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인사이트

온라인 비즈니스의 시작은 데이터 통합에서부터

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데이터 통합이란 개별 소스로부터 수집한 데이터를 결합하는 것을 의미하며, 데이터 결합을 위한 기술과 비즈니스 프로세스를 포함합니다. 예를 들면, 나의 고객의 인구통계특성, 오프라인 매장에서 구매 이력, 소셜데이터 등 고객과 잠재고객의 데이터를 통합하는 것을 말합니다.

사용자와의 첫 만남, 좋은 매뉴얼을 작성하는 방법 #1

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정보 시대에 제품 사용자와 의사소통 방법이 여러 가지로 많아졌지만, 제품 매뉴얼은 여전히 회사와 고객 사이를 이어주는 중요한 연결 고리입니다. 회사에서 제공하는 서비스 매뉴얼을 매력적으로 구성하여 사용자와 의사소통을 하게 된다면 제품에 대한 만족도를 높일 것입니다.

온라인 고객행동 데이터 분석 시 고려해야 할 사항은 무엇일까요?

  • 기준

GA가 무료로 제공됨에 따라 웹로그분석을 쉽게 접할 수 있게 되었습니다. 그렇지만 이제 막 웹로그분석을 시작하시는 분들이거나 분석 스크립트를 설치 하였는데 그 이후에 어떠한 리포트, 데이터를 살펴봐야 하는지 궁금하신 분들을 위해 설명을 드리고자 합니다.

“남성원피스”를 아시나요?

  • 기준

네이버에서 원피스를 검색하고 하고 동료의 모니터를 바라보는데, 제 동료는 ‘여성원피스’를 입력하고 있더라구요. ‘잠깐, 그럼 남성원피스도 있나?’ 생각이 들어서 바로 ‘남성원피스’를 검색해보았습니다. 세상에. ‘남성원피스’로도 파워링크 광고가 뜨더라구요. 그 순간 아차 싶었습니다.

[카드뉴스] 마케터의 고민, 머신러닝이 해결한다?!

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안녕하세요. 비즈스프링입니다. 최근 4차혁명에 대한 관심이 집중되면서 머신러닝에 대한 주제가 많이 화두에 오르고 있습니다. 마케터 분들도 머신러닝에 대해 많이 궁금하실텐데요, 디테일한 개념과 알고리즘을 기술적으로 풀어낸다면 한 없이 어렵겠지만, 쉽고 간단하게 카드뉴스 형식으로 전달드립니다 🙂  

2017년 4분기 인터넷트렌드

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2017년 4분기 인터넷트렌드를 인포그래픽으로 정리해보았습니다.  [참고하여 주세요] 1) 인터넷트렌드(www.internettrend.co.kr)의 데이터를 기반으로 작성된 데이터입니다. 이 데이터는 패널분석(예: 랭키, 툴바나 앱모니터를 통해 사용정도를 분석)한 것이 아닌, 국내 약 1천여 표본 웹사이트에서 실측되는 웹로그분석 데이터의 평균값입니다. 2) 유입경로에 대한 통계 역시 표본 실측에 의한 것이며, 유입경로(Referrer)의 유실이 많은 접근 환경에서는 오차가 커질 수… 더 보기 »2017년 4분기 인터넷트렌드

[데이터 분석] 평균 데이터의 종류와 활용 방법

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‘평균’의 값에는 우리가 알고 있는 평균 이외에도 다양한 종류의 값이 존재합니다. 데이터를 분석할 때, 우리가 알고 있는 ‘평균’으로 계산한 데이터를 많이 사용하지만 실행에 옮길 때 올바르지 않는 평균 데이터를 사용함으로써 잘못된 선택을 하게 되는 경우가 발생됩니다.

[키워드몬스터] 1고객 1광고 – 고객 맞춤형 광고, 쏘실 준비 되셨나요?

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리타겟팅계의 가장 핫한 광고, 키워드몬스터를 아시나요?   해외여행을 위해 호텔예약사이트에 들어가 호텔을 예약하고 인터넷 서핑을 했는데, 며칠동안을 계속해서 호텔예약사이트의 광고가 노출된다면 어떨까요? 호텔을 예약하지 않은 사람에게는 미끼가 될 수 있는 효력이 있지만 이미 예약을 마친 사람에게는 나의 인터넷 서핑을 방해하는 귀찮은 그림에 불과할 것입니다. 이처럼 나에게 맞지 않는 광고는 귀찮을… 더 보기 »[키워드몬스터] 1고객 1광고 – 고객 맞춤형 광고, 쏘실 준비 되셨나요?