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.
활용 방법/사례
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.
데이터 시각화 차트 유형과 활용사례 심화
시각화의 중요성에 대해 충분히 인지를 했다면, 이에 대한 활용도를 조금 더 높일 차례입니다. 지난 시간에는 한 가지 지표의 데이터를 보고 동향을 파악하였다면 이번엔 두 가지 이상의 지표 데이터를 보고 인사이트를 얻을 수 있는 방향으로 소개해보고자 합니다.
데이터 시각화 차트 유형과 활용사례 기본
데이터 시각화란 여러 유형의 차트, 인포그래픽, 플롯 등 그래픽으로 데이터를 표현하는 것을 뜻합니다.
데이터 시각화는 통계치만으로는 알 수 없는 것들을 볼 수 있기 때문에 액션 가능한 인사이트를 찾는 데 도움을 주며,
데이터 시각화을 해야 하는 이유와 여러 유형의 차트 활용법을 살펴 보겠습니다.
AI 솔루션으로 독자 맞춤형 뉴스 서비스 제공
부산일보는 디지털 혁신을 선도하는 지방 언론사로 고객 행동 데이터를 유치하기 위해 AI 솔루션을 도입했습니다. AI 솔루션을 통해 행동 빅데이터 분석을 활용한 개인화 마케팅을 구현하여 충성 고객을 확보하고, 저널리즘의 가치를 더욱 확고히 하고자 했습니다.
맞춤형 고객 Funnel 설계를 기반으로 한 고객 행동 데이터 수집 최적화
SK 스토아는 T커머스 실무 및 사업 방향성에 맞는 고객 데이터 환경 구축이 필요했습니다. 수익성을 보다 개선하고 시장 내 입지를 더욱 공고히 하기 위해, 전사적인 데이터 드리븐 문화 도입 계획을 세웠습니다.
성과 측정 지표 확장 후 광고 매체별 첫구매 전환율 분석
애드이피션시는 고객별 최초 구매에 효과적인 광고 매체를 파악하고, 구매 전환까지의 영향을 미치는 광고 매체를 확인하고자 하였습니다.
이를 위해 광고주 맞춤 성과 지표를 확장하고, 체계적인 성과 측정에 기반한 전략적 마케팅 계획 수립이 요구되었습니다.