AI 시대의 UI/UX 디자인, 디자이너는 무엇을 준비해야 할까?
급격한 변화 속에서, “혹시 AI가 디자이너의 역할을 완전히 대체해 버리는 건 아닐까?” 하는 불안감을 느껴보신 분들이 많을 겁니다. AI 기술이 빠른 속도로 발전하는 것을 체감하면서, 이러한 걱정은 더욱 현실적으로 다가오고 있죠. 하지만 AI가 인간 디자이너를 완전히 대체할 수 있을까요? 만약 그렇지 않다면, 우리는 어떤 역할을 새롭게 정의해야 할까요?
비즈스프링
데이터로 설계한 리마케팅 캠페인: 누가, 언제, 무엇에 반응하는가
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
MCP 소개: LLM과 외부 시스템을 연결하는 컨텍스트 표준
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.
2025년 1분기 광고상품 퍼포먼스 Overview
비즈스프링의 광고 성과 어트리뷰션 솔루션 ‘컨버젼™’을 통해 2025년 1분기 동안 수집된 광고 매체/상품별 유입 및 전환 데이터를 살펴보겠습니다. 이에 앞서 최근 1년 동안 각 분기별 광고상품 퍼포먼스 Overview가 궁금하시다면, 지금 콘텐츠에서 확인해보세요.
데이터베이스 정의 및 특징
데이터베이스(Database)는 특정 조직이나 시스템에서 필요로 하는 데이터를 체계적으로 수집, 정리, 저장하여 여러 사용자가 공유하고 활용할 수 있도록 구성된 데이터의 집합입니다. 단순히 데이터를 모아 놓은 것을 넘어, 데이터 간의 관계를 정의하고 관리하여 효율적인 데이터 활용을 가능하게 합니다. 이번글을 통해 데이터베이스 예시와 특징을 알아봅시다.
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.
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.
Google·Meta에서 병원/의료업 정교한 리타겟팅 캠페인 집행 사례
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.
GA4에서 온라인 대출 조회 고객의 전환 성과 추적 및 최적화
고객이 대출 한도를 조회한 후 상담 과정이나 심사 과정에서 이탈하여 최종 대출 승인이 이루어지지 않는 경우가 빈번합니다. 이럴 경우, 온라인에서의 성과 추적과 오프라인에서의 실제 전환 성과 간의 차이를 정확히 파악하는 데 어려움이 있습니다. 따라서, 최종 대출 승인이 이루어지지 않은 이유를 정확히 분석하고, 이를 기반으로 전환율을 개선하기 위한 솔루션이 필요했습니다.