AI가 만드는 ‘개인화 UX’: 데이터에서 경험으로
AI 개인화 UX는 추천을 넘어 사용자의 맥락과 감정을 이해해 경험을 함께 설계하는 단계로 발전했습니다. 넷플릭스 썸네일, 챗봇 톤, 이커머스 UI, 맞춤 요약 등 사례처럼 AI는 사용자 이해자·디자이너·공감자로 인간 중심의 경험을 돕는 파트너로 활용되어야 합니다.
데이터
SQL 최적화를 위한 쿼리 실행계획, Explain 명령어에 대해 알아보자
프로그래밍 산업의 발전이 빠르게 이루어지고 프로그램의 기능이 많아지면서, 프로그램이 하나의 기능만을 하는 것이 아닌 여러 기능을 포함하고 있는 추세입니다. 이러한 이유로 지속적으로 새로운 서비스가 출시되고, 사용자가 늘어나면서 데이터베이스에 쌓이는 데이터의 양도 점점 방대해지게 됩니다. 데이터 양의 증가로 인하여, 데이터를 컨트롤하기 위해 사용되는 SQL(Structured Query Language) 쿼리 또한 점점 복잡해지고 개발… 더 보기 »SQL 최적화를 위한 쿼리 실행계획, Explain 명령어에 대해 알아보자
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.
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.