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구글 애즈(Ads) 반응형 광고 vs 이미지 광고
반응형 디스플레이 광고의 장점
반응형 디스플레이 광고의 ‘추가 형식 옵션’ 중 ‘자동 생성된 동영상 사용’ 옵션은 광고에 추가된 이미지와 텍스트 애셋을 이용해서 동영상을 자동으로 생성해 주는 기능입니다.
도달범위가 넓다는 것은 단순히 ‘광고가 많이 노출된다’의 의미만 있는 것이 아닙니다.
연관성 100%의 사용자가 도달범위 A에 100명이 있고 B -
반응형 검색 광고란 무엇이며 왜 사용해야 합니까?
마케터로서 우리는 개인화 및 반응형 광고에 대해 오랫동안 이야기해 왔습니다. 그리고 그 추세는 사라지지 않습니다. 2019년 에는 디스플레이 광고의 72%가 반응형이었습니다 (2년 전보다 2배 이상 증가). 또한 사람들이 검색하는 방식도 변하고 있습니다. Google 은 매일 검색 쿼리의 15%가 이전에 본 적이 없는 새로운 검색 이라는 것을 발견했습니
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인공지능을 활용한 그로스 마케팅
인간과 인공지능이 함께 효율적으로 일하는 방법에 관하여
과거처럼 광고 담당자가 일일이 모든 작업을 진행하는 수동적인 업무 처리 방식은 머신러닝을 통한 새로운 방식보다 효율이 떨어지며 실수하기 쉽다. 오라일리 시리즈는 믿고 보는 책이라는 인식이 강하다. 그만큼 업계에서 내로라하는 실력자들이 책을 쓰고 검수를 하기 때문에 많은 실무자들에게 사랑받는 책이다 -
데이터 분석, 먹고 들어가기 위한 SQL 공부법(2편)
데이터 분석을 위한 SQL을 처음 접하는 분들의 막막함을 조금이라도 줄여 드리기 위한 안내도 2편입니다.
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데이터 분석, 먹고 들어가기 위한 SQL 공부법(1편)
데이터 분석을 위한 SQL을 처음 접하는 분들의 막막함을 조금이나마 줄이기 위한 안내도를 제공해 드리려 합니다.
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마케터의 데이터 분석 공부, 어디부터 시작해야 하나요?
2017년 11월에 브런치 [https://brunch.co.kr/@minu-log/3]에 발행한 글입니다.
며칠 전에 한 마케터 분이 이런 질문을 하셨습니다.
> 데이터 분석 공부를 좀 해보고 싶은데.. 파이썬과 R 중에 어떤 게 마케터가 공부하기 더 나을까요? R은 어렵고 속도가 느리지만 데이터 시각화가
잘되는 강점이 있다 하고 파이썬은 비교적 쉬운 -
A/B 테스트에 적정한 표본의 크기와 주의 사항
A/B 테스트는 A와 B만 나누는 게 다가 아니다 (5) | Previously on [A/B 테스트는 A와 B만 나누는 게 다가 아니다] 1편 : A/B 테스트를 설계할 때의 우리의 진짜 질문 2편 : A/B 테스트의 뒤에 숨은 기초 통계 이해하기 3편 : A/B 테스트 계산기 세팅 & 해석하기 4편 : A/B 트래픽과 결과의 유의미함이 무슨 상관인가
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A/B 트래픽과 결과의 유의미함이 무슨 상관인가요?
A/B 테스트는 A와 B만 나누는 게 다가 아니다 (4) | 앞선 세 편의 글에서는 1. 우리가 A/B테스트를 할 때에 진짜로 궁금한 건 '어느 게 더 나은가?'가 아니라 '이번 한 번 우연이 아니라 앞으로도 동일한 고객에게 확실하게, 항상 나은 건 뭔가?'에 가깝고 2. 이를 알아내기 위한 A/B 테스트를 설계, 해석하는 데에 필요한 기초 통계 지식과 3
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A/B 테스트 계산기 세팅 & 해석하기
A/B 테스트는 A와 B만 나누는 게 다가 아니다 (3) | 앞선 두 편의 글에서는, 1) 우리가 A/B 테스트를 설계할 때 겉으로 궁금해하는 건 '어느 게 더 나은가?'인 것 같지만 2) 실제로 우리가 궁금해하는 건 '이번 실험 0000명이 아니라 동일한 고객 유형 전체에게 확실하게/유의미하게 나은 방안은 뭘까? 이 실험 결과가 우연이 아닌 게 맞을까?'
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A/B 테스트의 뒤에 숨은 기초 통계 이해하기
A/B 테스트는 A와 B만 나누는 게 다가 아니다 (2) | https://brunch.co.kr/@539insight/138 앞선 글에서는 A/B테스트를 설계하거나 수행할 때 우리의 표면상의 질문-목표를 달성하기 위한 방안으로 A와 B 중 어느 게 더 나은가?- 뒤에 숨은 진짜 질문에 대해 살펴보았다. “이번 며칠 동안 모은 000명~0,000명의 트래
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A/B 테스트를 설계할 때의 우리의 진짜 질문
A/B 테스트는 A와 B만 나누는 게 다가 아니다 (1) | A와 B만 비교하면 A/B 테스트인가? 서비스기획/PM 또는 그로스 해킹과 관련한 부트캠프 또는 신입을 대상으로 한 교육 과정을 살펴보면, A/B 테스트에 대한 이야기가 많다. 아마도 서비스를 개선시키는 실험 방안 중 하나로 A/B 테스트가 가장 유명(?) 하기 때문인 것 같은데, 그도 그럴 것
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11화 톡톡 튀는 성과를 낸 연말 뷰티 마케팅 성공사례 3가지
모두가 힘든 시기였기에 더욱 의미 있었던 성공 스토리 | 통상적으로 이커머스 시장에서는 연말 시즌이 한 해의 대목으로 여겨졌습니다. 성탄절과 새해를 앞둔 고객들의 소비 심리가 쉽게 자극되었기 때문입니다. 하지만 작년 시장의 분위기는 달랐습니다. 연말에 코로나19의 확산세가 다시금 거세지면서 온/오프라인 시장에서의 소비심리도 함께 얼어붙었습니다. 이렇게
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10화 이탈률을 확인했다면 어떻게 개선해야 할까요?
(3) 이커머스 시장의 데이터 드리븐 마케팅 전략- 이탈률에 관하여 | 지난 1, 2편 글에서는 이탈률 데이터를 확인하는 방법에 대해 알아보았습니다. 오늘은 이탈률 관련 마지막 순서로, 앞서 확인한 이탈률을 줄일 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다. 제 1편. 웹사이트 이탈률이 50%입니다. 어쩌죠? 제 2편. 고객에게 원하는 정보를 제대로 보여주고 계신
