새해가 되면 많은 마케터들이 데이터 분석을 다시 다짐합니다. 하지만 막상 GA4나 광고 리포트를 열어보면 숫자는 많은데 어디서부터 봐야 할지 막막해지는 경우가 많습니다. 데이터 분석이 어려운 이유는 기본적인 로그 구조와 지표의 기준이 정리되지 않은 상태에서 수치를 보기 때문이에요. 그래서 로그분석 기초 교육을 준비했습니다! <로그분석 기초 웨비나> 일시 : 2026년 1월 14일(수) 15:00 ~ 16:00 (60분) 방식 : 무료 온라인 웨비나 (Zoom) <커리큘럼> 애널리틱스 기본 이해하기 로그 분석의 기본 개념 꼭 알아야 할 핵심 용어 정리 데이터가 달라지는 기준 이해 광고 효과 분석하기 광고 성과 분석 시 자주 발생하는 문제 광고 분석을 위한 기본 세팅 꼭 확인해야 할 핵심 리포트 이런 분들께 추천드려요 ✅ GA4를 사용 중이나 데이터 신뢰도에 고민이 있는 분 ✅ 로그분석 개념이 정리되지 않은 실무자 🍱 새해맞이 데이터 분석 새롭게

✨ 설문에 참여해주신 모든 분들께 참여 혜택을 제공하오니 많은 관심과 참여 부탁드립니다!

재방문 고객, 어떻게 타겟팅하고 계신가요? 혹시 재방문 고객에게 일괄적으로 동일한 쿠폰 팝업을 노출하고 있다면 이미 개인화 효과의 절반을 놓치고 있을지도 모릅니다. 고객이 ‘왜 다시 돌아왔는지’를 읽어내는 순간,
온사이트 팝업은 단순한 배너가 아닌 전환을 만드는 도구가 됩니다. 주요 브랜드들은 이미 재방문 고객 맞춤 전략을 시기 적절하게 활용하고 있어요.
 재방문이라는 행동 자체는 같아 보이지만, 고객마다 돌아온 의도·문맥·상황은 완전히 다릅니다. 그래서 재방문 고객을 행동 패턴 기준으로 세분화하는 것이 핵심 입니다. 지금부터 사례로 보여드릴게요. CASE 1 재방문 + 고액 장바구니 고객 “마지막 결정을 망설이는 순간을 잡는 팝업” 
고액 장바구니를 유지한 채 다시 방문한 고객은
 대체로 가격·조건에 대한 고민이 남아 있을 가능성이 큽니다.
이 고객에게는 망설임을 해소할 근거와 혜택을 통해 ‘지금 결제할 이유’를 분명히 보여주고,
결제를 자연스럽

쇼핑몰에 처음 들어갔을 때, 장바구니에 상품을 담았을 때, 회원가입 직후- 우리는 하루에도 수차례 팝업을 마주합니다. 온사이트 팝업 마케팅 은 이렇게 사이트에 들어온 고객의 행동을 기반으로, 가장 적절한 메시지를 띄워 이탈을 줄이고 전환율을 높이는 전략 입니다 . 하지만 문제는 ‘잘못된 타이밍’의 팝업은 방해물처럼 느껴진다는 점이에요 . 스크롤할 때마다 반복적으로 뜨거나, 맥락에 맞지 않는 안내는 사용자 경험을 방해하고 오히려 이탈을 유발하기도 합니다. 그렇다고 해서 모든 팝업이 부정적으로 작용하는 것은 아니에요. 어떤 팝업은 불편함을 주지만, 또 어떤 팝업은 흥미를 끌어 구매로 자연스럽게 이어지기도 하죠. “전환을 높이는 팝업의 비밀” 핵심은   팝업의 존재 여부가 아니라 ‘누구에게, 언제, 무엇을’ 보여주느냐 입니다. 잘 설계된 팝업에는 사람들의 행동을 움직이는 여러 심리적 원리가 숨어 있습니다. 이 원리를 이해하면 같은 팝업으로도 완전히 다

고객은 이미 우리 사이트 '안'에 있는데, 여전히 광고비를 '바깥'에만 쓰고 있진 않으신가요? 요즘 마케팅의 흐름은 ‘끌어오는 광고’에서 ‘머물게 하는 경험’으로 빠르게 이동하고 있습니다. 그 중심에 있는 것이 바로 온사이트 팝업(On-site Popup) 마케팅 이에요. 한때는 단순한 광고를 띄우는 창에 불과했지만, 이제는 방문·이탈·구매 같이 고객 여정에 따라 다르게 반응하는 대화형 터치 포인트 로 진화했습니다. 클릭 한 번으로 고객의 행동을 유도할 수 있는 효과적인 도구가 된 셈이죠. 이번 글에서는 팝업이 고객에게 ‘귀찮은 메시지’가 아니라 ‘전환을 만드는 특별한 경험’이 될 수 있도록 새롭게 출시한 온사이트 팝업 소개와 실제 운영에서 활용하는 방법까지 담았습니다. 온사이트 팝업이 뭔가요? 온사이트 팝업(On-site Popup)은 쉽게 말해 “사이트 안에서 불쑥하고 노출하는 메시지”입니다. 하지만 단순한 공지/홍보 등을 노출하는 일반적인 메

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병원 사이트에서 잠재고객이 예약 버튼을 누르기까지, 어떤 데이터가 숨어 있는지 알고 계신가요? 어떤 경로로 유입되었는지, 어느 페이지에서 예약을 시도했는지, 왜 중간에 이탈했는지를 이해하는 것이 곧 효율과 직결됩니다. 특히 병원 사이트는 예약 / 상담 / 전화 / 카카오톡 문의 등 명확한 전환 포인트가 존재하기 때문에 사이트 행동 데이터를 체계적으로 분석하면 전환 상승과 광고 효율 개선 두 마리 토끼를 잡을 수 있습니다. 예약·상담 전환 퍼널 분석 마케팅 효율을 높이기 위해서는 단순 전환율 수치 뿐 아니라 예약 클릭 후 완료까지의 이탈 흐름을 분석하는 것이 중요합니다. 어느 구간에서, 어떤 이유로 사용자가 이탈하는지 파악해야 개선의 방향이 보이기 때문입니다. 데이터를 기반으로 원인을 추론하고 이를 반영해 개선하고 또 다시 데이터 변화를 분석하는 과정을 반복하다 보면 같은 광고비로도 훨씬 높은 성과를 만들어낼 수 있습니다. 만약 예약 클릭률은 높은데

지난 달 진행했던 '매체별 전환 윈도우'를 주제로한 웨비나가 많은 관심을 받았습니다. 그 뜨거운 반응에 힘입어, 이번에는 ‘멀티채널 기여도 분석’을 주제로 후속 웨비나를 준비했습니다.  여러 매체를 거친 전환을 어떻게 분석해야 할지 고민되셨다면 다양한 기여도 모델의 기준과 특징을 한눈에 이해할 수 있는 이번 웨비나를 놓치지 마세요! 웨비나 개요 주제 : 고객 여정의 숨은 가치, 멀티채널 기여도 분석 (무료) 일시 : 2025년 10월 15일(수) 12:30 ~ 13:00 (30분) 방식 : 온라인 웨비나 (Zoom) 웨비나 내용 ✔️ 멀티채널 기여도 분석의 개념 ✔️ 주요 기여도 모델의 특징과 비교 ✔️ 적용 시나리오 및 사례 🍱 점심 먹으면서 30분! 어렵게만 느껴졌던 기여도 분석을 쉽게 마스터하세요. 💡 신청만 해도 다시보기 링크 제공드려요 :) GA4의 전환 기여 모델이 어렵게 느껴지셨던 분, 여러 채널을 운영하며 전환의 실제 기여도

마케팅 성과를 더 정확하게 보고 싶은 여러분께 꼭 필요한 웨비나 소식을 전합니다. 😀 데이터를 읽는 기준이 달라지면 해석도 완전히 달라집니다. 단순한 수치 비교를 넘어, 마케터라면 반드시 알아야 할 ‘성과 비교의 기준’을 짚어드립니다. ⏰ 일시 : 2025년 9월 18일(목) 12:30 – 13:00 (30분) 🎥 장소 : 온라인 웨비나 이런 경험 있으셨죠? 구글은 ↑, 메타는 왜 ↓? 비슷한 예산을 사용했는데 대부분 구글 광고의 효율이 높게 나오고 있진 않나요? 메타 광고도 효율이 좋다던데 실제 데이터는 그렇지 않아서 당황스러운 적 있으신가요? 실제 매출보다 보고서 매출이 많다?매출이 과집계 되는 것 같은데. 정확한 이유는 잘 모르겠고... 광고주는 실제 매출과 맞지 않다고 하는데 마케터 입장에서 이유를 알기가 어렵죠.   예산, 어디에 더 투입하지?항상 고민하지만 데이터로 인사이트를 얻는건 언제나 어렵습니다. 잘못된 데이터를 가지고 판단하면

요즘 쇼핑몰을 방문하면 어디서든 팝업을 쉽게 볼 수 있는데요. 모든 방문자에게 똑같이 보여지는 팝업은 오히려 쇼핑을 방해할 수 있다는걸 알고 계시나요? 하지만 고객의 상황에 맞춘 개인화 팝업 은 매출을 끌어올리는 강력한 무기가 될 수 있습니다. 이번 무료 웨비나에서 바로 적용 가능한 개인화 팝업 노하우 를 30분 안에 알려드립니다. 사이트 매출이 달라지는 경험, 이번 기회에 확인해 보세요 🚀 📅 일시  : 2025년 8월 28일 (목) 오후 4시 💻 장소  : 온라인 웨비나 (신청자에 한해 별도 링크 발송) ​ 이런분들께 추천드려요. 이미 팝업을 사용 중이지만 성과가 낮거나 개선 방법을 찾고 있는 분 개인화 마케팅 경험은 적지만, 매출 성장을 빠르게 체험하고 싶은 분 제한된 리소스로 매출을 효율적으로 높이고 싶은 분 커리큘럼 커머스 팝업, 개인화 유형과 전략 사이트에서 바로 적용 가능한 캠페인 세팅 시연 개인화 문구와 타이밍 설정 방법 팝업과

매일, 혹은 매주 돌아오는 리포트 작성 업무. 아직도 엑셀과 여러 파일을 오가며 데이터를 관리하고 계신가요? 많은 마케터들이 캠페인 성과를 확인하기 위해 매체별 데이터를 따로 열람하고, 하나의 파일로 통합하고,다시 차트를 만들고 정리하는 데 많은...

마케팅을 하다 보면, “광고 데이터가 이상한 것 같은데?”라는 의문이 자주 생깁니다. 다양한 원인들이 있지만 많은 경우가 광고 성과를 측정하는 UTM 코드를 잘못 적용했을 때입니다. 사소한 UTM 코드 실수 하나가 전체 캠페인 성과를 왜곡하고,...