데이터 신호를 추적하여 고객 생애 가치 생성
Real-time Customer Data Platform을 사용하여 고객 생애 가치(CLV)를 추적하고 사용자 정의 대시보드를 사용하여 해당 지표를 시각화할 수 있습니다. Data Distiller 및 사용자 정의 대시보드를 사용하여 전체 관계에서 고객이 회사에 얼마나 중요한지 측정할 수 있습니다. CLV를 알면 기존 고객을 유지하고 이윤을 유지하면서 새로운 고객을 확보하기 위한 비즈니스 전략을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
다음 인포그래픽은 마케팅 캠페인을 개선하기 위해 고성능 데이터를 생성하는 데이터 수집, 조작, 분석 및 작동 주기를 보여 줍니다.
이 엔드 투 엔드 사용 사례는 고객 라이프타임 값 파생 특성을 계산하기 위해 데이터 신호를 캡처하고 수정하는 방법을 보여 줍니다. 그런 다음 이러한 파생된 데이터 세트를 Real-Time CDP 프로필 데이터에 적용하고 인사이트 분석을 위한 대시보드를 빌드하는 사용자 정의 대시보드와 함께 사용할 수 있습니다. Data Distiller을 통해 Real-Time CDP 인사이트 데이터 모델을 확장하고 CLV 파생 데이터 세트 및 대시보드 인사이트를 사용하여 새 대상을 구축하고 원하는 대상으로 활성화할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 고성능 대상을 사용하여 다음 마케팅 캠페인을 강화할 수 있습니다.
이 안내서는 CLV를 구동하는 주요 접점에서 데이터 신호를 측정하여 고객 경험을 더 잘 이해하고 환경에서 유사한 사용 사례를 구현하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 전체 프로세스는 아래 이미지에 요약되어 있습니다.
시작하기 getting-started
이 안내서를 사용하려면 Adobe Experience Platform의 다음 구성 요소에 대해 잘 알고 있어야 합니다.
전제 조건
이 안내서를 사용하려면 패키지 제품의 일부로 Data Distiller SKU를 사용해야 합니다. 이러한 권한이 있는지 확실하지 않은 경우 Adobe 서비스 담당자에게 문의하십시오.
파생 데이터 세트 만들기 create-derived-dataset
CLV를 설정하는 첫 번째 단계는 사용자 작업에서 캡처한 데이터 신호로부터 파생된 데이터 세트를 만드는 것입니다. 이 특정 사용 사례는 항공사 충성도 체계에 대한 별도의 문서에 캡처되어 있습니다. 쿼리 서비스를 사용하여 프로필 데이터에 사용할 십분위수 기반 파생 데이터 집합을 만드는 방법에 대해 알아보려면 안내서를 참조하세요. 다음 단계를 설명하는 문서에 전체 예제와 설명이 제공됩니다.
- 십분위수 버킷팅을 허용하는 스키마를 만듭니다.
- 쿼리 서비스를 사용하여 십분위수를 만듭니다.
- 십분위수 데이터 세트를 생성합니다.
- 실시간 고객 프로필에서 사용할 스키마를 활성화합니다.
- ID 네임스페이스를 만들고 기본 식별자로 표시합니다.
- 전환 확인 기간 동안 십분위수를 계산하는 쿼리를 만듭니다.
Insights 데이터 모델 확장 및 업데이트 예약 extend-data-model-and-set-refresh-schedule
그런 다음 사용자 지정 데이터 모델을 구축하거나 기존 Adobe Real-Time CDP 데이터 모델을 확장하여 CLV 보고 통찰력에 참여해야 합니다. 가속화된 저장소 데이터 및 사용자 정의 대시보드와 함께 사용할 수 있도록 쿼리 서비스를 통해 보고 인사이트 데이터 모델을 빌드하는 방법에 대해 알아보려면 설명서를 참조하세요. 이 자습서에서는 다음 단계를 다룹니다.
- Data Distiller을 사용하여 보고 통찰력에 대한 모델을 만듭니다.
- 테이블, 관계를 만들고 데이터를 채웁니다.
- 보고 인사이트 데이터 모델을 쿼리합니다.
- Real-Time CDP 통찰력 데이터 모델을 사용하여 데이터 모델을 확장합니다.
- 차원 테이블을 생성하여 보고 통찰력 모델을 확장합니다.
- 확장 가속 저장소 보고 통찰력 데이터 모델 쿼리
SQL 쿼리 템플릿을 사용자 지정하여 마케팅 및 KPI(주요 성능 지표) 사용 사례에 대한 Real-Time CDP 보고서를 만드는 방법을 알아보려면 Real-time Customer Data Platform 통찰력 데이터 모델 설명서를 참조하십시오.
정기적으로 사용자 지정 데이터 모델을 새로 고치도록 일정을 설정해야 합니다. 이렇게 하면 데이터가 필요에 따라 수집 파이프라인의 일부로 다시 들어오고 사용자 정의 대시보드가 채워집니다. 일정을 설정하는 방법은 일정 쿼리 안내서를 참조하세요.
통찰력을 캡처할 대시보드 구축 build-a-custom-dashboard
사용자 정의 데이터 모델을 만들었으므로 이제 사용자 정의 쿼리 및 사용자 정의 대시보드를 사용하여 데이터를 시각화할 준비가 되었습니다. 사용자 지정 대시보드를 빌드하는 방법에 대한 전체 지침은 사용자 정의 대시보드 개요 를 참조하십시오. UI 안내서에는 다음에 대한 세부 사항이 포함되어 있습니다.
- 위젯을 만드는 방법.
- 위젯 작성기를 사용하는 방법.
십분위수 버킷을 사용하는 사용자 정의 CLV 위젯의 예는 아래에서 볼 수 있습니다.
고성능 대상자 만들기 및 활성화 create-and-activate-audiences
다음 단계는 세그먼트 정의를 작성하고 실시간 고객 프로필 데이터에서 대상을 생성하는 것입니다. 플랫폼에서 대상을 만들고 활성화하는 방법에 대해 알아보려면 세그먼트 빌더 UI 안내서를 참조하십시오. 이 안내서에서는 다음 방법에 대한 섹션을 제공합니다.
- 속성, 이벤트 및 기존 대상의 조합을 빌딩 블록으로 사용하여 세그먼트 정의를 만듭니다.
- 규칙 빌더 캔버스 및 컨테이너를 사용하여 세그먼테이션 규칙이 실행되는 순서를 제어합니다.
- 예상 대상의 예상치를 보고 필요에 따라 세그먼트 정의를 조정할 수 있습니다.
- 예약된 세분화에 대해 모든 세그먼트 정의를 활성화합니다.
- 스트리밍 세분화에 대해 지정된 세그먼트 정의를 활성화합니다.
또는 추가 정보를 볼 수 있는 세그먼트 빌더 비디오 튜토리얼도 있습니다.
이메일 캠페인에 대한 대상자 활성화 activate-audience-for-campaign
대상을 빌드했으면 대상에 대해 활성화할 준비가 된 것입니다. Platform은 프로모션 이메일 캠페인 전송과 같은 이메일 마케팅 활동을 관리할 수 있도록 해주는 다양한 이메일 서비스 공급자(ESP)를 지원합니다.
데이터를 내보내려는 지원되는 대상 목록(예: Oracle Eloqua 페이지)은 이메일 마케팅 대상 개요를 확인하십시오.
캠페인에서 반환된 분석 데이터를 확인합니다 post-campaign-data-analysis
가속화된 데이터 저장소의 데이터 모델에 대한 예약된 새로 고침의 일부로 소스의 데이터를 증분 처리할 수 있습니다. 고객의 모든 응답 이벤트는 발생 시 또는 일괄적으로 Adobe Experience Platform에 수집될 수 있습니다. 데이터 모델은 설정 또는 소스 커넥터에 따라 하루에 한 번 또는 여러 번 새로 고쳐질 수 있습니다. 자세한 내용은 일괄 처리 수집 API 개요 또는 스트리밍 수집 개요를 참조하십시오.
데이터 모델이 업데이트되면 사용자 정의 대시보드 위젯은 고객 생애 가치를 측정하고 시각화할 수 있는 의미 있는 신호를 제공합니다.
사용자 정의 분석을 위한 다양한 시각화 옵션이 제공됩니다.
이러한 통찰력은 결과적으로 후속 캠페인에 대한 비즈니스 전략을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.
다음 단계
이 문서를 읽은 후에는 Real-time Customer Data Platform을 사용하여 고객 생애 가치(CLV) 지표를 추적하고 시각화하는 방법을 더 잘 이해할 수 있어야 합니다. 쿼리 서비스 및 Experience Platform을 통해 제공되는 다양한 비즈니스 사용 사례에 대해 자세히 알아보려면 다음 문서를 읽는 것이 좋습니다.