셀프서비스 기반의 비주얼 타겟팅 시스템
논리적 메타데이터 생성 후 고객 타겟팅에 활용
시각적 기술을 이용하여 복잡한 세그먼트를 생산하고 캠페인에 활용
솔루션 개요
- 기업에서는 고객을 분석하기 위하여 물리적 데이터를 구축하고, 이를 활용하는 방법은 분석 메타데이터를 구성하여 분석의 정도 및 용이성을 제공하고자 노력하고 있습니다. 만일 구축된 고객 데이터를 대상으로 고객타겟팅, 분석리포트, 셀프서비스 분석이 가능한 메타데이터가 구성되어 있다면 기업의 데이터/마케팅 전략에 많은 기여를 할 수 있습니다.
- SSBI- 분석스키마-메타데이터 개념은 분석에 필요한 영역에 모두 적용될 수 있는 논리적 메타데이터를 생성하여 사용하는 것입니다. 이것이 또한 고객 타겟팅에 활용될 수 있으며, 시각적 기술을 이용하여 복잡한 세그먼트를 생산하고 캠페인에 활용할 수 있습니다.
솔루션 특징
캠페인 타겟팅의 다양한 시도
- 캠페인 타겟팅을 효율적으로 지원하는 기능은 마케터에게는 항상 필요한 요구사항입니다. 시각적으로 세그먼트를 구성하고 분석하고 타겟팅할 수 있는 기능은 마케터에게 매우 매력적인 기능으로 전달됩니다.
시각화 타겟팅은 친숙성
- 일반사용자에게 익숙한 다차원테이블 및 시각화 차트에서 몇번의 클릭으로 고객군을 생성합니다. 생성된 고객군은 다른 고객군과 결합되어 정교한 타겟 세그먼트를 생성하는 기능도 제공됩니다.
블라인드 타겟팅에서 탈피
- 일반적인 캠페인 타겟팅 기능에서는 최종 고객수를 표현하지만 선택된 고객군에 얼마나 다양한 특성의 고객이 포함되었는지는 확인되지 않습니다. 시각화 타겟팅에서는 결과에 대한 심층 분석을 가능하게 합니다.
고객/매출 관련 테이블에서 시각화 타겟팅
- 원천적으로 보유하고 있는 고객프로파일 테이블 그리고 매출 테이블을 이용하여 바로 시각적 타겟팅을 처리할 수 있습니다. 타겟 고객/세그먼트를 실행하고 바로 고객군에 속한 고객 특성 분석을 할 수 있습니다.
고객-세그먼트로 저장
- 시각화 타겟팅으로 생성된 고객리스트는 별도의 공간에 저장되어 바로 캠페인 시스템에서 활용될 수 있습니다.
타겟팅을 위한 복합 필터 조건 생성
- 시각화 타겟팅은 다차원 피벗 테이블, 각종 차트의 클릭으로 대상군을 필터링할 수 있으며, 복합 필터 조건을 생성하여 타겟팅에 활용할 수 있습니다.