리마케팅은 사용자가 사이트를 방문한 후에도 브랜드와의 연결을 유지하고 구매로 이어지도록 하는 필수적인 전략입니다. 하지만 단순히 리마케팅 광고를 실행하는 것만으로는 좋은 결과를 얻기 어렵습니다. 효과적인 리마케팅 캠페인을 설계하기 위해서는 고객의 행동 패턴을 면밀히 분석하고, 적절한 대상을 찾아 그들에게 어떤 메시지를 어느 때에 발송해야 가장 효과적인지를 파악해야 합니다. 이번에는 고객 데이터를 기반으로… 더 보기 »데이터로 설계한 리마케팅 캠페인: 누가, 언제, 무엇에 반응하는가
Model Context Protocol(MCP)은 LLM이 복잡한 현실 맥락을 이해하고 외부 기능을 안전하게 호출할 수 있도록 돕는 핵심 인프라로, 확장 가능한 AI 워크플로우에 필수입니다. 이번 포스팅글을 통해 MCP을 알아보고, AI 기반 추천 시스템, 자동화된 분석 리포트,등 LLM 도입을 고려 중인 조직이라면 MCP를 반드시 검토해보시길 권장합니다.
추천 시스템의 콜드스타트 문제에 대한 생성형 AI 기반 접근법의 효과를 평가하기 위한 주요 지표, A/B 테스트 설계, 그리고 지속적 개선을 위한 피드백 루프 구축 방법을 설명합니다.
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.
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.
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.
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.
생성형 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 콜드 스타트 문제 해결에 새로운 가능성을 제공합니다. 데이터가 부족한 초기에는 사전 학습된 지식을 활용해 추천 품질을 높이고, 이후에는 기존 기법과의 하이브리드 접근을 통해 최적의 성능을 구현할 수 있습니다.
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.