비밀번호

커뮤니티2

  • 흐림속초-3.0눈북춘천-1.9흐림철원-3.1흐림동두천-2.3흐림파주-3.3흐림대관령-7.1흐림춘천-1.8흐림백령도-0.5눈북강릉-1.9흐림강릉-1.6흐림동해-0.2눈서울-0.8눈인천-0.6흐림원주0.1눈울릉도0.1눈수원0.0흐림영월-0.2흐림충주-0.2흐림서산0.2흐림울진-0.5박무청주0.6눈대전1.0흐림추풍령-0.9흐림안동0.0흐림상주0.1비포항1.7흐림군산1.2눈대구1.9비전주2.7비울산2.1흐림창원2.8비광주3.4흐림부산3.3흐림통영3.7비목포4.4흐림여수3.4비흑산도4.4흐림완도4.5흐림고창3.7흐림순천2.7비홍성0.5흐림서청주0.0비제주7.9흐림고산7.9흐림성산7.9흐림서귀포8.8흐림진주2.4흐림강화-1.9흐림양평0.0흐림이천-1.0흐림인제-2.3흐림홍천-1.8흐림태백-5.6흐림정선군-3.4흐림제천-1.5흐림보은0.9흐림천안0.4흐림보령1.7흐림부여1.2흐림금산0.7흐림세종1.0흐림부안2.5흐림임실2.3흐림정읍3.5흐림남원2.3흐림장수0.1흐림고창군3.9흐림영광군4.3흐림김해시3.3흐림순창군2.7흐림북창원3.9흐림양산시3.8흐림보성군4.4흐림강진군4.0흐림장흥3.9흐림해남4.5흐림고흥4.9흐림의령군3.0흐림함양군1.0흐림광양시3.0흐림진도군4.1흐림봉화0.8흐림영주-1.2흐림문경-0.7흐림청송군-0.2흐림영덕1.1흐림의성1.3흐림구미1.9흐림영천2.2흐림경주시1.1흐림거창-0.1흐림합천2.5흐림밀양3.5흐림산청0.8흐림거제4.3흐림남해3.1흐림북부산4.0
  • 2024.02.23(금)

구글애널리틱스360[Google Analytics]구글애널리틱스360 커뮤니티입니다.

빅쿼리(BigQuery) 활용 1. CRM+GA360 1st Party data lake 구축

빅쿼리(BigQuery) 활용 1. CRM+GA360 1st Party data lake 구축 :: Live Insight

데이터 중요도가 늘어남에 따라 빅쿼리를 사용하는 업체들이 많아지고 활용사례를 궁금해 하는분들이 많습니다.

때문에, 이번 글은 기업들이 어떻게 빅쿼리를 활용하고있는지 이야기 할 예정입니다.

목차는 아래와 같습니다.

1. 빅쿼리(BigQuery) 활용 산출물

2. CRM + GA360 데이터 통합 (1st Party Data Lake)

3. 1st Party Data Lake 기반 개인화 메세징 성과

재미있는 내용만 최대한 간단히 써보겠습니다! :)

1. 빅쿼리(BigQuery) 활용 산출물

결과물 먼저 보여드리자면 아래와 같다.

구글애널리틱스360 데이터와 고객정보를 빅쿼리에 모으고 User ID기준으로 맵핑을 하면 아래와 같이 누가 언제 어디서 들어와서 어떤 액션을 했는지 알 수 있다.

GA와 고객정보가 맵핑(1st Party Data Lake)되었기 때문에, 이미지 처럼 특정 액션을 한 사람들을 필터링 한 뒤(Segment & Target Audience), 메세지를 보낼 수 있는 환경이 조성된다.

(미리 자랑을 하자면, 특정기간 데이터 외에, 실시간으로도 데이터가 업데이트 되고, 메세지를 보낼 수 있다!)

BigQuery+GA360=LIVE INSIGHT 빅쿼리+구글애널리틱스 라이브인사이트

2. CRM + GA360 데이터 통합

구글애널리틱스360은 빅쿼리와 연동되기 때문에, CRM 데이터만 빅쿼리에 넣고 맵핑할수 있으면 1st Party Data Lake가 만들어 집니다.(그게 문제긴 하죠.. 넣고 맵핑하는것..)

플러스제로 고객에게만 제공하는 LIVE INSIGHT는 아직은, 아래 이미지처럼 고객정보(CRM)는 아직은 엑셀파일로 업로드해야합니다.

엑셀 업로드의 장단점이 있는데, 장점은 개발작업 없이 GA360데이터와 CRM을 매칭시키고 개인화된 메세지를 보낼 수 있다는 것이고, 단점은 주기적으로 엑셀을 업로드 해야한다는 것입니다.(CRM API는 개발중에 있습니다.)

마케터 입장에선 오히려 엑셀로 올리는 것이 개발인력을 끼지 않고, 보안이슈도 없이, 빠르게 쓸 수 있어서 좋아하기도 합니다 :)

BigQuery+GA360=LIVE INSIGHT 빅쿼리+구글애널리틱스 라이브인사이트

아래는 GA와 CRM 맵핑 이해를 돕기 위한 이미지이며, 행동데이터와 CRM이 맵핑되었기 때문에, 특정 액션(상품확인, 구매시도)을 한 고객이 누구인지 알고, 그에게 문자나 카카오톡, 메일을 보낼 수 있습니다.

1st party data lake GA360 + CRM 매칭 개념

이렇게 빅쿼리에 구글애널리틱스360과 CRM을 통합&매칭하면, 한단게 진화된 마케팅활동을 할 수 있게 됩니다.

이것이 1st Party DataLake를 빅쿼리로 활용하는 이유입니다.

물론 GA standard버전이 아닌 구글애널리틱스360을 사용하셔야 GA데이터를 빅쿼리에 가져올 수 있으니, 구글애널리틱스360을 쓰는 고객이라면 CRM과 연동하는것을 강력하게 권장합니다.

3. 1st Party Data Lake 기반 개인화 메세징 전송

실제 개인화메세지 발송 사례를 가지고 왔습니다.

아래 이미지와같이 VVIP만큼 Target Audience(GA타겟팅)의 오픈율/전환율이 높은것 을 확인할 수 있습니다.

큰 비용 없이 높은 전환율을 보이는 고객의 재방문을 유도하고, 장기적으로 VIP를 늘려나가는 효과적 활동 입니다.

GA+CRM Target Audience Performance

최근 빅쿼리를 잘 사용하는 기업들은 이렇게 행동데이터와 개인정보를 맵핑하여 개인화된 메세지를 보내는 활동을 하고있고, 이를 자동화 하는 단계에 있습니다.

다음단계는 실시간(Batch Time 30분 이내)으로 메세지를 보내는 단계로 생각됩니다. (개발중에 있습니다 ㅎㅎ)

글을 쉽게 쓰려다보니, 쓰고 지우고 위치를 바꾸는 행동을 열번은 반복한것 같네요!

이 글이 빅쿼리를 이런식으로도 활용할 수 있다는것을 알리는데 도움이 되었으면 합니다! :)

GA+CRM에 이어, Ads+GA를 통한 퍼포먼스 마케팅 최적화 및 시각화 대시보드에 대해 이야기 하겠습니다.

감사합니다.

플러스제로.

전체댓글0

검색결과는 총 10건 입니다.    글쓰기
1