빅데이터 기반 인사이트를 얻고 싶다면, 바로 이곳으로!
인터넷 트렌드는 빅데이터를 기반으로 ‘각 검색엔진 순위 변동’, ‘일/주/월별 이용 패턴’, ‘산업별 인기 검색 플랫폼’ 등의 인사이트를 제공합니다. 단순한 데이터 열람 위주가 아닌, 트렌드 분석에 용이하도록 기능을 제공하며, 실제 웹사이트 트렌드의 흐름을 쉽게 파악할 수 있게 도와줍니다. 이번 포스팅에서 인터넷 트렌드를 활용하는 방법을 예시와 함께 살펴 봅시다.
고객행동데이터
인터넷 사용자들의 관심은 어디로 향하고 있을까요?
데이터로 인사이트를 얻고 싶다면, 이 사이트들을 주목해주세요. 트렌드에 민감한 실무들에게는 이미 익숙한 사이트일 수도 있습니다. 실제 사용자 전환 데이터, 유입 양상 변화, 검색 사이트 순위까지 단순 경향성 파악을 넘어 인터넷 흐름 전체를 읽는데 도움 주는 빅데이터 기반 사이트 3곳을 소개합니다.
행동 패턴 분석을 통한 장바구니 이탈률과 구매 전환율 개선
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.
마케팅 예산 최적화 및 서비스 구독율 증대
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.
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.
광고 대행사의 새로운 경쟁력, 데이터 분석 파트너십
어느덧 2024년도도 약 2개월밖에 남지 않았습니다. 2025년도를 위한 비딩이 한창인 시즌인데요. 특히 광고대행사는 비딩 PT가 몰려있는 시즌인만큼 불철주야하고 계실지도 모르겠습니다. 클라이언트의 요구사항은 광고운영을 둘러싼 가지들로 점점 복잡하고 다양화되고, 에이전시들의 광고 운영 역량은 상향 평준화 되어있어 명확한 차별점을 꼽기 어려운 점 등. . 여러 고민에 머리가 아프시겠지요. 감히 생각해보건대 광고운영과는 관련있지만,… 더 보기 »광고 대행사의 새로운 경쟁력, 데이터 분석 파트너십
맞춤 콘텐츠 추천을 통한 사용자 참여도 개선
LG 상남도서관은 방문자들마다 개개인의 관심사와 실시간 인기 콘텐츠 정보를 제공하여 방문자가 폭넓은 정보를 얻을 수 있게 하고 싶었습니다. 비즈스프링은 2가지 포인트를 데이터 수집/분석과 AI/ML 기술을 도입하여 해결하고자 했습니다.
비정상 유입 검색어 및 전환 도메인 데이터 정합성 검증으로 데이터 수집 환경 개선
트리플하이엠은 고객사 사이트 방문 키워드 및 결제 참조 도메인 분석이 필요했습니다. 비즈스프링은 사이트 구조 및 구매 여정을 상세히 나누어, 적확한 데이터 수집을 위해 필요한 요건을 검토하는 방향으로 업무를 진행했습니다.
CRM과 온라인 행동 데이터 통합으로 개인화 마케팅 환경 구축
롯데카드는 직접 수집하고 있는 CRM 데이터와, 롯데카드 웹/앱 방문 고객의 행동 데이터를 보완 후 서로 결합시키기를 원했습니다. 마케팅 고도화를 목표로 오프라인과 온라인 속 고객의 관심사와 행동을 보다 풍부하게 포착하여, 향후 ML 및 AI 기술 도입의 기반을 만들기 위함이었습니다.
페이지 강제이동으로 인한 유입 경로(Referrer) 유실 방지
혜초여행사의 광고 매체 시스템과 로그분석 솔루션에서 확인하는 성과가 서로 크게 달랐습니다. 광고는 집행되고 있는데, 해당 광고의 매체를 통해 유입된 데이터를 확인할 수 없었습니다. 마케팅 담당자 입장에서는 이러한 문제를 해결할 시간도 부족하며, 데이터를 뜯어보는 기술에 장벽이 있었습니다.