마케팅 기여도 분석
전환 이벤트에 효과적으로 기여하는 여러 채널에 기여도 값을 할당하는 머신 러닝 방식입니다. 기여도 분석은 가장 중요한 접점에 자동으로 가중치를 할당하고, 고객의 실제 상호 작용 패턴을 기반으로 각 채널에 가장 적합한 모델을 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.
수집한 데이터를 사용하는 방법은 다양합니다. Analysis Workspace와 같은 툴을 사용하여 분석하는 것도 좋은 방법일 수 있지만 원시 데이터를 리마케팅, 기여도 또는 성향 점수와 같이 복잡한 용도로 내보내고자 하는 경우 또는 보관이나 장기적 분석을 위해 저장하고 싶은 경우 더 좋은 방법이 있습니다.
데이터 피드를 사용하면 웹 사이트, 모바일 애플리케이션 등 온라인 소스에서 Microsoft Azure와 같은 데이터 호수나 다른 저장 위치로 바로 데이터를 전달할 수 있습니다. 또한 데이터 웨어하우스를 사용하면 방대한 양의 데이터를 간편하게 내보내고 저장할 수 있습니다.
계획되거나 다운로드된 개별 보고서에 대해 하나의 요청으로 데이터를 무제한으로 처리합니다.
데이터 피드 요청을 구성 및 관리하고 필요한 경우 기존 피드를 변경합니다.
한곳에서 모든 데이터 피드 작업의 상태를 모니터링하고, 데이터가 적절하게 전달되었는지 확인한 다음 필요에 따라 다시 실행합니다.
웨비나를 통해 Adobe Analytics의 고급 데이터 피드 활용 사례와 비교 사항을 확인할 수 있습니다.
데이터 피드 관리 UI와 관련된 이 튜토리얼에서 데이터 피드의 기능을 확인하십시오.
전환 이벤트에 효과적으로 기여하는 여러 채널에 기여도 값을 할당하는 머신 러닝 방식입니다. 기여도 분석은 가장 중요한 접점에 자동으로 가중치를 할당하고, 고객의 실제 상호 작용 패턴을 기반으로 각 채널에 가장 적합한 모델을 제공합니다.
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.