행동 타겟팅
이전 방문 패턴, 제품 관심사, 검색, 구매, 캠페인 노출, 캠페인 반응과 같은 행동뿐만 아니라 방문자가 신규 방문자이거나 재방문자인지 또는 잠재 고객이거나 기존 고객인지 여부를 기반으로 타겟팅할 수 있으므로, 더욱 효과적인 캠페인을 전개할 수 있습니다.
Adobe Target에서 방문자가 사이트에 머문 시간, 브러우저 내역, 나이, 성별, 충성도 상태 등을 수집한 다음, 하나의 점진적 프로파일로 저장할 수 있습니다. CRM과 같은 보유 데이터를 프로파일로 가져와 고객을 전반적으로 파악할 수 있습니다.
고객은 다양한 경로를 통해 브랜드와 상호 작용하는 반면 마케터는 고객의 단편적인 부분만 파악하는 경우가 많습니다. 또한 방대한 데이터 소스와 계속해서 늘어나는 고객으로 인해 일관된 경험을 관리하는 것이 어려울 수 있습니다.
Adobe Target의 프로파일 및 세분화 기능을 사용하면 얼마든지 고객 특성을 저장할 수 있는 하나의 통합 방문자 프로파일을 손쉽게 생성할 수 있습니다. 고객 특성이 단일 방문자 프로파일에 통합되면 디바이스나 브라우저 유형에 상관없이 상호 작용이 이루어지는 순간 고객을 인식하여 해당 고객에게 일관된 경험을 제공할 수 있습니다.
통합 방문자 프로파일
데이터 수집을 효율적으로 관리할 수 있습니다. 자사 소스, 제휴 소스, 제3자 소스의 데이터를 점진적 프로파일에 통합하여 최대 200개의 고객 특성을 저장할 수 있습니다.
실시간 점진적 프로파일
상호 작용 전반에서 방대한 양의 데이터를 학습하고 고객 프로파일을 향상시킵니다. 어느 접점에서든 동일한 고객을 식별하여 해당 고객에게 개인화된 경험을 제공할 수 있습니다.
카테고리 연관성
사용자가 방문하는 카테고리 정보를 수집하고, 이를 활용하여 정확하게 타겟팅하고 세분화할 수 있습니다. 카테고리 연관성 외에도 다양한 프로파일 특성을 즉시 수집 및 평가할 수 있습니다.
Adobe Analytics 통합
Adobe Target과 Adobe Analytics의 통합을 통해 고객 경험을 정확하게 개인화하고, 고객의 전체 상황을 파악하여 웹 사이트에서 데이터 기반의 최적화를 구현할 수 있습니다. Adobe Analytics로 이미 추적 중인 기업의 전략 팀이 요약한 KPI 및 KBO를 기반으로 경험을 테스트함으로써 비즈니스를 빠르게 달성할 수 있습니다. Adobe Target에서 Adobe Analytics를 사용하기 위한 팁과 기법에 대해 더 알아보십시오.
이전 방문 패턴, 제품 관심사, 검색, 구매, 캠페인 노출, 캠페인 반응과 같은 행동뿐만 아니라 방문자가 신규 방문자이거나 재방문자인지 또는 잠재 고객이거나 기존 고객인지 여부를 기반으로 타겟팅할 수 있으므로, 더욱 효과적인 캠페인을 전개할 수 있습니다.
가장 효과적인 경험에 트래픽을 자동으로 할당하여 전환율과 매출을 높일 수 있습니다.
브라우저 또는 디바이스 유형, 브랜드 친밀도, 신규 방문자 또는 재방문자 등 간편하게 사용할 수 있는 기존 프로파일 데이터를 기반으로 개인화된 경험을 만들 수 있습니다. 고유한 규칙을 만들어 다양한 접점에서 개인화할 수 있습니다.