GA4에서 온라인 대출 조회 고객의 전환 성과 추적 및 최적화
고객이 대출 한도를 조회한 후 상담 과정이나 심사 과정에서 이탈하여 최종 대출 승인이 이루어지지 않는 경우가 빈번합니다. 이럴 경우, 온라인에서의 성과 추적과 오프라인에서의 실제 전환 성과 간의 차이를 정확히 파악하는 데 어려움이 있습니다. 따라서, 최종 대출 승인이 이루어지지 않은 이유를 정확히 분석하고, 이를 기반으로 전환율을 개선하기 위한 솔루션이 필요했습니다.
활용 방법/사례
GA4 – CRM 데이터 연동을 통한 맞춤형 마케팅 실현
고객의 행동 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하는 것은 마케팅 전략 수립의 핵심 요소입니다. 특히 이커머스에서는 고객의 웹/앱 행동 데이터를 활용하여 개인화된 경험을 제공하는 것이 중요합니다. 이번 사례에서는 GA4의 원천 데이터를 Google Cloud Platform BigQuery에 적재하고 이를 CRM 데이터와 통합하여 고객 데이터를 분석한 방법을 살펴보겠습니다.
App 중심의 사용자 경험 증진 및 요소 강화
해당 기업은 Web 채널만 운영하다가 App을 새롭게 출시하였습니다. 고객에게 두 가지 채널을 제공함에 따라 Web과 App의 데이터를 통합하여 분석하고자 하였습니다.
이를 위해선 먼저 Web/App 간의 연결성 있는 분석 환경 구축은 필수이며, 이를 통해 긍정적인 요소를 발굴하고, 이를 강화시키는 전략을 도출해야 합니다. 그럼 분석 환경 구축부터 방안 도출까지 어떻게 진행했는지 함께 알아보겠습니다.
전환율을 높일 수 있는 필수 요소는 무엇일까? : CTA란?
마케팅 시장이 점차 확장될수록, UI/UX 디자인은 디자인 뿐만 아니라 마케팅 요소와도 뗄 수 없는 긴밀한 사이가 되어 갑니다. 오늘은 흔히 마케팅에서 활용되는 디자인 필수 요소 ‘CTA’ 에 대해 알아보고, CTA 버튼을 활용한 마케팅에 대해 알아 보도록 하겠습니다.
구독 서비스의 이탈 분석 환경 구축 및 이탈 대응
구독 기반 서비스에서는 고객이 서비스를 해지하는 순간을 정확히 추적하고 분석하는 것이 필수입니다. 그러나 이를 추적하지 못하면 이탈 원인 파악 및 사전 대응이 어려워지고, 결국 LTV(Lifetime Value) 감소와 수익 저하로 이어집니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 정밀한 이탈 분석 환경 구축은 필수인데요. 지금부터 비즈스프링이 어떻게 구독 서비스 이탈 분석 체계를 구축하고, 진행했는지 그 과정을 살펴보겠습니다.
CDP 접근성 개선을 통한 고객 경험 최적화
고객 데이터를 효과적으로 활용하는 것은 기업의 성공을 결정짓는 핵심 요소가 되었습니다. 하지만 많은 기업이 CDP를 도입하고도 데이터 활용 역량 부족으로 인해 제대로 된 성과를 내지 못하는 경우가 많습니다.
본 사례에서는 CDP를 구축했음에도 데이터 접근성과 활용 역량 부족으로 인해 겪었던 문제를 해결하고, 데이터 기반 마케팅 전략을 성공적으로 이뤄낸 과정을 소개 드리려고 합니다.
온·오프라인 데이터 통합 분석 및 맞춤 세그먼트 활용
온라인-오프라인으로 연계되는 서비스의 경우, 전환율에 대한 추적 및 분석이 어렵고 복잡합니다. 이 차이는 광고 성과 평가를 어렵게하고 마케팅 전략 최적화에 큰 장벽이 됩니다.
비즈스프링은 이러한 고민을 어떻게 해결하기 위해 온/오프라인 데이터 통합 관리 및 고객 특성을 분석할 수 있는 시스템을 구축하여 고객 여정을 보다 정밀하게 분석하고, 고객 프로파일링까지 가능한 서비스 제공을 목표하였습니다.
성과 측정 정밀도 향상으로 고객 이탈 요인 분석
가전 업계는 단순히 온라인 전환에 그치지 않고, 고객이 실제로 오프라인에서 설치와 같은 서비스를 경험하며 최종 전환으로 이어지도록 유도하는 것이 중요합니다.
비즈스프링은 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 GA4와 Google BigQuery를 활용해 온라인과 오프라인 전환 간의 연결 고리를 강화하였습니다. 이번 사례를 통해 방법을 소개합니다.
신용 점수 기반 맞춤형 타겟팅 전략으로 광고 효율 향상
소득이나 신용 정보를 다루는 금융 서비스에서는 구글과 Meta와 같은 광고 플랫폼에서 개인의 민감한 정보에 대한 규제가 존재하여, 효과적인 잠재고객 타겟팅이 어려운 상황입니다. 이번 글에서는 금융사의 고객 신용 점수 기반의 맞춤형 타겟팅을 통해, 구글과 Meta의 광고 캠페인에서 효율적인 타겟팅을 구현하고, 전환율을 높인 사례에 대해 살펴보겠습니다.
GA4 행동 데이터와 카페24 회원·주문 데이터 통합 분석
카페24 애널리틱스를 활용한다면 회원 정보 데이터는 활용할 수 있지만, 풍부한 행동 데이터 수집과 분석에는 한계가 있었습니다. . GA4에 카페24 외부 데이터를 연동하여 고객 데이터를 분석하고 활용한 방법을 살펴보면서 데이터 활용 솔루션을 제시합니다.