데이터 적재에서 활용까지, 데이터 클렌징을 통한 고객 특성 설계와 활용
데이터가 중요하다고 하여, 수집은 열심히 하고 있으나 정작 활용도가 높지 않아 고민이신가요? 회원의 유입을 분석할 수 있는 광고 데이터, GA4를 통해 수집하는 행동 데이터, 고객 관계 관리에 사용하는 CRM 데이터 모두 열심히 적재하고 있지만 분석을 통한 유의미한 인사이트 도출과 전략 수집이 어려우시다면 이 글을 주목해주세요.
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마케팅 예산 최적화 및 서비스 구독율 증대
청소 및 가전구독 서비스는 지속 가능한 성장과 고객 충성도를 확보하는 데 있어 여러 도전 과제에 직면해 있습니다. 한정된 마케팅 예산 속에서 효과적인 예산 배분과 높은 구독 유지율을 달성하는 것이 중요한 사항인데요. 본 사례에서는 비즈스프링이 데이터 기반 접근을 통해 어떻게 마케팅 전략을 최적화하고, 구독 유지율과 고객 충성도를 모두 향상시킬 수 있었는지 소개드리려고 합니다.
GA4 – CRM 데이터 연동을 통한 맞춤형 마케팅 실현
고객의 행동 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하는 것은 마케팅 전략 수립의 핵심 요소입니다. 특히 이커머스에서는 고객의 웹/앱 행동 데이터를 활용하여 개인화된 경험을 제공하는 것이 중요합니다. 이번 사례에서는 GA4의 원천 데이터를 Google Cloud Platform BigQuery에 적재하고 이를 CRM 데이터와 통합하여 고객 데이터를 분석한 방법을 살펴보겠습니다.
CDP 접근성 개선을 통한 고객 경험 최적화
고객 데이터를 효과적으로 활용하는 것은 기업의 성공을 결정짓는 핵심 요소가 되었습니다. 하지만 많은 기업이 CDP를 도입하고도 데이터 활용 역량 부족으로 인해 제대로 된 성과를 내지 못하는 경우가 많습니다.
본 사례에서는 CDP를 구축했음에도 데이터 접근성과 활용 역량 부족으로 인해 겪었던 문제를 해결하고, 데이터 기반 마케팅 전략을 성공적으로 이뤄낸 과정을 소개 드리려고 합니다.
성과 측정 정밀도 향상으로 고객 이탈 요인 분석
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.
GA4 행동 데이터와 카페24 회원·주문 데이터 통합 분석
카페24 애널리틱스를 활용한다면 회원 정보 데이터는 활용할 수 있지만, 풍부한 행동 데이터 수집과 분석에는 한계가 있었습니다. . GA4에 카페24 외부 데이터를 연동하여 고객 데이터를 분석하고 활용한 방법을 살펴보면서 데이터 활용 솔루션을 제시합니다.
맞춤형 고객 Funnel 설계를 기반으로 한 고객 행동 데이터 수집 최적화
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.
광고 데이터 파이프라인 설계/구축을 통한 완전 자동화
키친밸리는 매체 데이터 API 연동을 통해 매일 데이터가 자동으로 업데이트가 되길 희망했습니다. 다양한 매체 데이터를 매일 취합하는 것은 운영에 있어 꽤 번거로운 작업입니다. 비즈스프링은 광고 데이터 파이프라인 설계/구축을 통해 완전 자동화를 제공하여 이러한 문제를 해결하고자 했습니다.
마케팅 믹스 모델링(MMM): 메타 로빈과 트리 기반 모델
Marketing Mix Modeling(MMM)은 다양한 마케팅 변수가 광고 성과에 미치는 영향을 분석하는 마케팅 기법입니다. 마케팅의 효과를 정량화하고 각 채널의 개별적, 통합적 기여도를 분석해 광고비를 효율적으로 배분할 수 있습니다.
이번 포스팅에서는 Robyn과 트리 기반의 앙상블 모델을 통해 머신러닝을 적용한 MMM 과정에 대해서 알아보겠습니다.
고객 정보 활용 마케팅을 위한 필수 작업 : 데이터 클렌징 과정 엿보기
마케터는 ‘어디에 노출시킬 것인지’보다는 어떤 행동을 한 사람에게, 어떤 관심사를 갖고 있는 사람에게 그 대상에 대한 정보를 통해 액션을 시도합니다. 특정 고객에 따라 메세지를 전달하려면, 기본적으로 그 대상에 대한 데이터가 있어야 하고 활용하기 위해 데이터 클렌징 과정이 필요합니다.