데이터는 더 이상 ‘보고서’가 아니다: 2025-2026 디지털 분석 리포트
디지털 분석은 과거 리포트 중심에서 벗어나 미래 예측과 자동 실행 중심으로 전환되고 있습니다. 2026년 핵심은 Execution Intelligence와 ADS로, AI가 예측을 넘어 예산·세그먼트·메시지를 실시간 조정하며 사람은 방향과 브랜드를 설계하는 분업 체계가 정착됩니다.
GrowthPlatform
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
[2025-09 Update]Growth Platform™ GPTs 알파버전 오픈 및 서비스 개선 안내
2025년 9월 AIR 기반 GPTs 알파버전 서비스 오픈과 더불어 서비스 이용에 편의성을 제공하고자 구글 디맨드젠 광고 소재명 개선, 1:1 문의 게시판 기능 확장, 네이버 매체 신규 API 연동 부분을 개선 하였습니다. 비즈스프링은 안정적 서비스와 지속적 개선으로 고객사의 업무 효율성과 편의성을 높여 나가겠습니다.
UTM 체계를 활용한 소재 어트리뷰션 구현 : AI 소재 제작부터 멀티채널 성과 측정까지
AI 발전으로 마케팅 소재 제작은 쉬워졌지만 성과 측정과 어트리뷰션 추적 중요성은 더 커지고 있습니다. 멀티터치 어트리뷰션은 단순 데이터 수집을 넘어 전략 개선의 핵심 도구가 되며, 마케터는 기술 활용을 넘어 고객 니즈와 경험 제공에 집중해야 합니다. UTM 쳬계를 활용한 소재 어튜리뷰션 추적 내용들을 살펴 보겠습니다,
AIR GPTs 알파 버전 서비스 오픈 안내 : GPTs와 대화로 광고 데이터 관리의 효율성 높이기!
비즈스프링은 AIR 서비스 기반으로 통합 광고 데이터를 손쉽게 활용할 수 있는 GPTs 알파 버전을 제공합니다.
GPTs 알파 버전은 코딩 없이 자연어 대화로 신속·정확한 의사결정을 지원해 광고 데이터 업무의 효율성을 높일 수 있습니다. 지금 무료체험을 통해 서비스를 경험해 보세요.
데이터로 스토리텔링하기: 숫자에서 이야기로
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.
AI 시대, 마케터가 살아남는 3가지 전략
AI에 대체되지 않고 살아남는 마케터가 되려면?
3가지 전략과 실전 자동화 예시를 통해 실무에 바로 적용하세요.
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.
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.