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.
데이터분석
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.
이탈 고객을 돌아오게 하는 고객 프로파일링
고객의 프로파일링으로 구매/미구매 고객의 행동 패턴을 파악하고, 차이를 분석하여 미구매 고객을 다시 구매 여정으로 유도할 수 있는 마케팅을 진행할 수 있습니다. 이번 글에서는 미구매 고객이 다시 구매할 수 있도록 하는 마케팅 전략을 위한 고객 프로파일링 분석 사례를 소개하겠습니다.
콜드 스타트, 생성형 AI가 답이 될 수 있을까? (2)
생성형 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 콜드 스타트 문제 해결에 새로운 가능성을 제공합니다. 데이터가 부족한 초기에는 사전 학습된 지식을 활용해 추천 품질을 높이고, 이후에는 기존 기법과의 하이브리드 접근을 통해 최적의 성능을 구현할 수 있습니다.
GA4 온·오프라인 데이터의 통합으로 진료 예약 이탈 고객 리타겟팅
많은 병원에서는 예약 및 진료 상담을 온라인으로 진행하고, 예약된 일정에 맞추어 환자가 의료 기관에 실제로 방문하는 시스템을 사용하고 있습니다.
이때, 예약한 고객이 실제로 의료 기관에 방문하지 않는 상황이 종종 발생하고, 이로 인해 온라인 성과와 오프라인 최종 전환 성과 사이에 격차가 생기게 됩니다.
이번 글에서는 병원의 온/오프라인 데이터를 통합하여 성과를 추적하고, 타겟팅을 진행한 사례를 살펴보도록 하겠습니다.
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.
매출 상승을 위한 고객 맞춤형 데이터 분석 마케팅 파트너십
비즈스프링이 1:1 오프라인 밋업을 개최합니다. 이커머스 기업의 데이터 분석 파트너인 비즈스프링은 자사 데이터에서 인사이트를 발견하여 성장에 도움을 드리고 있습니다. 1:1로 편하게 이야기를 나누는 자리이니, 데이터 분석을 통한 매출 상승에 니즈가 있으시다면 부담 없이 참여바랍니다.
신용 점수 기반 맞춤형 타겟팅 전략으로 광고 효율 향상
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.
데이터 ‘제대로’ 활용하는 인재가 되는 데이터 리터러시 역량 강화 방법
데이터가 넘쳐나는 시대, 데이터를 잘 다룰 줄 아는 것이 곧 경쟁력이죠. 그 경쟁력을 갖기 위해서 바로 ‘데이터 리터러시’가 중요합니다. 이번 콘텐츠글을 통해 데이터 리터러시에 대해 알아보고 데이터 리터러시 역량을 강화하는 4가지 방법을 알아봅시다.