고객에게 최적의 경험을 제공하기 위해 개인화 추천을 하고 있나요?
추천엔진에 관심이 많은 이유는 우리 고객에게 최적의 경험을 제공하기 위한 하나의 수단이기 때문입니다. 하지만 이를 구현하기에 큰 어려움이 있습니다. 추천엔진에 사용되는 데이터 미확보나 비용과 리소스 확보 어려움, 추천 알고리즘을 어떻게 활용해야 하는지 모르는 다양한 어려움이 있습니다.
추천엔진에 관심이 많은 이유는 우리 고객에게 최적의 경험을 제공하기 위한 하나의 수단이기 때문입니다. 하지만 이를 구현하기에 큰 어려움이 있습니다. 추천엔진에 사용되는 데이터 미확보나 비용과 리소스 확보 어려움, 추천 알고리즘을 어떻게 활용해야 하는지 모르는 다양한 어려움이 있습니다.
빅쿼리는 기업용으로 만들어진 클라우드식 데이터 웨어하우스입니다. 즉, 기업에서 데이터를 빅쿼리에 적재해야 한다는 이야기 인데요. 만일 기업에서 빅쿼리에 쌓아 놓은(적재) 데이터가 없다면 급변하는 IT 기술에 대한 이해를 위하여 ‘아~ 이런게 있구나’ 정도로 이해해주세요.
‘평균’의 값에는 우리가 알고 있는 평균 이외에도 다양한 종류의 값이 존재합니다. 데이터를 분석할 때, 우리가 알고 있는 ‘평균’으로 계산한 데이터를 많이 사용하지만 실행에 옮길 때 올바르지 않는 평균 데이터를 사용함으로써 잘못된 선택을 하게 되는 경우가 발생됩니다.
이른바 데이터 홍수의 시대라고 한다. 데이터를 수집하는 것만큼이나 그 속에 숨겨진 핵심을 발견하고 사용하는 것이 더 중요한 세상이 온 것이다. 활용하지 않는 데이터는 꼭꼭 숨겨놓은 금두꺼비보다 쓸모가 없다. 꼭꼭 숨겨두었던 데이터를 꺼내어 사용할 수 있는 4가지 방법을 공유해보겠습니다.
데이터 분석에 있어 미래를 예측하기란 매우 조심스러운 일입니다. 예측은 미래에 대한 결과를 알려주는 것이 아니라 미리 상황을 짐작하여 발생될 수 있는 미래를 대응하는 것이라 할 수 있습니다. 그래서 예측은 절대 결과를 알려주는 것이 아닙니다. 그럼 예측을 왜 하는 것일까요?
다들 아시다시피 고객의 서핑 패턴이 모바일 시대로 접어들면서 굉장히 다양해졌습니다. 이제는 다양한 광고매체를 통해 마케팅을 진행해야 합니다. 그러나 다양한 광고매체 중 어디에 예산을 적절하게 할당해야 하는지 고민이 많으실 것입니다. 이 부분을 사례를 통해 이야기해 보도록 하겠습니다.
웹 분석을 이용하는 목적은 가지각색입니다. 웹사이트의 운영 성과를 측정하여 내부적으로 평가하려는 목적인지, 상품 데이터를 분석하여 매출 올릴 방법을 강구하기 위함인지, 웹사이트 방문자가 어떤 경로로 유입되는지 확인하여 마케팅 예산을 책정해야 하는 것이 목적인지에 따라 달라집니다.
데이터를 웹사이트 관점에서 심플하게 외부 데이터와 내부 데이터로 나눠볼 수 있겠는데요, 외부 데이터는 잠재고객을 웹사이트로 유도하기 위해 행한 활동에 의해 발생된 데이터로써, 광고 데이터, 소셜 데이터 등이 있겠으며, 내부 데이터는 자사의 웹사이트에서 발생하는 웹데이터가 있습니다.
카카오스타일 광고 분석에 대한 새로운 지평을 열고 있는 [로거™ for 카카오스타일 AD 서비스], 어떻게 이용되고 있는지 궁금하셨나요? 실제 고객사의 성공사례 인터뷰를 통해 카카오스타일 광고분석의 효과에 대해 알아보도록 하겠습니다.
의사결정의 근거데이터는 웹분석 도구를 사용하여 쉽게 얻어 낼 수 있다. 물론 웹분석 도구를 통해 얻는 데이터는 웹사이트의 개별 방문자 중심으로 어마어마한 양을 전수조사로 획득할 수 있기 때문에 수집∙측정된 데이터를 분해하고 유의미한 결과를 뽑아내는 과정은 중요한 일이 아닐 수 없다.