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데이터 기반 마케팅

효과적 리마케팅을 위한 기법: 코호트(cohort) 분석

신규 고객을 유치하는 것만큼 중요한 것이 고객 유지인데요. 특정 제품의 재구매나 웹사이트 재방문을 유도하기 위해 마케터들은 흔히 ‘리마케팅’을 전개합니다. 이 때 유용한 분석 기법 중 하나가 바로 코호트(cohort) 분석입니다. 기업의 비즈니스에 코호트분석이 왜 필요하며, 어떻게 활용할 수 있는 지 알아봅니다.

데이터 개방으로 고객경험을 혁신하다 — ‘오픈 데이터 이니셔티브(ODI)’

‘경험 비즈니스의 시대’에 경쟁에서 앞서기 위해서는 고객 데이터의 통합과 연결이 필수입니다. 2018 년 9월, 어도비와 마이크로소프트 및 SAP는 오픈 데이터 이니셔티브를 통해 각기 다른 기업용 데이터 고객 행동 데이터에 ERP와 CRM과 같은 비즈니스 데이터 세트를 연결하기 위한 공동의 노력을 이어가겠다고 발표했는데요. 최근 어도비 서밋 2019를 통해 고객경험관리를 위해 3사가 그 비전을 어떻게 실천하고 있는지 다시 한번 공유하는 자리가 마련되었습니다.

이메일 마케팅, 빅데이터와 인공지능으로 날개를 달다

변화하는 환경 속에서도 꾸준히 자신의 자리를 지키고 있는 이메일 마케팅. 이 글에서는 이메일 마케팅만이 가지고 있는 장점, 그리고 빅데이터 및 인공지능과 결합해 한 단계 더 진화한 새로운 시대의 이메일 마케팅에 대해 알아보도록 하겠습니다.

디지털 마케팅, 머신러닝으로 날개를 달다

데이터의 양은 갈 수록 많아지고 복잡해져 가는데 반해, 처리할 수 있는 양은 극히 일부에 지나지 않습니다. 이마저도 비즈니스 의사 결정 과정에서 적절하게 사용되지 못하는 경우가 많은데요. 머신러닝 기술을 이용하면 방대한 데이터 양을 제대로 처리할 수 있을 뿐만 아니라, 알고리즘을 바탕으로 이전까지 발견해내지 못했던 인사이트를 찾는 것도 가능합니다.

떠난 고객도 다시 보자 – 퍼널 분석

고객이 제품을 구매하는 프로세스는 여러 단계로 이루어 집니다. 제품을 인지하고 관심을 가지게된 후 구매하기 적합한 제품인지 고민을 거쳐 실제로 제품을 구매하기까지의 여정에서 고객은 각각의 경로에 머물기도 혹은 이탈하기도 합니다. 이러한 경로에서 고객의 행동을 분석해 마케팅 효과를 극대화 하는 것이 오늘 이야기 할 퍼널 분석입니다.

A/B테스트의 어제와 오늘

고객의 기호를 파악하거나 고객의 선호도를 어떻게 확신할 수 있을까요? 고객에게 질문을 던지고 그에 따른 반응을 분석해 데이터로부터 해답을 구하는 것, 이것이 오늘 소개할 A/B테스트입니다. 단순하지만 강력한 힘을 가지고 있고, 인공지능을 통해 더욱 진보된 A/B테스트의 발전된 형태에 대해 알아보겠습니다.