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BizSpring Growth Platform™️ 자세히 알아보자 – TAM (1)

  • 테크

BizSpring Growth Platform™️(이하 Growth Platform) 은 크게 3가지 단계로 나뉘어져 있습니다.

    1. 데이터 수집, 적재 후 정제
    2. 타깃 세그먼트 분석 및 생성(추출)
    3. 광고/마케팅 플랫폼과 연결하여 관리
이 중 타깃 세그먼트 분석 및 생성(추출) 단계에서 사용되는 TAM(Target Audience Manager)에 대해 알아보겠습니다.
 


TAM(Target Audience Manager) 이란?

목표 잠재고객군을 정의하고, 정의된 잠재 고객군을 관리/분석/추출/활용할 수 있습니다.
TAM을 사용하기 위한 데이터 구성에는 다음 과정으로 진행됩니다.

  1. 세그먼트릿 생성
  2. 템플릿 작성
  3. 세그먼트 생성

1. 세그먼트릿 생성

사용자가 일반적으로 많이 사용할 만한 세그먼트를 미리 정의하여 ‘세그먼트릿’ 이라는 이름으로 분류 및 생성하여 사용자가 간편하게 사용할 수 있습니다.

 

해당 세그먼트릿 코드 값을 추출하기 위해서 모바일앱, 온라인 방문, 매장 POS, CRM 고객 데이터 등 원천 데이터에서 수집한 고객 및 행동 데이터를 가공하여 목적에 맞게 추출합니다.

 

데이터 종류별 데이터 셋(데이터 모음집) 단위로 데이터를 저장하며, 다음과 같은 원천 데이터 셋에서 세그먼트릿을 가공 및 생성하여 사용합니다.

데이터 셋

설명

user

사용자 정보

page

페이지 데이터

land

페이지 이동간 정보

conv

특정 전환(주문, 가입)

event

특정 전환(상품상세, 내부검색)

 

현재, Growth Platform에서 사용가능한 세그먼트릿의 목록은 다음과 같습니다.

세그먼트릿 코드

세그먼트릿 이름

세그먼트릿 그룹

sex

성별

Who

age

연령

Who

device

디바이스

Who

os

운영체제

Who

br

브라우저

Who

region

지역

Who

ref_media_fst

유입매체(처음)

Did

ref_media_lst

유입매체(마지막)

Did

ad

광고유입

Did

cc

캠페인유입

Did

kw_inner

내부 검색어

Want

kw_outer

유입 검색어

Want

pn_odr

주문 상품명

Want

pn

조회 상품명

Want

rvn

주문 금액

Value

odr

주문 수

Value

avg_rvn

평균 주문금액 (LTV)

Value

rvn_ltv

누적 주문금액 (LTV)

Value

odr_ltv

평균 주문 수 (LTV)

Value

avg_rvn_ltv

누적 주문 수 (LTV)

Value

rfm

RFM

RFM

cluster_id

클러스터 ID

KMeans


2. 템플릿 작성

예시) 성별, 나이, 지역, 주문금액 모음 템플릿 (Google BigQuery)

예시와 같이 특성에 맞는 필드들을 모아 템플릿화 시킴으로써 세그먼트를 더욱 더 간편하게 만들 수 있도록 도움을 주고 있습니다.

선택한 세그먼트릿과 템플릿을 조합하여 실제 세그먼트를 생성합니다.

Growth Platform에서 생성 가능한 세그먼트의 항목은 다음과 같습니다.

세그먼트 종류

설명

Behavioral

행동 특성 및 인구통계학적 요소 등을 결합하여 세그먼트를 직접 정의 및 생성.

Discovery

다음과 같은 머신러닝 기법을 이용하여 세그먼트를 자동 정의 및 생성

  • 클러스터링
    성별, 연령, 주문등의 유사한 속성을 잠재고객을 자동 그룹핑
  • RFM
    최근성(Recency), 빈도(Frequency), 금액(Monetary) 데이터로 자동 그룹핑

Growth Platform 메뉴 내에 세그먼트별로 메뉴가 분리되어 있어 자신이 원하는 종류의 세그먼트를 쉽게 생성할 수 있습니다.



세그먼트 종류 별 자세히 보기

TAM 메인 페이지 좌측에 Segment Build 라는 대 메뉴가 있으며, 해당 메뉴 클릭 시 BehavioralDiscovery 소 메뉴가 존재합니다.

1. Behavioral

(1)  : 새로운 세그먼트를 생성할 수 있습니다.
(2) : 생성된 세그먼트의 속성 및 특성 통계를 확인할 수 있습니다.
(3) : 해당 세그먼트를 이용하여 생성된 오디언스의 목록과 상세 페이지를 조회할 수 있습니다.

새로운 세그먼트 작성을 위해 프로파일 및 제목 선정, 세그먼트 조건 정의, 타깃 오디언스 자동 생성 여부 체크 후 저장 시, 해당 세그먼트의 정보가 저장됩니다. 세그먼트 조건 정의 단계에서 한 그룹 안에 여러 개의 조건을 걸 수 있으며(AND 조건), 별도의 그룹을 생성하여 합집합(OR)으로 다른 조건에 대한 잠재고객도 같이 선별이 가능합니다.

저장 버튼을 클릭하면, 세그먼트의 등록 정보가 저장되고, 이를 이용하여 세그먼트 속성 및 특성 통계와 타깃 오디언스가 선별됩니다.(타깃 오디언스 자동 생성 비활성화 시 생성되지 않습니다)


2. Discovery

(1)  : Behavioral과 같이 Discovery에도 동일한 세그먼트 속성 및 특성 통계를 제공합니다.
(2) : 현재 지원하는 세그먼트 유형입니다. (Clustering, RFM)

새로운 Discovery 세그먼트 생성 시, Clustering(이하, 클러스터링)과 RFM 세그먼트 중 원하는 종류를 선택할 수 있습니다.

클러스터링 세그먼트 생성 시, 머신 러닝으로 분류된 군집을 선택할 수 있습니다. 해당 군집을 선택하면 군집의 속성 및 특성 통계를 제공함으로써 원하는 세그먼트를 간편하게 선택할 수 있습니다.

RFM 세그먼트 생성 시 Recency, Frequency, Monetary 별로 레벨로 수치화하여 분류된 4개의 그룹을 선택할 수 있습니다. 그룹 리스트에 그룹명과 해당 그룹의 속성 및 특성 통계를 제공함으로써 원하는 세그먼트를 간편하게 선택할 수 있습니다.

세그먼트 속성 및 특성 통계에서 제공되는 필드는 다음과 같습니다.

속성명

설명

잠재고객 수

생성 조건에 맞게 선별된 고객의 수 (세그먼트)

방문수

잠재고객의 총 방문 횟수

총 체류시간 합계

잠재고객의 페이지 총 체류시간의 합계

전환수

잠재고객의 총 전환수

매출액

잠재고객의 총 매출액

오디언스 상세 페이지에 진입 시, 선별된 오디언스의 정보를 조회할 수 있습니다.

그 외에, 오디언스의 속성 및 특성 통계도 조회할 수 있습니다.
오디언스 속성 및 특성 통계에서 제공되는 필드는 다음과 같습니다.

그룹

속성명

비고

Who

성별

 

Who

연령

상위 5개 연령대

Who

지역

상위 5개 지역

Who

디바이스 유형

 

Who

운영체제

상위 5개 운영체계

Did

첫 유입 유형

 

Did

마지막 유입 유형

 

Did

광고 유입 매체/상품

 

Want

내부 검색어

 

Want

유입 검색어

 

Want

주문 상품명

 

Want

조회 상품명

 

Value

누적 주문금액

 

Value

평균 주문금액(LTV)

30일

이상으로, BizSpring Growth Platform™️ 내의 TAM의 세그먼트와 오디언스에 대해 살펴보았습니다.

다음 포스팅은 Discovery 세그먼트 생성에 쓰이는 머신러닝 기법(클러스터링과 RFM)에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

감사합니다.

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