Category: 03_Communication

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고객 Profiling (3장)

TL;DR고객 프로파일링 고객 데이터를 활용하여 새로운 성장 기회를 찾거나, 고객을 초정밀 타겟팅하기 전에 먼저 고객 데이터 자체를 통합하고 클렌징하고 분석해야 한다. 결코 쉬운일이 아니다!! 얼마나 많은 데이터를 수집할 것인가 각 개인 고객은 매일 수백개의 데이터 포인트를 생성하며, 여기에 수천 또는 수백만명의 고객을 곱하면 진정한 고객 빅데이터

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예측 분석이란? (2장)

예측 분석이란?마케터가 알아야할 예측분석 자율학습 (군집화모델) 데이터속의 숨겨져있는 패턴을 찾아낸다. 감독학습 (경향성 모델 또는 예측) 입력 샘플과 목적변수를 학습하여,어떤 입력값이 주어졌을 때,출력값을 추정하는 데 사용 고객평생가치 engage 가능성 / 다음에 구매할 가능성이 있는 특정한 제품을 추정 강화학습 (추천기능) 데이터속의 숨겨진 패

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예측 마케팅이란? (1장)

TL;DR 예측마케팅은 예측분석을 사용하여서 고객접점마다 고객과 더 관련성 있고, 의미 있는 고객경험을 제공하고, 이를 통해 고객 충성도와 수익을 향상시킬 수 있다. 고객들도 개인화 접근방식을 원하며, 잘되는서비스들 또한 이를 증명해내고 있으며, 마케터들도 쉽게 다가갈 수 있는 좋은 솔루션들이 나오고 있다. 고객의 평생가치와 지갑점유율의 최적화에 초점을

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웹에서 앱으로 이동하기 (feat.딥링크)

하나의 서비스가 웹이나 앱, 두 가지 플랫폼에서 운영 중일 경우, 서로가 서로의 플랫폼으로 고객을 이동시킬 수 있다. 앱에서는 웹링크를 사용하여 웹으로 이동시키거나, 인앱브라우저로 웹화면을 띄우곤 하는데, 웹화면에서 앱으로의 이동은 어떨까.웹에서 앱의 특정 화면으로 이동시키기 위해선, 앱이 현재 디바이스에 인스톨이 되어있는지, 어떤 페이지로 이동하고 싶어하