웹과 앱 데이터를 어떻게 한 사람으로 잇습니까?

두 접점에서 같은 스키마로 이벤트를 수집한 뒤 회원 식별자를 기준으로 병합합니다. 식별자가 없는 구간은 별도로 표시해 해석 오류를 줄입니다.

트래픽이 커서 표본 문제가 있습니다.

LOGGER™ 는 원본 로그를 그대로 수집하고 적재하므로 표본 추출로 인한 왜곡 없이 세부 구간을 확인하실 수 있습니다.

해지에 앞서는 행동을 지표로 정의한 뒤, Growth Platform™ (CXM) 으로 해당 고객에게 안내를 자동 발송하고 대응 결과를 측정합니다.

웹과 앱, 오프라인으로 나뉜 접점을 하나의 고객 여정으로 잇고 해지 조짐을 미리 확인합니다.

웹과 앱, 대리점에서 각각 데이터가 쌓이면 같은 고객의 행동이 따로 기록됩니다. 어느 접점이 가입에 기여했는지 판단할 수 없습니다.

요금제와 결합 상품, 부가 서비스마다 신청 경로가 달라 전환 이벤트가 계속 늘어납니다. 이름과 기준이 정리되지 않으면 집계 결과가 일치하지 않습니다.

해지는 결정 이전에 이용 행동이 먼저 바뀝니다. 그 변화를 보지 못하면 이미 해지한 뒤에 대응하게 됩니다.

아래 구성은 이 업종에서 먼저 쓰이는 순서로 정리한 것입니다. 전부 한 번에 도입하지 않으셔도 되며, 측정을 먼저 정리한 뒤 필요한 항목부터 추가하는 방식으로 진행합니다.

웹과 앱 데이터를 어떻게 한 사람으로 잇습니까?: 두 접점에서 같은 스키마로 이벤트를 수집한 뒤 회원 식별자를 기준으로 병합합니다. 식별자가 없는 구간은 별도로 표시해 해석 오류를 줄입니다.
트래픽이 커서 표본 문제가 있습니다.: LOGGER™ 는 원본 로그를 그대로 수집하고 적재하므로 표본 추출로 인한 왜곡 없이 세부 구간을 확인하실 수 있습니다.
해지 방어에 무엇을 씁니까?: 해지에 앞서는 행동을 지표로 정의한 뒤, Growth Platform™ (CXM) 으로 해당 고객에게 안내를 자동 발송하고 대응 결과를 측정합니다.