Adobe Analytics와 다른 분석 솔루션 비교
분석 역량이 중요한 이유
마케팅 분석 플랫폼은 전체 마케팅 스택의 가치를 높이도록 설계된 중앙 인텔리전스 시스템이어야 합니다. 또한 조직마다 분석 성숙도 단계가 다르며, 각기 다른 고유한 기능과 정교함을 필요로 합니다. Adobe는 이를 잘 이해하고 있습니다.
많은 기업이 기본적인 분석 툴로 시작합니다. 하지만 비즈니스 복잡성이 증가하면서 이러한 툴은 한계가 있습니다. 통합된 고객 여정을 파악하지 못하거나 인사이트를 원활하게 활용할 수 없다면 성장에 어려움을 겪고 경쟁에서 뒤처질 수 있습니다. 큰 미래를 그리는 데이터 중심 조직에는 함께 성장하고 발전할 수 있는 솔루션이 필요합니다.
그렇다면 어떤 분석 플랫폼을 선택해야 할까요? 데이터를 전략적 자산으로 전환하려면 다음과 같은 기능을 신중하게 살펴보는 것이 좋습니다.
Adobe Analytics 기능 비교
- 제한된 수의 소스(주로 웹 또는 앱 상호 작용)에서만 데이터를 수집하며, 이로 인해 데이터 사일로 발생
- 데이터 샘플링의 빈번한 활용(특히 무료 또는 낮은 등급의 버전)으로 데이터의 일부만 보게 되어, 중요한 인사이트를 놓치거나 사용자 행동의 잘못된 파악
- 각종 데이터를 일관된 고객 프로파일로 통합하기 어려워 고객 여정을 단편적으로 이해
- 거의 모든 채널(웹, 모바일 앱, 이메일, 소셜 미디어, 콜센터, 매장 내 상호 작용, 음성 어시스턴트, 오디오, IoT 디바이스, 오프라인 소스 등)에서 데이터를 수집하여 완벽한 통합 뷰 제공
- 샘플링되지 않은 완전한 100% 데이터에 액세스. 이를 통한 종합적 분석으로 보다 정확한 인사이트를 확보하고, 자신 있게 의사 결정
- 고객 수준에서 데이터를 중앙화 및 정규화하여, 모든 접점에서 심층적인 이해와 개인화를 지원하는 다양한 통합 프로파일 생성
- 그래프 기반 연결로 고객 여정 뷰 향상. 복잡한 ETL(추출, 변환, 로드) 과정 없이 서로 다른 식별자를 가진 여러 데이터 세트를 결합하여 ID 확인 개선
- 맞춤화가 어려운 정적 대시보드 및 사전 정의된 보고서 의존하므로, 심층적인 데이터 탐색이 번거롭고
많은 시간 소요 - 기본적인 애드혹 분석에도 전문 기술(SQL 또는 데이터 과학 전문 지식 등)이 필요한 경우가 많아 병목 현상 초래 및 인사이트 도출 지연
- 기본적인 애드혹 분석에도 전문 기술(SQL 또는 데이터 과학 전문 지식 등)이 필요한 경우가 많아 병목 현상 초래 및 인사이트 도출 지연. 시각화 툴을 제공할 수 있지만 진정한 자유형 분석 기능이 부족한 경우가 많아, 실시간으로 후속 질문에 답하는 능력 제한
- 전문 분석가는 물론 마케터도 쉽게 이용할 수 있는 완전한 대화형의 유연한 분석 환경인 Analysis Workspace 제공. 이를 통해 데이터를 드래그 앤 드롭하고 세분화하여 순식간에 인사이트 확보
- 정확한 셀프서비스 분석. 마케터와 비즈니스 사용자는 전담 데이터 팀에 의존하지 않고도 데이터 탐색, 맞춤 보고서 작성, 질문에 대한 답 찾기 등이 가능하며, 분석가는 더 전략적인 작업에 집중
- 강력하고 직관적인 시각화 제공.
- 심층적인 분석 툴과 통합 기능을 사용해 매력적인 시각화, 복잡한 세그먼트 적용, 차원 분석 등을 수행하여 데이터의 숨은 의미를 심도 있게 파악
- 데이터 뷰 내에서 수학, 다음/이전, 요약, 중복 제거 기능을 위한 파생 필드 등의 기능 외에도, Workspace 프로젝트에 대한 목차 제공을 통해 간편하게 탐색 및 분석 수행
- 제한된 데이터 과학 기능으로 AI 기반 추천에 대한 사용자의 이해, 신뢰, 적용의 어려움
- AI 및 머신 러닝 기능을 운영하고 해석하는 데 전담 데이터 과학자가 필요할 수 있어, 일상적인 마케팅 의사 결정에 한계가 있음
- 모든 마케팅 채널의 데이터 분석에 AI를 적용할 수 없는 경우가 많아 예측 모델링에 필요한 완전한 정보를 얻을 수 없음
- AI를 분석 워크플로우에 직접 내장하여 기본 보고를 넘어, 숨겨진 기회를 발견하고 고객 니즈 예측
- 설명 가능한 AI 제공. 이를 통해 AI 인사이트 및 추천 이면의 '이유'를 파악하고, 신뢰를 쌓고, 비즈니스 발전에 발맞춰 모델 맞춤화 가능
- Adobe Customer Journey Analytics용 AI 어시스턴트 제공. 일상적인 언어로 질문을 하면 문서에 기반한 답변을 얻을 수 있어 보다 빠르고 쉽게 인사이트 확보
- 다른 마케팅 및 비즈니스 시스템과의 통합이 번거롭거나, 제한적이거나, 존재하지 않아, 인사이트를 적시에 적용하기 어렵거나 불가능
- 인사이트 공유 및 오디언스 활성화를 위해 수동으로 데이터를 내보내고 가져와야 하는 경우가 많아, 지연 및 잠재적 오류 발생
- 행동 유도 기능이 제공되는 경우 제한된 광고 네트워크나 플랫폼에 사용자를 묶어 마케팅 도달 범위와 유연성을 제한할 수 있음
- Adobe Experience Cloud 제품(Adobe Experience Manager, Adobe Target, Adobe Campaign, Adobe Journey Optimizer등)과의 원활한 통합으로 인사이트를 즉시 활성화하고 경험을 개인화
- 광범위한 서드파티 솔루션과의 양방향 통합을 위해 강력한 API 및 사전 구축된 커넥터를 제공하므로, 인사이트를 필요한 곳에 원활하게 적용
- 발견된 인사이트를 기반으로 적용 자동화, 개인화된 메시지 트리거, 캠페인 최적화, 모든 접점에서 적시에 적절한 경험 제공. 수동 개입은 필요하지 않음
많은 조직이 Adobe Analytics를 선택하는 이유
대규모 기업은 다음과 같은 목적으로 Adobe Analytics를 선택합니다.
- 고객 여정 인사이트로 사용자 경험 개선
- AI 기반 자동화 인사이트 및 고급 모델링
- 대량의 데이터 추적 및 규정 준수
고객 여정 인사이트로 사용자 경험 개선
Adobe Analytics를 사용하면 표면적인 지표를 훨씬 뛰어넘어 복잡한 멀티채널 고객 여정을 심도 있게 이해할 수 있습니다. 이는 생각할 수 있는 모든 접점에서 샘플링되지 않은 세분화된 데이터를 일관되게 제공함으로써 실현됩니다. 이러한 포괄적이고 통합된 뷰는 고객 확보 및 유지를 위한 가장 효과적인 경로를 식별하여 전환에 기여하는 요소를 정확하게 파악하는 데 필수입니다. 일부 플랫폼은 멀티채널 기여도 분석 기능으로 유명하지만, Adobe Analytics는 복잡한 기업 니즈에 맞게 심층적으로 맞춤화할 수 있는 기능을 제공합니다.
Adobe Experience Cloud와 Adobe Analytics를 통합하면 고객을 더 깊이 이해할 수 있습니다. Adobe Analytics의 고객 데이터에서 얻은 인사이트를 통해 다른 Adobe 솔루션에서 액션을 직접적으로, 그리고 자동으로 알리고 트리거할 수 있습니다. Adobe Experience Platform 통합 쿼리 서비스 를 사용하면 Adobe Analytics 데이터 소스를 비즈니스 인텔리전스 툴에 연결할 수 있습니다. 예를 들어, 새로 식별된 높은 가치의 고객 세그먼트는 Adobe Target 을 통해 개인화된 제안으로 즉시 타겟팅되며, 캠페인은 Analytics의 실시간 성과 데이터를 기반으로 Adobe Campaign 에서 동적으로 조정할 수 있습니다. 이를 통해 데이터가 액션을 제시하고 해당 액션을 실행한 결과가 분석 모델로 다시 제공되는 폐쇄 루프 시스템이 생성됩니다. 이로써 최적화의 지속적인 순환이 이루어지고 고객 경험이 실시간으로 향상됩니다. 분석을 경험 전달에 원활하게 연결하는 이러한 기능을 통해 수동적인 보고에서 벗어나 데이터를 기반으로 고객 경험을 능동적으로 관리하는 근본적인 변화를 이끌 수 있습니다.
AI 기반 자동화 인사이트 및 고급 모델링
Adobe Customer Journey Analytics를 사용하여 알고리즘 기여도를 식별하고, 전환율의 예상치 못한 이상 징후를 발견하거나, Adobe Journey Optimizer 통합을 통해 고객 상호 작용이 비즈니스 성과를 어떻게 높이는지 파악할 수 있습니다.
Adobe Data Insights 에이전트 가 제공하는 AI 기능을 통해 Adobe Analytics 및 Customer Journey Analytics 사용자는 타겟 오디언스를 더 깊이 이해할 수 있습니다. Data Insights 에이전트는 대화형 AI 인터페이스를 활용하여 전략적 추천을 쉽게 식별 할 수 있게 합니다. 이 전략적 추천을 통해 사용자는 기대하는 비즈니스 결과를 달성할 수 있습니다.
대량의 데이터 추적 및 규정 준수
대규모 기업은 방대한 양의 데이터, 다양한 브랜드 포트폴리오, 글로벌 운영 영역, 복잡한 비즈니스 규칙을 관리해야 합니다. Adobe Analytics는 포괄적인 데이터 거버넌스 기능을 제공하여 데이터 품질, 보안, 관련 개인 정보 보호 규정 준수를 보장합니다. Adobe Analytics 아키텍처는 높은 확장성과 신뢰성을 기반으로 설계되었으며, 이는 기업 클라이언트가 기대하는 포괄적 서비스 수준 계약(SLA)으로 뒷받침됩니다. 복잡성과 규모를 처리하는 이러한 능력은 엔터프라이즈급 솔루션의 특징으로, 소규모 기업을 위한 툴과는 확연히 차별됩니다.
Adobe Analytics로 현명한 의사 결정
Adobe Analytics는 포괄적인 데이터 기반, 강력하고 액세스 가능한 AI 기능, 유연하고 심층적인 분석 툴, 원활한 활성화 경로를 제공합니다. 이를 통해 기업은 고객을 이해하고, 고객의 니즈를 예측하며, 우수한 경험을 제공할 수 있습니다. 바로 이 점에서 다른 분석 솔루션과 완벽한 차별화를 이룹니다.
적합한 분석 파트너를 선택하는 일은 조직이 원시 데이터를 높은 가치의 전략적 자산으로 전환하는 능력에 직접적인 영향을 미치는 중요한 전략적 결정입니다. Adobe Analytics는 기업이 데이터 기반 결정을 통해 지속적인 최적화를 실현하여 측정 가능한 결과를 달성할 수 있도록 설계되었습니다.
Adobe Analytics 가 심층적인 고객 여정 인사이트 확보 및 고유한 비즈니스 목표 달성에 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.