데이터 탐색기 - 개요, 이점 및 사용 사례

사용 중인 신호와 사용하지 않은 신호를 기반으로 트레이트를 빌드하여 내역 대상을 활용하고 관련 대상의 잠재적인 손실을 방지하기 위해 내역 데이터를 다시 채우려면 Data Explorer 을 사용하십시오.

개요

대상이 누구인지를 항상 알고 있는 한 대상과 관련된 기존 통찰력을 기반으로 트레이트를 만드는 것은 다소 간단한 프로세스입니다. 하지만 얼마나 자주 이런 일이 일어나나요?

Data Explorer 분류 체계와 관련하여 더 높은 유연성을 제공하는 동시에 트레이트 관리 프로세스를 간소화합니다. 두 개의 Data Explorer 구성 요소를 사용하면 다음 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 신호 대시보드 및 Signals Search 를 사용하면 새로운 트레이트를 만들거나 기존 트레이트에 추가하는 Audience Manager 데 사용할 수 있는 수신한 신호를 추적하는 데 도움이 됩니다.

  • 트레이트 실현 백필러를 사용하면 내역 대상에 새로 생성된 트레이트에 대한 자격을 부여할 수 있으므로 향후 타깃팅 노력에 이러한 트레이트를 포함할 수 있습니다.

이점

다음 여러 가지 방법으로 대상 빌드를 최적화하려면 Data Explorer 을 사용하십시오.

  • 고부가가치 대상에 집중. 페이지에서 검색 및 탐색 동작의 트렌드 변경을 모니터링한 다음 해당 동작에 대한 특정 트레이트를 만듭니다. "만시" 트레이트를 만들 필요가 없고 관련 신호에 집중할 수 있습니다.
  • 데이터 손실 방지. 신호를 받기 전에 트레이트를 만들지 않았기 때문에 대상 세그먼트를 놓치지 않도록 트레이트를 이전 실현으로 채우십시오.
  • 워크플로우를 개선합니다. 트렌드 신호를 검색하여 신속하게 실행 가능한 트레이트로 변환할 수 있습니다.

사용 사례

예제 1

글로벌 전자 소매업체는 방문자 트래픽이 많지만 전환율은 예상보다 낮습니다. 비록 여러 플랫폼에 맞게 콘텐츠를 최적화하긴 했지만 신호 대시보드를 사용하여 방문자가 현재 재고가 없는 특정 전자 브랜드를 찾고 있음을 나타내는 사용하지 않는 신호가 많음을 식별합니다. 해당 회사는 주식을 새로 고치고 개인화된 캠페인을 통해 해당 방문자를 타겟팅하여 이 통찰력을 활용할 수 있습니다.

예제 2

여행 서비스 공급자가 예약 웹 사이트에 새 대상을 추가한 후 생성된 트레이트가 없어도 기존 대상에 광고하려고 합니다. 신호 검색 을 사용하여 새 대상과 관련된 사용하지 않는 신호를 식별하고, 새 트레이트에 포함시키고, 채우기(역사적 실현)를 사용하여 새 대상에 포함할 수 있습니다. 그런 다음 새로운 트레이트로 새로운 세그먼트를 만들고 전용 캠페인을 사용하여 즉시 타겟팅합니다.

Data Explorer을 사용하여 온보딩된 데이터에 대한 트레이트 생성의 유효성을 검사합니다.

Audience Manager의 가장 강력한 기능 중 하나는 오프라인 데이터를 온보딩하고 온라인 데이터와 함께 결합하는 기능입니다. 아래 비디오에서는 Data Explorer 을 사용하여 이 온보딩된 데이터를 활용하기 위해 필요한 모든 트레이트를 생성했는지 확인하는 방법을 알아봅니다.

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