A/B 테스트 실험 설정하기 Level 1
A/B 테스트란 원본 A안과 특정 요소를 변형한 B안을 비교해 어느 것이 더 나은 성과를 보이는지 측정하는 실험으로
GrowthBook 툴을 사용하여 홈페이지 메인 페이지의 간단한 A/B 테스트 실험을 설정하는 방법과 예시를 통해 실험해 보도록 하겠습니다.
A/B 테스트란 원본 A안과 특정 요소를 변형한 B안을 비교해 어느 것이 더 나은 성과를 보이는지 측정하는 실험으로
GrowthBook 툴을 사용하여 홈페이지 메인 페이지의 간단한 A/B 테스트 실험을 설정하는 방법과 예시를 통해 실험해 보도록 하겠습니다.
유입 경로 최적화는 단순하게 방문 고객 수를 높이는 것뿐만 아니라 ‘광고비 절감’과 ‘고객 획득 비용(CAC) 감소’ 등 비즈니스 측면에서 다양한 효과를 볼 수 있습니다. 특히, 최적화된 유입 경로는 고객이 더 쉽게 브랜드를 탐색하게 하며 궁극적으로 전환으로 이어질 확률도 높여줍니다.
흩어져 있는 데이터를 통합하여 정확한 매출 성과 분석을 원하는 고객 니즈를 비즈스프링에서는 어떤 방법으로 해결하고 수행했는지 실제 고객 사례를 통해 알아보도록 하겠습니다.
AIR에서는 다양한 매체 데이터의 광고 성과 데이터를 통합/적재하여 시각화된 리포트로 제공하고 있습니다.
더불어 AIR에서 가공된 여러 매체의 데이터를 API로 제공 받아 보실 수 있는 API 쿼리 빌더 리포트가 추가 오픈 되었으며, API를 활용하여 수집된 데이터를 통해 맞춤 리포트를 생성하고 광고 보고서 작업을 자동화 할 수 있습니다.
데이터 시각화는 데이터의 이해를 돕는데 중요한 역할을 합니다. 숫자로만 전달 받는 것보다 시각적으로 전달을 하면 훨씬 효과적인 이해가 가능합니다. 루커 스튜디오는 시각화된 데이터 대시보드를 무료로 만들 수 있고, 드래그 앤 드롭 편집으로 다른 툴보다 손쉽게 만들 수 있다는 장점이 있습니다. 루커 스튜디오로 설득력있는 보고서를 만들어 보시기 바랍니다.
유저 행동 분석이란, 브랜드와 상호 작용한 유저 데이터를 수집하여 라이프스타일 및 패턴을 분석하는 것을 의미합니다. 특히, 여러 관점으로 행동을 분석하면 유의미한 패턴을 찾을 수 있습니다. 이를 통해 서비스 지표를 개선할 수 있고, 최종 전환을 위한 특정 행동도 유도할 수 있습니다.
Marketing Mix Modeling(MMM)은 다양한 마케팅 변수가 광고 성과에 미치는 영향을 분석하는 마케팅 기법입니다. 마케팅의 효과를 정량화하고 각 채널의 개별적, 통합적 기여도를 분석해 광고비를 효율적으로 배분할 수 있습니다.
이번 포스팅에서는 Robyn과 트리 기반의 앙상블 모델을 통해 머신러닝을 적용한 MMM 과정에 대해서 알아보겠습니다.
AI 안에 머신러닝과 딥러닝, NLP를 조합하여 생성형 언어 모델이 만들어졌고 이것이 GPT 기술이라고 말하고 있습니다. 이 생성형 언어 모델로 부터 원하는 결과 값을 얻기 위해 입력 값들의 조합을 찾는 방법을 프롬프트 엔지니어링 이라고 합니다.
ChatGPT 프롬프트 엔지니어링 방법으로 간단한 실습내용과 기초 가이드 라인을 설명합니다.
비즈스프링의 광고 성과 어트리뷰션 솔루션 ‘컨버젼™’을 통해 2024년 2분기 동안 수집된 광고 매체/상품별 유입 및 전환 데이터를 살펴보겠습니다. 이에 앞서 2023년 각 분기별 광고상품 퍼포먼스 Overview가 궁금하시다면, 지금 콘텐츠에서 확인해보세요.
심리학적 원리를 UX/UI 디자인에 적용하면 사용자의 행동을 예측하고, 욕구를 충족시키는 디자인을 통해 사용자 만족도를 높이고, 제품이나 서비스의 성공 가능성을 높일 수 있습니다.
UX/UI 디자인에 활용되는 대표적인 심리학 법칙 10가지를 1편과 2편으로 나누어 소개하고, 각 법칙이 디자인에 어떻게 적용될 수 있는지 살펴봅니다.