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Adobe Real-Time CDP 기능

엔터프라이즈 고객 관리

강화된 통합 프로파일과 AI 기반의 인사이트 및 워크플로우를 갖춘 Adobe Real-Time CDP를 사용하면 완벽한 고객 세그먼트를 구축하고, 신규 고객을 식별하고, 즉시 사용 가능한 툴로 타겟팅되고 연관성 높은 캠페인을 제공할 수 있습니다.

통합 고객 구성

파트너의 프로파일로 고객을 강화하여 실시간 활용 사례를 일괄적으로 결합할 수 있습니다.

데이터 통합. 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스와 파트너의 사전 구축된 고객 프로파일과 데이터 세트를 하나의 환경으로 쿼리하여 Adobe Experience Platform 활용 사례를 강화할 수 있으므로 유연성과 효율성을 높일 수 있습니다.
향상된 마케팅 프로세스. 간소화된 적응형 워크플로우를 통해 세분화, 타겟팅, 활성화 활용 사례를 추가로 지원할 수 있습니다.
효율적인 데이터 관리. 데이터 복사를 최소화하고, 민감한 데이터 사용을 관리하고, IT 투자를 최적화하여 Adobe Experience Platform의 실시간 크로스채널 활용 사례를 보완할 수 있습니다.

통합 고객 구성에 대해 더 알아보기

Content as a Service v3 - Federated audience composition - Friday, January 10, 2025 at 17:41

세분화 서비스

다른 플랫폼에서 기존 고객 데이터를 가져와 신규 고객을 생성하고 중앙에서 전사적으로 관리할 수 있습니다.

직관적인 UI. 드래그 앤 드롭 기능이 있는 검색 가능한 인터페이스를 통해 태그와 폴더를 사용하여 세그먼트를 디자인하고 구성할 수 있습니다.
기존 고객 데이터 활용. 다른 애플리케이션에서 사전 정의된 고객을 업로드하여 Real-Time CDP에서 사용할 수 있습니다.
정교한 논리. 불(Boolean) 논리, 집계 함수, 컨테이너, 예약 날짜, 병합 정책을 이용해 속성, 이벤트, 기존 고객 데이터를 바탕으로 세그먼트를 구축할 수 있습니다.
고객 조정. 분할, 순위 지정, 선별 등을 통해 고객을 세밀하게 조정하고, 테스트를 실시할 수 있습니다.
예측 및 검증. 코드 보기 또는 API를 통해 규모를 미리 확인하고, 프로파일을 샘플링하고, 세그먼트 논리를 평가할 수 있습니다.

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대시보드 및 분석

외부 시스템 없이도 핵심 고객에 대한 인사이트를 도출할 수 있습니다.

즉시 사용 가능한 측정 지표. 프로파일, 고객 규모, 트렌드 등 기본으로 제공되는 주요 지표를 사용할 수 있습니다.
분석 강화. 기본으로 통합된 Adobe Customer Journey Analytics 또는 다른 분석 툴을 사용해 분석을 강화할 수 있습니다.

활용 사례 플레이북

새로운 캠페인을 빠르게 시작할 수 있는 마케터 친화적인 워크플로우 템플릿 카탈로그를 이용하여 가치 창출 시간을 단축할 수 있습니다.

업계별 플레이북. 비즈니스 중심의 우선순위를 정하기 위해 업계별로 선별된 40개 이상의 턴키 플레이북 카탈로그를 탐색할 수 있습니다.
자동 번역되는 마케팅 목표. 기존 XDM(Experience Data Model)에 통합할 수 있는 맞춤 가능한 기술 패키지를 사용할 수 있습니다.
마케팅 팀과 기술 팀 간 협업. 제품 내 워크플로우를 통해 활용 사례 우선순위를 간편하게 지정하고, 마케팅 전략과 IT 팀을 엔터프라이즈 KPI에 맞게 조정할 수 있습니다.

고객 AI

맞춤 가능한 구성을 통해 특정 세그먼트에 맞게 고객 성향 점수를 생성하고, 인사이트를 확보하여 크로스셀링, 업셀링, 이탈 방지 등 타겟팅된 캠페인을 제공할 수 있습니다.

정확성 높은 성향 모델. 모든 고객 데이터 세트에서 고객별 세분화 및 타겟팅을 강화할 수 있습니다.
성향 인사이트. 성향 점수에서 가장 영향력 있는 요소를 파악하여 고객 행동의 주요 동인을 설명할 수 있습니다.
맞춤 구성. 모든 비즈니스의 고유한 시나리오에 맞게 맞춤 여정을 적용할 수 있습니다.

유사 고객

알고리즘 모델링을 통해 기존 고객과 유사한 고부가가치 프로파일을 파악하고 활성화할 수 있습니다.

신뢰도 향상. 내장된 데이터 사용 및 동의 정책을 통해 신뢰를 주면서 유사 고객을 생성할 수 있습니다.
AI 인사이트 도출. AI를 기반으로 기존 고객의 주요 특성을 파악하여 유사한 프로파일을 식별하고 개인화를 강화할 수 있습니다.

리드 예측 및 계정 스코어링

고급 인사이트를 통해 리드를 확장하고 계정을 향상시킬 수 있습니다.

통합 데이터를 통한 성향 점수. 통합 데이터와 AI 기반의 성향 모델을 적용하여 세일즈 주기의 단계별 진행 가능성에 따라 리드 및 고객 프로파일에 점수를 매길 수 있습니다.
인사이트 스코어링. 성향(높음, 중간, 낮음)에 대한 모델과 성향 그룹에서 기여 요인을 확인할 수 있습니다. 개인화 목표에 맞게 각 그룹의 예상 성공률과 프로파일 수를 분석할 수 있습니다.

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