자동화 시대, 마케터가 더 바빠진 진짜 이유
광고 집행은 자동화되었으나 마케터의 역할이 줄어든 것은 아닙니다. 진짜 병목은 집행이 아니라 해석과 판단에 있습니다. AI 시대에 중요한 역량은 흩어진 데이터를 연결해 맥락을 이해하고, 복잡한 성과를 명확한 스토리로 설명하며, 더 빠르고 합리적인 전략적 결정을 이끌어내는 능력입니다. AI시대 마케터가 마주하는 현실이 무엇인지 살펴봅시다.
비즈스프링
AIR 매체 통합 리포트, RTB 하우스 연동으로 더 완성된 광고 데이터 관리
디지털 광고 환경이 빠르게 변화하며 RTB 기반 프로그래매틱 광고 비중이 확대되고 있습니다. 이에 따라 광고 운영자는 더 많은 매체와 데이터를 동시에 관리해야 하는 과제를 안게 되었습니다. 비즈스프링 AIR는 이러한 복잡성을 해결하는 매체 통합 리포트 솔루션이며, 이번 RTB 매체 연동 확장으로 더욱 완성도 높은 통합 리포팅 환경을 제공합니다.
AI는 왜 ‘AI 검색 구매 링크’를 노출하는가
AI 검색에서 구매 링크는 어떻게 생성될까?
ChatGPT·Perplexity의 답변 생성 구조(LLM·RAG)를 중심으로,
AI 커머스가 작동하는 원리와 GEO 전략의 필요성을 설명한다.
비즈스프링, 2026 데이터바우처 공급기업 선정! 지금 준비해야 할 ‘데이터·AI 핵심 기술’
2020년부터 데이터바우처 공급기업으로 축적한 경험을 바탕으로, 2026년에도 공급기업으로 선정되었습니다. 데이터바우처 지원사업을 통해 데이터 수집부터 분석·AI 자동화까지 수요기업 환경과 목표에 맞춘 데이터 활용 체계를 빠르게 정리하고, 실제 운영 개선과 성과로 이어지는 디지털 전환을 더 수월하게 추진할 수 있습니다. 많은 관심 바랍니다.
2025년 4분기 광고상품 퍼포먼스 Overview
비즈스프링의 광고 성과 어트리뷰션 솔루션 ‘컨버젼™’을 통해 2025년 4분기 동안 수집된 광고 매체/상품별 유입 및 전환 데이터를 살펴보겠습니다. 이에 앞서 최근 1년 동안 각 분기별 광고상품 퍼포먼스 Overview가 궁금하시다면, 지금 콘텐츠에서 확인해보세요.
엑셀 생성 라이브러리 비교: Apache POI vs xlsxwriter vs openpyxl
광고 성과 보고서 처럼 대용량 데이터를 복잡한 포맷으로 출력해야 할 때, 어떤 라이브러리를 선택하느냐에 따라 성능과 개발 생산성이 크게 달라집니다. 이 글에서는 Java 진영의 Apache POI와 Python 진영의 openpyxl, xlsxwriter를 중심으로, 서버 환경에서 엑셀 파일을 생성·처리할 때 활용할 수 있는 주요 라이브러리들의 특성을 살펴봅니다.
매주 보고서 작성에 3시간? 이제는 자동화로 시간을 10배 아끼세요! [고객경험성숙도 2단계]
고객경험성숙도 2단계에서는 ‘매주 반복되는 일을 자동화해 시간을 절약하는 단계’입니다. 보고서를 만드느라 시간을 쓰는 대신, 그 시간으로 실험·캠페인 개선·상품 기획에 집중할 수 있도록 만드는 것이 목표입니다. 매주 3시간 걸리던 보고서 작성을 10분으로 줄어주는 솔루션과 실전팁을 이번 콘텐츠을 통해 확인해 보세요.
새롭게 단장된 로거(LOGGER™) 웹사이트에서 데이터의 해답을 찾으세요!
이번 웹사이트 리뉴얼은 로거를 찾는 분들이 헤매지 않고 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 서비스 구조와 정보 전달 방식을 새롭게 정리하는 데 초점을 맞췄습니다. 웹 로그 분석이 처음인 분들부터 도입을 검토 중인 실무자, 오랜 시간 로거와 함께해 온 고객님들까지. 각자의 관점에서 필요한 정보를 더 명확하게 확인할 수 있도록 새롭게 단장한 로거 웹사이트를 소개합니다.
AIR, 더 강력해지다! 크리테오(Criteo)와 구글 UAC광고까지 한 번에 확인하세요
다양한 채널에서 발생하는 고객 행동을 빠르게 파악해야 하는 요즘, 여러 매체 데이터를 손쉽게 수집하고 비교할 수 있는 환경은 선택이 아닌 필수 요소가 되고 있습니다. AIR(매체통합리포트)는 이러한 광고 환경 변화에 발맞춰 크리테오 매체 연동과 구글 UAC 광고 상품 추가라는 두 가지 중요한 업데이트를 새롭게 적용했습니다.
높은 조회수가 관심이 아니라 ‘길을 잃은 신호’였던 이유 (고객 이탈 예측하기 2)
조회수가 높아도 구매로 이어지지 않을 수 있습니다. 반복 탐색과 정보 과부하로 ‘길을 잃은 고객’이 발생하며 이는 핵심 이탈 요인입니다. ML 분석 결과 적당한 탐색은 긍정적이지만 과도한 탐색은 오히려 구매를 방해합니다. 비교 기준 명확화와 UX 개선이 전환 향상에 중요합니다.