2025년 1분기 광고상품 퍼포먼스 Overview
비즈스프링의 광고 성과 어트리뷰션 솔루션 ‘컨버젼™’을 통해 2025년 1분기 동안 수집된 광고 매체/상품별 유입 및 전환 데이터를 살펴보겠습니다. 이에 앞서 최근 1년 동안 각 분기별 광고상품 퍼포먼스 Overview가 궁금하시다면, 지금 콘텐츠에서 확인해보세요.
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데이터베이스 정의 및 특징
데이터베이스(Database)는 특정 조직이나 시스템에서 필요로 하는 데이터를 체계적으로 수집, 정리, 저장하여 여러 사용자가 공유하고 활용할 수 있도록 구성된 데이터의 집합입니다. 단순히 데이터를 모아 놓은 것을 넘어, 데이터 간의 관계를 정의하고 관리하여 효율적인 데이터 활용을 가능하게 합니다. 이번글을 통해 데이터베이스 예시와 특징을 알아봅시다.
자사몰에서 고객 이탈을 막을 수 있었던 방법
이커머스 쇼핑몰에서는 고객 이탈을 방지하고 지속적인 매출 성장을 이루기 위해 고객 경험을 최적화하는 전략이 필요합니다. 이번 글에서는 고객의 이탈 포인트를 분석하여 고객 경험을 향상시키고, 고객의 관심 포인트를 찾아내어 구매 전환율을 높인 데이터 분석 사례에 대해 살펴보겠습니다.
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.
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.
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.
GA4 온·오프라인 데이터의 통합으로 진료 예약 이탈 고객 리타겟팅
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.