Media integrated report 2021 biz_spring_webinar_20211021BizSpring Inc.
비즈스프링 웨비나 (2021.10.21 14:00 ~ 15:00)
<온라인 광고 성공의 열쇠, 매체 데이터 관리의 모든 것>
01. Opening
02. 데이터 통합, 그 시작은 여기에 있다! 데이터 엔지니어링
03. 광고 매체 데이터 관리의 모든 것! 매체통합 리포트
04. Q&A ( Price, Promotion )
No.1 Data Partner for Data-Driven Growth
비즈스프링은 온라인 고객 행동 및 마케팅 데이터에 특화된 데이터 전문 기업입니다.
비즈스프링은 2002년부터 온라인 고객행동과 마케팅에 특화된 빅데이터의 직접적 수집/적재/리포팅 기술을 기반으로 MarTech 및 AdTech 분야의 다양한 솔루션과 데이터를 제공하며,
데이터 엔지니어링 업무와 함께 머신러닝/인공지능을 응용한 플랫폼 구축을 수행해 왔습니다.
[우리말연습문제] AMAPCM_직접마케팅과 CRM
직접 마케팅은 타겟 고객의 직접적인 반응을 추구하는 마케팅을 말합니다. 인터넷 등 인터랙티브한 매체를 통해 발생합니다.
CRM은 중요한 고객을 알아내고 그들과 호의적인 관계를 만들고 지속해 나가는 철학입니다.
세계 1위의 마케팅자격증 미국마케팅협회 공인마케팅자격증 AMA PCM을 공부하면 마케팅 전체 분야에 대한 강력한 지식과 통찰을 얻을 수 있습니다.
여러분도 도전해 보세요!!!
Media integrated report 2021 biz_spring_webinar_20211021BizSpring Inc.
비즈스프링 웨비나 (2021.10.21 14:00 ~ 15:00)
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03. 광고 매체 데이터 관리의 모든 것! 매체통합 리포트
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No.1 Data Partner for Data-Driven Growth
비즈스프링은 온라인 고객 행동 및 마케팅 데이터에 특화된 데이터 전문 기업입니다.
비즈스프링은 2002년부터 온라인 고객행동과 마케팅에 특화된 빅데이터의 직접적 수집/적재/리포팅 기술을 기반으로 MarTech 및 AdTech 분야의 다양한 솔루션과 데이터를 제공하며,
데이터 엔지니어링 업무와 함께 머신러닝/인공지능을 응용한 플랫폼 구축을 수행해 왔습니다.
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직접 마케팅은 타겟 고객의 직접적인 반응을 추구하는 마케팅을 말합니다. 인터넷 등 인터랙티브한 매체를 통해 발생합니다.
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[비즈스프링]BizSpring CONVERSION (비즈스프링 컨버전) 소개서BizSpring Inc.
비즈스프링에서 제공하는 CTS(Conversion Tracking System)는 광고의 성과를 실제 전환 기반으로 측정하여 제공해드리는 광고매체 전용 분석 서비스입니다.
광고 성과를 전환 기반으로 측정하여 광고매체사의 기여성과를 측정할 수 있는 광고매체사 전용분석 서비스 입니다.
광고상품에 가장 적합한 성과방식을 제공하며, 객관적인 리포팅이 이루어지므로 매체 신뢰도를 향상 시킬 수 있으며, 고객의 구매여정(커스터머져니)를 파악하여 중복성과, 기여성과, 최종캠페인성과, 직접성과를 측정할 수 있습니다.
디지털마케팅의 효율적인 실행과 운영 그리고 분석을 통해 기업의 마케팅 생산성을 높이고 영업과 마케팅의 연계를 통해 비지니스 가치를 극대화하는 마케팅자동화솔루션인 Marketo(마케토) 를 소개합니다. 마케토는 디지털 마케팅을 통해 비지니스 가치를 높이고자 하는 기업들을 위한 솔루션입니다.
[비즈스프링] 카카오스타일 광고효과 분석 서비스 / LOGGER for KAKAO StyleBizSpring Inc.
모바일 환경에서는 특화된 높은 ROAS 성과를 나타내는 광고들이 존재합니다. 이러한 광고들에 대한 특수한 분석환경에서 직접적인 상품성과, 광고별 대응, 실시간 성과추적을 위한 툴이 필요합니다.
비즈스프링의 LOGGER for KAKAO Style은 특수한 모바일 광고환경에서 다양한 유입/관심도/성과를 실시간으로 추적하여 카카오스타일내 광고의 관리의 효과를 높여드립니다.
분석비용을 초과하는 ROAS를 획득하십시오.
[비즈스프링]BizSpring Attribution™ (비즈스프링 어트리뷰션) 소개서BizSpring Inc.
비즈스프링 어트리뷰션 소개서입니다.
마케팅 성과기여 모델에 의한 온라인 마케팅/광고의 퍼포먼스 분석과 시뮬레이션을 이용한 마케팅 계획, 미디어믹스/플래닝을 위해 준비된 솔루션입니다.
대행사(marketing agency) 및 클라이언트(in-house)의 마케팅 집행 및 보고책임자와 광고집행 실무자에게 적합합니다.
더욱 자세한 내용은 bizspring.co.kr 에서 확인하세요.
[비즈스프링] 웹로그분석 서비스 LOGGER(로거) 소개서 / 국내환경에 최적화된 분석툴BizSpring Inc.
웹로그분석 서비스/도구는 다양합니다만, 온라인 광고매체의 서비스는 특정 광고의 성과측정에 국한되어 있으며, 무료 툴은 많은 설정을 직접 모두 처리하거나, 빠르게 변화하는 국내 광고환경을 따라가지 못하고 있습니다.
비즈스프링 LOGGER는 12년간의 경험과 노하우를 바탕으로 빠르고 편리한 적용, 국내 환경에 최적화된 설정을 통해서 여러분의 e-biz의 성과향상을 완벽하게 지원합니다.
Data Engineers Lab's (DLAB) company and service information including Varies Big Data Case Studies in both vertical and horizontal business perspectives.
데이터엔지니어스랩 (디랩)의 회사 및 서비스 소개서입니다. 각 산업별 및 업무 분야별 빅데이터 사례와 활용도에 대한 커멘트를 수록한 최신 버전입니다.
[비즈스프링]BizSpring CONVERSION (비즈스프링 컨버전) 소개서BizSpring Inc.
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데이터엔지니어스랩 (디랩)의 회사 및 서비스 소개서입니다. 각 산업별 및 업무 분야별 빅데이터 사례와 활용도에 대한 커멘트를 수록한 최신 버전입니다.
Tableau startup business case analysisSungwoo Park
태블로는 모든 사람들이 쉽고 빠르게 데이터를 이해 할 수 있도록 서비스를 제공하기 위해 2003년도 스탠포드 대학교 연구과정생들이 설립하였다.
사용자가 직접 빅데이터, 클라우드를 아우르는 모든 데이터를 연결, 분석함으로써 실질적인 Self-Service 데이터 분석이 가능하도록 만든 솔루션이다.
직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스로 사용자들이 빠르고 간편하게 데이터를 분석할 수 있도록 해줌
[Bespin Global 파트너 세션] 분산 데이터 통합 (Data Lake) 기반의 데이터 분석 환경 구축 사례 - 베스핀 글로벌 장익...Amazon Web Services Korea
기업 환경에 따라 차이는 있겠지만, 최근 대부분의 기업은 데이터 분석 환경이 구축되어 있고, 이를 기반으로 데이터를 분석하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 현업에서는 분석하고자 하는 데이터가 없거나 변화하는 비즈니스 요건을 반영하지 못한다는 불만을 제기하고, 분석 환경을 제공하는 IT운영팀은 변화하는 비즈니스 요건에 따라 분석 환경을 적시에 제공하기 쉽지 않다는 어려움을 토로하고 있습니다. 이 해결책으로 운영시스템에 데이터베이스 형태로 존재하고 있거나, 현업의 PC에서 수작업으로 작성한 정형, 비정형 파일을 통합 관리할 수 있고, 또한 인프라 환경의 확장 및 변경을 보다 유연하게 할 수 있는 AWS Cloud 기반의 분석 환경 구축 사례를 소개하고자 합니다.
다시보기 링크: https://youtu.be/YvYfNZHMJkI
* 행사 정보 :2016년 10월 14일 MARU180 에서 진행된 '데이터야 놀자' 1day 컨퍼런스 발표 자료
* 발표자 : Dylan Ko (고영혁) Data Scientist / Data Architect at Treasure Data
* 발표 내용
- 데이터사이언티스트 고영혁 소개
- Treasure Data (트레저데이터) 소개
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #1
>> MUJI : 전통적 리테일에서 데이터 기반 O2O
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #2
>> WISH : 개인화&자동화를 통한 쇼핑 최적화
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #3
>> Oisix : 머신러닝으로 이탈고객 예측&방지
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #4
>> 워너브로스 : 프로세스 자동화로 시간과 돈 절약
- 데이터로 돈 버는 글로벌 사례 #5
>> Dentsu 등의 애드테크(Adtech) 회사들
- 데이터로 돈을 벌고자 할 때 반드시 체크해야 하는 것
본 강연에서는 AWS 파트너인 Treasure data의 솔루션을 이용하여 클라우드 환경에서 손쉽게 빅데이터 분석 및 적용하는 법에 대하여 살펴봅니다. 모범 사례에 따른 사용법을 소개하고 JP Morgan 등 해외 선도 고객 사례를 공유합니다.
연사: 고영혁 대표, Treasure Data
최근 다양한 분야에서의 빅데이터 분석 시스템이 구축되어 활용되고 있으나, 대부분의 대상 데이터들이 텍스트 기반의 데이터를 한정하고 있다. 그러나, 현재 전 산업 분야에서 이미지(비디오) 데이터가 빅데이터의 핵심으로 부상하면서 이를 분석하기 위한 이미지 마이닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 이미지 마이닝 기술은 이미지 프로세싱 기술에 대한 연구가 시작된 시점 1960년대 이후인 1970년대부터 연구되기 시작하였다. 이와 관련된 많은 연구들이 의학적인 분야와 국방 분야에서 많이 연구되어 오다, 최근에는 마케팅 분야를 포함한 다양한 분야에서 연구되어 오고 있으며, 일부 산업 분야에서는 상용기술이 개발되어 실제 산업에 적용되고 있다. 이러한 기술들이 최근 빅데이터 기술에 대한 관심이 증가하면서 이미지(비디오) 데이터 분석에 적용하기 위한 연구들이 집중되고 있다. 이에 이에 이미지 마이닝을 위한 기존의 기술들의 연구 동향과 이러한 기술들을 활용하고 있는 산업 분야의 응용에 대한 동향을 조사 분석하고 향후 발전 방향에 대해 살펴보기로 한다.
최근 다양한 분야에서의 빅데이터 분석 시스템이 구축되어 활용되고 있으나, 대부분의 대상 데이터들이 텍스트 기반의 데이터를 한정하고 있다. 그러나, 현재 전 산업 분야에서 이미지(비디오) 데이터가 빅데이터의 핵심으로 부상하면서 이를 분석하기 위한 이미지 마이닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 이미지 마이닝 기술은 이미지 프로세싱 기술에 대한 연구가 시작된 시점 1960년대 이후인 1970년대부터 연구되기 시작하였다. 이와 관련된 많은 연구들이 의학적인 분야와 국방 분야에서 많이 연구되어 오다, 최근에는 마케팅 분야를 포함한 다양한 분야에서 연구되어 오고 있으며, 일부 산업 분야에서는 상용기술이 개발되어 실제 산업에 적용되고 있다. 이러한 기술들이 최근 빅데이터 기술에 대한 관심이 증가하면서 이미지(비디오) 데이터 분석에 적용하기 위한 연구들이 집중되고 있다. 이에 이에 이미지 마이닝을 위한 기존의 기술들의 연구 동향과 이러한 기술들을 활용하고 있는 산업 분야의 응용에 대한 동향을 조사 분석하고 향후 발전 방향에 대해 살펴보기로 한다.
(오리지널 구글 프리젠테이션은 http://goo.gl/uiX2UH 에)
- 권재명 (Jaimyoung Kwon)
1. 실리콘 벨리 데이터 기업들
2. 온라인 광고 사업
3. 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 머신러닝 사이언티스트
4. 실리콘 벨리 데이터 사이언티스트의 하루
5. 데이터 사이언스 툴채인
6. 데이터 사이언스 베스트 프랙티스
7. 데이터 사이언스 필수 통계 개념
8. 사내 데이터 사이언스 도입
(2022-06) Introduction of BizSpring Inc..pdfBizSpring Inc.
No.1 Data Partner for Data-Driven Growth
비즈스프링은 온라인 고객 행동 및 마케팅 데이터에 특화된 데이터 전문 기업입니다.
비즈스프링은 2002년부터 온라인 고객행동과 마케팅에 특화된 빅데이터의 직접적 수집/적재/리포팅 기술을 기반으로 MarTech 및 AdTech 분야의 다양한 솔루션과 데이터를 제공하며,
데이터 엔지니어링 업무와 함께 머신러닝/인공지능을 응용한 플랫폼 구축을 수행해 왔습니다.
BizSpring Products & Services Vol. 2
데이터로 보는 고객의 마음
◆ AD-TECH SOLUTIONS
프로그래매틱바잉과 키워드 기반의 리타깃팅 플랫폼, 채널/매체/소재 레벨의 성과기여모델 분석을 제공합니다.
[BizSpring ADMONSTER™]
- Keyword Audience Retargeting
- Programmatic Buying
[BizSpring LOGGER™ with Attribution]
- Media Attribution
◆ DMP SOLUTIONS
광고 및 마케팅 성과를 타깃오디언스 및 고객기준으로 통합하고 실제 고객을 추출하여 광고 및 마케팅에서 다시 개인별 타깃팅 할 수 있도록 합니다.
[BizSpring TAME™]
- Target Audinece Management
- Private DMP
◆ MAR-TECH SOLUTIONS
온라인 마케팅 성과 분석과 잠재고객 행동유형 기반의 마케팅 캠페인 자동화 솔루션을 제공합니다.
[BizSpring BOOST™]
- Marketing Automation
- Customer Experience
[BizSpring INSIGHT™]
- Behavioral & Customer Analytics
광고와 데이터를 잇다. 비즈스프링 애드테크 솔루션
비즈스프링 제품 서비스를 소개합니다.
15년간의 Paid/Earned/Owned Media의 트래킹/리포팅/분석/자동화 기술이 집약된 AD-Tech솔루션을 SaaS 및 독립 구축형으로 제공합니다.
BizSpring ATTRIBUTION : 마케팅 성과기여 모델별 분석과 시뮬레이션을 이용한 성과 극대화
BizSpring CONVERSION : 매체 광고상품의 경쟁력과 신뢰도 향상
BizSpring ADMONSTER : 지능화된 광고 입찰 및 관리
Target Audience Data : 정밀한 타겟 마케팅을 위한 데이터
BizSpring LOGGER : 광고 성과 분석과 바이럴 마케팅, 앱리뷰 추적 관리
Data-driver Marketing의 실측 데이터 기반의 마케팅 계획과 실행이 가능하며, 데이터 기반 마케팅을 위한 트레이닝 및 지원합니다.
광고와 데이터를 잇다. 비즈스프링 애드테크 솔루션
비즈스프링 제품 서비스를 소개합니다.
15년간의 Paid/Earned/Owned Media의 트래킹/리포팅/분석/자동화 기술이 집약된 AD-Tech솔루션을 SaaS 및 독립 구축형으로 제공합니다.
BizSpring ATTRIBUTION : 마케팅 성과기여 모델별 분석과 시뮬레이션을 이용한 성과 극대화
BizSpring CONVERSION : 매체 광고상품의 경쟁력과 신뢰도 향상
BizSpring ADMONSTER : 지능화된 광고 입찰 및 관리
Target Audience Data : 정밀한 타겟 마케팅을 위한 데이터
BizSpring LOGGER : 광고 성과 분석과 바이럴 마케팅, 앱리뷰 추적 관리
Data-driver Marketing의 실측 데이터 기반의 마케팅 계획과 실행이 가능하며, 데이터 기반 마케팅을 위한 트레이닝 및 지원합니다.
비즈스프링 서비스소개 브로슈어(BizSpring Product Brochure)BizSpring Inc.
(주)비즈스프링은 2002년 설립되어 전문 웹분석(Web Analytics) 솔루션을 제공하기 시작한 이후, 선도적 기술 개발과 전문 분석 노하우로 다양한 솔루션과 서비스를 제공하며 온라인 비즈니스 전체 분야로 사업 영역을 확장하고 있습니다.
'계획 - 실행 - 측정 - 평가'로 순환되는 온라인 비즈니스에서 올바른 전략을 수립하기 위한 근거 데이터의 제공부터 온라인 마케팅의 자동화 및 성과 측정까지 비즈니스 퍼포먼스를 향상시킬 수 있는 솔루션을 제시해 드립니다.
강점 요약 :
온-오프라인 통합 e-Biz 플랫폼
이커머스부분에 대한 다년간의 컨설팅 경험, 개선점 도출과 조합내 직접적 실행
온라인 데이터에 근거한 유기적 API 연결
단순 광고대행이 아닌 온라인 마케팅의 직접적 성과개선 노하우
PC환경과 모바일환경의 자연스러운 연결/통합
동영상 기반 전자상거래 및 커뮤니티
광고대행사를 위한 다양한 기능들을 편리하고 쉽게 이용하실 수 있도록 제공해드리는 비즈스프링만의 특별한 서비스입니다.
[주요 서비스 및 기능]
ADMONSTER™ - 광고 계정 관리, 자동입찰 및 스케줄 관리 서비스
CPC Saver™ - 키워드광고의 부정클릭 원천 차단 서비스
LOGGER™ - 광고주 웹사이트의 마케팅 성과 및 키워드 전환성과 측정 서비스
ROI Bidding - 성과 높은 키워드의 입찰순위 자동 조절 기능
OCTOPUS™ - 매체 데이터와 웹분석 데이터가 결합된 자동 리포트 생성 서비스
1. Copyright 2002-2016 BizSpring Inc. All Rights Reserved.
데이터 분석 동향과
비즈스프링이 제공하는 데이터
Copyright 2002-2019 BizSpring Inc. All Rights Reserved.
®BizSpring
2. 목차
01. 데이터의 이해
/ 데이터의 이해
/ 데이터 분석 도구
/ 데이터 분석의 중요성
02. BizSpring 데이터 활용 방안
/ 데이터 활용 방안
/ 보유 데이터
/ 기술 지원
4. 데이터의 이해 데이터를 바라보는 관점의 변화
기존의 데이터 분석은 주로 표 형태의 데이터를 다루는 반면, 데이터 사이언스에서는 다양한 형태의 데이터를 다룰 수 있습니다.
데이터를 다루는 방법 역시 다룰 수 있는 데이터의 종류에 따라 달라지는데, 데이터 사이언스의 관점에서는 그 활용 영역이 점차 확장되고 있습니다.
데이터 분석 데이터 사이언스
어떻게 유의미한 데이터를
잘 쌓고 정리할 것인가?
어떻게 복잡한 구조의
데이터에 대해 이해할 것인가?
BEYOND
5. 데이터의 이해 데이터 분석과 데이터 사이언스
데이터 분석
[데이터 형태의 변화]
[데이터를 다루는 방법의 변화]
데이터 사이언스
▪ 표 형태의 데이터
▪ 스프레드시트 (A spreadsheet)
▪ Tabular data
▪ 정형(Structured data)
▪ 반정형(Semi-structured data)
▪ 비정형(Unstructured data)
▪ SQL query를 이용한 데이터 추출
▪ 데이터 집계 (Data aggregation)
▪ 간단한 통계 분석 (평균, 중앙값, 4분위, 분산, 표준
편차 등)
▪ 예) Oracle이나 MySQL과 같은 RDB에서 했던 데
이터 추출 작업
▪ 통계 분석(Statistical Learning)
▪ 머신 러닝(Machine Learning)
▪ 딥러닝(Deep Learning)
▪ 텍스트/음성 분석 및 이해
▪ 이미지/동영상 분석
▪ 소셜 미디어 분석
▪ 인공지능(AI)
▪ 예) 마케팅 자동화를 위한 고객 군집 추출, 상
품 추천
BEYOND
6. 데이터의 이해 데이터 사이언스의 대표적인 분석 방법
통계 분석 (Statistical Learning) 머신 러닝 (Machine Learning) 인공지능 (Artificial Intelligence)
머신러닝은 경험적 데이터를 기반으로 학습하고 예측을 수행하여 스스로의 성능을 향상시키는 시스템과 이를 위한 알고리즘을 연구하고 구축하는 기술입니다.
다양한 데이터들의 관계, 패턴 등을 예측하여 새로운 규칙, 지식표현, 판단기준 등을 스스로 학습하여 추출합니다.
▪ 통계 기법을 이용한 데이터 이해
▪ 회귀 분석이 대표적
▪ 주로 예측 모델을 만들거나
▪ 결과값을 추정할 때 사용
▪ 다른 방법들에 비해 상대적으로
적은 양의 데이터를 다룸
▪ 기계를 이용하여, 데이터 내 존
재하는 패턴 또는 알고리즘을 찾
아 잠재되어 있는 관계를 발견
▪ 많은 양의 데이터를 다룸
▪ 머신 러닝 기법 내에는 수학적,
통계적 과학 지식이 내재
▪ 인공지능의 아버지 John
McCarthy는 인공지능이란 특
별히 지능적인 컴퓨터 프로그램
을 지닌 기계를 만드는 과학 및
공학이라고 정의
▪ 지능적 인간의 사고를 흉내내는
방식으로, 컴퓨터 또는 그것이
조종하는 로봇을 만들거나 지능
적으로 사고하는 소프트웨어를
만드는 것
7. 데이터의 이해 데이터 사이언스의 대표적인 학습 방법
지저분한
데이터
데이터 정제
정제된 데이터
데이터 시각화
데이터
보정
모델링
예측 모델 정제된 모델
모델 정제
모델
보정
모델 시각화
현실 세계 그래프
데이터 측정 및 수집
잡음 제거 지표 선택 교차 검증
Bootstrap
모델 그래프
▪ 입력 값과 출력 값의 쌍이 정해져서 정해진 결과를 도출하도록 학습
지도학습 (Supervised Learning)
▪ 입력 값과 출력 값의 쌍이 정해지지 않아도 임의로 둘의 관계를 찾도록 학습
비지도학습 (Unsupervised Learning)
▪ 지도학습이나 비지도학습을 통해 얻은 결과를 보정 및 강화하여 다시 모델링하는 학습
강화학습 (Reinforcement Learning)
8. 데이터 분석 도구 R
▪ 통계 분석 도구이자 계산기
▪ 프로그래밍 언어 (programming language)
▪ 그래픽 인터페이스 (graphical interface) 제공
▪ 무료로 제공되는 오픈 소스 언어 (open source language)
▪ 매우 이해하기 쉬운 언어
▪ 방대한 이용자 커뮤니티 형성
▪ 그래프로 표현되는 뛰어난 시각화 도구들
▪ 다른 프로그래밍 언어들과 조화
▪ Extensions을 지원
▪ 그로쓰 플랫폼(Growth platform)에 활용
9. 데이터 분석 도구 Python
▪ 스크립트 방식의 프로그래밍 언어
▪ 풍부한 라이브러리를 통해 분석 환경을 제공 (sklearn이라고 불리는
Scikit-learn과 Scipy family, Pandas, matplotlib 등을 주로 이용)
▪ 오픈 소스이자 무료
▪ Python 3로 버전이 업그레이드 되면서 C/C++과 JAVA의 영역에서
수행되는 작업을 하기 위해 만들어짐
▪ 즉 Python 하나면 모든 것이 다 되도록 만들고 있는 중
▪ 덕분에 Python2를 쓰고 있는 그룹들을 위해 Python 2.7 버전과 호
환될 수 있도록 대부 분의 라이브러리 및 응용 도구들이 개발되고 있
는 중
10. 데이터 분석 도구 다양한 분석 도구
SPSS
▪ 데이터 사이언스는 R과 Python만 이용해야 하는 것처럼 보이지만,
상대적으로 두 언어가 다른 언어들에 비해 관련 라이브러리를 풍부
하게 보유하고 개발이 활발히 진행되고 있을 뿐
▪ 다른 프로그래밍 언어들을 통해서도 다양한 데이터 사이언스 도구들
이 만들어지고, 또 활용되고 있음
11. 데이터
전문 지식 인사이트(Insight)
▪ 통계학(Advanced/Applied Statistics)
▪ 수학(Advanced/Applied Mathematics)
▪ 관련 분야에 대한 전문 지식
▪ 개발자(Software engineers/developers)
데이터 분석의 중요성 데이터 사이언스에서 중요한 것
데이터 사이언스를 시작하기 위해서는 관련 분야에 대한 지식과 수학 및 통계 관련 지식을 갖추고 있어야 합니다.
프로젝트를 수행할 프로그래밍 언어와 도구들을 익숙하게 익히는 것도 중요하지만, 도출된 결과를 어떻게 해석하느냐가 더욱 더 중요하기 때문입니다.
13. Goal
타깃 오디언스 분석
오디언스 분석 과정
Insight
BizSpring Solution
Target Audience Analytics
Data
인사이트 발견
데이터 분석을 토대로 인사이트 발견
데이터 수집 및 적재
데이터 수집 및 적재 과정
비즈스프링 솔루션 활용
-LOGGER: 웹로그 분석 솔루션
-People DB: 오디언스 데이터 추출
-BOOST: 액션마케팅 솔루션
최종 목표 도달
데이터 활용 방안 BizSpring 제안점
Plan
목표 수립
14. 데이터 활용 방안 데이터 수집 및 적재
BizSpring
속성/행동 데이터
▪ 연령/성별
▪ 웹서핑 패턴 / 구매 패턴
▪ 방문 사이트 카테고리
▪ 방문 이전 키워드/ 사이트
고객데이터
▪ 이름
▪ 회원 ID
▪ 생년월일
▪ 전화번호
▪ 상담내역
▪ 구매이력
▪ 결제내역
▪ 웹 이용 패턴
▪ 방문 전 페이지 정보
▪ 타 사이트 이용 정보
▪ 유입 전 검색어 정보
▪ 관심 상품 정보
▪ 활동 지역 정보
▪ 사용 기기 정보
웹 수집 데이터
(PC/Mobile)
오디언스 속성 및 관심사 도출하기 위한 데이터 구축 환경을 마련
매체 데이터
(캠페인)
▪ 매체 통합 수집 데이터
▪ 매체 별 전환 데이터
▪ 오디언스 별 매체 전환
▪ 매체 별 전환 데이터
▪ 통합 키워드
통합 데이터 수집
15. 1st Party Data – 고객사 행동 데이터
3rd Party Data – Bizspring People DB
1st Party Data 와 3rd Party Data 매칭
고객의 접속 정보(IP와 접속 시간, 요일, 사이트 수, 빈도)를 통한 고
객의 라이프스타일 파악
고객이 방문한 사이트의 회원 정보를 통한
고객의 연령, 성별 파악
고객이 장바구니에 담거나 구매한 제품 정보
(상품명, 구매가격, 구매빈도)를 통한 고객의 구매 성향 파악
고객이 방문한 사이트의 카테고리, 방문 전 검색어, 방문 후 사이트
내 검색어를 통한 고객의 관심사 파악Search
고객의 관심사의 변화와 접속 정보 등의 변화를 통해 고객 상태의 변경을 유추
데이터 활용 방안 타깃 오디언스 분석
16. Data Personal Action
People DBLOGGER BOOST
▪ 온라인 상의 고객 행동 패턴을 수집
▪ 웹로그 데이터 수집
▪ 캠페인 매체 데이터 수집
▪ 성과측정을 위한 전환 데이터 수집
▪ 성별, 연령, 회원ID 등 회원 특성 파악
▪ 위치, 기기, 시간 등의 환경을 분석
▪ 오디언스 별 일종의 패턴 분석
▪ 커스터머저니를 통한 전환자 분석
▪ 분석된 오디언스 특성 별 액션
▪ 랜딩 페이지 최적화를 위한 학습
▪ 이메일, 배너, SMS 등 마케팅 활용
TM TM TM
데이터 활용 방안 솔루션 활용
18. 데이터 활용 방안 기대효과
BizSpring
데이터
활용 기대효과
타깃팅 및 고객 획득 활동의 성과 향상
실제 환경에서 발생하는 다양하며 복잡한 고객의 전체 여정을 파악할 수
있어, 고객 경험상 취약하거나 우수한 접점을 구분해내고, 가장 수익성이
높은 고객과 이탈 가능성이 높은 고객을 개별 세그먼트로 생성하여 추출
하고 대응합니다.
개인화된 고객 경험으로 고객 평생 가치 상승
단순 상품 추천 엔진이나 1차원 행동 기반의 마케팅을 넘어, 고객의 행동
과 취향, 반응을 입체적으로 분석하여 상품 제안이나 고객 접점을 최적화
할 수 있습니다.
AdTech+MarTech의 고객 데이터 플랫폼 구축
목적에 최적화하여 빠르게 구축된 고객 데이터 플랫폼(CDP, Customer
Data Platform)은 전체 고객 여정과 '사람' 개별 대응을 가능하게 하여 고
객 경험과 브랜드 경험을 함께 높입니다.
광고 마케팅 활용
빅데이터 플랫폼에서 3rd Party 데이터를 함께 결합하여 파악하므로 보다
정교해진 리타깃팅/리마케팅에 활용할 수 있습니다.
BizSpring
데이터
활용가치
개인화된 맞춤 메시지
구매이력, 관심사와 성향, 행동 패턴 등의 다양한 고객 데이터를 기
반으로 개인화된 맞춤 메시지를 적절한 시점에 제안합니다.
Target Audience 및 캠페인 계획 수립
데이터에 근거하여 캠페인 계획을 효율적으로 수립할 수 있으며
타깃 Audience 및 고객 구매 여정을 함께 추적합니다.
카테고리 지표 제공
비즈스프링 내 고객을 산업 군 별로 카테고리화 하여 세그먼트 지표
의 데이터로 활용하며 산업 군 별 특징을 발견하여 마케팅 실행 방
안으로 제시합니다.
분석 세그먼트
유저의 행동 패턴을 기반으로 지표를 선정하여 세그먼트화 할 수 있
으며 그러한 데이터를 기반으로 분석된 세그먼트화 된 데이터를 이
용할 수 있습니다.
19. 5,500만
2,600만
8,100만
0 5,000 10,000
MAU
월 사용자 수(MAU) PC웹 모바일웹
BizSpring 모수 정보
(2018년 9월 기준, 6천여개 서비스)
전체 MAU
PC웹
모바일웹
BizSpring 수집 데이터
사용자 정보 웹/모바일웹 정보 제품 정보 사이트 외부 사이트 내부
Unique id Browser Product Name 레퍼러 페이지 신규방문
Session id 해상도 Manufacture name 레퍼러 도메인 Langauge
방문시간 OS Order Amount 레퍼러 페이지경로 Contents Path
아이피 Cookie Order Product 레퍼러 파라미터 Page Identify
방문횟수 Java Enabled Order EA 레퍼러 키워드 사이트 카테고리 코드
레퍼러 호스팅 정보 Order Count Javascript Enabled Campaign Code
Member Gender 휴대폰 기종 Product Name Display Viral Code
Member Age 제조사 Document path Color depth
일첫방문여부
Document Query
string
Timezone
주첫방문여부 Document Title Inner Search Keyword
월첫방문여부 Insert timedate
RK Insert day
보유 데이터 데이터 구성 및 모수
20. • 국내 로컬기업으로서 제공되는 웹로그분석에 관련한 기술지원 및 약 6천여개의
로그분석 사이트 운영
• 스크립트 기반 : 15년간 웹기반의 로그분석 데이터와 온라인마케팅의 성과측정
집행부분 솔루션 및 서비스를 제공하면서 별도의 구축과정을 거치지 않더라도 쿠키로
쉽게 매핑 가능
• 커스터마이징 데이터 제공 : 웹분석 전문 기업으로서 전문지식과 분석노하우를
보유하며 커스터마이징 데이터를 제공함으로써 데이터 활용 가치를 높임
• 자체 개발 인력을 통한 기술 지원과 정보보안 준수 여부 : 가능
• 장애 발생 시 대응책 : 모니터링을 통한 데이터 전송 이상 대응, 데이터 이상 시
재전송
기술지원
21. 비즈스프링은 e-Business최적화 솔루션 업체로서 웹 분석 솔루션인 Logger™를 시작으로 통합 분석 시스템을 보유하고 있으며
현재는 애드테크와 마테크의 융합으로 교차점에 있는 DMP영역을 만들어 가고 있습니다.
프로그래매틱바잉과 키워드 기반의 리타겟팅 플랫폼
채널/매체/소재 레벨의 성과기여모델 분석을 제공합니다.
ADMONSTER™
LOGGER™ with ATTRIBUTION
온라인 마케팅 성과 분석과 잠재고객 행동유형 기반의
마케팅 캠페인 자동화 솔루션을 제공합니다.
BizSpring INSIGHT™
BOOST™
BizSpring TAME™
사업 영역 Business Outline
22. CONTACT US : VISIT US :
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