오프라인 데이터를 비롯한 모든 데이터를 통해 인사이트 확보

고객은 모든 곳에서 브랜드를 만납니다. 이메일을 확인하거나 웹 사이트를 검색하고 매장을 방문하거나 고객 서비스 센터에 문의합니다. Adobe Analytics 데이터 워크벤치를 사용하면 온라인과 오프라인 채널의 고객 여정 전체를 파악할 수 있습니다. 또한 간편한 하나의 인터페이스를 통해 수익 개선에 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
고객의 전체 상황 파악
모든 온라인 및 오프라인 데이터를 통합하여 고객 여정의 전체 상황을 면밀하게 파악하고 크로스셀링 기회를 높일 수 있습니다.
예측 데이터 인사이트
모든 데이터에 대한 고급 분석과 예측 분석을 실시하여 마케팅 전반을 개선하는 데 필요한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
실시간 고급 분석
단일 데이터 세트에서 수십 테라바이트 크기의 데이터를 자유롭게 처리, 분석, 탐색 및 보고하여 솔루션을 신속하게 찾을 수 있습니다.

Adobe Analytics 데이터 워크벤치 기능

고객 성향 모델링

전환 가능성이 가장 높은 고객을 정의할 수 있으므로 방문자 행동을 예측하고 캠페인 성과를 극대화할 수 있습니다.

고객군 정보 분류

대량의 데이터를 동시에 분석하여 방문자를 분류하고 세부적인 타겟팅 및 개인화를 위한 고객 세그먼트를 결정할 수 있습니다.

상관관계 분석

표준 상관 수식을 사용하여 대량의 데이터 세트에서 트렌드와 연관성을 파악함으로써 데이터를 신속하게 분석하고 시간의 경과에 따른 변화를 강조 표시할 수 있습니다.

데이터 세분화

무제한 세분화 및 필터링 기능을 사용하여 유의미한 인사이트를 발견할 수 있습니다.

참여 점수 평가

고객에게 기대하는 행동을 정한 후, 분석 결과를 바탕으로 구매 주기의 주요 시점에 고객의 행동에 영향을 미칠 수 있습니다.

고객 이탈 분석

고객의 구매 포기를 유발하는 행동을 찾을 수 있으므로 구매 행동에 영향을 미치는 요인을 정확하게 파악할 수 있습니다.

새로운 인사이트 발견 및 비즈니스 성장을 위한 새로운 방법 모색


데이터 세부 정보를 연결하여 실행 가능한 인사이트를 확보하고 세그먼트별로 특화된 경험을 제공하고 있는 Dell의 사례를 소개합니다.



클라이언트를 위한 콘텐츠를 최적화하고 타겟팅하여 매월 잠재 고객을 두 배로 향상시킨 Computer Science Corp 사례를 소개합니다.

 

고객의 현재를 파악할 뿐만 아니라 미래도 예측

Adobe가 Gartner의 2016년 "디지털 마케팅 분석 분야의 Magic Quadrant"에서 리더로 선정되었습니다.
 

비즈니스 문제를 해결하는 방법

세분화의 모범 사례를 확인하십시오.