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문성균
백민
한다혜
최영은
팀원 종합 인사이트 정리
팀원 모두의 종합 의견 또는 의견이 다를 경우 개별 의견을 적어도 괜찮습니다.
[공통 인사이트]
1.
타겟팅의 중심이 ‘사람’에서 ‘행동’으로 이동
•
연령, 성별 같은 정체 기반이 아니라 ‘지금 무엇을 하고 있는지’(검색, 장바구니, 구매 등)에 기반한 전략이 핵심.
2.
커머스 데이터는 3가지 축이 결합될 때 가치가 극대화
•
콘텐츠 데이터(관심사) + 상품 데이터(SKU·브랜드·가격) + 사용자 속성(위치·인구통계).
3.
비선형 구매 여정에 대응해야 함
•
AI와 대규모 데이터 분석을 통해 숨겨진 연관성을 찾고, 구매 가능성이 높은 순간에 맞춤 메시지 제공.
4.
효율적인 광고 집행 가능
•
구매 가능성이 낮은 대상은 배제하고, 전환 가능성이 높은 대상에 예산 집중 → 전환율 상승·비용 절감.
5.
제품에 맞는 사람을 찾는 접근
•
“사람에게 제품을 맞추기”가 아니라 “제품에 맞는 사람 찾기”로의 전략 전환.
[의미 있었던 개별 인사이트]
•
문성균
→ 행동 흐름 기반 타겟팅이 예산 효율성을 높이고, 설득력 있는 전략이라는 점을 강조.
•
백민
→ 효율 좋은 광고 뒤에는 반드시 정교한 타겟팅이 있다는 경험적 통찰. 퍼포먼스 마케터라면 ‘누구·언제·어떤 메시지’의 최적화를 습관화해야 한다는 점을 짚음.
•
한다혜
→ 커머스 오디언스가 구매 여정 단계별(Discovery→Consideration→Decision) 맞춤 메시지 노출을 가능하게 한다는 점을 구체적으로 언급.
•
최영은
→ 팬데믹 이후 비선형적 행동이 늘어 AI 활용이 필수라는 점, 그리고 구매 고려 단계가 명확한 그룹에 집중 투자해 불필요한 비용을 줄일 수 있다는 시각.
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[2조가 선정한 오늘의 아티클 추천 ]
팀 노션 작성, 아티클 모음 리스트 업로드 완료제목 : 소비자의 다음 행동을 예측하는 마케팅 전략, 커머스 오디언스의 모든 것
추천 이유 : 실제 소비자의 행동 데이터를 기반으로 더 정밀하고 효율적인 타겟팅 전략을 세울 수 있는 방법을 다룬다,
AI와 대규모 데이터 분석을 통해 숨겨진 연관성을 찾아내는 최신 마케팅 접근을 이해할 수 있다.
팀 인사이트 : 타겟팅 중심이 인구통계에서 ‘행동’ 기반으로 이동하고 있다.
3가지 데이터 축(콘텐츠·상품·사용자 속성)의 결합이 핵심이다.
구매 가능성이 높은 순간에 맞춤 메시지를 제공해 예산 효율을 극대화할 수 있다.