온라인-오프라인으로 연계되는 서비스의 경우, 전환율에 대한 추적 및 분석이 어렵고 복잡합니다. 이 차이는 광고 성과 평가를 어렵게하고 마케팅 전략 최적화에 큰 장벽이 됩니다.
비즈스프링은 이러한 고민을 어떻게 해결하기 위해 온/오프라인 데이터 통합 관리 및 고객 특성을 분석할 수 있는 시스템을 구축하여 고객 여정을 보다 정밀하게 분석하고, 고객 프로파일링까지 가능한 서비스 제공을 목표하였습니다.
소득이나 신용 정보를 다루는 금융 서비스에서는 구글과 Meta와 같은 광고 플랫폼에서 개인의 민감한 정보에 대한 규제가 존재하여, 효과적인 잠재고객 타겟팅이 어려운 상황입니다. 이번 글에서는 금융사의 고객 신용 점수 기반의 맞춤형 타겟팅을 통해, 구글과 Meta의 광고 캠페인에서 효율적인 타겟팅을 구현하고, 전환율을 높인 사례에 대해 살펴보겠습니다.
가전 업계는 단순히 온라인 전환에 그치지 않고, 고객이 실제로 오프라인에서 설치와 같은 서비스를 경험하며 최종 전환으로 이어지도록 유도하는 것이 중요합니다.
비즈스프링은 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 GA4와 Google BigQuery를 활용해 온라인과 오프라인 전환 간의 연결 고리를 강화하였습니다. 이번 사례를 통해 방법을 소개합니다.
SQL Dictionary는 복잡한 SQL 쿼리와 데이터 처리 과정을 단순화하여 누구나 쉽게 데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 도구입니다.
이번 콘텐츠에서는 SQL Dictionary의 핵심 기능과 함께 SQL Dictionary 활용을 통해 우리 비즈니스 경쟁력을 강화할 수 있는 내용을 확인해 보시기 바랍니다.
SK 스토아는 T커머스 실무 및 사업 방향성에 맞는 고객 데이터 환경 구축이 필요했습니다. 수익성을 보다 개선하고 시장 내 입지를 더욱 공고히 하기 위해, 전사적인 데이터 드리븐 문화 도입 계획을 세웠습니다.
LG 상남도서관은 방문자들마다 개개인의 관심사와 실시간 인기 콘텐츠 정보를 제공하여 방문자가 폭넓은 정보를 얻을 수 있게 하고 싶었습니다. 비즈스프링은 2가지 포인트를 데이터 수집/분석과 AI/ML 기술을 도입하여 해결하고자 했습니다.
롯데카드는 직접 수집하고 있는 CRM 데이터와, 롯데카드 웹/앱 방문 고객의 행동 데이터를 보완 후 서로 결합시키기를 원했습니다. 마케팅 고도화를 목표로 오프라인과 온라인 속 고객의 관심사와 행동을 보다 풍부하게 포착하여, 향후 ML 및 AI 기술 도입의 기반을 만들기 위함이었습니다.
유저 행동 분석이란, 브랜드와 상호 작용한 유저 데이터를 수집하여 라이프스타일 및 패턴을 분석하는 것을 의미합니다. 특히, 여러 관점으로 행동을 분석하면 유의미한 패턴을 찾을 수 있습니다. 이를 통해 서비스 지표를 개선할 수 있고, 최종 전환을 위한 특정 행동도 유도할 수 있습니다.
Growth Platform은 회원가입시 미리 정의한 세그먼트인 세그먼트 프리셋을 제공합니다. 데이터의 깊은 이해가 없더라도 쉽고 빠르게 가치있는 잠재고객을 분류하여 생성하는데 도움을 줍니다. 기본적으로 5개의 세그먼트를 제공하고 있으며 각각의 세그먼트는 태그를 추가하여 구분합니다.
GA4는 적용 페이지나 항목에 따라 동일한 기능이더라도 작동하는 방식이 다른 경우가 있습니다. 쉽게 말하면 제공되는 기본 기능들이 어디서 사용하냐에 따라 표현 및 적용 방식의 차이가 존재하는 것입니다. 또한, UA에서는 쉽게 연동된 기능도 GA4부터는 지원이 안되는 경우도 있습니다.