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Data Explorer
구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 사용하여 고객 특성을 생성하고, 고객 세그먼트 생성과 세분화를 개선함으로써 Adobe Audience Manager에 포함된 모든 데이터를 기반으로 대응할 수 있습니다.
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적합한 데이터 활용
마케터의 가장 큰 목표는 고객의 참여를 유도하고 리드를 창출하는 고부가가치 캠페인을 제공하는 것입니다. 지금까지는 마케터가 끊임없이 데이터를 분석하고 고객 특성을 식별하여 세그먼트를 생성함으로써 가까스로 성과를 이루었습니다. 하지만 이보다 더 유용한 방법이 있습니다.
Data Explorer는 구조화되지 않은 데이터의 트렌드 신호를 빠르게 탐지하는 강력하면서도 고유한 기능을 제공합니다. 또한 신호 보고서에서 바로 특성을 생성하고 즉시 활성화할 수 있습니다. 이제 특성을 생성하는 데 시간을 낭비하지 않고 적합한 데이터로 더 나은 의사 결정을 내리는 데 집중할 수 있습니다.
Data Explorer를 통해 얻을 수 있는 이점
고부가가치 고객에 집중
만일의 경우에 대비하여 사전에 모든 특성을 생성하지 않아도 됩니다. 신호를 통해 고부가가치 특성을 생성하고 유지하면 됩니다.
워크플로우 향상
몇 번의 클릭만으로 인사이트를 실행 가능한 특성으로 전환하여 실질적인 워크플로우 효율성을 극대화할 수 있습니다. 실시간으로 기존 데이터를 검색하고 특성을 추가할 수 있습니다.
구조화된 데이터 활용
데이터 수집 이전에 정의하지 않은 행동을 기반으로 한 특성을 비롯하여 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터의 특성을 생성하는 툴을 통해 미사용 신호의 데이터를 보유할 수 있습니다.
데이터 손실 방지
특성과 관련된 기존 데이터를 복원하여 모든 상호 작용을 확인할 수 있습니다.