페이스북 인사이트 100% 활용과 페이스북 마케팅 roi 분석

Sun Young Kim| Chief Consultant LNS IT

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Actionable Insight 도출을 위한 다양한 노하우와 경험을 제공합니다

페이스북 인사이트 100 활용과 페이스북 마케팅 ROI 분석

김 선영

Why Measure

Fabric Element

bull Core of digital marketing bull Not Actionable alone bull Left hand of digital marketers

what brings the web to life

bull exploding just as much as data bull what drives people to take action

Game Changer

what brings data and

content together bull what activates ROI bull makes delivery of content as effective as possible

Data Optimization Contents

The combination of data content and optimization matters when marketers understand who individual customers are by digging into the data and reading the signals and when marketers take the content and deliver it in optimized and personalized experience

Why Measure

Every Action on the Web is measurable

Web makes it easier to fail faster Continuous

improvement

Experiment Testing Optimization

感이 아닌 事實에 의거한 효과적 온라인 전략 수립 Maximizing ROI with Data-driven Online Strategy

Understand customers with behavioral data

Instead of home run get better by launching quickly and make incremental improvement

B2B ROI Case Study

페이스북 인사이트 데이터의 이해

Facebook Insights Overview

Facebook Page Insights


엑셀 데이터 100 가지 페이지 수준 지표와 28가지 게시물 수준 지표 확인 가능

(제공되는 지표 항목 가지 수는 지속적으로 변동)

각 데이터는 daily weekly 28days 세가지 날짜 기준으로 제공

Facebook Page Insights - Metrics

1) 이야기하고 있는 사람 (People Talking About This - PTAT)

기간 내 페이지에 대해 story(이야기)를 생성한 순 이용자 수 페이스북에서

story(이야기)는 뉴스피드에 보여지는 항목을 이야기하며 아래의 활동을 통해 생성됨

페이지 좋아요

페이지 담벼락에 게시 글 올리기

페이지 내 개별 글에 대한 좋아요

페이지 내 개별 글에 대한 댓 글

페이지 내 개별 글에 대한 공유

이벤트(일정)에 대한 이용자의 반응

페이지 관리자가 질문에 답변

페이지를 멘션한 횟수(으로 시작하는 태깅)

사진에서 페이지를 태깅한 횟수

은 포함되지 않음


2) 페이지 이야기 ( Page Stories) 기간 내 페이지에 대해 생성된 story(이야기)ldquo 수

(28일 기준)

(28일 기준)

30일 기준으로 변환하고 싶으면 daily page stories x 30 days divide of Posts 로 계산

PTAT 는 Unique User 기준이기 때문에 daily PTAT 를 단순 sum 해서 30일 치를 구할 수 없어 30일 기준으로 전환 불가함

응용 이야기는 페이지와 관련 된 다양한 상호 작용을 포괄하고 있기 때문에 페이지 이야기 수를 자사에서 생성한 포스트 개수로 나누면 포스트 당 상호작용 수가 됨

로 나누는 의미

월 1 ~ 회 일회성으로 진행하는 이벤트 게시글의 영향을 덜 받는 지표

평상 시 콘텐츠 운영의 건강 (Vital) 을 진단할 수 있음


3) 전체 좋아요 개수( Lifetime Total Likes) 페이지를 좋아요 해 준 사람 총 수 = 팬 수

4) 새로운 좋아요와 좋아요 취소 건 수 (New Likes and Unlikes)

특정일 급증했을 경우 당일 페이스북 운영 활동과 연계 분석을 통해 원인 분석 필요

응용 전체 팬 수 대비 타 지표 비중을 계산 팬수의 증가 대비 타 지표 성과 비교

응용 기간 내 Daily New Likes ndash Daily Unlikes 는 Like 의 Growth (증가) 수치가 됨


5) 팬의 친구들 (Friends of Fans) 현재 팬을 유지하고 있는 팬들의 친구 수 (중복제거)

즉 페이지 게시 글을 볼 가능성이 있는 사람 수 (단 정확한 수치라기 보다는 대강의 수치

라고 페이스북은 밝히고 있음)

6) 연관 사용자(Engaged Users) 페이지 관련하여 생성된 스토리 와 상호 작용하는 경우

(PTAT) 외에 링크 클릭 활동까지 포함할 활동을 한 사람 수 (중복제거)

응용 트위터의 Reach 와 가장

유사한 개념의 지표이기 때문에

트위터와 함께 비교할 때

활용하기 좋은 지표임

응용 PTAT 에 포함되지 않는 Photo Clicks video plays link clicks 과 같은 상호 작용까지 포함하기 때문에 보다 포괄적인 상호 작용 지표로 of Posts 와 같은 타 지표와 비교하는 계산 된 지표 생성 가능


Friends of Fans

팬의 약 80에게는 Organic 한 방법으로 Reach 불가



7) 인구통계학적 정보 및 위치 (

성별 연령대 국가 도시 언어 등의 정보

응용 전체 대비 타겟 고객의 비중 측정


8) 좋아요 출처 (Like Sources 좋아요가 클릭 된 위치

응용 좋아요를 위한 최적화 작업

에 활용되는 정보


9) 도달(Reach) 자사 페이지 관련 콘텐츠를 본 사람 수 (중복제거)

- Organic Reach 자사 팬 페이지를 방문했거나 뉴스 피드를 통해

자사 페이지 관련 콘텐츠를 본 사람 수 (페이지를 좋아한 사람이나 좋아하지 않은 사람 모두 포함)

- Paid Reach 자사 팬페이지 관련 스폰서 이야기나 광고를 본 사람 수

- Viral Reach 친구에 의해 생성 된 이야기를 통해 자사 페이지 관련 콘텐츠를 본 사람 수

응용 페이스북 광고 예산은 한정 돼 있는 경우가 많고 페이스북의 Edgerank 로인해

자사의 모든 페이지 포스트가 팬들 모두에게 보여지는 것은 아님 따라서 해당 지표는

SEO 관점에서 분석하듯이 뉴스피드 최적화 관점에서 관리해야 하며 Reach 는 Post 를

늘리면 늘기 때문에 Post 당 Organic Reach 지표도 함께 관리 필요








10) 도달 빈도 분포 (Unique Users by Frequency) 최근 7일 내 페이지 콘텐트를 본 사람

수를 본 횟수 별로 도식화

응용 5+ 이상과 같이

특정 횟수 이상을 본

사람들의 전체 도달

대비 비중은 Loyalty

지표로서 의미를 가짐


11) Page Views Unique Visitors

응용 웹사이트 지표와 같은 의미이기 때문에 자사 웹사이트와의 상관관계 분석 필요


12) 외부 리퍼러 (External Referrers) 페이스북이 아닌 url 에서 페이지 유입 건 수

응용 웹사이트와 마찬가지로 외부 유입 최적화 에 활용 가능


13) 노출(Impression) 자사 페이지 관련 콘텐츠가 보여진 횟수 (Reach 는 Unique User

개념 Impression 은 노출된 건수 합계)

14) 페이지 소비량(Page Consumptions) 자사 페이지 콘텐츠가 클릭된 횟수 (like 와 같이

클릭 행동 없이 생성되는 이야기(Stories) 는 포함되지 않음 Engaged User 의 행동 중

Other Clicks 에 해당하는 행동 수)

응용 광고 캠페인 성과와 함께 비교하기에 좋은 지표 Reach 지표와 마찬가지로

Organic Paid Viral 로 구분하여 데이터 확인 가능

응용 CTR 지표로 일자별 추이 변화

관리를 통해 매일 매일의 게시글들을

고객이 얼마나 클릭하는지 보다 많은

클릭을 유도한 게시글과 그렇지 못한

게시글들의 성과를 비교해야 함


15) 부정적 피드백 (

숨기기 unlike 삭제 Spam 신고 등의 피드백

응용 daily Trend 와 게시글 간의 상관 관계 분석


16) 포스트 수준 데이터 (

해당 게시글을 본 순 이용자 수 해당 게시글을 클릭한 순 이용자 수

해당 포스트와 관련 된 이야기를 생성한 순 이용자 수

응용 Excel 데이터를 다운 받아 콘텐츠 유형 별 반응을 분석해야 함

에서

기본 작업 진행

수작업 분류용 칼럼

에서 가져옴

콘텐츠 유형 별

합산

는 사람



페이스북 인사이트 For Domain

페이스북 플랫폼과 별도로 존재하는 웹사이트도 설정 가능 도메인을 위한 페이스북 인사이트 설정을 완료하면 페이스북 유저들이 자사 사이트에 대한 링크 정보를 공유하는 활동에 대한 다양한 지표와 데모그래픽 정보를 확인 할 수 있음 이를 통해 어떤 콘텐츠가 타겟 고객에게 공유가 잘 되는지 파악 자사 웹사이트 내 콘텐츠를 보다 공유가 잘 되도록 운영할 수 있게 됨

1) 운영하고 있는 자사 팬페이지 또는 App 과 웹사이트 관련성 맺어주기 httpswwwfacebookcominsights 접속

자사 웹사이트의 ltheadgt 태그에 삽입할 메타태그 생성하기


데이터 확인

자사 사이트 내 라이크 버튼 클릭 수 상태 업데이트나 담벼락에 자사 사이트에 대한 링크 정보가 게시된 횟수


데이터 확인

자사 사이트에 대한 링크 정보가 페이스북 내에서 어떻게 노출되었는지 확인 가능 자사 사이트 내의 라이크 버튼 클릭을 통해 생성된 게시글이 노출된 횟수

상태 업데이트 또는 담벼락 게시글을 통해 자사 링크 정보가 노출된 횟수 자사 사이트 내 플러그인에 남겨진 코멘트를 통해 생성된

게시글이 노출된횟수


데이터 확인 3) 페이스북 내 노출된 링크를 통해 발생한 자사 사이트에 대한 링크 클릭 수 - Likes Stories Clicks 라이크 버튼 클릭을 통해 생성된 게시글의 링크 정보를 클릭한 건 수 - Share Stories 상태 업데이트 또는 담벼락 게시글 내의 링크 정보를 클릭한 건수 - Comment Stories 자사 사이트 내 Comment Box 플러그인에 남겨진 코멘트를 통해 생성된 게시글의 링크 정보 클릭 건수


스타일과 위치를 다양하게 테스트 최적화 적용


사이트에 대한 ldquo좋아요rdquo 버튼 클릭 시 생성되는 뉴스피드 이야기의 스타일을 다양하게 테스트 최적화 적용 (ex 제목 이미지 댓글 가능 여부 등)

페이스북 인사이트 For App

App 을 통해 생성된 이야기 수 활용된 채널 관련 클릭 쓰루 App 의 인증 대화가 보여진 횟수 App 인증을 허용한 순 이용자 수 Open Graph 를 통해 이야기를 생성한 순 이용자 수 Open Graph 를 통해 생성된 이야기를 본 순 이용자 수 Open Graph를 통해 생성된 이야기를 클릭한 순 이용자 수 등의 데이터 확인 가능

페이스북 인사이트 데이터 활용 Tip 정리

1) 절대값보다는 상대값으로 변환하자

특히 게시글 수에 영향을 받는 지표는 기간 내 of Posts 로 나눠주어야 함

2) Action 대비 결과 데이터를 Trend 그래프를 그려 함께 살펴보자

3) 지표 간의 관계도 Trend Graph 를 그리면 보인다

4) 페이스북 운영 목적이 페이스북 지표를 결정한다

5) 인사이트 데이터 확인과 보고로 끝나지 말고 최적화 활동 즉

실행에 반영하자

페이스북 인게이지먼트 지표의 허와 실




가중치 고려 X Video Photo View 누락 태깅 누락 Non-fans 누락 댓글 공유 좋아요를 양산하는 고객 항의글 횟수와 사람수의 비교 hellip


Photo View Video Play 를 포괄하는 보다 넣은 의미의 상호 작용을 포함하고

페이지 포스트를 읽고 상호작용하는 non-fan 들도 포함하고 (84의 패들은 우리 콘텐츠를 제대로 못 본다)

포스트 수에 영향을 받지 않도록 조정하고 횟수는 횟수로 사람 수는 사람 수 간의

비교를 하도록 조정하고

페이지 단위 상호작용하는 이용자 수 Engagement Rate 단점은 Crawling 불가

포스트 단위 상호작용 횟수 기준 Engagement Rate



페이스북 인게이지먼트 지표의 허와 실에 호도되지 않으려면

자사 브랜드 관련 글 게시글 유형 게시글 톤앤매너 등 다양한 측면에서 Engagement 와 실질적인 비즈니스 성과 지표를 함께 분석 콘텐츠 최적화를 해야 함

B2B ROI Case Study

페이스북 광고 효과 측정


페이스북 광고 KPI 변화 예고

페이스북 광고 Conversion Tracking

2013년 1월 22일 발표


[How-To]

의 또는접속

생성및자사 에해당 삽입

광고생성시 옵션선택예산및 설정 전환가능성높은사람에게광고전달하게됨


[How-To] 광고생성시 옵션선택예산및 설정 전환가능성높은사람에게광고전달하게됨

Efforts To Prove Facebook ROI

월평균일평균링크포스트수)

링크당평균클릭수

평균전환가치



Social Media Measurement Framework

3 Resources 2 Metrics 1 Strategy

One Time Process 가 아닌 지속적인 수정 반복을 거치는 선순환 프로세스

Fail faster Succeed faster

Good News about social media is that mistakes are rarely expensive

Metrics Develop KPIs

소셜미디어 커뮤니케이션을 하는 전략적 목적 별로 관리 대상을 선정하고 개별 관리 대상에 대한 측정 지표를 설정하여 소셜 미디어 활동의 성과를 측정

Tying a Social Media Program to

Business Objectives

1)Business Goal 의 달성 여부를 판가름할 수 있는

2)측정 가능하면서 3)실행과 연결 지을 수 있는 KPI 수립이 관건

Aligning Social Media Goals to the Sales Funnel

페이스북 Conversion KPI Sample




KPI Example

고객에게바라는행동

Resources (Data) Track Ultraviolet Data

Social Data

(Online Conversation)

Log Data

(Click Stream)

Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

(Survey

FGI etc)

Legacy Data

(Existing Customer amp

Transactional DB etc

Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)

Spectrum Analytics for Ultraviolet Data

Looking solely to websocial metrics has limitation

데이터 연결 분석 (Track Ultraviolet Data)


캠페인코드를통한 측정사례

생성

데이터 연결 분석 -Customer Acquisition Analysis

마케팅 채널 캠페인 활동 키워드 별 고객 유입 기여도

실질적인 매출 전환 리드 생성 기여도 분석

데이터 연결 분석 - Customer Acquisition Analysis

고객이 실질적인 구매 고객으로 전환 되기 전 다양한

채널을 접하기 때문에 개별 접촉 채널 별 기여도를 분석

데이터 연결 분석 - Conversion Analysis

Recommended Method

Recommended Method

Beyond

data

contents

optimization

김 선영

Why Measure

Fabric Element




Game Changer





Why Measure



improvement





B2B ROI Case Study












페이지 좋아요












(28일 기준)

(28일 기준)

























Friends of Fans































































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에서 가져옴


합산

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데이터 확인



데이터 확인




































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[How-To]

의 또는접속








평균전환가치











Business Objectives








KPI Example



Social Data


Log Data

(Click Stream)

Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

(Survey

FGI etc)

Legacy Data



Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)






생성








Recommended Method

Recommended Method

Beyond

data

contents

optimization

Why Measure

Fabric Element




Game Changer





Why Measure



improvement





B2B ROI Case Study












페이지 좋아요












(28일 기준)

(28일 기준)

























Friends of Fans































































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합산

는 사람








데이터 확인



데이터 확인




































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[How-To]

의 또는접속








평균전환가치











Business Objectives








KPI Example



Social Data


Log Data

(Click Stream)

Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

(Survey

FGI etc)

Legacy Data



Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)






생성








Recommended Method

Recommended Method

Beyond

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contents

optimization

Why Measure



improvement





B2B ROI Case Study












페이지 좋아요












(28일 기준)

(28일 기준)

























Friends of Fans































































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합산

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데이터 확인



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[How-To]

의 또는접속








평균전환가치











Business Objectives








KPI Example



Social Data


Log Data

(Click Stream)

Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

(Survey

FGI etc)

Legacy Data



Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)






생성








Recommended Method

Recommended Method

Beyond

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contents

optimization

B2B ROI Case Study












페이지 좋아요












(28일 기준)

(28일 기준)

























Friends of Fans































































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합산

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데이터 확인



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의 또는접속








평균전환가치











Business Objectives








KPI Example



Social Data


Log Data

(Click Stream)

Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

(Survey

FGI etc)

Legacy Data



Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)






생성








Recommended Method

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Beyond

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contents

optimization











페이지 좋아요












(28일 기준)

(28일 기준)

























Friends of Fans































































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데이터 확인



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의 또는접속








평균전환가치











Business Objectives








KPI Example



Social Data


Log Data

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Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

(Survey

FGI etc)

Legacy Data



Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)






생성








Recommended Method

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Beyond

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contents

optimization



(28일 기준)

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Friends of Fans































































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데이터 확인



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평균전환가치











Business Objectives








KPI Example



Social Data


Log Data

(Click Stream)

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(QR NFC etc)

Research Data

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FGI etc)

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Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)






생성








Recommended Method

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contents

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Friends of Fans































































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데이터 확인



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평균전환가치











Business Objectives








KPI Example



Social Data


Log Data

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Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

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FGI etc)

Legacy Data



Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)






생성








Recommended Method

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contents

optimization






























































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데이터 확인



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평균전환가치











Business Objectives








KPI Example



Social Data


Log Data

(Click Stream)

Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

(Survey

FGI etc)

Legacy Data



Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)






생성








Recommended Method

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contents

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데이터 확인



데이터 확인




































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평균전환가치











Business Objectives








KPI Example



Social Data


Log Data

(Click Stream)

Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

(Survey

FGI etc)

Legacy Data



Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)






생성








Recommended Method

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contents

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데이터 확인




































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평균전환가치











Business Objectives








KPI Example



Social Data


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(Click Stream)

Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

(Survey

FGI etc)

Legacy Data



Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)






생성








Recommended Method

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contents

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평균전환가치











Business Objectives








KPI Example



Social Data


Log Data

(Click Stream)

Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

(Survey

FGI etc)

Legacy Data



Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)






생성








Recommended Method

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Beyond

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contents

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평균전환가치











Business Objectives








KPI Example



Social Data


Log Data

(Click Stream)

Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

(Survey

FGI etc)

Legacy Data



Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)






생성








Recommended Method

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Beyond

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contents

optimization


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의 또는접속








평균전환가치











Business Objectives








KPI Example



Social Data


Log Data

(Click Stream)

Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

(Survey

FGI etc)

Legacy Data



Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)






생성








Recommended Method

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Beyond

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contents

optimization






평균전환가치











Business Objectives








KPI Example



Social Data


Log Data

(Click Stream)

Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

(Survey

FGI etc)

Legacy Data



Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)






생성








Recommended Method

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contents

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Business Objectives








KPI Example



Social Data


Log Data

(Click Stream)

Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

(Survey

FGI etc)

Legacy Data



Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)






생성








Recommended Method

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contents

optimization






KPI Example



Social Data


Log Data

(Click Stream)

Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

(Survey

FGI etc)

Legacy Data



Benchmarking Data

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Comscore etc)






생성








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contents

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Social Data


Log Data

(Click Stream)

Mobile Data

(QR NFC etc)

Research Data

(Survey

FGI etc)

Legacy Data



Benchmarking Data

(Compete

Comscore etc)






생성








Recommended Method

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contents

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생성








Recommended Method

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contents

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optimization

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optimization

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