오디언스 세분화

비즈니스를 위한 마케팅 애널리틱스

Sarah DeAtley

Principal Data Scientist

오디언스 세분화 기초

 

여러 색상의 사람 아이콘 그룹

오디언스 세분화: 맞춤형 마케팅을 위해 오디언스 내 그룹을 식별하는 것

 

  • 마케터는 세그먼트에 맞는 메시지를 만들고자 합니다
  • 그룹이 작을수록 메시지 개인화가 쉽습니다
  • 마케팅 분석가는 고객을 묶는 최적의 방법을 찾습니다
비즈니스를 위한 마케팅 애널리틱스

세분화 데이터 유형

  • 오디언스를 세분화하는 방법은 다양합니다:
    • 인구통계(연령, 지역, 성별)
    • 심리통계(가치관, 의견, 라이프스타일)
    • 행동 데이터(광고 상호작용, 장바구니 이탈)
  • 세그먼트는 매우 세밀할 수 있으므로 도달 가능성을 확인하십시오

인구통계, 행동, 관심사, 심리통계, 오디언스 규모 아이콘과 설명

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군집 분석

  • 많은 속성을 조합해 복잡한 세그먼트가 필요할 때가 있습니다

군집 분석: 같은 그룹(클러스터) 내 데이터가 다른 그룹보다 더 유사한 통계 모델

  • 자동으로 그룹화되지만, 분석가가 필요한 클러스터 수를 결정합니다

  • 분석가는 클러스터의 공통 주제(예: 제품 선호)를 탐색할 수 있습니다

여러 노드가 있는 네트워크 그래프 시각화

1 "20111214-NodeXL-Twitter-User jowyang network graph no jowyang edges" by Marc_Smith
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오디언스 타기팅

 

  • 마케터는 채널과 캠페인 전반에 세그먼트 정의를 확장할 수 있습니다
  • DSP와 DMP가 세그먼트 정의를 관리합니다
    • 리타게팅과 룩어라이크 모델 전술을 지원합니다

 

왼쪽은 확성기, 오른쪽은 여러 사람

1 Pixabay의 mohamed Hassan
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리타게팅과 룩어라이크 모델링

 

리타게팅: 행동 세그먼트에 기반해 오디언스를 타기팅합니다

 

룩어라이크 모델: 세그먼트와 유사 특성을 가진 대규모 오디언스를 타기팅합니다

 

위: 리타게팅(사람들-장바구니-이메일 아이콘). 아래: 룩어라이크 모델링(사람들-더 큰 그룹)

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연습해 봅시다!

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