미래를 짐작할 수 있는 예측분석
데이터 분석에 있어 미래를 예측하기란 매우 조심스러운 일입니다. 예측은 미래에 대한 결과를 알려주는 것이 아니라 미리 상황을 짐작하여 발생될 수 있는 미래를 대응하는 것이라 할 수 있습니다. 그래서 예측은 절대 결과를 알려주는 것이 아닙니다. 그럼 예측을 왜 하는 것일까요?
데이터 분석에 있어 미래를 예측하기란 매우 조심스러운 일입니다. 예측은 미래에 대한 결과를 알려주는 것이 아니라 미리 상황을 짐작하여 발생될 수 있는 미래를 대응하는 것이라 할 수 있습니다. 그래서 예측은 절대 결과를 알려주는 것이 아닙니다. 그럼 예측을 왜 하는 것일까요?
애드테크란 광고에 기술을 접목시킨 것으로 디지털 기술을 이용해 광고하는 것을 의미한다. 전통적인 마케팅 방식은 성과를 측정할 수 없었다. 단순히 매출의 숫자를 보고 마케팅이 잘 되었나, 안 되었나를 판단하며 경험적인 추측에 의해 결과를 제시하는 것이 전부였다.
우리는 원하는 상품을 구매하거나 정보를 수집하기 위해 웹사이트를 방문하기도 합니다. 위에 제시한 목적 이외에도 사이트에 방문하는 목적은 매우 다양합니다. 이렇게 다양한 목적을 가지고 웹사이트에 방문하는 방문자들에게 동일한 콘텐츠를 제공한다면 과연 방문자들은 만족할 수 있을까요?
오늘은 마케터라면 꼭 알아야 하는 일명 ‘AARRR’ 기법에 대해 알아보겠습니다. AARRR은 acquisition(획득), Activation(활동), Retention(유지/재방문), Referral(추천), Revenue(구매)의 약자입니다.
오늘은 온라인 광고 유형에 무엇이 있는지 알아보겠습니다. 먼저 검색 광고(Search Advertising)란 사이트에서 검색어를 입력하면 결과 화면에 관련 업체의 광고가 노출되도록 하는 광고 기법입니다. CPM, CPC 등 방식에 따라 광고비 과금이 다르며, 키워드 광고라고도 합니다.
ARM이란 데이터 분석 프레임워크를 저번시간에 설명 드렸는데요.하지만 산업은 다양해지고 분석해야 하는 범위는 넓어졌습니다. 서비스 사업이 지속 가능하기 위해서는 또 다른 데이터 분석 프레임워크가 필요하다고 Eric ries가 3가지 Engine Of Growth에 대해 발표하였습니다.
ARM 모델이란 Acquisition(고객 확보), Retention(고객 유지), Monetization(유료화)의 약자로 고객이 들어오게 되는 경로, 재방문율, 결제 금액 등을 파악하여 전체적인 고객의 흐름과 실제 사업성으로 연결되는 지점에 대한 현황을 파악할 수 있는 모델입니다.
이번 게시물은 로거에서 제공하는 데이터를 토대로 남녀의 쇼핑 성향을 비교해보았습니다. 첫 번째로 방문 집중 시간대, PC/MOBILE 방문 데이터를 통해 남성, 여성의 쇼핑 성향을 분석해 보았는데요, 어떤 특징들이 있을지 확인해보세요! 엄청 재밌습니다! 놓치면 후회하실지도 몰라요~
온라인 마케팅은 새로운 광고상품은 계속해서 나오고 있으며, 각 광고상품별 매체도 다양하기 때문에 어떤 매체에 어떤 광고상품으로 광고해야 효과가 좋을지 늘 고민입니다. 그렇기 때문에 마케터에게 효과적이면서 효율적인 마케팅을 하기 위한 데이터 분석 역량이 필수로 요구되고 있습니다.
의사결정의 근거데이터는 웹분석 도구를 사용하여 쉽게 얻어 낼 수 있다. 물론 웹분석 도구를 통해 얻는 데이터는 웹사이트의 개별 방문자 중심으로 어마어마한 양을 전수조사로 획득할 수 있기 때문에 수집∙측정된 데이터를 분해하고 유의미한 결과를 뽑아내는 과정은 중요한 일이 아닐 수 없다.