비즈스프링 용어사전
ㄱ-ㄴ-ㄷ (13)
개인정보 수집·이용·보관에 관한 법과 규정을 지키며 마케팅 데이터를 다루는 일입니다.
일회성 구매가 아니라 정기적으로 상품·서비스를 받아보는 형태로 매출을 만드는 커머스 모델입니다.
한 명의 고객 행동이 새로운 고객 유입으로 자연스럽게 이어져 순환하는 성장 구조입니다.
적은 자원으로 빠르게 실험하며 성장에 가장 큰 영향을 주는 지렛대를 찾아내는 접근법입니다.
전환에 기여한 채널과 접점의 몫을 나누어 계산하는 분석 방법입니다.
코드를 직접 작성하지 않거나 최소한만 작성해 화면·자동화·시나리오를 구성하는 개발 방식입니다.
사용자를 속이거나 압박해 의도하지 않은 행동(결제, 구독 유지 등)을 하게 만드는 화면 설계입니다.
커뮤니티, 지인 추천, 오프라인 언급처럼 추적 링크가 남지 않아 분석 도구에 잡히지 않는 유입 경로입니다.
데이터를 누가, 어떤 권한으로, 어떤 품질 기준으로 다루는지를 정하는 관리 체계입니다.
여러 원천의 데이터를 장기간 원본에 가깝게 모아두는 대규모 저장소입니다.
서로 다른 회사의 데이터를 원본은 공유하지 않고, 집계된 결과만 안전하게 주고받는 분석 환경입니다.
데이터가 발생한 곳에서 저장·가공을 거쳐 실제 활용처까지 자동으로 흘러가는 경로 전체입니다.
감이나 경험이 아니라 실제 데이터 근거로 의사결정을 내리는 마케팅 방식입니다.
ㄹ-ㅁ-ㅂ (12)
실시간 방송으로 상품을 소개하며 그 자리에서 바로 구매까지 이어지게 하는 판매 방식입니다.
기존 우수 고객과 특징이 비슷한 새로운 잠재 고객 집단을 찾아 타겟팅하는 방법입니다.
아직 구매 준비가 안 된 잠재고객에게 시점과 내용을 맞춘 정보를 단계적으로 제공해 전환까지 이끄는 활동입니다.
데이터 웨어하우스에 쌓인 분석 결과를 다시 광고·CRM 같은 실행 도구로 흘려보내는 과정입니다.
이미 사이트를 방문했거나 상품을 본 적 있는 사람에게 다시 광고를 노출하는 기법입니다.
이커머스·리테일 플랫폼이 자사 방문 트래픽과 구매 데이터를 활용해 입점사에게 파는 광고 지면 사업입니다.
일정 기간이 지난 뒤에도 서비스나 상품을 계속 이용하는 고객의 비율입니다.
마케팅 업무에 쓰이는 소프트웨어와 기술 전반을 가리키는 말입니다.
여러 개의 전문화된 AI 에이전트가 역할을 나눠 협업하며 하나의 업무를 완성하는 구조입니다.
특정 산업이나 업무 영역에 특화되어, 그 도메인의 데이터와 규칙을 이미 알고 있는 AI 서비스입니다.
문장을 숫자 좌표(벡터)로 바꿔, 표현이 달라도 의미가 가까운 것을 찾아내는 검색 방식입니다.
광고가 브랜드 이미지에 해가 되는 부적절한 콘텐츠 옆에 노출되지 않도록 관리하는 활동입니다.
ㅅ-ㅇ-ㅈ (21)
브라우저에서 직접 태그를 실행하는 대신, 서버를 거쳐 데이터를 수집·전송하는 방식입니다.
구글 태그매니저의 컨테이너를 브라우저가 아니라 서버에서 실행하는 구성 방식입니다.
방문자 한 명의 화면 조작을 그대로 녹화해 다시 재생해 볼 수 있게 하는 분석 도구입니다.
같은 광고 소재를 반복 노출하면서 클릭률과 전환율이 점점 떨어지는 현상입니다.
1분 안팎의 짧은 세로형 영상으로, 짧은 시간에 핵심을 전달하는 콘텐츠 형식입니다.
입력한 단어 그대로가 아니라 의미와 의도를 이해해 관련 결과를 찾는 검색 방식입니다.
방문자의 지금 이 순간 행동을 반영해 그 자리에서 화면 구성이나 추천을 바꾸는 방식입니다.
이벤트가 발생하는 즉시 끊김 없이 흘려보내 처리하는 데이터 방식입니다.
여러 AI 에이전트와 도구 호출의 실행 순서, 재시도, 실패 처리를 관리하는 제어 계층입니다.
AI 에이전트가 상품 탐색부터 비교, 결제 직전 단계까지 사람을 대신해 처리하는 커머스 형태입니다.
단순히 답하는 것을 넘어 목표를 받아 스스로 계획하고 도구를 호출해 실제 작업을 끝까지 수행하는 AI를 말합니다.
키워드가 아니라 브랜드·인물·제품 같은 '개체'를 검색엔진이 명확히 인식하도록 최적화하는 방식입니다.
온라인과 오프라인, 여러 채널의 경험을 하나로 이어 고객이 어디서든 끊김 없이 이용하게 하는 전략입니다.
마우스가 브라우저 상단으로 향하는 등, 방문자가 페이지를 떠나려는 신호를 감지하는 기술입니다.
AI가 어떤 문서를 답변의 근거로 인용하기 쉬운 형태로 갖췄는지를 나타내는 성질입니다.
어떤 광고나 캠페인이 없었을 때와 비교해, 실제로 얼마나 더 많은 성과를 만들어냈는지를 재는 개념입니다.
글이나 이미지의 의미를 고정된 길이의 숫자 벡터로 변환한 결과물입니다.
브라우저를 거치지 않고 서버에서 직접 매체사에 전환 이벤트를 전송하는 연동 방식입니다.
검색 결과 화면 안에서 답을 확인하고 원문 사이트로는 넘어가지 않는 검색 행동입니다.
고객이 설문이나 선호도 입력처럼, 스스로 명시적으로 알려준 정보입니다.
개체와 개체 사이의 관계를 노드와 선으로 표현해, 흩어진 정보를 하나로 연결한 구조입니다.
ㅊ-ㅋ-ㅌ (9)
검색 결과 최상단에 질문에 대한 답을 요약해 박스 형태로 보여주는 검색 결과 영역입니다.
구매 데이터와 쇼핑 맥락을 결합해, 실제 구매 의도에 가까운 시점에 광고를 노출하는 미디어 형태입니다.
방문자의 개인정보 처리 동의 여부를 기록하고, 그 동의 상태에 따라 태그·수집 동작을 제어하는 체계입니다.
개인을 추적하지 않고, 사용자가 지금 보고 있는 콘텐츠의 맥락에 맞춰 광고를 노출하는 방식입니다.
AI에게 무엇을, 어떤 순서로, 얼마나 보여줄지를 설계해 답변 품질을 끌어올리는 작업입니다.
구글이 정의한, 로딩 속도·반응성·시각적 안정성 같은 실제 사용자 체감 성능 지표 모음입니다.
비슷한 시기에 유입되거나 가입한 사용자 집단을 묶어, 시간에 따른 행동 변화를 비교하는 분석입니다.
브라우저의 써드파티 쿠키에 의존하지 않고 방문자를 추적·타겟팅하는 환경을 말합니다.
개인 창작자가 콘텐츠로 직접 수익을 만들고, 브랜드가 이들과 협업해 마케팅하는 산업 생태계입니다.
ㅍ-ㅎ (11)
이미 학습된 모델을 특정 목적의 데이터로 추가 학습시켜 그 용도에 맞게 다듬는 과정입니다.
방문부터 구매까지 단계별로 얼마나 이탈하는지를 나눠서 보는 분석 방법입니다.
자사 채널에서 직접 수집한, 고객이 우리 브랜드와 관계 맺은 데이터입니다.
개인 추적 없이도 광고 타겟팅과 성과 측정을 가능하게 하려는 브라우저 차원의 대안 기술 모음입니다.
사람이 매체를 골라 직접 계약하는 대신, 시스템이 실시간 입찰로 광고 지면을 자동 매매하는 방식입니다.
AI에게 원하는 결과를 안정적으로 얻어내기 위해 지시문의 구조와 표현을 설계하는 작업입니다.
AI가 근거 없이 그럴듯하지만 사실이 아닌 내용을 자신 있게 만들어내는 현상입니다.
상품·주문 데이터를 관리하는 백엔드와 고객이 보는 화면(프론트엔드)을 분리한 커머스 구조입니다.
일부 대상에게는 일부러 광고를 노출하지 않고 남겨두어, 노출 그룹과 성과를 비교하는 실험입니다.
AI가 초안이나 판단을 만들고, 최종 승인이나 실행은 사람이 확인한 뒤 진행하는 운영 방식입니다.
방문자의 클릭·스크롤·시선이 몰리는 위치를 색으로 표현한 시각화 자료입니다.
A-B-C (8)
두 가지 이상의 버전을 동시에 노출해 실제 반응 차이로 더 나은 안을 가려내는 실험 방법입니다.
검색 결과 목록이 아니라 AI가 직접 내놓는 답변 안에 브랜드가 인용되도록 최적화하는 활동입니다.
AI가 하지 말아야 할 답변이나 행동의 경계를 미리 정해두는 규칙과 장치입니다.
검수 없이 대량으로 찍어낸, 품질이 낮고 특색 없는 AI 생성 콘텐츠를 가리키는 말입니다.
사용자의 목표를 받아 정보 조회부터 실행까지 여러 단계를 스스로 판단해 처리하는 AI 소프트웨어입니다.
검색 결과 상단에 여러 출처를 종합해 AI가 요약 답변을 보여주는 검색엔진 기능입니다.
업무 전반을 AI 에이전트가 실제로 수행하는 방식으로 다시 설계하는 조직 차원의 전환입니다.
흩어진 고객 데이터를 한 사람 기준으로 통합해 세그먼트와 활성화에 사용하는 플랫폼입니다.
D-E-F (6)
정제된 데이터를 API 형태의 서비스로 제공하는 모델입니다.
방문자나 상황에 맞춰 광고 소재의 이미지·문구 조합을 자동으로 바꿔 보여주는 기법입니다.
여러 매체·사이트의 데이터를 모아 광고 타겟팅용 오디언스 세그먼트를 만드는 플랫폼입니다.
광고주가 여러 매체의 지면을 한 화면에서 입찰·구매할 수 있게 해주는 플랫폼입니다.
종이·수작업 중심이던 업무를 디지털 도구와 데이터 기반으로 바꾸는 전환을 말합니다.
데이터를 추출(Extract)·변환(Transform)·적재(Load)하는 순서를 어떻게 배치하는지에 따라 나뉘는 데이터 처리 방식입니다.
G-H-I (3)
생성형 AI 검색 답변에 브랜드가 정확하게 인용되도록 콘텐츠와 기술 구조를 최적화하는 활동입니다.
스마트폰 운영체제가 앱 광고 추적을 위해 기기별로 부여하던 고유 식별자입니다.
브라우저가 자체적으로 광고 추적용 쿠키의 수명을 강제로 줄이거나 차단하는 기능입니다.
J-K-L (2)
AI 크롤러에게 사이트의 핵심 문서 지도를 요약해 알려주는 표준 텍스트 파일입니다.
한 고객이 거래 기간 전체에 걸쳐 만들어내는 총 이익의 기대값입니다.
M-N-O (5)
AI 모델이 외부 데이터와 도구를 표준 방식으로 사용하게 해주는 프로토콜입니다.
회사 전체에서 같은 고객·상품·매체를 항상 같은 기준으로 식별하도록 관리하는 체계입니다.
개인 단위 추적 없이, 채널별 집행액과 매출의 관계를 통계적으로 분석해 채널 기여도를 추정하는 방법입니다.
구매까지 이어진 여러 접점 각각에 전환의 기여도를 나눠 배분하는 기여분석 방식입니다.
자연어 질문을 데이터베이스 질의(SQL)로 변환해 비전문가도 데이터를 조회하게 하는 기술입니다.
P-Q-R (3)
영업 조직이 아니라 제품 자체의 사용 경험이 신규 고객 확보와 확장을 이끄는 성장 전략입니다.
광고비를 낸 매체(Paid), 자사가 소유한 채널(Owned), 소비자가 자발적으로 언급한 채널(Earned)을 구분하는 미디어 분류입니다.
AI가 답을 지어내지 않고, 신뢰할 수 있는 문서에서 근거를 찾아 그 내용을 바탕으로 답하게 하는 방식입니다.
S-T-U (7)
서버가 화면 구성을 데이터로 내려주면 클라이언트가 그대로 렌더링하는 방식입니다.
애플이 개인 식별 없이 앱 광고의 전환 성과를 집계해 알려주는 애플 자체 프레임워크입니다.
특정 업무나 도메인에 맞춰 가볍게 튜닝한, 상대적으로 작은 크기의 언어모델입니다.
매체사가 자신의 광고 지면을 여러 DSP에 동시에 노출해 최고가에 팔 수 있게 해주는 플랫폼입니다.
브라우저가 아니라 서버에서 미리 완성된 HTML을 만들어 응답하는 웹 구현 방식입니다.
고객 여정을 T(발견)·C(전환)·R(관계)·O(최적화) 4단계 16개 활동으로 나눠 솔루션 공백을 진단하는 비즈스프링의 프레임워크입니다.
브랜드가 아니라 실제 사용자·고객이 직접 만들어 올린 후기, 사진, 영상 콘텐츠입니다.