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안녕하세요. 비즈스프링이 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원이 추진하는 ‘2020 AI 바우처 지원사업’의 AI 솔루션 공급기업으로 선정되었습니다. 2020년 AI 바우처 지원 사업은 AI를 적용하려는 중소/벤처 기업의 AI활용과 확산을 촉진하기 위해 기획되었으며, 지원 대상은 AI솔루션을 활용하고자 하는 수요기업이 최적의 AI 솔루션을 도입하여, 비즈니스 확장 기회를 제공하기 위한 것입니다.   [ 2020년 AI 바우처 지원사업 ] ◈ 사업 목적 – AI

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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 3) 구글 빅쿼리(Google BigQuery)에서 데이터를 추출하는 SQL! 어떻게 쓰면 되나요?   지난 포스팅에서는 데이터를 확인할 수 있는 SQL의 SELECT 구문에 대해 알아보았는데요. 마지막에 간단하게 질문을 드렸는데, 혹시 확인해 보셨나요? Users 테이블이

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여러분은 이커머스 산업군의 평균 구매전환율이 얼마인지 아시나요??? 보통 이커머스 평균 구매 전환율은 1.33%라고 합니다. 여기 평균 구매전환율이 약 10%인 광고 플랫폼이 있습니다. 평균 구매전환율이 10%인 이 광고 플랫폼은 우리가 알고 있는 아마존입니다.     Google은 소비자의 관심사를 알고 있으며, Facebook은 소비자가 누구인지를 알고 있다. 하지만 Amazon은 소비자가 어떤 상품을 구매하는지 알고 있다.   위의 내용처럼

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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 🙂 – 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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빅쿼리는 확장성이 뛰어나고 가격 대비 성능이 좋은 기업용 서버리스 데이터 웨어하우스 입니다. 객체 스토리지(메타데이터와 고유의 식별자를 통해 객체로 저장), 스프레드시트의 데이터, 관리형 열 형식 스토리지(분석 앱에서 데이터 열을 빠르게 검색하는데 최적화) 를 통해 논리적 데이터 웨어하우스를 생성하여 모든 배치와 연속적으로 생성되는 스트리밍 데이터를 분석합니다. 빅쿼리 공식 페이지에서 장점이나 기능, 그리고 사용 사례 등 궁금해할 수

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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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이번에는 많은 분야에 도입 중인 챗봇에 대해 간단히 다뤄 봤습니다. 챗봇은 고객과 대화를 하는 최접점인 마케팅 채널로써 큰 의미가 있습니다.^^

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디지털 광고시장의 변화에 따라 광고의 분석방법도 다양해지고 있습니다. 그 중 어트리뷰션을 통한 광고 성과 측정 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. 디지털 광고시장의 변화 그리고 어트리뷰션을 통한 광고 성과 측정 from 비즈스프링 BizSpring

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2017년 4분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다.        [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수 있습니다. 특히,

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