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인사이트

cover_조직 내 단절을 유발하는 데이터 사일로 (Data Silo)

조직 내 단절을 유발하는 데이터 사일로(Data Silo)

  • 기준

데이터 사일로는 데이터가 격리되어 특정 조직/부서/단위에서만 정보 접근 및 공유가 가능하여 다른 조직/부서/단위에서는 데이터가 격리되는 현상을 뜻합니다. 각 부서별로 데이터에 쉽게 접근할 수 없는 분리된 현상을 겪음으로 조직 내 단절을 유발하며 이는 곧 조직 내 비효율도 증가시킵니다.

cover_다른 마케터들은 어떤 리포트를 볼까

다른 마케터들은 어떤 리포트를 볼까?

  • 기준

마케팅을 효과적으로 집행하기 위해 실무자들은 다양한 분석 리포트를 참고합니다. Logger 솔루션의 사용자를 기준으로 일반적인 퍼널 단계인 ‘획득 > 탐색(관심) > 매출/전환 > 리텐션/재구매’ 순으로 리포트를 많이 조회하는 경향을 발견하였습니다.

cover_캠페인 타깃을 효과적으로 선정하는 방법

캠페인 타깃을 효과적으로 선정하는 방법

  • 기준

모두에게 노출되는 무분별한 캠페인은 오히려 캠페인 효과를 저하시킬 수 있습니다. 목표에 맞는 타깃층을 선정하여 노출한다면 고객은 관심분야에 맞는 광고 캠페인으로 흥미를 가지고, 기업은 잠재고객에게 자사의 제품 혹은 서비스의 가치에 대해 보다 효과적으로 전달할 수 있습니다.

cover_구글이 열어준 새로운 측정의 세계에 올라타기

구글이 열어준 새로운 측정의 세계에 올라타기

  • 기준

구글이 열어준 새로운 측정 세계의 변화 핵심은 더이상 데이터가 툴이나 솔루션에 종속되지 않는다는 것입니다. 툴이나 솔루션에 종속되지 않는다는 것은, 마음만 먹으면 raw 데이터에 직접 접근하여 자유롭게 데이터를 조회·활용할 수 있다는 것을 의미합니다.

cover_고객-세분화가-중요한-이유-3가지

고객 세분화가 중요한 이유 3가지

  • 기준

고객의 니즈가 무엇이고 어디에 집중해야 하는지 파악하여야 고객 참여를 유도할 수 있고 만족스러운 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 특정 고객층을 타겟팅하여 그들이 원하는 정보를 제공함으로써 단순 방문을 유도하는 것에서 그치지 않고 장기적인 고객층 확보까지 이어질 수 있습니다.

cover_UA → GA4 전환이 변화시킬 마케팅 실무의 본질

UA → GA4 전환이 변화시킬 마케팅 실무의 본질

  • 기준

비즈스프링은 GA4 One-Stop Service 를 통해 데이터 수집 뿐만 아니라, 비즈니스 목표를 달성할 수 있는 기반을 조성하는 것을 지원합니다. 단순히 ‘UA에서 수집하던 데이터를 GA4 에서도 봐야 해!’라는 차원으로 접근하는 것은 바람직하지 않습니다. ‘전환’ 그 자체보다는 ‘전환 과정’과 ‘전환 후의 데이터 활용’까지 고려한 설계를 선행해야 합니다.

cover_이번-달-MAU는-왜-증가했을까

이번 달 MAU 는 왜 증가했을까?

MAU는 한 달 동안 제품 또는 서비스를 활성화한 유저수를 의미합니다. 여기서 ‘활성화’는 일반적인 개념으로 한 달 동안 제품과 서비스에 방문한 것을 기준으로 합니다. 하지만 방문 자체가 수익은 아니기에 기업 내부에서는 ‘활성화’ 기준을 특정한 액션을 기준으로 하는 경우도 있습니다.

cover_당신을-숫자로-일하게-만들-13가지-질문

당신을 숫자로 일하게 만들 13가지 질문

많은 분들이 과업에 대한 성과가 났음에도, 이 성과가 어떠한 원인으로 어떠한 변화가 있어서 이러한 결과를 맞이한 것인지 설명하는 것을 어려워합니다. 숫자로 일한다는 것의 포인트는 성과지표와 레버입니다. ‘당신을 숫자로 일하게 만들 13가지 질문’을 살펴보시는 것을 권장합니다.

cover_GA4-하위속성과-롤업속성

GA4 하위 속성(Subproperties)과 롤업 속성(Roll-up properties)

  • 기준

GA4 하위 속성은 일반적으로 소스 속성에 있는 데이터의 하위 집합을 말합니다. 하위 속성을 통해 데이터를 세분화시키고, 분류할 수 있도록 하는 기능입니다. 롤업 속성은 여러 소스 속성의 데이터를 하나의 롤업 속성으로 통합하여 브랜드, 지역 전반에 걸쳐 비즈니스를 광범위하게 보여줍니다.

cover_활용-예시로-알아보는-User-ID와-Google-Signal의-공통점과-차이점

활용 예시로 알아보는 User-ID와 Google Signal의 공통점과 차이점

  • 기준

User-ID와 Google Signal이 무엇인지 알아보겠습니다. User-ID는 사이트에 로그인한 개인의 회원 정보를 통해 식별할 수 있는 식별자입니다. 그리고 Google Signal 즉, 구글 신호 데이터는 구글이 만든 사용자 식별자이자 구글 기반으로 한 데이터를 뜻합니다.