정주행

스파르타코딩클럽의 1시간만에 끝내는 직장인 코딩 용어 강의 요약 (+ 비전공자를 위한 이해할 수 있는 IT 지식 요약) 2강 컴퓨터 : 기계를 모아둔 것 ㄴ CPU : 계산하기(머리) ㄴ RAM : 기억하기 ㄴ HDD(하드디스크) : 적어두기 > 보조기억장치(창고 역할) 운영체제(OS, Operating System) : 인간이 기계와 소통할 수 있게 만드는 기반 프로그램 - 안드로이드 / iOS / 윈도우 / 리눅스(오픈소스) - 코딩은 OS에 명령을 내리는 것 프로그래밍 언어 : 어떤 말로 명령을 내리는 것 프로그램 : 미리 짜두고 똑같이 움직이도록 만드는 것 http : 컴퓨터끼리 대화를 주고 받기 위해 필요한 규칙 중 하나인 웹 ㄴ http://spartacodingclub.kr/ >>> 웹 통신..

데이터를 활용한 광고 사기 탐비법 1. 프로드는 무엇일까? 2. 광고 프로드의 유형, 사례 그리고 데이터를 통한 분석 방법 프로드 - 전환에 대한 기여도를 속여 광고 예산을 훔쳐가는 행위 - 의도적으로 캠페인의 의도를 악용하는 행위 무효 트래픽 - 국가 타겟팅 오류 - 의도하지 않은 트래픽 소스(불법 도박, 성인) - 광고 소재 송출 오류 - 의도하지 않았으나, 캠페인 규칙을 벗어난 행위 프로드를 신경써야 하는 이유 - 예산 낭비 : 기회 비용 상실 - 오염된 데이터 : 오가닉 유저와 섞여 재활용의 어려움 - 리소스 낭비 : 프로드 걸러내기 위한 인적, 물적 자원 소모 프로드 생성에 사용되는 도구 - 디바이스 애뮬레이터(앱 플레이어) - 멀웨어 - VPN Proxy 애트리뷰션 납치: 인스톨 납치 ▶ CT..

[IGAWorks] 데이터 드리븐 마케팅 101 강의 요약 정리 1. 미방문 고객 퍼널 전략 2. 방문고객 퍼널 전략 방문고객 퍼널 이해 - 현 시대의 마케팅 퍼널은 고객 데이터 획득을 기준으로 미방문자 고객 / 방문고객 퍼널로 구분 ㄴ 미방문자고객 퍼널 : 소비자 구매결정 모델(Cunsumer Decision Journey) 기반 ㄴ 방문고객 퍼널 : 해적지표(AARRR) 기반 - 고객 데이터의 획득 : 고객 데이터 확보에 따른 비용으로 CAC(Customer Acquisiton Cost) - 매출의 획득 : 장기적 수익으로 LTV(Life Time Value) 지표 [미방문고객 퍼널 전략] 소비자 구매의사 결정모델(CDJ) : 학술적으로 논의된 소비자가 어떤 행동을 거쳐 구매까지 이르게 되는지에 대한..

그로스 해킹, 데이터를 기반을 성장하기 요약 그로스 해킹, 데이터를 기반으로 성장하기 : Live Talk #22 | 원티드 그로스 해킹은 이제 모든 직군에서 필요로 하는 스킬입니다. 그로스 해킹에 대한 전반적인 내용을 무료로 확인해보세요! www.wanted.co.kr 그로스해킹 >>> 고객에게 집중하는 데이터 JTBD(Jobs to be done) : 해결해야 할 일(업무) - 사용자의 입장에서 수행되어야 하는 일들의 핵심 목록 → 반복적 - 정기적으로 실험 세팅 - 클레이튼 크리스텐슨의 이론 : 사람들이 제품을 구매할 때 어떠한 일의 완성(문제 해결)을 위해서 무언가(제품)를 고용한다. 1. 소비자가 어떠한 문제를 가지고 있는지 파악하고 (문제정의/니즈정의) 2. 해결하고 싶은 일에 대해 분석하여 ..

아이스맨님의 브런치 내용 정리 UA(GA3)의 서비스 종료에 따라 UA를 대체할 수 있는 솔루션을 찾는 중 - UA에서 GA4로의 전이 중이나, 기존과 다른 수집 방식과 적재 기준으로 인한 혼란 → 신규 솔루션과 비교 사례 - Product analytics 솔루션 : Mixpanel / Amplitude Amplitude - 프로덕트 관점에서 사용자의 행동을 이해할 수 있게 제공해주는 이벤트 기반의 분석 플랫폼 - 세부 행동, 코호트 특징, 프로덕트 특징 분석 가능 - CDP 플랫폼 역할 수행하며, 고객의 데이터 거버넌스를 관리할 수 있는 기능을 제공 *고객 데이터 플랫폼(CDP) : 여러 소스로부터 수집된 고객 데이터를 통합하여 다른 애플리케이션과 공유하는 기술 - 사용자의 ID를 다양한 방식으로 통..

데이터 드리븐 마케팅 101 강의 실무자가 알려주는 온라인 광고 최적화 A to Z 1. 온라인 광고 최적화의 범위 2. 페이드 미디어 캠페인 집행을 위한 준비 사항 3. 페이드 마케팅 전략 수립 4. 페이드 마케팅 운영 최적화 온라인 광고를 최적화 한다 : 미디어, 상품 / 타겟팅 / 소재 전략을 검증해 가며 점진적으로 성과 개선 ▶ 한정된 자원을 정확히 이해하고, 마케팅 목표를 페이드 미디어 맞는 가설과 검증을 반복하며 달성해 나아가는 과정 - 한정된 자원 : 1) 예산 2) 데이터 인프라 환경(고객 데이터 활용) 3) 페이드 미디어 광고 플랫폼 제공 기능(사용 가능한 타겟, 소재 등) 디스플레이 / 동영상 광고 검색광고 / 브랜드 검색광고 고객을 찾아가는 광고 고객이 찾아오는 광고 고객수 ↑ 전환율..

- DSP (Demand Side Platform) : 여러 지면을 보유하여 실시간 입찰을 통해 광고 노출이 이뤄지는 광고 구매자용 플랫폼 ㄴ AD Exchange : DSP와 SSP의 인벤토리 경매가 실시간으로 일어나는 거래소 / 많은 애드 네트워크와 연결 ㄴ AD Network : 매체들의 다양한 광고지면을 하나로 묶음 ㄴ DSP의 필요 이유 : 구글, 메타를 제외한 모든 앱 지면 광고를 할 수 있는 플랫폼 오디언스 바잉이란? - 모든 것을 사람 중심으로 하는 것 - 기존 광고는 매체 중심으로 타겟 고객을 형상화 → 확률에 의지해 광고 집행 ㄴ 불특정 다수가 활동하는 커뮤니티에 타겟광고를 집행하는 것은 비효율적 행동

AB180 아카데미에서 제공하는 Attribution 101 : 어트리뷰션 알아보기 강의 Web Attribution - Touchpoint와 Conversion이 동일하게 Web 플랫폼에서 발생하기 때문에 성과 분석 원활 - Query Parameter, Referrer, Cookie 등 활용 - 브라우저 별로 저장되는 Cookie ID를 사용하여 유저 식별 제약사항 - Cookie는 브라우저 별 따로 저장 및 관리되는 데이터 → 동일 유저일지라도 브라우저 별 다른 유저로 인식 - 쿠키 삭제, 재설정 등으로 Cookie ID 변경이 쉬움 Mobile App Attribution - Web과 달리, Touchpoint가 Web과 App에서 발생 - Conversion은 App에서 발생하기 때문에 고도화된..

몰로코 마교수 시리즈_어트리뷰션, 포스트백 기초 어트리뷰션 윈도우 : 광고가 노출 혹은 클릭된 시점으로부터 타겟 액션이 일어나기까지의 기간 - 가장 권하는 Attribution Window는 업계 통상 VT 1일, CT 7일 어트리뷰션 데이터의 필요성 1) 모든 채널은 해당 데이터로 캠페인 최적화 가능 2) 앱개발사와 채널 양측 모두 해당 어트리뷰션 데이터로 인보이싱과 정산 활용 가능 포스트백 : SDK로 수집된 이벤트 데이터를 트래커사에서 매체로 다시 전달하는 것 - Attributed postback only : MOLOCO의 기여를 통해 들어온 유저의 인스톨 및 인앱활동 포스트백 - All postback : MOLOCO 뿐 아니라, 모든 유저의 인스톨 및 인앱활동에 대한 포스트백 올포스트백 전송 ..

객단가, 빈도, 잔존율을 올리면 = 행복 LTV = ARPPU * 구매 빈도 * 잔존율 - ARPPU = 특정 기간 매출 / 구매 횟수 - 구매 빈도 = 특정 기간 총 구매 횟수 / 구매자 수 - 잔존율 = 1-이탈율 ㄴ Churn Rate = 특정 기간 (이탈 고객 수 / 총 고객 수) * 100 어트리뷰션(기여) : 특정 마케팅 활동이 전환에 얼마나 기여했는지를 분석하고 평가하는 방법 - 어떤 마케팅 채널이 가장 효과적인지 파악하는 데 도움, 마케팅 예산을 효율적으로 할당 가능 - 기여 1을 어느 채널에 몇 점을 줄 것인가로 고도화 [어트리뷰션 모델] - 어튜리뷰션 윈도우 : 비즈니스 모델에 따라 적절하게 결정하기 ㄴ 조회 후 1일, 클릭 후 7일 ㄴ 조회 후 7일, 클릭 후 30일 UTM - 소스 ..