Adobe Analytics 기능
Adobe Analytics는 분석에 대한 성숙도에 상관없이 누구에게나 도움이 될 수 있습니다. Adobe는 데이터에 손쉽고 빠르게 액세스하고, 인사이트를 지능적이고 간편하게 활용할 수 있는 기능을 통해 Gartner Magic Quadrant와 Forrester Wave로부터 리더로 연속 선정되고 있습니다. Adobe의 뛰어난 기능을 살펴보십시오.
수집 및 측정
분산된 데이터 통합
단절된 데이터, 고객 행동의 단편만으로는 고객을 효과적으로 파악할 수 없습니다. Adobe를 통해 웹, 모바일, CRM, 커넥티드 자동차 등의 데이터를 통합하여 고객과 비즈니스의 전체 상황을 명확하게 파악할 수 있습니다.
Adobe는 거의 모든 소스(예: 웹, 이메일, 캠페인, 웹 기반의 키오스크, 모바일 디바이스, 클라이언트-서버 애플리케이션, 인터넷에 액세스하는 대부분의 애플리케이션)에서 데이터를 수집할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다.
데이터 기반의 의사 결정에 가장 중요한 웹 및 모바일 앱 데이터를 수집하고, 이를 활용하여 비즈니스 목표를 달성할 수 있습니다.
보고서 변수 처리 및 입력과 방문자 세분화 규칙 정의에 대한 서버측 접근 방식을 사용하면 사이트에서 복잡한 규칙을 만들지 않고도 온라인 데이터를 실시간으로 세분화할 수 있습니다.
추가 분석 차원으로 CRM 시스템의 데이터나 기타 소스의 온라인 또는 오프라인 엔터프라이즈 데이터(예: 충성도 프로그램 수준)를 통합할 수 있습니다.
Adobe Experience Platform Launch는 간편한 태그 관리 기능과 디지털 마케팅 시스템에서 데이터를 수집하고 배포할 수 있는 혁신적인 툴을 제공합니다.
Adobe 데이터 웨어하우스는 고객 데이터를 위해 확장된 스토리지, 데이터 재처리 및 보고 기능을 제공합니다. 또한 Adobe 데이터 피드는 일별 또는 시간별 반복 일정으로 일괄 처리된 원시 데이터를 전달합니다.
추천 리소스
탐색 및 이해
컨텍스트에 맞는 고객 경험 제공
고객 행동, 고객 행동의 이유, 특정 고객의 차별화된 행동 등을 파악하면 개인화된 경험을 효과적으로 제공할 수 있습니다. Adobe는 수집한 모든 데이터를 활용하여 고객의 행동과 그 이유 및 방식에 대한 인사이트를 도출함으로써 ROI를 달성할 수 있는 강력한 툴을 제공합니다.
계산 지표를 통해 각종 지표를 취합하여 수학 및 통계 연산을 만들어 새로운 지표로 사용할 수 있습니다. 이 계산 지표는 지표를 추가할 보고서별로 생성할 수 있습니다.
세분화 IQ 기능을 사용하면 모든 지표와 차원에 대한 자동 분석을 통해 여러 세그먼트 간의 통계적 차이를 발견할 수 있습니다. 또한 KPI를 달성하는 데 영향을 미친 세그먼트의 주요 특성을 자동으로 찾을 수 있습니다.
Analysis Workspace를 사용하면 맞춤 분석 프로젝트를 구축하기 위한 강력하고 유연한 기능을 얻을 수 있습니다. 데이터 표, 시각화 요소, 구성 요소(채널, 차원, 지표, 세그먼트 및 세부 시간)를 프로젝트로 드래그하여 놓을 수 있습니다.
시간 경과에 따라 공유 특성을 가진 고객 그룹을 만들고 비교하여 중요한 트렌드를 인식하고 분석할 수 있습니다.
크로스 디바이스 분석을 통해 앱 및 웹 데이터를 하나의 소스로 통합하여 고객 여정을 명확하게 파악할 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스 팀과 데이터 과학 팀은 강력한 분석 툴킷을 사용하여 크로스채널 데이터를 연결하고 분석할 수 있습니다.
플로우 분석을 통해 고객 여정을 확인하여 고객의 이동 시점뿐만 아니라 고객이 앱과 사이트를 이탈한 시점을 알 수 있습니다.
컨텍스트에 맞는 고객 경험 제공
고객 행동, 고객 행동의 이유, 특정 고객의 차별화된 행동 등을 파악하면 개인화된 경험을 효과적으로 제공할 수 있습니다. Adobe는 수집한 모든 데이터를 활용하여 고객의 행동과 그 이유 및 방식에 대한 인사이트를 도출함으로써 ROI를 달성할 수 있는 강력한 툴을 제공합니다.
컨텍스트에 맞는 고객 경험 제공
고객 행동, 고객 행동의 이유, 특정 고객의 차별화된 행동 등을 파악하면 개인화된 경험을 효과적으로 제공할 수 있습니다. Adobe는 수집한 모든 데이터를 활용하여 고객의 행동과 그 이유 및 방식에 대한 인사이트를 도출함으로써 ROI를 달성할 수 있는 강력한 툴을 제공합니다.
예측 및 모델
신속하게 인사이트 확보
설명식 보고서를 사용하면 수동으로 데이터 행을 분석하고 시간을 허비하지 않아도 됩니다. Adobe는 인공 지능, 머신 러닝 및 자동화를 기반으로 하므로 데이터 과학자는 실제로 중요한 데이터를 파악하고, 사용자는 필요한 인사이트를 실시간으로 얻을 수 있습니다.
여러 규칙 기반과 알고리즘 방식을 통해 고객의 실제 상호 작용 패턴을 기반으로 각 채널에 대한 최적의 모델을 제안하고, 고객 행동에 대한 강력한 분석을 제공합니다.
통계 모델링과 머신 러닝을 기반으로 데이터에서 예기치 못한 이상치를 자동으로 찾으며, 방대한 양의 데이터를 분석하여 비즈니스에 영향을 미치는 요소를 즉시 식별합니다.
데이터에서 통계적 이상치가 나타나는 숨겨진 패턴을 발견하고 예기치 않은 고객 행동, 경계치 외의 값, 고객 세그먼트의 측정 지표에 대한 갑작스러운 증감 등의 상관 관계를 식별할 수 있습니다.
하나의 경고에 여러 측정 지표를 수집하는 데이터 이상치와 "누적된" 경고를 기반으로 경고를 간편하게 만들고 관리할 수 있습니다.
Adobe Analytics의 Live Stream 기능을 사용하면 몇 초 내에 처리되지 않은 상위 데이터를 실시간으로 스트리밍할 수 있습니다.
공유 및 실행
인사이트를 실행으로
인사이트를 실행으로 옮기기 위해 계획을 세우는 것과 실제로 실행하는 것은 전혀 다릅니다. Adobe Analytics는 통합 디지털 에코시스템에 포함되어 있으므로 광고, 크로스채널 캠페인 또는 콘텐츠 개인화에 대한 인사이트를 간편하게 도출해낼 수 있습니다.
특정 행동을 기반으로 고객 세그먼트를 생성 및 관리할 수 있고, 다른 Adobe Experience Cloud 제품에서 활성화하기 위해 Adobe Experience Cloud에서 해당 고객 세그먼트를 원활하게 공유할 수 있습니다.
Adobe Analytics와 Adobe Audience Manager(DMP) 간의 제품 통합을 통해 인구 통계학적 정보, 사이코그래프 정보, CRM 데이터, 광고 노출 데이터 등 고객 데이터를 모든 Analytics 워크플로우에 통합할 수 있습니다.
Google AdWords, Yahoo, Bing 등 다양한 검색 엔진에서 검색 엔진 노출 수, 클릭 수, 비용, 게재 위치, 품질 평가 점수를 가져올 수 있습니다. Adobe Analytics를 통해 이러한 트래픽과 측정 지표를 활용하여 사이트 참여도와 실시간 전환율을 높일 수 있습니다.
Adobe의 견고한 트리거 기능을 통해 마케터는 주요 소비자 행동을 파악 및 정의하여 모니터링한 다음, 이메일 등의 솔루션 간 커뮤니케이션을 활용하여 방문자의 재참여도를 높일 수 있습니다.
사용자 확보, 참여, 유지를 위한 분석 기반의 앱 마케팅 툴킷에는 푸시 알림, 인앱 메시지, 지능적인 위치 모니터링, 지오펜싱, 앱 확보 추적, 딥 링크가 포함되어 있습니다.
인사이트를 실행으로
인사이트를 실행으로 옮기기 위해 계획을 세우는 것과 실제로 실행하는 것은 전혀 다릅니다. Adobe Analytics는 통합 디지털 에코시스템에 포함되어 있으므로 광고, 크로스채널 캠페인 또는 콘텐츠 개인화에 대한 인사이트를 간편하게 도출해낼 수 있습니다.
비교
Adobe Analytics Select
엔터프라이즈급 분석
인사이트 데이터를 바탕으로 적시에 현명한 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 방식의 세그먼트 구축과 맞춤형 보고 기능을 사용하여, 고부가가치 고객을 발견하고 해당 고객의 참여를 유도하는 최적의 방법을 모색할 수 있습니다.
Adobe Analytics Prime
엔터프라이즈급 멀티채널 분석
멀티채널에서 수집된 실시간 데이터를 사용하여 고객을 이해하고 새로운 인사이트를 발견하며 문제를 확인할 수 있습니다. 모바일 앱의 효과를 측정하여 디바이스에서 고객의 디지털 경험 이용 방식을 파악할 수 있습니다.
Adobe Analytics Ultimate
엔터프라이즈를 위한 경험 중심의 분석
머신 러닝과 인공 지능(AI)을 활용하면 심도 있는 인사이트를 도출하고 숨겨진 기회를 발견할 수 있습니다. 크로스채널 마케팅과 고급 분석의 경험 데이터를 사용하여 고객 여정의 전체 상황을 파악할 수 있습니다.