Adobe Analytics FAQ
Adobe Analytics는 현대 기업의 복잡한 데이터 분석 니즈에 맞게 설계된 포괄적이고 강력한 도구 제품군을 제공합니다. 개인화된 방식으로 고객의 재참여를 유도하는 리마케팅 트리거에서 데이터 기반 경험을 관리하는 AEM과 같은 콘텐츠 관리 시스템과의 원활한 통합에 이르기까지, Adobe Analytics는 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 전환하는 데 중점을 둡니다.
리마케팅 트리거 FAQ
리마케팅은 고객과 잠재 고객의 재참여를 유도하는 데 중요한 전략입니다. Adobe Analytics는 단순한 접근 방식을 넘어 주요 소비자 행동을 파악하고 이에 따라 조치를 취할 수 있는 도구를 제공하여 매우 효과적인 데이터 기반 리마케팅 캠페인을 구현하도록 지원합니다.
Adobe Analytics의 리마케팅 트리거란 무엇인가요?
Adobe Analytics 리마케팅 트리거는 장바구니 포기와 같은 기본적인 예시를 넘어 어떻게 활용될 수 있을까요?
Adobe Analytics에서 리마케팅을 트리거할 수 있는 행동 유형에는 무엇이 있나요?
리마케팅을 위해 Adobe Analytics와 Adobe Campaign을 어떻게 통합할 수 있나요?
Adobe Analytics는 Adobe Campaign과의 효율적인 통합 기능을 제공합니다. 이러한 통합은 신속하게 이루어져 마케터가 리마케팅 전략을 빠르게 구현할 수 있습니다. 통합된 두 시스템은 서로 연동되어 트리거 이벤트가 발생하면 마케터가 거의 즉시 조치를 취할 수 있어 최적의 순간에 리마케팅 메시지를 발송할 수 있습니다. 이러한 긴밀한 통합은 인사이트를 행동으로 옮기는 데 핵심적인 역할을 합니다.
광범위한 주요 소비자 행동을 모니터링하고 솔루션 간 커뮤니케이션, 특히 Adobe Campaign을 통해 실시간으로 커뮤니케이션을 실시할 수 있는 기능은 엄청난 변화를 의미합니다. 이를 통해 기업은 마케팅을 사후 대응적이고 일괄적인 리마케팅 전략에서 사전 예방적이고 개인화된 고도의 상황별 대규모 참여 모델로 전환합니다 이는 기업이 다양한 고객 신호에 의해 트리거되는 고객 육성 흐름을 자동화하여 보다 의미 있는 고객과의 상호 작용을 유도할 수 있습니다.
Adobe Analytics 및 AEM 통합 FAQ
고객 데이터 인사이트를 바탕으로 콘텐츠를 제공하는 것은 개인화된 디지털 경험을 구축하는 데 가장 중요한 요소입니다. Adobe Analytics와 Adobe Experience Manager(AEM) Sites의 통합은 인사이트와 콘텐츠 사이의 격차를 해소하고 데이터에 기반한 콘텐츠 전략을 구축하기 위해 고안되었습니다.
Adobe Analytics와 AEM Sites는 어떻게 연동되나요?
Analytics를 AEM과 통합하면 어떤 이점이 있나요?
예외 항목 탐지 FAQ
정말 중요한 이벤트를 식별하는 것은 어려울 수 있습니다. Adobe Analytics의 예외 항목 탐지 기능은 고급 통계 방법을 사용하여 중요한 편차를 자동으로 표시하므로 기업이 기회와 위협에 보다 효과적으로 대응할 수 있습니다.
Adobe Analytics의 예외 항목 탐지란 무엇인가요?
예외 항목 탐지는 중요한 데이터 이벤트를 식별하는 데 어떻게 도움이 되나요?
기여도 분석을 예외 항목 탐지와 어떻게 함께 사용할 수 있나요?
예외 항목 탐지로 계절적 이벤트를 파악할 수 있나요?
데이터 웨어하우스 및 데이터 피드 FAQ
고급 분석, 맞춤 모델링, 광범위한 엔터프라이즈 데이터 에코시스템 통합에는 세분화된 원시 데이터 활용이 필수적입니다. Adobe Analytics는 이를 위한 데이터 웨어하우스와 피드를 통해, 데이터를 저장하고 처리하며 내보내는 강력한 기능을 제공합니다.
Adobe Analytics의 데이터 웨어하우스와 데이터 피드란 무엇인가요?
Adobe Analytics의 데이터 웨어하우스는 데이터 재처리 및 고급 보고 옵션과 함께 고객 데이터를 장기간 저장할 수 있는 기능을 제공하며, 대규모 데이터 세트와 복잡한 분석 쿼리를 처리하도록 설계되었습니다.
데이터 피드는 원시 데이터를 일괄 제공하는 데 중점을 둡니다. 매일 또는 매시간 예약된 시각에 미처리된 데이터의 스트림을 반복적으로 제공합니다. 데이터 웨어하우스와 데이터 피드는 Adobe Analytics에서 수집한 세부 데이터를 관리하고 액세스하는 데 있어 서로 다르지만 상호 보완적인 기능을 수행합니다. 데이터 웨어하우스는 장기 저장 및 심층 분석에 대한 필요를 충족하며, 데이터 피드는 원시 데이터를 다른 시스템에서 사용할 수 있도록 정기적으로 자동 추출합니다.
Adobe Analytics의 원시 데이터는 어떻게 활용되나요?
데이터 웨어하우스의 기능은 무엇인가요?
데이터 피드는 어떻게 데이터 전달을 간소화하나요?
지능형 경고 FAQ
적시에 의사 결정을 내리려면 중요한 데이터 변동 사항을 지속적으로 파악해야 합니다. Adobe Analytics의 지능형 경고는 자동화된 방식으로 주요 지표와 예외 항목을 모니터링하여 중요한 이벤트가 발생하면 즉시 사용자에게 알려줍니다.
Adobe Analytics의 지능형 경고란 무엇인가요?
지능형 경고는 예외 항목 탐지와 어떻게 연동되나요?
어떤 유형의 경고 트리거를 구성할 수 있나요?
경고는 어떻게 관리되고 전달되나요?
스택 경고란 무엇인가요?
스택 경고는 사용자가 관련 KPI에 대한 수많은 개별 경고를 생성하고 관리하는 대신 하나의 통합된 경고 내에서 여러 지표를 모니터링할 수 있도록 하여 경고 관리를 간소화합니다. 또한 특정 고객 세그먼트나 디바이스별로 필터링하여 경고를 세분화할 수 있습니다. 스택 경고는 관련 정보를 그룹화하여 불필요한 알림을 줄입니다. 필터링 기능은 또 다른 세분화 계층을 추가하여 수신자 또는 모니터링 중인 특정 비즈니스 영역과 관련성이 높은 경고를 표시합니다.
특히 예외 항목 탐지 기능과 통합된 지능형 경고의 도입으로 사용자가 데이터와 상호 작용하는 방식이 변화했습니다. 사용자가 크고 복잡한 데이터 세트 내에서 인사이트나 문제를 사전에 수동으로 검색할 필요 없이 시스템이 지속적으로 모니터링합니다. '자동 생성된 분석 링크가 포함된 이메일 또는 SMS'와 같은 채널을 통해 중요한 이벤트와 편차를 사전에 알려줍니다. 이를 통해 데이터 기반 신호에 보다 즉각적이고 고객의 참여를 높이는 반응형 접근 방식으로 대응할 수 있습니다.
라이브 스트림 FAQ
실시간으로 데이터에 액세스하고 이를 바탕으로 조치를 취하면 경쟁력을 크게 높일 수 있습니다. 이를 위해 설계된 Adobe Analytics의 라이브 스트림 기능은 새로운 데이터의 지속적인 흐름을 제공해 즉각적인 데이터 분석 및 활성화를 지원합니다.
Adobe Analytics의 라이브 스트림 기능이란 무엇인가요?
실시간 데이터 라이브 스트림의 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?
라이브 스트림은 다른 Adobe Experience Cloud 제품과 통합되나요?
비디오 분석 FAQ
비디오 콘텐츠는 디지털 참여를 이끄는 핵심 동력입니다. 시청자가 비디오와 상호 작용하는 방식을 이해하는 것은 콘텐츠 제작자, 마케터, 미디어 기업에 매우 중요합니다. Adobe Analytics는 심층적인 비디오 측정 및 분석을 위한 전문 기능을 제공합니다.
비디오 분석은 어떤 기능을 제공하나요?
비디오 분석으로 측정할 수 있는 플랫폼은 무엇인가요?
어떤 주요 비디오 지표를 수집할 수 있나요?
기본적인 조회 수 외에도 비디오 분석을 통해 참여도 및 성과에 대한 심층적인 인사이트를 제공하는 다양한 주요 지표를 수집할 수 있습니다. 이러한 지표는 다음과 같습니다.
- 분 단위 동시 시청자 수: 라이브 비디오 이벤트 전반에 걸쳐 시청자 참여를 평가하는 데 특히 유용합니다.
- 경험 품질 지표: 버퍼링이나 오류 같은 측면을 추적하여 시청자에게 원활하고 방해받지 않는 비디오 전송 환경을 보장합니다.
- 다운로드한 오프라인 콘텐츠 추적: 오프라인 시청용으로 다운로드한 비디오 콘텐츠의 참여도를 파악합니다.
- 실시간 인기 비디오: 시청자들 사이에서 가장 인기 있는 비디오 콘텐츠를 파악합니다.
- 비디오 광고 분석: 게재한 광고가 시청자에게 미치는 영향을 파악해 올바른 맞춤형 광고 메시지를 전달하는 데 유용합니다. 이러한 지표를 통해 비디오 콘텐츠의 도달 범위, 참여 품질, 기술적 성능, 수익 창출 효과를 상세하게 파악할 수 있습니다.
오프라인 콘텐츠 추적 및 비디오 광고 분석을 지원하나요?
비디오 페더레이션 분석이란 무엇인가요?
페더레이션 분석은 비디오 분석과 관련된 기능으로, 영상 콘텐츠 배포자의 비디오 분석 데이터를 공유하고 수신할 수 있습니다. 목표는 비디오 소비에 대한 보다 거시적인 관점을 확보해 다양한 디바이스에 다양한 배포 파트너가 제공한 비디오의 총시청자 도달 범위를 더 정확하게 이해하는 것입니다. 이 기능이 여러 제3자 플랫폼이나 서비스를 통해 비디오 콘텐츠를 배포하는 콘텐츠 제작자와 미디어 기업에 특히 중요한 이유는 시청자 데이터를 통합하여 고객을 종합적으로 파악할 수 있기 때문입니다.
페더레이션 분석은 시청 습관에 대한 상세한 인사이트를 제공하고, 실시간으로 인기 비디오를 파악하며, 비디오 광고 분석을 지원하는 기능을 통해 미디어 기업, 콘텐츠 제작자, 마케터가 콘텐츠 제작 전략, 프로그램 편성 일정, 비디오 광고 접근 방식에 대해 더 풍부한 정보와 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리도록 지원합니다. 예를 들어, 게재한 광고가 시청자 경험에 미치는 영향을 이해하고 이를 바탕으로 광고 메시지를 맞춤화하면 수익 창출 성과를 개선하고 시청자 유지율을 높일 수 있습니다.
음성 분석 FAQ
음성 인식 어시스턴트와 음성 기반 인터페이스는 소비자가 기술 및 브랜드와 상호 작용하는 데 있어 점점 더 필수적인 요소가 되고 있습니다. Adobe Analytics는 음성 데이터를 수집 및 분석하는 전용 기능을 제공하여 기업이 이러한 새로운 경험을 최적화할 수 있도록 지원합니다.
Adobe Analytics는 음성 어시스턴트 분석을 어떻게 지원하나요?
음성 상호 작용에 대해 어떤 주요 지표를 수집할 수 있나요?
Adobe Analytics를 활용하면 음성 매체와 관련성이 높은 주요 데이터 포인트를 수집하여 음성 상호 작용을 상세하게 파악할 수 있습니다. 이러한 지표는 다음과 같습니다.
- 사용 빈도: 사용자가 음성 애플리케이션과 상호 작용하는 빈도
- 의도: 사용자가 음성 명령을 통해 달성하려는 목적
- 사용자 인증: 음성 세션 중 사용자 인증 여부 및 방법
- 슬롯: 의도를 이행하는 데 필요한 특정 정보(예: 날씨를 확인할 도시 이름)
- 매개변수: 요청과 관련하여 사용자가 제공한 추가 세부 정보
- 세션 길이: 음성 상호 작용 세션의 기간. 이러한 전문화된 지표는 음성 상호 작용의 고유한 특성에 맞게 조정되어 기업이 사용자 행동, 쿼리 성공률, 마찰 지점, 음성 지원 애플리케이션의 전반적인 참여 수준을 파악하는 데 도움이 됩니다.
음성 데이터는 옴니채널 보기에 어떻게 통합되나요?
음성 어시스턴트 애플리케이션의 데이터를 다른 모든 채널(예: 웹, 모바일 애플리케이션, 이메일)의 데이터와 함께 확인하여 고객이 전체 여정에서 브랜드와 한 상호 작용을 통합되고 거시적인 관점으로 파악할 수 있습니다. 또한 예외 항목 탐지, 무제한 실시간 세분화 등 강력한 분석 기능을 다른 채널의 데이터와 마찬가지로 통합 음성 데이터에도 적용할 수 있습니다. 이러한 통합은 음성 상호 작용이 어떻게 다른 접점을 보완하거나 다른 접점에 영향을 미치는지 이해해 전체 고객 경험 환경에서 일관된 분석 방법론을 적용하는 데 팔수적입니다.
음성 분석은 단순한 사용 횟수나 명령 로그 외에도 의도, 사용자 인증, 슬롯, 매개변수, 세션 길이와 같은 세부 지표를 수집해 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. 이러한 수준의 세분화를 통해 사용자가 음성 명령으로 달성하려는 목표, 음성 애플리케이션에서의 대화 흐름, 사용자가 어려움을 겪거나 작업을 포기하는 부분을 훨씬 더 심층적으로 파악할 수 있습니다. 이렇게 세부적인 인사이트는 대화 설계를 최적화하고 음성 기반 서비스의 관련성과 정확성을 향상하여 궁극적으로 사용자 만족도를 높이는 데 필수적입니다.
코호트 분석 FAQ
한 순간이 아닌 오랜 시간 동안의 사용자 행동을 이해하는 것은 진정한 고객 참여도, 고객 유지율, 제품 및 마케팅 활동의 장기적인 영향을 측정하는 데 핵심 요소입니다. Adobe Analytics의 코호트 분석은 이러한 종단적 관점을 도출하는 강력한 기술입니다.
Adobe Analytics의 코호트 분석이란 무엇인가요?
코호트 분석에는 어떤 사용 사례가 있나요?
코호트 분석은 다양한 비즈니스 문제의 해답을 얻는 데 사용할 수 있는 도구입니다. 일상적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 앱 참여도: 모바일 애플리케이션을 설치한 사용자가 앱을 활용하는 방식을 장기간 분석하여 초기 도입, 사용량 감소 또는 지속적인 장기 참여와 같은 패턴을 파악합니다.
- 구독 전환: 무료 구독 또는 체험판 버전 사용자가 최초 가입하고 난 몇 달 후 유료 버전으로 업그레이드하는 비율을 추적합니다.
- 복잡한 코호트 세그먼트: 포함 및 복귀 기준에 여러 지표와 세그먼트를 사용하여 특정 코호트 그룹을 정의합니다. 이를 통해 성과가 저조한 고객 세그먼트를 식별하여 맞춤형 프로모션이나 활동으로 타겟팅하여 성과를 개선할 수 있습니다.
- 앱 버전 도입: 다양한 모바일 애플리케이션 버전에서 사용자 참여도, 유지율, 이탈률을 비교하여 도입 패턴을 이해하고 특정 버전이 사용자 이탈을 유발하는지 또는 업그레이드를 유도하는지 파악합니다.
- 캠페인 고착도: 사용자 정의 차원 코호트 기능으로 캠페인 코호트를 비교하여 일정 기간 동안의 사용자 확보 및 유지에 있어 다양한 마케팅 캠페인의 효과를 평가합니다.
- 제품 출시 영향: 지연 테이블 설정은 신제품 출시가 특정 고객 세그먼트의 행동 및 매출에 미치는 영향을 출시 전 및 출시 후 활동을 분석하여 평가하는 데 사용됩니다.
- 가장 충성도 높은 사용자 식별(개인 고착도): 롤링 계산 설정을 사용하여 월별 반복 구매자를 정확히 찾아내고, 반대로 이탈했거나 반복 구매 행동을 보이지 않는 고객을 식별합니다. 이러한 다양한 사용 사례는 사용자 라이프사이클 관리, 제품 성능 평가, 마케팅 효과 평가와 관련된 중요한 비즈니스 문제를 해결하는 데 있어 코호트 분석의 유연성을 보여줍니다.
Adobe Analytics 및 GDPR 규정 준수 FAQ
개인정보 보호 규정, 특히 GDPR(일반정보보호 규정)은 조직이 고객 데이터를 수집, 처리, 저장하는 방식에 큰 영향을 미칩니다. 유럽 연합 내에서 활동하는 기업이나 유럽 연합 내에 거주하는 개인에게 서비스를 제공하는 기업은 Adobe Analytics가 관련 규정 준수를 어떻게 지원하는지 잘 알아둘 필요가 있습니다.
Adobe Analytics는 GDPR을 준수하나요?
A Adobe Analytics를 사용하여 GDPR을 준수하려면 어떤 단계가 필요한가요?
Adobe Analytics 사용 시 GDPR 준수를 보장하려면 사용자 조직에서 몇 가지 적극적인 조치를 취해야 합니다. 아래의 Adobe 공식 자료에서 해당 주제에 대한 커뮤니티 어드바이저의 상세한 안내 사항을 확인할 수 있습니다.
- https://experienceleague.adobe.com/ko/docs/experience-platform/privacy/regulations/overview
- https://business.adobe.com/kr/products/analytics/general-data-protection-regulation.html
- https://business.adobe.com/kr/privacy/general-data-protection-regulation.html
이러한 리소스에는 일반적으로 데이터 거버넌스 정책 구현, Analytics 내의 올바른 개인정보 보호 설정, 사용자 동의의 효과적인 관리, GDPR에서 요구하는 DSAR(데이터 주체 액세스 요청) 처리 프로세스 수립과 같은 필수 단계가 자세히 설명되어 있습니다. 플랫폼의 데이터 거버넌스 기능을 활용하여 GDPR 원칙을 철저하게 구성하고 지속적으로 지켜야만 규정을 꾸준히 준수할 수 있습니다.
Analysis Workspace FAQ
Analysis Workspace는 Adobe Analytics의 대표적인 데이터 탐색, 시각화, 인사이트 발굴 도구입니다. 이 섹션에서는 전제 조건, 기능, 문제 해결에 대한 일반적인 질문에 대해 설명합니다.