마케팅 자동화 솔루션, BizSpring Growth Platform™️
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.
- 세그먼트릿 생성
- 템플릿 작성
- 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
|
Growth Platform 메뉴 내에 세그먼트별로 메뉴가 분리되어 있어 자신이 원하는 종류의 세그먼트를 쉽게 생성할 수 있습니다.
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 |
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.