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데이터분석

cover_Contribution Analysis by Hidden Key Material in the Customer Conversion Journey

고객 전환 여정에서 숨은 공신은 무엇인가 : 소재별 기여분석

  • 기준

소재별 기여분석 꼭 해야하나요? 해야 하는 이유는 간단합니다. 소재 분석을 CTR, CVR과 같은 단순 지표 기준으로만 보면, 진짜 유의미한 소재를 발견하기 어렵습니다. 눈에 띄는 소재만 강조하고, 진짜 전환에 기여한 소재는 놓치기 쉬운데요. 이때, 소재별 기여분석은 명확하게 구별할 수 있습니다.

cover_Predicting Customer Churn 2

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.

cover_7 Signals A,B Testing Sends to Marketers

좋은 분석 vs 나쁜 분석 : A/B 테스트가 마케터에게 보내는 7가지 신호

  • 기준

같은 A/B 테스트 결과를 두고도 팀마다 전혀 다른 결정을 내립니다. 이유는 간단합니다. 좋은 분석은 “무엇을 할지”까지 연결되지만, 나쁜 분석은 “무엇을 봤다”에서 멈추거든요. 이 글은 현업 마케팅 데이터 분석가의 시선으로, 실행까지 이어지는 7가지 신호를 정리합니다. 읽는 동안, 지금 작성 중인 리포트를 떠올리며 체크해보세요.

cover_Storytelling with Data From Numbers to Stories

데이터로 스토리텔링하기: 숫자에서 이야기로

  • 기준

데이터는 수치만으로는 의미가 부족합니다. 맥락을 부여하고 청중과 연결하며 실행 가능한 행동으로 이끄는 데이터 스토리텔링이 필요합니다. AI 대시보드는 자동으로 인사이트를 제공해 보고를 넘어 전략적 의사결정을 지원하며, 이는 조직의 데이터 활용을 혁신하는 핵심 열쇠가 됩니다.

cover_4 Free Automation Tools to Eliminate Repetitive Marketer Tasks

마케터의 반복 업무를 끝내는 무료 자동화 툴 4가지

  • 기준

매일 반복되는 마케팅 업무에 지치셨나요?
매일 콘텐츠 제작, 메일 발송, 보고서 작성에 시간을 쓰느라 정작 전략과 기획에 집중할 시간이 부족한 마케터에게 ‘업무 자동화’는 더 이상 선택이 아닌 필수입니다. 이 글에서는 마케팅 실무자를 위한 무료 자동화 마케팅 툴과 업무 상황별 활용 방법을 소개합니다.

cover_How Marketers Can Use AI Smartly

칼퇴하는 마케터의 업무 비밀: AI 똑똑하게 활용하는 법

  • 기준

여기 매일 야근에 허덕이는 마케터 B 대리와, 항상 정확히 6시에 퇴근하는 마케터 A 대리가 있습니다.
똑같은 업무와 다른 하루. 무엇이 그 차이를 만들었을까요?
이번 콘텐츠에서는 둘의 하루를 따라가며, 마케터가 AI를 활용해 어떻게 업무를 자동화하고 성과까지 높일 수 있는지 구체적인 사례를 통해 알려드립니다.

cover_Increase your sales with Smart Store Analytics and Automation Dashboard

스마트스토어 분석, 고객 데이터에서 해답을 알려주는 자동화 대시보드로 매출 올려보세요

  • 기준

스마트스토어 대시보드는 스토어 운영자의 고민에서 출발했습니다. 단순히 숫자를 보여주는 것이 아니라, 실제로 스토어 성장에 필요한 질문에 답을 주는 대시보드입니다. 스마트스토어 대시보드는 우리가 매일 마주하는 운영 현장의 궁금증에 대해 직관적이고 실질적인 해답을 제공합니다. 고객 데이터에서 해답을 알려주는 자동화 대시보드로 매출 올려보세요.

어느덧 2025년의 절반이 지나고, 하반기 전략을 구상할 시점입니다. 성장하는 하반기 전략을 위해서는 지금 우리는 데이터를 활용하여 실행 가능한 액션안을 만들어낼 수 있는 조직인지 점검해보아야 합니다. 상반기 대비 더욱 효과적인 하반기 성과를 위해서 지금 반드시 점검해야 할 데이터 활용 체크리스트 5가지를 살펴보도록 하겠습니다.

데이터 활용을 잘하기 위한 하반기 ✅체크리스트 5가지

  • 기준

어느덧 2025년의 절반이 지나고, 하반기 전략을 구상할 시점입니다.
성장하는 하반기 전략을 위해서는 지금 우리는 데이터를 활용하여 실행 가능한 액션안을 만들어낼 수 있는 조직인지 점검해보아야 합니다. 상반기 대비 더욱 효과적인 하반기 성과를 위해서 지금 반드시 점검해야 할 데이터 활용 체크리스트 5가지를 살펴보도록 하겠습니다.

cover_Automating data collection using n8n (2)

n8n을 활용한 데이터 수집 자동화 (2)

  • 기준

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.

cover_Remarketing campaigns designed with data

데이터로 설계한 리마케팅 캠페인: 누가, 언제, 무엇에 반응하는가

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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

"~에 맞는 제품 추천해줘" 잠재고객은 이제 검색창이 아닌 AI에게 묻습니다. 당신의 브랜드는 AI 대화창에서 추천되고 있습니까?

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