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이커머스

cover_Improving search advertising efficiency with automated bidding

자동입찰 도입으로 검색광고 운영 효율을 개선

  • 기준

검색광고는 성과에 직접적인 영향을 미치는 채널이지만, 키워드별 입찰가 조정과 순위 관리는 많은 운영 리소스를 요구합니다. 특히 키워드 수가 많을수록 수동 입찰 방식은 관리 한계에 부딪히기 쉽습니다. 이번 사례을 통해 검색광고 운영의 반복 업무를 줄이고, 리소스를 효율화 하기 위해 애드몬스터 서비스를 어떻게 활용했는지 사례를 알아보겠습니다.

cover_How to prevent customer churn from your own mall

자사몰에서 고객 이탈을 막을 수 있었던 방법

  • 기준

이커머스 쇼핑몰에서는 고객 이탈을 방지하고 지속적인 매출 성장을 이루기 위해 고객 경험을 최적화하는 전략이 필요합니다. 이번 글에서는 고객의 이탈 포인트를 분석하여 고객 경험을 향상시키고, 고객의 관심 포인트를 찾아내어 구매 전환율을 높인 데이터 분석 사례에 대해 살펴보겠습니다.

cover_Improving LTV by discovering selling points by cohort

코호트별 셀링 포인트 발굴을 통한 LTV 향상

  • 기준

고객의 구매율과 재구매율 하락은 대부분의 이커머스 기업이 마주하는 고민입니다. 이를 해결하기 위해서는 고객과의 지속적인 관계 유지를 위한 요인 분석이 필요합니다. 특히, 유형별로 세분화하여 살펴봐야하는데요. 이번 사례에서는 신규, 기존 고객의 전환율을 향상시키기 위한 맞춤형 전략을 도출하는 과정에 대해 다뤄보겠습니다.

cover_Seasonal regular promotions Campaign analysis to improve performance

시즌성 정기 프로모션 성과 향상을 위한 캠페인 분석

  • 기준

이번 사례는 프로모션 데이터 기반으로 분석하고, 최적의 마케팅 액션을 도출한 전략을 소개해보려고 합니다. 캠페인 성과를 높이기 위한 핵심 요인 분석부터 맞춤형 타겟 설정, 실질적인 방안까지 프로모션 최적화를 위해 비즈스프링은 어떻게 분석을 진행하였는지 알아보겠습니다.

cover_Shopping Cart Analysis through Behavioral Pattern Analysis

행동 패턴 분석을 통한 장바구니 이탈률과 구매 전환율 개선

  • 기준

장바구니에 상품을 담고도 구매로 이어지지 않는 고객이 있습니다. 이탈률을 낮추고 재방문을 유도하여 최종 구매 전환율을 높일 수 있는 타겟으로 삼아, 고객 행동을 정밀하게 분석하여 장바구니 액션 이후의 패턴을 파악하고, 주요 이탈 요인을 발견하여 대응해봅시다. 이번 사례에서 비즈스프링은 어떻게 분석하고, 어떻게 방안을 도출하였는지 함께 알아보겠습니다.

cover_Data loading, customer characteristic design and utilization

데이터 적재에서 활용까지, 데이터 클렌징을 통한 고객 특성 설계와 활용

  • 기준

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.

cover_Optimize your marketing budget and increase your service subscriptions

마케팅 예산 최적화 및 서비스 구독율 증대

  • 기준

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.

cover_Customer profiling to bring back lapsed customers

이탈 고객을 돌아오게 하는 고객 프로파일링

  • 기준

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.

cover_GA4 - CRM Data Realizing customized marketing through integration

GA4 – CRM 데이터 연동을 통한 맞춤형 마케팅 실현

  • 기준

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.

cover_Optimizing Customer Experience by Improving CDP Accessibility

CDP 접근성 개선을 통한 고객 경험 최적화

  • 기준

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.

AI 대화창에서 당신의 브랜드는 추천되고 있나요?

 

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