n8n을 활용한 데이터 수집 자동화 (2)
API 기반 자동화 워크플로를 n8n으로 구현하는 방법과 법적·윤리적 고려사항, 그리고 활용 아이디어를 안내해 드리고자 합니다.
이번 글에서는 유튜브 노드를 이용해서 채널 정보와 영상별 통계 데이터(조회수, 좋아요 수, 댓글 수 등)를 수집하고 가공하는 워크플로를 생성하는 방법을 알아보겠습니다.
데이터
당신이 보던 ROAS는 진짜가 아닐 수 있습니다: 데이터 통합으로 찾는 진짜 광고 성과
매일 반복되는 광고 리포트 작업은 단순히 귀찮은 일을 넘어, 비즈니스의 발목을 잡는 심각한 문제입니다. 비즈스프링의 광고 데이터 통합 솔루션을 활용하여 광고 데이터를 자동으로 통합함으로 업무에 집중할 수 있는 시간을 확보하면서 질 좋은 통합 데이터를 쌓을 수 있습니다. 수집된 데이터를 가지고 비즈니스에 접목해 볼 수 있는 방법도 함께 알아보겠습니다.
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.
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.
자사몰에서 고객 이탈을 막을 수 있었던 방법
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.
코호트별 셀링 포인트 발굴을 통한 LTV 향상
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.
시즌성 정기 프로모션 성과 향상을 위한 캠페인 분석
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.
인공지능을 활용한 자동화, AI Agent(1)
AI 에이전트는 환경을 감지하고, 의사결정을 통해 목표를 달성하는 지능적 시스템으로, 다양한 기술을 활용하여 복잡한 작업을 수행합니다.
협업 필터링(Collaborative Filtering)
협업 필터링(Collaborative Filtering)은 사용자들의 행동 데이터를 활용하여 개인의 선호도를 예측하고, 맞춤형 추천을 제공하는 기술입니다. 이 방식은 개별 사용자의 명시적 또는 암시적 피드백을 분석하여, 비슷한 취향을 가진 사용자나 유사한 특성을 가진 아이템을 추천하는 방식으로 추천 시스템에서 가장 널리 사용되는 방법 중 하나로 메모리 기반과 모델 기반 방법을 조합하여 성능을 최적화할 수 있습니다.
App 중심의 사용자 경험 증진 및 요소 강화
해당 기업은 Web 채널만 운영하다가 App을 새롭게 출시하였습니다. 고객에게 두 가지 채널을 제공함에 따라 Web과 App의 데이터를 통합하여 분석하고자 하였습니다.
이를 위해선 먼저 Web/App 간의 연결성 있는 분석 환경 구축은 필수이며, 이를 통해 긍정적인 요소를 발굴하고, 이를 강화시키는 전략을 도출해야 합니다. 그럼 분석 환경 구축부터 방안 도출까지 어떻게 진행했는지 함께 알아보겠습니다.