데이터 탐색기 - 개요, 이점 및 사용 사례

사용 Data Explorer 사용 및 사용되지 않는 신호를 기반으로 트레이트를 구축하고 내역 데이터로 다시 채워 관련 대상의 잠재적인 손실을 방지하여 내역 대상을 활용할 수 있습니다.

개요

대상자와 관련된 기존 통찰력을 기반으로 트레이트를 만드는 것은 대상자가 누구인지 항상 알고 있는 한 다소 간단한 프로세스입니다. 하지만 얼마나 자주 그런 일이 일어나나요?

Data Explorer 분류 큐레이션과 관련하여 보다 높은 수준의 유연성을 제공하면서도 트레이트 관리 프로세스를 간소화합니다. 2 Data Explorer 구성 요소를 통해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• 신호 대시보드 및 Signals Search 에 의해 수신된 신호를 추적하는 데 도움이 됩니다. Audience Manager 를 사용하여 새 트레이트를 작성하거나 기존 트레이트에 추가할 수 있습니다.

• 트레이트 실현 채우기 는 나중에 타깃팅 활동에 포함할 수 있도록 기존 대상을 새로 만든 트레이트에 대해 자격을 부여하는 데 도움이 됩니다.

이점

사용 Data Explorer 다양한 방법으로 대상자 빌드를 최적화하려면 다음을 수행하십시오.

• 가치가 높은 대상에 집중. 페이지에서 검색 및 탐색 동작의 트렌드 변화를 모니터링한 다음, 해당 동작에 대한 특정 트레이트를 만듭니다. "만일의 경우" 트레이트를 만들 필요가 없고 관련 신호에 집중하십시오.
• 데이터 손실 방지. 신호를 받기 전에 트레이트를 만들지 않았기 때문에 대상 세그먼트에서 놓치지 않도록 기존 실현으로 트레이트를 채웁니다.
• 워크플로우 개선. 트렌드 신호를 검색하고 이를 빠르게 실행 가능한 트레이트로 전환합니다.

사용 사례

예제 1

글로벌 전자 제품 소매업체는 방문자 트래픽 양이 많지만 여러 플랫폼에 대해 콘텐츠를 최적화했지만 전환율은 예상보다 낮습니다. 사용 신호 대시보드, 사용되지 않은 많은 신호를 식별하여 방문자가 현재 재고가 없는 특정 전자 브랜드를 찾고 있음을 나타냅니다. 회사는 재고를 새로 고치고 개인화된 캠페인으로 해당 방문자를 타겟팅하여 이 통찰력을 활용할 수 있습니다.

예제 2

여행 서비스 제공업체가 예약 웹 사이트에 새로운 대상을 추가한 후, 비록 여행 서비스 제공업체를 위해 만들어진 트레이트가 없더라도 기존 대상에게 여행 서비스를 홍보하고 싶어합니다. 신호 검색을 사용하여 새 대상과 관련된 사용되지 않은 신호를 식별하고 새 트레이트에 포함할 수 있습니다. 채우기 역사적인 사실들을 가지고 있습니다. 그런 다음 새 트레이트로 새 세그먼트를 만들고 전용 캠페인으로 즉시 타겟팅합니다.

Data Explorer을 사용하여 온보딩된 데이터에 대한 트레이트 생성의 유효성 검사

Audience Manager의 가장 강력한 기능 중 하나는 오프라인 데이터를 온보딩하여 온라인 데이터와 결합하는 기능입니다. 아래 비디오에서 사용 방법을 알아보십시오 Data Explorer 이 온보딩된 데이터를 활용하는 데 필요한 모든 트레이트를 만들었는지 확인하려면 다음을 수행하십시오.