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cover_이제 '틱톡' 성과도 AIR에서 한 번에!

이제 ‘틱톡’ 성과도 AIR에서 한 번에!

  • 기준

틱톡의 광고 성과 데이터를 안전하고 편리하게 수집 및 통합할 수 있도록, AIR(매체통합리포트)에서 ‘틱톡’ 광고 매체를 확장했습니다.
더불어 네이버GFA 공식 파트너사라면 기존 방식과 더불어 API 방식으로 데이터를 가져올 수 있도록 확장하하여 2차 인증이나 광고센터 변경에 구애받지 않고 데이터를 더욱 안정적으로 가져올 수 있습니다!

cover_가상화의 혁신, Docker 에 대해 알아보자

가상화의 혁신, Docker에 대해 알아보자

도커는 컨테이너 기반 가상화 기술을 통해 애플리케이션과 필요한 환경을 독립적으로 패키징하여 이식성과 자원 효율성을 제공하는 오픈 플랫폼으로, 개발, 배포, 실행을 간소화합니다.

cover_데이터 분석의 접근성을 혁신하는 SQL Dictionary

데이터 분석의 접근성을 혁신하는 SQL Dictionary

  • 기준

SQL Dictionary는 복잡한 SQL 쿼리와 데이터 처리 과정을 단순화하여 누구나 쉽게 데이터를 활용할 수 있도록 지원하는 도구입니다.
이번 콘텐츠에서는 SQL Dictionary의 핵심 기능과 함께 SQL Dictionary 활용을 통해 우리 비즈니스 경쟁력을 강화할 수 있는 내용을 확인해 보시기 바랍니다.

cover_클라우드 기반 SaaS 전환 더 많은 가능성을 열다

클라우드 기반 SaaS 전환: 더 많은 가능성을 열다

비즈스프링은 2023년, 마케팅 데이터 플랫폼 Growth Platform을 클라우드 기반 SaaS로 성공적으로 전환했습니다. 이를 통해 고객은 다양한 기능을 보다 저렴하고 쉽게 이용할 수 있게 되었고, 기업의 성장에 맞춰 확장성과 운영 효율성을 극대화할 수 있었습니다. 이번 포스트에서는 클라우드 기반 SaaS 전환의 중요성과 그 이점을 살펴보겠습니다.

cover_효율적인 프론트엔드 설계를 위한 Feature-Sliced Design(FSD)의 이해

효율적인 프론트엔드 설계를 위한 Feature-Sliced Design(FSD)의 이해

현대 프론트엔드 개발에서는 애플리케이션의 규모와 복잡성이 빠르게 증가함에 따라 코드의 유지보수성과 확장성, 협업 효율성 등이 중요한 과제로 떠오르고 있습니다. 이번 포스팅에서는 효율적인 프론트엔드 설계를 위한 방식으로 주목을 받고 있는 Feature-Sliced Design(기능 분할 설계)에 대해 알아보고 적용 시 이점과 고려사항에 대해 알아보겠습니다.

cover_AB 테스트 실험 설정하기 Level 1

A/B 테스트 실험 설정하기 Level 1

  • 기준

A/B 테스트란 원본 A안과 특정 요소를 변형한 B안을 비교해 어느 것이 더 나은 성과를 보이는지 측정하는 실험으로
GrowthBook 툴을 사용하여 홈페이지 메인 페이지의 간단한 A/B 테스트 실험을 설정하는 방법과 예시를 통해 실험해 보도록 하겠습니다.

cover_ArgoCD를 이용한 GitOps 워크플로우를 구축하여 Kubernetes CI,CD 구현

ArgoCD를 이용한 GitOps 워크플로우를 구축하여 Kubernetes CI/CD 구현

Growth Platform 서비스 제공 기반의 Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션의 자동 디플로이, 스케일링 등을 제공하는 관리시스템으로, 클라우드 네이티브 애플리키이션에 적합한 플랫폼입니다.
Growth Platform 에서는 Kubernetes를 어떻게 적용하고, 보다 효율적인 서비스를 위해 구성한 ArgoCD의 설정 방법을 알아 봅시다.

cover_GA4 API 활용하여 광고성과 맞춤 보고서 생성하기

API 활용하여 광고성과 맞춤 보고서 생성하기

  • 기준

AIR에서는 다양한 매체 데이터의 광고 성과 데이터를 통합/적재하여 시각화된 리포트로 제공하고 있습니다.
더불어 AIR에서 가공된 여러 매체의 데이터를 API로 제공 받아 보실 수 있는 API 쿼리 빌더 리포트가 추가 오픈 되었으며, API를 활용하여 수집된 데이터를 통해 맞춤 리포트를 생성하고 광고 보고서 작업을 자동화 할 수 있습니다.

cover_마케팅 믹스 모델링(MMM) 메타 로빈과 트리 기반 모델

마케팅 믹스 모델링(MMM): 메타 로빈과 트리 기반 모델

  • 기준

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.

AI 대화창에서 당신의 브랜드는 추천되고 있나요?

 

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