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
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
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
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