JPA 동적 쿼리, 어떻게 구현할까?
JPA를 사용한 백엔드 개발에서 검색 조건이 유동적으로 변하는 상황에 대응하기 위한 동적 쿼리 구현 방법으로, Criteria API, Specification, QueryDSL 등 각 방식의 특징과 구현 예시를 설명합니다.
JPA를 사용한 백엔드 개발에서 검색 조건이 유동적으로 변하는 상황에 대응하기 위한 동적 쿼리 구현 방법으로, Criteria API, Specification, QueryDSL 등 각 방식의 특징과 구현 예시를 설명합니다.
생성형 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 콜드 스타트 문제 해결에 새로운 가능성을 제공합니다. 데이터가 부족한 초기에는 사전 학습된 지식을 활용해 추천 품질을 높이고, 이후에는 기존 기법과의 하이브리드 접근을 통해 최적의 성능을 구현할 수 있습니다.
많은 병원에서는 예약 및 진료 상담을 온라인으로 진행하고, 예약된 일정에 맞추어 환자가 의료 기관에 실제로 방문하는 시스템을 사용하고 있습니다.
이때, 예약한 고객이 실제로 의료 기관에 방문하지 않는 상황이 종종 발생하고, 이로 인해 온라인 성과와 오프라인 최종 전환 성과 사이에 격차가 생기게 됩니다.
이번 글에서는 병원의 온/오프라인 데이터를 통합하여 성과를 추적하고, 타겟팅을 진행한 사례를 살펴보도록 하겠습니다.
의료 서비스를 제공하는 의료나 보험 업종에서도 고객 행동을 분석하기 위해 GA4를 사용합니다.
하지만 구글에서는 의료 기관의 회원 정보를 민감 정보로 분류하여 의료 정보에 대한 리타겟팅 캠페인이 매우 제한됩니다.
이번 콘텐츠에서 병원에서 의료 정보를 활용한 마케팅 성과를 개선하기 위해 데이터를 어떻게 수집하였는지 사례를 살펴보겠습니다.
고객이 대출 한도를 조회한 후 상담 과정이나 심사 과정에서 이탈하여 최종 대출 승인이 이루어지지 않는 경우가 빈번합니다. 이럴 경우, 온라인에서의 성과 추적과 오프라인에서의 실제 전환 성과 간의 차이를 정확히 파악하는 데 어려움이 있습니다. 따라서, 최종 대출 승인이 이루어지지 않은 이유를 정확히 분석하고, 이를 기반으로 전환율을 개선하기 위한 솔루션이 필요했습니다.
비즈스프링이 1:1 오프라인 밋업을 개최합니다. 이커머스 기업의 데이터 분석 파트너인 비즈스프링은 자사 데이터에서 인사이트를 발견하여 성장에 도움을 드리고 있습니다. 1:1로 편하게 이야기를 나누는 자리이니, 데이터 분석을 통한 매출 상승에 니즈가 있으시다면 부담 없이 참여바랍니다.
오픈 소스 라이센스는 소프트웨어의 자유로운 사용과 개발자의 권리 보호 사이의 균형을 맞추는 중요한 도구로, 상업적 이익과 오픈 소스 철학 사이의 갈등이 발생할 수 있습니다. 따라서 개발자는 GPL, LGPL, Apache, BSD, MIT 등 다양한 라이센스의 특성과 조건을 정확히 이해하고 프로젝트에 적합한 라이센스를 선택해야 합니다.
고객의 행동 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하는 것은 마케팅 전략 수립의 핵심 요소입니다. 특히 이커머스에서는 고객의 웹/앱 행동 데이터를 활용하여 개인화된 경험을 제공하는 것이 중요합니다. 이번 사례에서는 GA4의 원천 데이터를 Google Cloud Platform BigQuery에 적재하고 이를 CRM 데이터와 통합하여 고객 데이터를 분석한 방법을 살펴보겠습니다.
해당 기업은 Web 채널만 운영하다가 App을 새롭게 출시하였습니다. 고객에게 두 가지 채널을 제공함에 따라 Web과 App의 데이터를 통합하여 분석하고자 하였습니다.
이를 위해선 먼저 Web/App 간의 연결성 있는 분석 환경 구축은 필수이며, 이를 통해 긍정적인 요소를 발굴하고, 이를 강화시키는 전략을 도출해야 합니다. 그럼 분석 환경 구축부터 방안 도출까지 어떻게 진행했는지 함께 알아보겠습니다.
비즈스프링은 데이터바우처 지원사업을 통해 인사이트 발굴을 위한 데이터 통합부터 솔루션 지원까지, 비즈스프링이 보유한 기술을 활용하여 현업에서의 데이터 고민을 해결할 수 있도록 다양한 방면으로 지원하고 있습니다.
2025년 데이터바우처 지원사업 내용과 비즈스프링의 핵심 역량 및 보유 솔루션을 함께 안내드리니, 많은 관심과 참여를 바랍니다.