통합 마케팅 측정

사용자 친화적인 애플리케이션에서 요약 데이터 분석과 접점 데이터 분석을 연결해 모든 채널의 ROI 측정과 계획을 통합하세요. Mix Modeler를 사용하면 수개월이 걸리는 수동 분석 대신, 셀프 방식으로 결과를 확인해 마케팅 투자 성과를 신속하게 측정해 최적화 기회를 빠르게 파악하고 활용할 수 있습니다.

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통합 마케팅 소스

AI 기반의 단일 시스템을 통해 집계 데이터와 이벤트 데이터를 포함한 모든 연관성 있는 데이터 소스를 연결할 수 있습니다. 이를 통해 포괄적인 측정과 정확한 채널 기여도 분석이 가능하므로 종합적인 결과, 총 증분 ROI, 채널 성과를 바탕으로 마케팅 예산을 계획할 수 있습니다.

데이터 수집. Adobe API 프레임워크 및 기본 통합을 통해 사용자 친화적인 커넥터로 요약 데이터와 접점 데이터를 모두 통합할 수 있습니다. 여기에는 페이드, 온드, 언드 채널 성과는 물론 채널 지출, 전환율 데이터, 내외부 비즈니스 요소 등이 포함됩니다.
데이터 조정. 다양한 데이터 세트에서 유사한 데이터 필드, 마케팅 채널 및 접점을 정의하고 연결하여 표준화되고 안정적으로 측정하고 계획할 수 있습니다.
Adobe Experience Platform. Adobe Experience Platform에 수집된 연관성 높은 데이터를 활용하여 시간을 절약할 수 있습니다.

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고급 모델링 기법

독자적인 AI 및 머신 러닝(ML)을 사용하여 상향식 모델링 접근 방식과 하향식 모델링 접근 방식 모두를 위한 일관되고 포괄적인 측정 인사이트를 확보할 수 있습니다. 이 기술은 고급 접점 기여도 분석과 마케팅 믹스 모델링 머신 러닝 방법론을 원활하게 통합하므로 강력하고 정확하며 세분화된 측정이 가능합니다.

다중 접점 기여도 분석. 개별 이벤트 데이터를 사용하여 전환이 노출 또는 접점에 미치는 점진적인 영향을 확률적으로 분석하는 상향식 머신 러닝 방법을 이용할 수 있습니다.
마케팅 믹스 모델링. 집계 데이터 또는 요약 데이터를 사용하여 마케팅 활동이 주요 비즈니스 성과에 미치는 영향을 분석하는 하향식 머신 러닝 방법을 이용할 수 있습니다.
균형 있는 결과. Adobe가 특허 출원 중인 AI 및 ML 기반의 양방향 학습 기술을 활용해 각 방법론의 단점을 보완함으로써 균형 있고, 일관되며, 정확한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

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안전한 개인정보 처리, 높은 신뢰도

특허 받은 데이터 거버넌스 프레임워크인 Adobe Experience Platform 기반의 고급 데이터 개인정보 처리 및 사용 정책을 통해 규정을 준수하고 고객의 개인정보를 안전하게 보호할 수 있습니다.

레이블 지정 및 카탈로그 생성. 레이블 지정 및 카탈로그 생성 기능과 즉시 사용 가능하고 필요에 따라 변경 가능한 템플릿을 활용해 데이터 사용 정책을 시행할 수 있습니다.
알림 및 정책. 시스템 내 명확한 정책을 통해 사용자가 민감한 데이터를 활성화하는 것을 방지할 수 있습니다. 또한 제품 내 사용 알림이 정책 위반 시도를 알려줍니다.
권한. 고객의 개인정보를 침해하지 않으면서 협업할 수 있도록 적절한 팀원에게 역할 기반 권한과 데이터 액세스 권한을 제공할 수 있습니다.
Privacy & Security Shield. 고객 데이터 라이프사이클, 데이터 만료는 물론 Mix Modeler에서 사용되는 자동화된 동의 관리 및 정책을 관리하는 데 도움이 되는 향상된 툴 및 워크플로우를 추가할 수 있습니다.