리마케팅은 사용자가 사이트를 방문한 후에도 브랜드와의 연결을 유지하고 구매로 이어지도록 하는 필수적인 전략입니다. 하지만 단순히 리마케팅 광고를 실행하는 것만으로는 좋은 결과를 얻기 어렵습니다. 효과적인 리마케팅 캠페인을 설계하기 위해서는 고객의 행동 패턴을 면밀히 분석하고, 적절한 대상을 찾아 그들에게 어떤 메시지를 어느 때에 발송해야 가장 효과적인지를 파악해야 합니다.이번에는 고객 데이터를 기반으로 리마케팅 캠페인을 설계한 A사의 사례를 자세히 살펴보겠습니다. 데이터 분석을 통해 보다 정확한 타기팅과 적절한 시기의 효과적인 메시

이커머스 시장이 성장함에 따라 고객을 유입시키는 것은 물론, 이탈을 방지하고 구매 전환율을 높이는 것이 더욱 중요한 과제가 되었습니다. 많은 고객이 웹사이트를 방문하지만, 원하는 경험을 제공받지 못하면 쉽게 이탈할 가능성이 높습니다. 특히, 자사몰 내에서 고객 경험이 최적화 되지 않으면 고객이 구매를 망설이거나 포기하는 경우가 많아집니다. 이러한 고객 경험의 부족은 단순한 한 번의 판매 손실이 아니라, 장기적으로 고객 충성도와 브랜드 신뢰도를 낮추는 결과를 초래할 수 있습니다.따라서 이커머스 쇼핑몰에서는 고객 이탈을 방지하고 지속적

마케팅 시장이 점차 확장될수록, UI/UX 디자인은 디자인 뿐만 아니라 마케팅 요소와도 뗄 수 없는 긴밀한 사이가 되어 갑니다. 오늘은 흔히 마케팅에서 활용되는 디자인 요소 중 한 가지에 대해 소개해 보려고 합니다.위 화면을 보고 이 상품에 관심이 있다면 어떤 행동을 취해야 할까요? 바로 ‘구매하기’ 버튼을 누르거나, 서비스 자체에 관심이 있다면 ‘멤버스 가입’을 시도할 수도 있습니다. 두 행동 모두 버튼을 클릭해야만 사용자가 원하는 바를 이룰 수 있습니다.예시 뿐만 아니라 많은 서비스들이 ‘가입하기’, ‘무료 체험 신청’과 같이

이커머스에서는 고객의 유입 상승을 위해 노력하지만, 모든 방문자가 구매까지 이어지는 것은 아닙니다. 많은 고객이 상품을 둘러보거나 장바구니에 담아놓고도 결제하지 않고 이탈합니다. 이러한 미구매 고객을 효과적으로 관리하지 않으면 매출 기회를 놓칠 뿐만 아니라, 마케팅 비용 대비 성과가 떨어지는 문제가 발생할 수 있습니다.이러한 상황에서 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

비즈니스를 효과적으로 진행하기 위해선 아래와 같은 항목들을 살펴봐야 하는데요, 이외에도 기업들은 비즈니스의 효율적인 운영을 위해 많은 항목들을 살펴보고 있습니다. 세일즈 분석 및 핵심 지표 정의 마케팅 액션 도출 리타기팅을 위한 최적화 웹사이트 고객 경험 개선특히, 비즈니스 효과성을 더욱 확장시키는 방법 중 하나는 바로 ‘데이터를 활용하는 것’입니다. 데이터를 활용한다면 위에 언급된 항목뿐만 아니라 비즈니스 목적에 맞는 다양한 항목들을 살펴볼 수 있습니다. 그래서 이번 콘텐츠에서는 데이터를 바탕으로 성장하기 위해 조직 내에서 갖춰야

궁금한 점이 있을 때, 사람들은 포털 사이트에서 쇼핑, 맛집, 여행지 등을 검색합니다. 검색 결과 페이지에는 수많은 광고와 콘텐츠가 섞여 있는데, 이 속에서 내 콘텐츠를 돋보이게 하려는 마케터들의 숨은 노력이 바로 SEO(검색 엔진 최적화)입니다.인터넷트렌드 데이터↗에 따르면 2025년 1월 기준, 국내 웹브라우저 점유율 1위는 구글 크롬이 42.31%로 압도적 1위를 차지하고 있습니다. 빠른 속도와 다양한 확장 프로그램을 지원하는 크롬은 사용자들에게 편리함을 제공하며, SEO 작업에도 유용하게 활용할 수 있는데요.그래서, 오늘은

GA4에서 온/오프라인 데이터 통합할 수 있을까?고객 경험을 개선하기 위해 고객 여정을 탐색하는 것은 중요합니다. 실제 전환이 일어나는지 파악하여 마케팅에 활용할 수 있기 때문인데요. 그렇기 때문에 우리는 GA4를 사용하여 고객 데이터를 탐색하고 여정을 분석합니다.그러나 온라인/오프라인 이벤트가 함께 발생하는 서비스에서는 GA4를 어떻게 활용할 수 있을까요?예를 들어 병원의 경우, 고객들은 인터넷으로 온라인 예약을 하고 직접 병원에 방문하기에 방문 데이터는 병원에만 남게 됩니다. GA4를 통해서 홈페이지의 예약 데이터를 수집하더라도

고객을 왜 앱으로 유도해야 할까요?아래 사항에 해당하는 브랜드/기업은 주목해주세요! 웹, 앱 동시 운영중 웹 사용자를 앱으로 전환시키고 싶은 브랜드/기업 웹 vs 앱 선호에 따른 특성 분석이 필요한 브랜드/기업오늘날 고객들은 브랜드/기업과의 상호작용을 더욱 간편하고 직관적으로 하길 원하고 있습니다. 특히, 모바일 환경에서의 편리함을 중시하는 고객들이 많은데요. 이에 대표적인 것이 바로 앱 입니다. 앱을 통해 고객과의 접점을 강화하면, 고객 충성도를 높이고 지속적인 관계를 유지할 수 있는 기회가 됩니다.이번 콘텐츠에서는 고객과의 관계

데이터 분석이 중요하다는데, 처음 듣는 용어가 많아 어려우시죠? 이번 콘텐츠는 데이터 분석 관련 용어 모음입니다. 아래에 해당된다면 이번 콘텐츠를 꼭 읽어보세요. 데이터 분석에 대한 이해도가 높아지고, 관련 커뮤니케이션이 가능해집니다. 데이터 분석 용어를 꼭 알아야 하는 사람들 데이터 분석팀과 협업하는 마케터 비즈니스 성장을 위해 데이터 분석을 도입하려고 하는 사장님 데이터 분석가로서 커리어를 시작하려고 하는 신입 분석가 1. 기본 데이터 분석 용어데이터 마이닝 (Data Mining) 대량의 데이터에서 패턴을 찾아 유용하고 가치

데이터 시각화는 데이터 분석에 있어 더욱 직관적이고 명료한 방법을 찾게 해주는 도구라고 할 수 있습니다.지난 콘텐츠에서 데이터 시각화의 중요성과 시각화 차트 기본 사례에 대해 소개해 드렸는데요. 시각화의 중요성에 대해 충분히 인지를 했다면, 이에 대한 활용도를 조금 더 높일 차례입니다. 지난 시간에는 한 가지 지표의 데이터를 보고 동향을 파악하였다면 이번엔 두 가지 이상의 지표 데이터를 보고 인사이트를 얻을 수 있는 방향으로 소개해보고자 합니다.▶ 지난 게시글 보기 : 데이터 시각화 차트 유형과 활용사례 기본 → 두 가지 정보를 비

데이터를 제대로 활용하는 힘, 데이터 리터러시데이터가 넘쳐나는 시대, 데이터를 잘 다룰 줄 아는 것이 곧 경쟁력이죠. 그 경쟁력을 갖기 위해서 바로 ‘데이터 리터러시’가 중요합니다.‘데이터 리터러시’라는 개념, 조금 낯설게 느껴질 수도 있습니다. 사전에서 정의하는 ‘리터러시’란, 읽고 이해하는 능력을 말합니다. 데이터 리터러시는 데이터를 읽고 이해하는 능력을 의미하는 거겠죠. 하지만 데이터 리터러시는 단순히 데이터를 다루는 기술적인 스킬(예: SQL, Python, 통계 분석)을 의미하는 게 아니에요.데이터를 활용해 정확한 질문을

여러분들은 고객이 자사 브랜드를 어떻게 인지하고, 어떤 경로로 유입하는지 알고 계신가요?브랜드를 이해하고, 최종적으로 전환하는데 있어 중요하게 봐야 할 요소중, 하나는 바로 ‘유입 경로’ 입니다.특히, 고객의 마음을 사로잡고, 방문 유도를 위해 많은 기업에서 광고를 집행하실 것입니다. 이때, 광고비 대비 좀 더 효과적으로 유입을 유도한다면 더욱 좋을텐데요, 이를 위해선 유입 경로를 분석하여 최적화하는 작업이 필요합니다.그래서 이번 콘텐츠에서는 유입 경로 최적화를 위한 고객 데이터 분석 방법과 관련 사례를 함께 살펴보도록 하겠습니다.

2025년이 시작된 만큼 올 한해, 고객들에게 좀 더 매력적으로 다가가고, 어떻게 하면 좀 더 경쟁력을 얻을 수 있을지 많은 기업들이 고민하실 것입니다. 이를 위해서는 데이터를 활용하는 것이 필수인데요. 데이터를 통해 고객들의 특징, 행동, 패턴 등을 파악할 수 있고, 그 기반으로 전략적인 마케팅 액션 수립까지 가능해집니다.데이터로 마케팅 전략을 도출하고, 실현하는 것을 바로 ‘데이터 마케팅’이라고 하는데요. 기업의 경쟁력을 더욱 극대화 시켜줄 데이터 마케팅이 무엇인지 이번 콘텐츠에서 함께 알아보겠습니다. 데이터 마케팅 (Data

우리 고객들이 어떻게 자사 서비스를 이용하는지 다들 알고 계신가요? 고객의 행동을 파악한다면 조금 더 고객 입장에서 그들을 이해하고, 서비스를 개선하는데 효과적일텐데요!이를 위한 분석으로 ‘프로세스 마이닝’ 기법을 활용할 수 있습니다. 프로세스 마이닝을 통해 고객이 서비스를 이용하는 프로세스를 그려본 후, 그에 대한 인사이트를 도출할 수 있습니다. 이번 콘텐츠에서는 프로세스 마이닝이 무엇인지, 어떻게 활용할 수 있는지 함께 알아보도록 하겠습니다.프로세스 마이닝이란?프로세스 마이닝은 로그 데이터 기반으로 ‘프로세스’가 어떻게 전개되는

구글은 2024년 7월 1일부터 모든 UA 속성에 대한 지원을 종료한다고 밝혔습니다. 이 내용을 접한 많은 분들이 2023년에 이미 UA 종료한다고 발표했는데.. 무슨 의미인지 헷갈리실 수 있는데요, 이는 바로 아래와 같은 의미입니다. 2023년 7월 1일 종료 : UA에서 새로운 데이터를 처리하지 않음 2024년 7월 1일 종료 : UA의 인터페이스, API 등 UA 속성에 대한 접근 불가즉, 작년에 실행된 종료는 UA에서 더이상의 데이터를 수집하지 않는다는 의미인데요, 그래서 새로운 데이터가 쌓이지는 않지만 기존의 쌓여있는 데이

마케터는 이제 더이상 ‘특정 지면에 광고를 노출시키자’ 라고 하지 않습니다. ‘○○행동을 한 사람에게만 노출하자’, ‘○○에 관심있는 사람에게 보여주자.’라고 하지요. 이렇듯 ‘어디에 노출시킬 것인지’보다는 어떤 행동을 한 사람에게, 어떤 관심사를 갖고 있는 사람에게 그 대상에 대한 정보를 통해 액션을 시도합니다.특정 대상/고객에 따라 메세지를 전달하려면, 기본적으로 그 대상에 대한 데이터가 있어야 합니다. ‘우리는(또는 우리 기업은) 데이터가 하나도 없어요’라는 기업은 없을 것입니다.많은 경우 두 가지 중 하나에 해당합니다. 데이

마케팅을 효과적으로 집행하기 위해 실무자들은 다양한 분석 리포트를 참고합니다. 마케팅 액션을 수립하거나 전략을 보충할 때 리포트를 활용한다면 개선 요소를 파악하는데 사용할 수 있기 때문입니다. 이때, 사람들이 어떤 리포트를 많이 조회하고 관심 갖는지 궁금하실 수 있습니다. 행동분석 솔루션인 Logger를 기준으로 사용자들이 많이 살펴보는 리포트에는 무엇이 있는지, 관련 리포트 활용은 어떻게 해야하는지 함께 알아보겠습니다. 실무자들의 관심 주제Logger를 기준으로 사용자들이 많이 조회하는 리포트 상위 50개를 선정하여 그들이 어떤

기업 내 모든 인원이 일관된 데이터 소스를 활용하여 업무 효율을 높이는 것은 비즈니스 측면에서 중요합니다. 이를 위해선 공통으로 협의된 데이터 체계 구축과 설계가 필요한데요. 하지만 현실적으로 각 부서별 목적과 목표를 취합하여 모두 만족하는 체계 및 인프라를 갖춘다는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 이렇다 보니, 조직 차원이 아니라 부서 단위로 부서별 입맛에 맞는 솔루션을 개별 사용하는 등을 시작으로 ‘데이터 사일로 (Data Silo)’ 현상을 마주하게 됩니다.그렇다면 데이터 사일로 (Data Silo) 현상은 무엇일까요?데이터 사일로

현재 우리는 데이터 홍수라고 불리는 시대에 살고 있습니다. 특히 기업은 매출액, 판매 상품 데이터 뿐만 아니라 고객 행동 데이터도 수집하고 분석할 수 있는 시대가 왔습니다. 이와 같은 이유로 데이터 드리븐이라는 용어가 화두되기 시작하며 데이터 드리븐 마케팅, 데이터 드리븐 UX, 데이터 드리븐 의사결정 등 데이터의 중요성과 활용성이 강조되기 시작했습니다.그러나 데이터 분석을 통해 마케팅을 최적화해야 한다는 내용을 너무 강조하다 보니 감에 의해 마케팅을 진행하거나 의사결정하는 것을 부정적이게 보는 경우도 있습니다.그럼 여기서 우리가

여러분들은 어떤 궁금증으로 이 글을 선택하셨을까요? ‘전환율’이란 단어에 흥미를 가진 분, ‘비밀’에 흥미를 가진 분이거나 ‘전환율의 비밀’에 대해 알고 싶은 분이겠지요? 이번 글 콘셉트상 당연한 소리를 한 번 해보았습니다. 어떠한 단어에 집중하셨든 ‘전환율 올리는 비밀이 있어? 한 번 보자.’ 라고 기대하시지 않았을까 조심스레 짐작해봅니다.제가 주목하고 싶은 단어는 ‘전환율’입니다. 성과관리에 빠짐없이 고개를 내미는 지표, 전환율입니다.마케팅 또는 비즈니스 성과를 관리한다면 지표를 명확히 이해하고 정의해야 합니다. 더 볼 것도 없