사용자 개인정보를 보호하려면 사용자 경험을 희생시켜야 할까요? iOS14+ 출시 이후 기업들은 '개인정보를 보호하면서 맞춤화된 경험 제공하는 방법'에 대해 고민하고 있습니다. 사용자도 개인정보 제공을 최소화 하면서 원하는 경험과 정보를 받고 싶어합니다. 이러한 간극을 어떻게 해결할 수 있을까요? '데이터 클린룸'은 퍼스트 파티 유저 데이터를 여러 주체가 협력하여 활용할 수 있는 중립적이고 안전한 지대입니다. 이 환경에서 기업들은 비즈니스에 꼭 필요한 데이터를 구하되, 소비자의 개인정보를 침해하지 않고 법을 준수할 수 있습니다. 이번 세션에서는 이 모호한 개념을 명확히 밝히고, 개인정보보호 중심 시대에 퍼스트 파티 데이터 활용을 극대화하는 방법에 대해 설명합니다.

디지털 전환이 가속화되어가고 있는 환경속에 마케팅 전쟁이 한층 더 치열해지고 있습니다. 이에 따라 고객의 행동에 따른 초개인화 마케팅과 이를 위한 1St Party Data의 중요성이 매우 커지고 있습니다. 빅인사이트의 Bigin CRM 솔루션을 활용하여 깊은 수준의 개인화를 통해 고객 리텐션을 극대화하고 반복되는 작업을 자동화하여 업무 효율성을 높일 수 있는 방법에 대해 소개해드립니다.

데이터-인, 퍼포먼스-아웃! 마케팅 분야에서 성과가 나오려면 목표를 이해하는 리터러시, 그리고 목표까지의 단계별 과정을 설계하는 현지화 작업이 필수 입니다. 개별기업의 목표를 기계에 넣어 획일적으로 다루는 상용화된 솔루션에서 벗어나 애드테크에 마케팅 전략과 데이터 전문가의 통찰력이 더해져야 최적화된 결과물을 산출할 수 있습니다. 애드테크 시스템을 내재화하고 데이터 분석을 통한 인사이트를 더한 새로운 Beyond DSP 솔루션, 프라핏을 소개 합니다.

모든 고객의 최대 만족을 위해 기업에서 할 수 있는 일은 무엇일까요? 흩어진 고객 정보를 통합하여 고객의 니즈를 파악하고, 그 고객의 니즈를 상품/서비스와 정교하게 매칭하는 과정에서, 고객과 기업 모두를 위해 더욱 발전된 AI의 역할과 AI 도입 경험을 함께 공유하고자 합니다.

• - 개인화 vs 초개인화 차이
• - 초개인화 마케팅의 핵심 3요소: AI, 실시간, 빅데이터
• - 초개인화 마케팅 시대, 마케터의 역할 등

최신의 computer vision 기술과 자연어 처리 기술은 상품의 이미지나 설명, 리뷰 등에서 세밀한 의미적 뉘앙스를 파악하여 고객의 다양한 행동에서 개개인의 페르소나를 더욱 정교하게 모델링할 수 있도록 해줍니다. 나아가 고객 행동 시점의 상황적 맥락까지 이해하는 context modeling 기술을 활용하면, 초세분화된 고객의 다음 행동을 예측하고, 충족되지 못한 니즈까지 이해하여 능동적으로 대응할 수 있습니다. 본 발표에서는 이러한 차세대 초개인화 기술 전략을 소개합니다.

마케팅과 영업의 출발은 고객을 나누는 데서부터 시작합니다. 가장 좋은 세그먼트는 한사람 한사람을 나눠서, 그 사람에게 가장 적합한 제안을 하는 것이 최고의 마케팅이라 할 수 있습니다. 하지만, 각 개인은 아침과 저녁이 다르고, 일할 때와 퇴근해서가 다르고, 휴일과 평일이 다릅니다. '초개인화'는 개인을 0.1명 단위로 나누고, 고객 니즈 기반 최적 제안을 제공하는 것입니다. 즉, 100명의 고객으로 1,000개의 시장을 창출하는 것입니다. 본 발표에서는 '초개인화' 정의에 따른 마케팅 변화 Trend와 이를 성공시킬 수 있는 Enabler로써 AI/ML 분석 플랫폼에 대하여 나누고자 합니다.