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데이터 탐색기 - 개요, 이점 및 사용 사례

사용 Data Explorer 및 사용되지 않은 신호에 따라 트레이트를 작성하고 내역 데이터로 채워 이전 고객을 최대한 활용할 수 있으므로 관련 대상의 잠재적인 손실을 방지할 수 있습니다.

개요

고객에 대한 기존 인사이트를 기반으로 트레이트를 만드는 것은 고객이 누구인지 항상 알고 있다면 매우 간단합니다. 하지만 얼마나 자주 그런 일이 일어나나요?
Data Explorer 특성 관리 프로세스를 간소화할 수 있을 뿐만 아니라 분류 체계와 관련하여 더욱 높은 유연성을 제공합니다. 두 가지 Data Explorer 구성 요소를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 대시보드에 신호를 보내고 새로운 트레이트를 만들거나 기존 트레이트를 추가하는 데 사용할 수 Signals Search Audience Manager 있는 신호를 추적할 수 있도록 도와줍니다.
  • 트레이트 구현 백채우기를 사용하면 내역 대상을 새로 만든 트레이트에 대한 자격을 얻게 되므로 이를 향후 타깃팅 노력에 포함시킬 수 있습니다.

이점

다양한 Data Explorer 방법으로 고객 구축 최적화:
  • 고부가가치 고객 ​집중 페이지에서 검색 및 탐색 동작의 트렌드 변경 사항을 모니터링한 다음 동작에 대한 특정 트레이트를 만듭니다. "만일의" 트레이트를 만들 필요가 없으며 관련 신호에 집중할 수 있습니다.
  • 데이터 손실 ​방지 트레이트를 내역 재정의로 채우면 신호를 받기 전에 트레이트를 만들지 않았기 때문에 고객 세그먼트를 놓치지 마십시오.
  • 워크플로우 ​향상 트렌드 신호를 발견하고 실행 가능한 트레이트로 신속하게 변환할 수 있습니다.

사용 사례

예제 1

글로벌 전자 소매업체는 방문자 트래픽이 많지만 여러 플랫폼에 맞게 컨텐츠를 최적화했지만 전환율은 예상보다 낮습니다. 신호 대시보드를 사용하여 방문자가 현재 재고가 없는 특정 전자 브랜드를 검색하고 있음을 나타내는 미사용 신호의 양을 식별합니다. 회사는 자사 주식을 새로 고치고 개인화된 캠페인을 통해 방문자를 타깃팅하여 이러한 통찰력을 활용할 수 있습니다.

예제 2

여행 서비스 제공업체는 자사 예약 웹 사이트에 새로운 목적지를 추가한 후 특정 트레이트를 만들지 않았지만 이전 고객에게 광고를 하고 싶어합니다. 신호 검색을 사용하여 새 대상과 관련된 사용되지 않는 신호를 식별하고, 새 트레이트에 포함시키고, 이전 깨달음으로 채울 수 있습니다. 그런 다음 새로운 트레이트를 사용하여 새 세그먼트를 만들고 전용 캠페인으로 즉시 타깃팅합니다.

데이터 탐색기를 사용하여 온보드 데이터에 대한 트레이트 생성 유효성 확인

Audience Manager의 가장 강력한 기능 중 하나는 오프라인 데이터를 통합하여 온라인 데이터와 연계하는 기능입니다. 아래 비디오에서 이 온보드 데이터를 활용하는 데 필요한 모든 트레이트를 만들었는지 확인하는 Data Explorer 데 사용하는 방법을 알아봅니다.