n8n을 활용한 데이터 수집 자동화 (1)
디지털 전환 시대에 기업의 데이터 수집 과정을 효율화할 수 있는 n8n이라는 노코드/로우코드 워크플로우 자동화 도구를 소개하며, 기존의 BeautifulSoup이나 Selenium과 같은 코드 기반 도구와 달리 API 중심의 직관적인 인터페이스로 비개발자도 쉽게 복잡한 데이터 수집 및 처리 자동화를 구현할 수 있는 방법을 설명합니다.
솔루션
코호트별 셀링 포인트 발굴을 통한 LTV 향상
고객의 구매율과 재구매율 하락은 대부분의 이커머스 기업이 마주하는 고민입니다. 이를 해결하기 위해서는 고객과의 지속적인 관계 유지를 위한 요인 분석이 필요합니다. 특히, 유형별로 세분화하여 살펴봐야하는데요. 이번 사례에서는 신규, 기존 고객의 전환율을 향상시키기 위한 맞춤형 전략을 도출하는 과정에 대해 다뤄보겠습니다.
시즌성 정기 프로모션 성과 향상을 위한 캠페인 분석
이번 사례는 프로모션 데이터 기반으로 분석하고, 최적의 마케팅 액션을 도출한 전략을 소개해보려고 합니다. 캠페인 성과를 높이기 위한 핵심 요인 분석부터 맞춤형 타겟 설정, 실질적인 방안까지 프로모션 최적화를 위해 비즈스프링은 어떻게 분석을 진행하였는지 알아보겠습니다.
행동 패턴 분석을 통한 장바구니 이탈률과 구매 전환율 개선
장바구니에 상품을 담고도 구매로 이어지지 않는 고객이 있습니다. 이탈률을 낮추고 재방문을 유도하여 최종 구매 전환율을 높일 수 있는 타겟으로 삼아, 고객 행동을 정밀하게 분석하여 장바구니 액션 이후의 패턴을 파악하고, 주요 이탈 요인을 발견하여 대응해봅시다. 이번 사례에서 비즈스프링은 어떻게 분석하고, 어떻게 방안을 도출하였는지 함께 알아보겠습니다.
인공지능을 활용한 자동화, AI Agent(1)
AI 에이전트는 환경을 감지하고, 의사결정을 통해 목표를 달성하는 지능적 시스템으로, 다양한 기술을 활용하여 복잡한 작업을 수행합니다.
협업 필터링(Collaborative Filtering)
협업 필터링(Collaborative Filtering)은 사용자들의 행동 데이터를 활용하여 개인의 선호도를 예측하고, 맞춤형 추천을 제공하는 기술입니다. 이 방식은 개별 사용자의 명시적 또는 암시적 피드백을 분석하여, 비슷한 취향을 가진 사용자나 유사한 특성을 가진 아이템을 추천하는 방식으로 추천 시스템에서 가장 널리 사용되는 방법 중 하나로 메모리 기반과 모델 기반 방법을 조합하여 성능을 최적화할 수 있습니다.
데이터 적재에서 활용까지, 데이터 클렌징을 통한 고객 특성 설계와 활용
데이터가 중요하다고 하여, 수집은 열심히 하고 있으나 정작 활용도가 높지 않아 고민이신가요? 회원의 유입을 분석할 수 있는 광고 데이터, GA4를 통해 수집하는 행동 데이터, 고객 관계 관리에 사용하는 CRM 데이터 모두 열심히 적재하고 있지만 분석을 통한 유의미한 인사이트 도출과 전략 수집이 어려우시다면 이 글을 주목해주세요.
Ant Design Tree를 활용한 계층형 데이터 UI 공통 컴포넌트 구현
Ant Design의 Tree 컴포넌트를 활용하여 서로 다른 depth의 계층형 데이터를 하나의 공통 컴포넌트로 관리하는 방법을 설명하며, 동적 트리 데이터 생성, 체크박스 상태 관리, 검색 시 자동 확장 기능 등의 구현 방법을 상세히 다룹니다.
마케팅 예산 최적화 및 서비스 구독율 증대
청소 및 가전구독 서비스는 지속 가능한 성장과 고객 충성도를 확보하는 데 있어 여러 도전 과제에 직면해 있습니다. 한정된 마케팅 예산 속에서 효과적인 예산 배분과 높은 구독 유지율을 달성하는 것이 중요한 사항인데요. 본 사례에서는 비즈스프링이 데이터 기반 접근을 통해 어떻게 마케팅 전략을 최적화하고, 구독 유지율과 고객 충성도를 모두 향상시킬 수 있었는지 소개드리려고 합니다.
이탈 고객을 돌아오게 하는 고객 프로파일링
고객의 프로파일링으로 구매/미구매 고객의 행동 패턴을 파악하고, 차이를 분석하여 미구매 고객을 다시 구매 여정으로 유도할 수 있는 마케팅을 진행할 수 있습니다. 이번 글에서는 미구매 고객이 다시 구매할 수 있도록 하는 마케팅 전략을 위한 고객 프로파일링 분석 사례를 소개하겠습니다.