로 나눠서 알아볼텐데요.

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온라인으로 옷을 사려고 할 때, 찾고싶은 신발이 있을 때, 평소 갖고 싶었던 가방 브랜드가 할인행사를 진행한다고 할 때, 여러분은 어떤 행동을 가장 먼저 하시나요? 저는 곧바로 브라우저를 켜서(밖에 있다면 모바일로) 상품에 대해 검색을 합니다. 이것저것 검색도 해보고, 이곳저곳 다른 사이트들도 유입했다가, 마음에 드는(혹은 찾고있던) 사이트를 발견하면 사이트를 검색하고 사이트로 유입합니다. 만약 이러한 일련의 과정이 일반적인

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꿈–뻑 눈 감았다 떴더니 어느덧 연말입니다. 연말이 오면 해야 하는 일이 있습니다. 바로 연초에 세운 계획에 대한 성과 분석과 이를 바탕으로 내년 계획을 세우는 일 입니다. 이 뿐만 아니라 연말을 소재로 한 다양한 캠페인을 통해 신규 고객을 유치할 수 있는 기회이기도 합니다. 이 때 KPI(Key Performance Indicator, 핵심 성과 지표)를 설정하는 것이 중요한데요. KPI는 미래성과에 영향을

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콘텐츠 시장의 규모가 점차 커짐에 따라 시장에서 콘텐츠의 중요성이 대두되고 있습니다. 마케팅 전략을 수립하는데 있어서도 콘텐츠는 빠질 수 없는 부분이 되었으며, 어떠한 콘텐츠가 언제 어느 채널에 배포되어 어떤 유저가 접하게 되었으니 그에 따른 유입 및 전환에 대한 성과는 얼마나 보였는지 등 측정하는 것도 자연스러운 현상이 되었습니다.   #콘텐츠 배포보다 중요한 콘텐츠 분석 이전에 콘텐츠는 양으로

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우리는 하루에도 수십건, 수백만의 데이터를 마주합니다. 이 글을 읽고계시는 분이라면 아마 아침에 출근해서 A매체의 광고관리자 화면에서 A매체 캠페인 현황을 확인하고, B매체 광고관리자 화면에서 B매체 광고 데이터 확인하고, GA 리포트에서 웹사이트 방문자들의 행동 데이터를 확인하고, 웹사이트 어드민에서 전환 수치를 확인하고, 출처 별 데이터를 다운받고 복사하고, 붙여넣기 하고, 모아서, 엑셀 보고서 형태로 데이터를 통합하여 작성하는 과정들을 반복하고

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고객의 행동이 목적이 됩니다! 고객 세분화(Segmentation), 예측 기반 개인화 마케팅은 디지털 마케팅 트렌드에 지속적으로 올라오는 단어들로 온라인 마케팅에 관심 있는 분들이나 마케터라면 한 번쯤은 들어봤을 것입니다.   고객 세분화(Segmentation)는 개인화와 고객 경험이 비즈니스 성패를 좌우할 만큼 중요한 필수 요소가 되었습니다. 나의 상품과 서비스를 좋아하는 단골 고객에게는 더 많은 혜택과 정보를 알려주고, 평소 주문은 거의 없고

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  안녕하세요. 비즈스프링입니다. 최근에 가장 이슈가 있는 IT마케팅 트랜드를 뽑자면 실시간, 개인화, 추천서비스가 아닌가 싶습니다. 지금 이 시간에도 온라인 상에는 무수히 많은 콘텐츠가 쏟아져 나오고 있습니다. 그만큼 콘텐츠의 종류도 다양하고 내 콘텐츠가 많은 사람들에게 도달해야 하며, 어떻게 하면 내 콘텐츠에 관심을 가질까, 온라인 상에서 상품을 판매하기 위해 광고 채널 콘텐츠 등 전략을 어떻게 세워야 할까?

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