수업 1금전적 변수 및 가치 기반 신호: 주문 가치, 평균 주문 가치, 평생 가치, 마진 버킷이 섹션에서는 금전적 변수와 가치 기반 신호를 설명합니다. 주문 가치, 평균 주문 가치, 마진 버킷, 매출 기반 세그먼트를 계산하여 입찰 및 고객 전략을 안내합니다.
총 주문 가치 및 순 매출평균 주문 가치 및 바스켓 지표고객 평생 가치 모델 선택마진 버킷 및 수익성 계층가치 기반 입찰 및 ROAS 목표수업 21st 및 3rd 파티 행동 신호: 제품 뷰, 카테고리 방문, 카트 이벤트, 검색 쿼리, 페이지 체류 시간이 섹션에서는 1st 및 3rd 파티 행동 신호를 상세히 다룹니다. 제품 뷰, 카트 이벤트, 검색, 페이지 체류 시간을 추적하고 3rd 파티 의도 및 맥락 데이터로 풍부하게 합니다.
제품 및 카테고리 뷰 이벤트 설계카트 추가, 제거 및 결제 단계온사이트 검색 쿼리 및 사용된 필터페이지 체류 시간, 스크롤 깊이 및 참여3rd 파티 의도 및 맥락 신호수업 3시간적 및 최근성 변수: 마지막 방문, 마지막 구매, 마지막 오픈/클릭 후 일수, 세션 최근성이 섹션에서는 사용자가 최근에 상호작용한 정도를 캡처하는 시간적 및 최근성 변수를 설명합니다. 마지막 방문, 마지막 구매, 행동 후 일수를 계산하고 세그먼테이션 및 예측 모델에 사용합니다.
타임스탬프 및 이벤트 시간 정규화마지막 방문 및 세션 계산마지막 구매 및 주문 최근성 지표마지막 오픈, 클릭 또는 로그인 후 일수최근성 기반 세그먼테이션 및 RFM 사용수업 4기술적 및 맥락 변수: 디바이스 유형, OS, 브라우저, 화면 크기, 연결 유형, 지오(도시/지역), 로컬 시간이 섹션에서는 사용자 환경을 설명하는 기술적 및 맥락 변수를 상세히 다룹니다. 디바이스, OS, 브라우저, 연결, 위치, 로컬 시간이 추적 품질, 귀속, 캠페인 최적화에 미치는 영향을 배웁니다.
디바이스 유형 및 폼 팩터 분류운영체제 및 버전 감지브라우저, 사용자 에이전트 및 기능 지원화면 크기, 해상도 및 뷰포트 그룹연결 유형, IP 기반 지오 및 로컬 시간수업 5이메일 및 마케팅 자동화 데이터: 오픈율, 클릭율, 발송 이력, 참여 세그먼트, 구독 취소 이벤트이 섹션에서는 이메일 및 마케팅 자동화 데이터를 검토합니다. 오픈, 클릭, 반송, 구독 취소 저장 방법, 여정 모델링, 참여 세그먼트를 타겟팅 및 테스트에 사용하는 방법을 배웁니다.
발송, 오픈, 클릭 및 반송 이벤트구독 취소, 스팸 및 선호도 데이터여정 및 워크플로우 상태 추적참여 세그먼트 및 리드 단계배달 가능성 및 평판 지표수업 6광고 플랫폼 데이터: Google Ads 및 Meta Ads에서 사용 가능한 필드(키워드, 크리에이티브, 배치, 입찰, 노출, 클릭, 전환)이 섹션에서는 Google Ads, Meta Ads 등의 광고 플랫폼 데이터를 탐구합니다. 캠페인, 크리에이티브, 입찰, 오디언스, 전환 필드와 1st 파티 데이터와 내보내기 및 조인 방법을 배웁니다.
캠페인, 광고 세트 및 광고 수준 필드키워드, 오디언스 및 배치 데이터크리에이티브 변형, 형식 및 메타데이터입찰, 예산 및 속도 지표노출, 클릭 및 전환 로그수업 7오디언스 및 관심 데이터: 추론된 관심사, 친화 카테고리, 커스텀 오디언스, 유사 오디언스 및 API 유도 신호이 섹션에서는 분석, 광고 플랫폼, API에서 오디언스 및 관심 데이터를 탐구합니다. 추론된 관심사, 친화 그룹, 커스텀 오디언스, 유사 오디언스 구축 및 캠페인 활성화를 배웁니다.
온사이트 행동에서 추론된 관심사친화 및 인마켓 카테고리 분류커스텀 오디언스 구축 및 새로고침유사 모델링 입력 및 제어API 유도 의도 및 맥락 신호수업 8프라이버시 및 식별자 변수: 사용자 ID, 쿠키 ID, 해시된 이메일, 모바일 광고 ID, 동의 플래그이 섹션에서는 이벤트를 사람과 연결하는 프라이버시 및 식별자 변수를 다룹니다. 사용자 ID, 쿠키, 해시된 이메일, 모바일 광고 ID, 동의 플래그와 준수하는 ID 전략 설계 방법을 배웁니다.
1st 파티 사용자 ID 및 로그인 식별자쿠키 ID 및 브라우저 저장 제한해시된 이메일 및 ID 해석모바일 광고 ID 및 앱 추적 신호동의 플래그, TCF 문자열 및 정책수업 9참여 점수화 및 코호트 지표: 이메일 참여 점수, 사이트 참여 점수, 이탈 위험, 빈도 버킷이 섹션에서는 사용자 행동을 요약하는 참여 점수 및 코호트 지표를 다룹니다. 점수화 모델 설계, 빈도 버킷 정의, 이탈 위험 추적, 라이프사이클 및 유지 분석을 위한 코호트 구축 방법을 배웁니다.
이메일 참여 점수화 모델 설계웹 행동에서 사이트 참여 점수빈도 버킷 및 강도 계층이탈 위험 플래그 및 경향 점수코호트 정의 및 추적 기간수업 10CRM 및 거래 시스템: 사용자 프로필, 구매 이력, 평생 가치, 주문 빈도, 반품이 섹션에서는 CRM 및 거래 시스템 데이터를 상세히 다룹니다. 프로필, 주문, 반품, 평생 가치 구조와 마케팅 플랫폼에 연결하여 타겟팅 및 측정하는 방법을 배웁니다.
고객 마스터 레코드 및 키주문, 라인 아이템 및 송장 구조반품, 취소 및 환불 데이터평생 가치 및 재직 기간 계산CRM 데이터를 마케팅 도구와 동기화수업 11웹 분석 데이터: Google Analytics/GTM 변수(페이지뷰, 이벤트, 세션, 트래픽 소스, 디바이스, 행동 흐름)이 섹션에서는 웹 분석 데이터, 특히 Google Analytics와 GTM에 중점을 둡니다. 주요 지표, 이벤트 구조, 트래픽 소스 필드, 마케팅 및 귀속을 지원하는 추적 계획 설계 방법을 배웁니다.
핵심 페이지뷰, 세션 및 사용자 지표이벤트 설계, 매개변수 및 명명트래픽 소스 및 캠페인 UTM 필드행동 흐름, 퍼널 및 경로 데이터커스텀 차원 및 향상된 전자상거래