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BizSpring

cover_Big Data-Based Insight Internet Trends

빅데이터 기반 인사이트를 얻고 싶다면, 바로 이곳으로!

  • 기준

인터넷 트렌드는 빅데이터를 기반으로 ‘각 검색엔진 순위 변동’, ‘일/주/월별 이용 패턴’, ‘산업별 인기 검색 플랫폼’ 등의 인사이트를 제공합니다. 단순한 데이터 열람 위주가 아닌, 트렌드 분석에 용이하도록 기능을 제공하며, 실제 웹사이트 트렌드의 흐름을 쉽게 파악할 수 있게 도와줍니다. 이번 포스팅에서 인터넷 트렌드를 활용하는 방법을 예시와 함께 살펴 봅시다.

cover_Where are Internet users’ interests headed

인터넷 사용자들의 관심은 어디로 향하고 있을까요?

  • 기준

데이터로 인사이트를 얻고 싶다면, 이 사이트들을 주목해주세요. 트렌드에 민감한 실무들에게는 이미 익숙한 사이트일 수도 있습니다. 실제 사용자 전환 데이터, 유입 양상 변화, 검색 사이트 순위까지 단순 경향성 파악을 넘어 인터넷 흐름 전체를 읽는데 도움 주는 빅데이터 기반 사이트 3곳을 소개합니다.

cover_Q1 2025 Advertising Product Performance

2025년 1분기 광고상품 퍼포먼스 Overview

  • 기준

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.

cover_Database Definitions and Features

데이터베이스 정의 및 특징

  • 기준

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.

cover_How to prevent customer churn from your own mall

자사몰에서 고객 이탈을 막을 수 있었던 방법

  • 기준

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.

cover_Improving LTV by discovering selling points by cohort

코호트별 셀링 포인트 발굴을 통한 LTV 향상

  • 기준

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.

cover_Seasonal regular promotions Campaign analysis to improve performance

시즌성 정기 프로모션 성과 향상을 위한 캠페인 분석

  • 기준

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.

cover_Shopping Cart Analysis through Behavioral Pattern Analysis

행동 패턴 분석을 통한 장바구니 이탈률과 구매 전환율 개선

  • 기준

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.

cover_Data loading, customer characteristic design and utilization

데이터 적재에서 활용까지, 데이터 클렌징을 통한 고객 특성 설계와 활용

  • 기준

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.

cover_Optimize your marketing budget and increase your service subscriptions

마케팅 예산 최적화 및 서비스 구독율 증대

  • 기준

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.

"~에 맞는 제품 추천해줘" 잠재고객은 이제 검색창이 아닌 AI에게 묻습니다. 당신의 브랜드는 AI 대화창에서 추천되고 있습니까?

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