카테고리 > e-Biz 이야기

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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  ‘평균’의 값에는 우리가 알고 있는 평균 이외에도 다양항 종류의 값이 존재합니다.   데이터를 분석할 때, 우리가 알고 있는 ‘평균’으로 계산한 데이터를 많이 사용하지만 실행에 옮길 때 올바르지 않는 평균 데이터를 사용함으로써 잘못된 선택을 하게 되는 경우가 발생됩니다. 그래서 평균 데이터를 활용할 때는 각 평균에 대한 데이터의 의미를 알아야 하고, 활용하기 전 활용하고자 하는 목적이

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이른바 데이터 홍수의 시대라고 한다. 데이터를 수집하는 것만큼이나 그 속에 숨겨진 핵심을 발견하고 사용하는 것이 더 중요한 세상이 온 것이다. 활용하지 않는 데이터는 꼭꼭 숨겨놓은 금두꺼비보다 쓸모가 없다. 꼭꼭 숨겨두었던 데이터를 꺼내어 사용할 수 있는 몇 가지 방법을 고민해보자.     활용과 함께 한 데이터의 진화 1990년대 초, 최초의 상용 웹로그분석이 출시되면서 <디지털 분석의 역사>는 시작된다.

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2017년 3분기 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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여러분은 데이터 중 유입 검색어에 대해서 생각해 보셨나요?  유입 검색어는 데이터 분석 중 고객이 웹사이트에 접속하는 목적을 가장 빠르게 확인할 수 있는 데이터 입니다. 이번 내용은 유입 검색어를 통해 고객이 웹사이트에 어떤 목적을 가지고 접속하고 있는지를 파악해 보도록 하겠습니다. 먼저 유입 검색어 데이터는 다음과 같습니다. [그림 1] 유입 검색어 데이터 예시 [그림 2] 유입 검색어

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여러분은 체류시간 데이터를 어떻게 해석하고 있나요? 네이버에 “사이트 체류시간”이라고 검색하면 검색결과에 체류시간을 높여야 한다는 내용의 콘텐츠가 많습니다. 체류시간을 높여야 고객 관심도는 상승하게 되고 결국 주문으로 이어진다는 것이지요. 과연 체류시간이 높다고 무조건 좋은 것일까요? 일단 체류시간이 무엇인지에 대해서 알아보겠습니다.   체류시간이란 웹사이트에 접속한 방문자가 웹사이트, 페이지, 콘텐츠 별 머무른 시간을 의미합니다.   이 말을 다른 말로 해석하면

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예측 미리 짐작하는 것   예측 데이터는 정답이 있을까요? 데이터 분석에 있어 미래를 예측하기란 매우 조심스러운 일입니다. 예측은 미래에 대한 결과를 알려주는 것이 아니라 미리 상황을 짐작하여 발생될 수 있는 미래를 대응하는 것이라 할 수 있습니다.   축구 경기로 예를 들어보면 FC 바르셀로나와 레알마드리드 경기는 세계적으로 유명한 라이벌 매치 경기입니다. 만약 FC 바르셀로나의 대표 선수인 메시

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