HS애드 공식 블로그 HS Adzine

2023. 3. 20.

데이터 기반 고객 경험 개선 및 수익화 전략

요즘 같은 시기에는 신규 유저를 획득하는 것보다 기존 고객을 유지하는 전략이 더욱 효과적일 것입니다. 고객의 특성과 행동 데이터를 코호트 분석하여 더 나은 고객 경험을 제공하고, 최적의 상품 및 서비스를 추천하는 개인화 메시지를 통해 고객의 만족도를 높이고 세일즈 성과를 높일 수 있습니다. 그로스 해킹(Growth Hacking) 전략 후속편으로 유지율과 수익화에 대한 파트에서 그 아이디어를 얻었습니다. 데이터 분석을 통한 고객 유지 전략 확보한 고객을 오래 유지할수록 고객의 니즈를 더 많이 파악할 수 있고, 그 니즈에 맞춰 서비스를 보완함으로써 더 많은 수익을 얻을 수 있습니다. 더 나은 고객 경험을 유지하기 위해 필요한 데이터 분석은 시간 경과에 따라 동질 사용자 그룹을 추적하는 방법(코호트)이 있습..

2021. 11. 2.

HS애드, 데이터 기반 ‘고객 경험 관리’ 전면에 내세우다

HS애드가 디지털 상의 ‘고객 경험’ (Customer Experience, CX) 관리를 비즈니스의 전면에 내세우며, 사업 추진에 박차를 가하고 있습니다. 지난 해에 독자적인 고객 경험 관리 모델 을 만들고, 올해에는 CX 전문 조직을 신설하고 전문 인재 영입에 공을 들인 데 이어, 최근에는 오픈 이노베이션(Open Innovation)을 통해 빠르게 시장 주도권 확보에 나서고 있습니다. HS애드는 지난 10월 29일 ‘레귤러볼드’와 업무 협약을 체결했습니다. 레귤러볼드는 ‘20년, ‘21년 2년 연속 세계 3대 디자인상인 ‘iF디자인 어워드’에서 본상을 수상하는 등 UX(사용자 경험), BX(브랜드 경험) 컨설팅 및 디지털 서비스 구축 운영 분야에서 정평이 나 있는 기업으로, 양사는 HS애드의 고객 ..

2021. 4. 21.

데이터 드리븐 마케팅 이야기: 마케팅에서 통계가 필요한 이유

데이터 드리븐 마케팅이 화두가 되면서, 모든 의사 결정이 데이터를 기반으로 이루어지고 있습니다. 이로 인해 데이터 해석 능력의 중요성은 더욱 강조되고 있습니다. 이렇게 데이터 해석의 기반이 되는 것은 바로 통계적 지식입니다. 잘 아시겠지만, 흔히들 사용하는 ‘평균’은 가장 기초적인 통계입니다. 데이터를 해석하고 유의미한 결과를 도출하기 위해, 사실 ‘평균’ 이외에도 다양한 통계적 지식이 필요한 경우가 있습니다. 마케팅 관련 업무를 하다 보면 “광고 횟수랑 매출액이랑 상관이 있는 거야, 없는 거야?” 또는 “광고 후에 클릭 수도 증가하고 매출액도 정말로 올랐어?” 등등 마케팅 활동이 실제 매출에 어떤 영향을 미치는지에 대한 질문을 많이 접할 수 있습니다. 결과부터 말하자면 홍보 콘텐츠를 증가시키고 광고를 ..

2021. 1. 22.

데이터가 말해주는 컨버터블 노트북 시장

‘컨버터블 노트북’이라고 들어보셨나요? 다소 생소하게 느껴질 수 있지만, 아래 노트북 사진을 보면 한 번쯤은 접했거나 현재 사용하고 계시는 노트북일지도 모릅니다. 컨버터블 노트북(Convertible Notebook)은 화면이 360도 회전하는 노트북으로, 태블릿과 노트북의 두 기능을 동시에 구현하기 때문에 보다 확장성이 강화된 노트북입니다. 현재 국내에 많이 알려진 제품 브랜드로는 LG와 삼성 그리고 ASUS, Microsoft 등이 있습니다. 이러한 국내 컨버터블 노트북 시장은 최근 가파르게 상승하고 있습니다. 이번 글에서는 컨버터블 노트북에 대한 고객 데이터를 활용해 실제로 제품 수명 주기를 분석하고, 해당 단계의 마케팅 전략 수립의 근간이 되는 소비자의 숨겨진 니즈를 실제 데이터로 확인해보겠습니다..

2020. 11. 30.

데이터 드리븐 마케팅 이야기: 마케팅에서의 데이터 시각화

지금부터 두 개의 그림을 보여드리겠습니다. 여러분은 아래의 두 그림 중 어떤 자료가 눈에 더 잘 들어오나요? 동일한 매출 데이터를 왼쪽은 글로 표현한 자료이며 오른쪽은 시각화한 자료입니다. 글로 표현한 자료는 데이터가 보여주는 추세나 스토리를 즉각적으로 알아내기는 어렵습니다. 하지만 오른쪽과 같이 시각화한 결과로 우리는 “2분기를 기점으로 제품 A가 제품 B의 매출액을 추월하였으며 시간이 지날수록 제품 A의 매출액은 증가하지만 제품 B는 오히려 감소한다. 그러므로 제품 B의 매출 부진의 원인을 분석하고 마케팅 집행을 증가시키는 등 대책을 마련해야겠다.”와 같은 인사이트를 얻을 수 있습니다. 아주 간단한 시각화일지라도 그래프는 글보다 눈에 잘 들어오며 글을 통해서는 즉각적으로 해석할 수 없었던 정보 혹은 ..

2020. 11. 19.

광고 캠페인에서 데이터를 활용한다는 것

오늘도 광고 캠페인을 준비한다. 캠페인은 첫째, 사람들이 주목할 수 있게 만들어야 하며, 둘째, 그 모인 시선에 긍정적인 모습을 투영시켜 스스럼없이 구매를 고려하게끔 만들어야 한다. 이 때문에 캠페인은 임팩트 있는 노출을 만들기 위해 가급적 짧게 집중하는 경향을 보인다. 과정 자체에 소요되는 물리적인 시간을 비롯하여 만약에 있을 외부의 부정 요인으로부터 안전하게 운영될 수 있는 최소한을 고려하여, 1~2개월 정도의 기간을 설정할 뿐이다. 이렇게 단기간에 결정되기 때문에 준비 과정은 쉽지 않다. 메시지의 방향성은 다양한 광고 대행사의 (프레젠테이션이라고 불리는) 대면 제안을 받을 정도로 깊게 고민되고, 어렵게 선택된 제안마저 수십 번 이상 수정된다. 매체 역시 계획된 기간에 경쟁사의 진입은 없는지, 우리가..

2020. 11. 17.

데이터로 생각하고 매출 최적화로 답하다, 말레이시아 CDM 캠페인 사례

‘20년 11월 현재, COVID-19로 인한 환경 변화와 소비자 행동 변화 등 여러 요인으로 이커머스 시장은 뜨거운 감자가 되었습니다. 미국 이커머스 매출은 전년 대비 32.4% 증가한 7억 4,500억 달러에 이를 것이라는 전망도 나옵니다. (출처: emarketer 2020.10.12.)이러한 상황은 이커머스가 양질의 대규모 고객 거래 데이터, 매출 데이터를 확보하여 마케팅 분야에서도 막강한 영향력을 가질 수 있게 합니다. 이에 따라 디지털 플랫폼 강자인 구글과 페이스북은 심기일진하여 구글 쇼핑, 페이스북샵스 론칭 등 전자상거래에 다시 뛰어들었고 오프라인 유통 업체 월마트는 전자상거래 플랫폼 쇼피파이와 협력하는 행보를 보이고 있습니다. 최근 월마트가 소셜 커머스 선점을 위해 틱톡 인수에 관심을 보이..

2020. 9. 22.

데이터 드리븐 마케팅 이야기: 소셜 빅데이터를 통해 알 수 있는 것

전통적으로 소비자의 생각을 이해하고 시장을 정확하게 파악하기 위해, “가장 먼저 떠오르는 브랜드는?” 또는 “가장 선호하는 브랜드는?”과 같이 직접적인 질문들로 구성된 소비자 리서치를 활용해왔습니다. 설문조사를 통해 필요하고, 알아내야 하는 부분에 대하여 우리가 고려하는 적합한 타겟을 대상으로만 조금은 귀찮을 정도로 자세히 물어볼 수 있었기 때문이죠. 그런데 데이터 기반 분석이 활발해짐에 따라, 소비자 리서치 외에도 소비자를 더 자세히 들여다볼 수 있는 방법으로 소셜 빅데이터를 활용하는 것이 가능해졌습니다. 하지만 소셜 빅데이터가 소비자 리서치와 어떻게 다른지, 또는 그래서 어떤 인사이트를 얻을 수 있는 건지 구체적으로 알지 못한 채 무작정 마법처럼 쓰고 싶어 한다면, 필요한 목적에 따른 적합한 결과를 ..

2020. 7. 23.

데이터 드리븐 마케팅 이야기: 소셜 빅데이터 분석

약 10여 년 전, 사람들이 자신의 SNS에 무수한 생활의 단면을 남기기 시작하면서 고객을 연구해야만 하는 기업들은 소셜 데이터 분석의 중요성에 주목하기 시작했습니다. 당시 빅데이터 분석이 화두가 되면서 쉽게 접근할 수 있는 소셜 빅데이터는 한때 어마어마한 인기를 누리기도 했습니다. 그러나 소셜 빅데이터를 마법 지팡이로 생각했던 사람들이 그 한계를 경험하면서, ‘광고나 이벤트 등의 가비지 데이터가 많아서 쓸모가 없다’, ‘남에게 보여주고자 하는 모습만 기록하기 때문에 실제 데이터가 아니다’ 등 소셜 데이터의 유용성에 대해 많은 의문이 제기되기 시작했습니다. 정말 소셜 데이터는 빅데이터 계의 ‘계륵’과 같은 존재일까요? 소셜 빅데이터의 의미는 대체 무엇일까? 소셜 빅데이터든 구매 빅데이터든 사실 데이터는 ..

2019. 11. 27.

데이터 사이언스 시대의 광고의 변화 3부: 데이터 시대의 광고전략

지난 편에서는 설득을 목적으로 하는 기존 소비자의 수동적인 정보처리 과정을 소개하고, 디지털 테크놀로지의 발달로 인해 미디어 컨텐트 소비 선택의 파워를 지닌 적극적인 소비자의 정보처리 과정을 ‘관련성 (Relevance)’과 ‘조절 (Control)’이란 개념을 사용해서 소개했습니다. 이번에는 관련성에 의해 정보 선택을 하고 미디어 컨텐트 조절 선택권을 가진 소비자들에게 효과적인 광고전략은 무엇인가를 이야기해보겠습니다.▶데이터 사이언스 시대의 광고의 변화 2부: 디지털 광고 정보처리 모델(바로가기) 데이터 시대의 크리에이티브 데이터 시대의 광고는 머신러닝과 인공지능에 포커스가 맞춰지고 있습니다. 광고학 분야의 저널인 ‘Journal of Advertising’은 최근 인공지능과 광고라는 특별 호를 발간했..