데이터 적재에서 활용까지, 데이터 클렌징을 통한 고객 특성 설계와 활용
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.
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.
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.
고객의 프로파일링으로 구매/미구매 고객의 행동 패턴을 파악하고, 차이를 분석하여 미구매 고객을 다시 구매 여정으로 유도할 수 있는 마케팅을 진행할 수 있습니다. 이번 글에서는 미구매 고객이 다시 구매할 수 있도록 하는 마케팅 전략을 위한 고객 프로파일링 분석 사례를 소개하겠습니다.
많은 병원에서는 예약 및 진료 상담을 온라인으로 진행하고, 예약된 일정에 맞추어 환자가 의료 기관에 실제로 방문하는 시스템을 사용하고 있습니다.
이때, 예약한 고객이 실제로 의료 기관에 방문하지 않는 상황이 종종 발생하고, 이로 인해 온라인 성과와 오프라인 최종 전환 성과 사이에 격차가 생기게 됩니다.
이번 글에서는 병원의 온/오프라인 데이터를 통합하여 성과를 추적하고, 타겟팅을 진행한 사례를 살펴보도록 하겠습니다.
의료 서비스를 제공하는 의료나 보험 업종에서도 고객 행동을 분석하기 위해 GA4를 사용합니다.
하지만 구글에서는 의료 기관의 회원 정보를 민감 정보로 분류하여 의료 정보에 대한 리타겟팅 캠페인이 매우 제한됩니다.
이번 콘텐츠에서 병원에서 의료 정보를 활용한 마케팅 성과를 개선하기 위해 데이터를 어떻게 수집하였는지 사례를 살펴보겠습니다.
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.
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.
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.
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 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.