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이런 분들에게 특히 도움이 될 수 있습니다. – 여러 형태로 데이터는 수집하고 있지만, 제대로 활용을 못해서 고민인 기업 – 통합된 고객 데이터로 마케팅 성과를 향상시키는 방법을 알고 싶은 마케팅 담당자 – 마케팅 외에도 실제 기업에서 CDP가 어떻게 활용되는지 궁금한 관리자     CDP(Customer Data Platform) 란, 흩어진 개별 고객 데이터를 결합하여 고객별 통합 프로파일에 연결하는

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이런 분들에게 특히 도움이 될 수 있습니다. – 구매주기, 구매금액들을 기준으로 고객을 구분해서 효율적인 마케팅을 하고 싶은 광고기획자 – 문자, 이메일 등을 활용하여 기초적인 개인화 마케팅을 경험하고 싶은 쇼핑몰 운영자 – 데이터를 활용해서 마케팅 전략 수립과 수행에 힌트를 얻고 싶은 마케팅 담당자   개인화마케팅(Personalization Marketing)이란, 소비자들 개인 특성에 맞춰 개인별 최적의 서비스를 제공하는 마케팅으로 고객의

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이런 분들에게 특히 도움이 될 수 있습니다. – 1개 이상 온라인 광고매체를 운영하는 광고 대행사 – 여러 광고주의 광고를 실제로 집행하고 성과를 관리하는 마케터 – 매일 광고매체마다 로그인하고 성과를 취합해서 엑셀파일로 보고서를 만드는 실무 담당자   도약을 준비하는 비즈스프링, 어느덧 3번째 주제를 공유드리게 되었네요. 2021년 성장으로 나아가는 비즈스프링을 함께 만나보시죠.   1. 데이터 분석 및

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  서비스 운영에 있어 MAU는 우리 고객 중 월 활성 사용자가 얼마나 되는지를 파악하는 지표입니다. 보통 MAU를 확인할 때는 대부분 다음과 같이 확인하게 됩니다. 지난 달까지 누적 MAU는 5,000명이고 이번 달까지의 누적 MAU는 6,000명을 획득했습니다. 그래서 지난 달 대비 이번달에는 1,000명의 월 활성 사용자를 획득했습니다. 하지만 이번 달에 획득한 1,000명은 우리 서비스를 지난 달에도 이용했던

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이런 분들에게 특히 도움될 수 있습니다 🙂 – 네이버 / 다음 카카오 / 구글에서 온라인 광고를 진행하고 있다. – 여러 광고 매체의 성과와 사이트 내 전환데이터를 한 번에 확인하고 싶다. – 매일 아침, 매주, 매월 광고 매체의 노출∙클릭∙전환 데이터와 웹사이트 내 전환∙분석 데이터를 통합하여 하나의 보고서를 ’수작업’으로 만들고 있다.   안녕하세요 비즈스프링 로거입니다. 로거ASP 서비스는

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콘텐츠 시장의 규모가 점차 커짐에 따라 시장에서 콘텐츠의 중요성이 대두되고 있습니다. 마케팅 전략을 수립하는데 있어서도 콘텐츠는 빠질 수 없는 부분이 되었으며, 어떠한 콘텐츠가 언제 어느 채널에 배포되어 어떤 유저가 접하게 되었으니 그에 따른 유입 및 전환에 대한 성과는 얼마나 보였는지 등 측정하는 것도 자연스러운 현상이 되었습니다.   #콘텐츠 배포보다 중요한 콘텐츠 분석 이전에 콘텐츠는 양으로

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고객의 행동이 목적이 됩니다! 고객 세분화(Segmentation), 예측 기반 개인화 마케팅은 디지털 마케팅 트렌드에 지속적으로 올라오는 단어들로 온라인 마케팅에 관심 있는 분들이나 마케터라면 한 번쯤은 들어봤을 것입니다.   고객 세분화(Segmentation)는 개인화와 고객 경험이 비즈니스 성패를 좌우할 만큼 중요한 필수 요소가 되었습니다. 나의 상품과 서비스를 좋아하는 단골 고객에게는 더 많은 혜택과 정보를 알려주고, 평소 주문은 거의 없고

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  안녕하세요. 비즈스프링입니다. 최근에 가장 이슈가 있는 IT마케팅 트랜드를 뽑자면 실시간, 개인화, 추천서비스가 아닌가 싶습니다. 지금 이 시간에도 온라인 상에는 무수히 많은 콘텐츠가 쏟아져 나오고 있습니다. 그만큼 콘텐츠의 종류도 다양하고 내 콘텐츠가 많은 사람들에게 도달해야 하며, 어떻게 하면 내 콘텐츠에 관심을 가질까, 온라인 상에서 상품을 판매하기 위해 광고 채널 콘텐츠 등 전략을 어떻게 세워야 할까?

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안녕하세요. 비즈스프링입니다. 최근 4차혁명에 대한 관심이 집중되면서 머신러닝에 대한 주제가 많이 화두에 오르고 있습니다. 마케터 분들도 머신러닝에 대해 많이 궁금하실텐데요, 디테일한 개념과 알고리즘을 기술적으로 풀어낸다면 한 없이 어렵겠지만, 쉽고 간단하게 카드뉴스 형식으로 전달드립니다 🙂  

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작년 3월, ‘넷플릭스’가 말했다. “취향 예측에 위치, 나이, 성별은 쓰레기다.” 지역, 나이, 성별로 개인의 취향을 파악하는 것은 무의미하다는 것이다. 그렇다면 ‘넷플릭스’는 어떻게 이용자의 취향을 예측하는가. ‘넷플릭스’는 이용자가 어떤 영상을 보았는지 뿐만 아니라 언제, 어디까지 영상을 재생했는지까지 이용자의 행동 중심 데이터를 수집하여 분석한다. 이용자의 행동데이터를 통해 ‘어떤 사람인지’ 알 수 있다는 말이다.   이러한 형태는 넷플릭스만의

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