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데이터 탐색기 - 개요, 이점 및 사용 사례

사용된 신호 및 사용하지 않은 신호 Data Explorer 를 기반으로 트레이트를 작성하고 내역 데이터를 채워 이전 고객을 최대한 활용할 수 있으므로 관련 대상의 잠재적인 손실을 방지할 수 있습니다.

개요

고객에 대한 기존 인사이트를 바탕으로 트레이트를 만드는 것은 고객을 항상 파악하는 한 매우 간단합니다. 하지만 얼마나 자주 그런 일이 일어나나요?
Data Explorer 특성 관리 프로세스를 간소화할 수 있고 분류 체계와 관련하여 더욱 높은 수준의 유연성을 제공합니다. 두 Data Explorer 구성 요소를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
  • 대시보드에 신호를 보내 새로운 트레이트를 만들거나 기존 트레이트에 추가할 수 Signals Search Audience Manager 있는 신호를 추적할 수 있습니다.
  • 트레이트 구현 백채우기를 사용하면 새로 만든 트레이트에 대해 내역 대상을 평가할 수 있으므로 향후 타깃팅 노력에 이러한 트레이트를 포함할 수 있습니다.

이점

다양한 방법 Data Explorer 으로 고객 확보를 최적화할 수 있습니다.
  • 고부가가치 고객 ​중심 페이지에서 검색 및 탐색 동작의 트렌드 변경 사항을 모니터링한 다음 해당 동작에 대한 특정 트레이트를 만듭니다. "상황에 맞는" 트레이트를 만들 필요가 없으며 관련 신호에 집중할 수 있습니다.
  • 데이터 손실 ​방지 트레이트를 이전 깨달음으로 채우면 신호를 받기 전에 트레이트를 만들지 않았기 때문에 대상 세그먼트를 놓치지 않습니다.
  • 워크플로우 ​향상 트렌드 신호를 발견하고 실행 가능한 트레이트로 신속하게 전환할 수 있습니다.

사용 사례

예제 1

글로벌 전자 판매업체는 방문자 트래픽이 많지만, 컨텐츠를 다양한 플랫폼에 맞게 최적화했지만 전환율은 예상보다 낮습니다. 신호 대시보드 사용하면, 방문자가 현재 재고가 없는 특정 전자 브랜드를 검색하고 있음을 나타내는 사용하지 않는 신호가 많이 식별됩니다. 회사는 자사 주식을 새로 고치고 개인화된 캠페인을 통해 해당 방문자를 타깃팅하여 이러한 통찰력을 활용할 수 있습니다.

예제 2

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

데이터 탐색기를 사용하여 온보드 데이터의 특성 생성 유효성 검사

Audience Manager의 가장 강력한 기능 중 하나는 오프라인 데이터를 통합하여 온라인 데이터와 통합하는 기능입니다. 아래 비디오에서 이 온보드 데이터를 활용하는 데 필요한 모든 특성을 만들었는지 확인하는 방법 Data Explorer 을 알아봅니다.