데이터 차이가 너무 큰데요? 특히 중국이요!
중국의 사회적인 특성이 데이터 수집에 차이를 발생시킨다는 자료를 보았습니다. 중국은 구글, 페이스북 등에 액세스 할 수 없도록 “The Great Firewall(만리방화벽)”이라는 방화벽 시스템으로 콘텐츠를 통제하고 있습니다. 이 방화벽은 분석Tool을 연결하는데 시간을 지연시킵니다.
BizSpring
2020년 1월 설문조사 당첨자 및 경품발송 안내
안녕하세요. 지난 1월 한 달동안 진행된 서비스 품질 개선을 위한 설문에 참여해주신 모든 분들께 감사드립니다 🙂 정성스럽게 작성해주신 설문 내용은 더 나은 서비스를 제공하기 위해 꼼꼼히 참고하겠습니다. 2020년 트렌드에 맞추어 비즈스프링은 아래 제품 및 서비스를 제공하고 있습니다. (? 자세히 보기) 1) 광고매체 데이터(노출, 클릭, 광고비)와 웹사이트 내 전환데이터가 결합된 매체/상품 통합… 더 보기 »2020년 1월 설문조사 당첨자 및 경품발송 안내
고객에게 최적의 경험을 제공하기 위해 개인화 추천을 하고 있나요?
추천엔진에 관심이 많은 이유는 우리 고객에게 최적의 경험을 제공하기 위한 하나의 수단이기 때문입니다. 하지만 이를 구현하기에 큰 어려움이 있습니다. 추천엔진에 사용되는 데이터 미확보나 비용과 리소스 확보 어려움, 추천 알고리즘을 어떻게 활용해야 하는지 모르는 다양한 어려움이 있습니다.
방문자들이 특정 페이지에 접속한 경로를 알고 싶어요
관리하는 A사이트에는 A.co.kr/basic 연결 페이지가 없는데, 하루에 5번 꼴로 /basic으로 방문한다고 리포트에 보여지는 경우가 있습니다. 존재하지 않는 url로 방문한 이전 경로가 어디인지 확인하고 광고 랜딩을 잘못 셋팅해서 들어오는 것인지 알 수 있도록 알려드리겠습니다.
예시와 함께 아마존 추천엔진 이해하기 : 아이템 기반 필터링 기법을 중심으로
아이템 기반 협업 필터링(IBCF, Item Based Collaborative Filtering)은 고객 들의 선호도를 바탕으로 아이템 간의 유사도를 계산하고, 특정 사용자가 어떤 아이템을 구매하거나 좋다고 평가하면 그와 유사한 아이템을 추천해주는 방식입니다.
2019 비즈스프링 결산 ─ 로거, 애드몬스터
안녕하세요 비즈스프링입니다. 2019년이 마무리되고, 새로운 해를 맞이하였는데요. 여러분의 2019년은 어떠셨나요? 비즈스프링은 여느 때와 같이 ‘어떻게 하면 우리 제품을 유용하게 사용할 수 있도록 할까?’를 고민하는 한 해 였습니다. 로거/애드몬스터가 2019년 한 해 동안 어떤 변화가 있었고 앞으로의 방향에 대해 이야기해보도록 하겠습니다. 2019년 주요 개선 사항 1. 로거 (LOGGER) ① 유입/이전… 더 보기 »2019 비즈스프링 결산 ─ 로거, 애드몬스터
인스파이어드 – 훌륭한 제품을 만드는 태도에 대하여
인스파이어드 감동을 전하는 IT 제품은 어떻게 만들어지는가 최고의 제품팀은 어떻게 일하는가? 이 책을 읽으면서 ‘아 나는 제품팀이 아닌데.. 제품 관리자도 아닌데..’라는 생각을 하였습니다. 책에서는 계속해서 ‘제품팀’에 대해 언급하기 때문입니다. 그러다 문득 제품팀은 없지만, 내가 제품팀에 속하지는 않았지만, 팀원 모두가 함께 일할 수 있도록 하는 업무에 임하는 태도와 문화를 이해한다면 제품팀이… 더 보기 »인스파이어드 – 훌륭한 제품을 만드는 태도에 대하여
2020년 주목해야 할 디지털마케팅 트렌드
2020년이 밝았습니다. 새해 복 많이 받으세요 :^D 비즈스프링이 선정한 2020년 주목해야 할 디지털 마케팅 트렌드 키워드를 알아보고, 이를 실현하기 위한 배경 및 기술에 대해 알아보겠습니다. :: 2020 Digital Marketing Trend :: DATA DRIVEN MARKETING AUTOMATION 2020년 비즈스프링이 선정한 키워드는 ‘데이터 드리븐 마케팅 오토메이션’ 입니다. ‘데이터 드리븐 마케팅 오토메이션’에는 크게… 더 보기 »2020년 주목해야 할 디지털마케팅 트렌드
KPI 리포트 활용하기 (로거 추천 프레임 셋, AARRR)
11월에는 [성과 측정을 위한 KPI 리포트 사용법] 콘텐츠에서 로거 KPI 리포트 활용법에 대해 소개하였는데요. 오늘은 KPI 리포트 사용법 2탄으로 기본 프레임워크 셋과 AARRR 프레임워크 셋 활용법을 말씀드리겠습니다. 1. 기본 프레임워크 셋 ‘기본 프레임워크 셋’이란 성과 측정을 위하여 로거에서 제안하는 지표 그룹을 의미합니다. 서비스의 최종 목표에 따라 7가지 기본 프레임 셋 중… 더 보기 »KPI 리포트 활용하기 (로거 추천 프레임 셋, AARRR)
예시와 함께 넷플릭스 추천엔진 이해하기 : 사용자 기반 필터링을 중심으로
오늘은 ‘협업 필터링(Collaborative filtering)’ 기법 중 사용자 기반 필터링(User-based filtering)에 대해 알아보겠습니다. 사용자 기반 필터링은 고객 간의 선호도를 분석하여 나와 유사한 성향의 고객이 좋아하는 상품/콘텐츠를 추천하는 기법입니다.