# 온·오프라인 데이터 통합 분석 및 맞춤 세그먼트 활용 - BizSpring BLOG > 온·오프라인 데이터 통합 분석 및 맞춤 세그먼트 활용 - BizSpring BLOG 콘텐츠로 건너뛰기 내비게이션 메뉴 인사이트 테크 활용 방법/사례 활용 방법/사례 성공사례 성공 사례 일반 광고/마케팅 에이전시 이커머스 미디어/콘텐츠 금융/핀테크 의료/헬스케어 ## 핵심 요약 - 통신/인터넷 기업의 온라인 신청-오프라인 설치 완료로 이어지는 고객 여정에서 발생하는 전환율 측정 어려움을 해결한 사례입니다. - 오프라인에서 발생한 전환/이탈 데이터를 API로 Google BigQuery에 전송하여 온·오프라인 데이터를 통합 관리했습니다. - 비즈스프링의 Growth Platform TAM을 활용해 고객 세그먼트를 생성하고 광고 시스템에 전송하여 리타겟팅 광고를 운영했습니다. - GA4 탐색 보고서를 제작하여 실무자가 온라인 전환 후 오프라인에서 이탈한 고객을 쉽게 관리할 수 있도록 지원했습니다. - 온·오프라인 데이터 연결을 통해 고객 전체 여정 파악, 전환율 개선, 마케팅 전략 최적화의 토대를 마련했습니다. 온·오프라인 데이터 통합 분석 및 맞춤 세그먼트 활용 - BizSpring BLOG 콘텐츠로 건너뛰기 내비게이션 메뉴 인사이트 테크 활용 방법/사례 활용 방법/사례 성공사례 성공 사례 일반 광고/마케팅 에이전시 이커머스 미디어/콘텐츠 금융/핀테크 의료/헬스케어 통신/인터넷 뉴스/트렌드 릴리즈 노트 인터넷트렌드 ↗ 웹사이트 ↗ # 온·오프라인 데이터 통합 분석 및 맞춤 세그먼트 활용 2025년 03월 06일 2025년 04월 07일 통신/인터넷 통신 및 인터넷 서비스를 제공하는 기업들은 온라인과 오프라인을 넘나드는 경험을 제공합니다. 예를 들면, 온라인에서 홈인터넷 설치 신청을 받고, 오프라인으로 설치기사가 고객에게 방문하여 최종 전환, 설치 완료를 마치는 경우입니다. 이와 같이 온라인-오프라인으로 연계되는 서비스의 경우, 전환율에 대한 추적 및 분석이 어렵고 복잡합니다. 특히, 온라인에서 전환이 일어났으나, 설치기사 방문 전 시간 조율 등의 문제로 중간에 이탈할 경우, 온라인 성과와 실제 성과와의 차이가 더욱 벌어지게 됩니다. 이 차이는 광고 성과 평가를 어렵게하고 결론적으로, 마케팅 전략 최적화에 큰 장벽이 됩니다. 그렇다면 비즈스프링은 이러한 고민을 어떻게 해결했고, 그 결과는 어떤 변화를 가져왔을까요? ### 고객 배경 온라인과 오프라인 간의 전체 고객 여정 및 실제 성과/비용 측정에 대한 분석을 원했습니다. 해당 고객사는 온라인을 통해 인터넷 서비스 설치 신청과 같은 전환이 발생하지만, 이후 설치 일정 조율 실패 등의 이유로 인해 최종 전환(설치 완료)까지 이어지지 않는 경우가 빈번하게 발생하고 있었습니다. 이는 곧 고객 여정의 전체 흐름을 분석하는 것이 매우 까다롭게 되었는데요. 특히, 온라인에서의 전환 데이터와 오프라인에서의 실제 전환(설치 완료) 데이터 간의 차이가 발생하며, 비즈니스 성과를 정확하게 평가하기 어려운 문제가 있었습니다. 또한, 광고 집행의 효율성을 판단하는 데 한계가 있었으며, 실제 광고 수익률(ROAS)을 측정하는 과정에서 불확실성이 커지는 상황이었습니다. 이러한 문제를 해결하고자 온라인-오프라인 전환 과정을 정밀하게 분석하여 보다 효과적인 고객 유입 및 전환 전략을 수립하고자 했습니다. Challenge 온라인에서 전환이 일어났으나, 중간 이탈로 오프라인까지 최종 전환이 이어지지 못하여 고객 전체 여정 분석이 까다로움 온라인에서 전환 성과와 오프라인에서 실제 전환 성과의 괴리 실제 최종 고객 획득 비용과 ROAS 측정의 어려움 ### 솔루션 비즈스프링은 온/오프라인 데이터 통합 관리 및 고객 특성을 분석할 수 있는 시스템을 구축하였습니다. Google BigQuery를 활용한 데이터 연계와 비즈스프링의 데이터 마케팅 플랫폼인 Growth Platform 을 활용한 고객 세그먼트 최적화 방안을 제시하였습니다. 먼저, 상대적으로 관리하기 힘든 오프라인 데이터를 Google BigQuery로 전송할 수 있도록 구현했습니다. 이를 통해 온/오프라인 간의 고객 여정을 보다 정밀하게 분석하고, 고객 프로파일링까지 가능한 서비스 제공을 목표하였습니다. 💡 적용 솔루션 1. 오프라인에서 실제 전환/이탈이 확인될 시, API를 통해 생성된 값을 데이터 웨어하우스 (Google BigQuery)로 전송 API를 통해 오프라인에서 실제 전환(설치 완료) 데이터를 데이터 웨어하우스인 Google BigQuery로 전송할 수 있는 환경을 구축하였습니다. 이를 통해 온라인 데이터뿐만 아니라 오프라인 데이터까지 통합 관리할 수 있는 기반을 다지고, 데이터 간의 연결성을 강화하여 온라인에서 오프라인까지 보다 정확한 전환율 분석이 가능하도록 지원하였습니다. 2. Growth Platform TAM 서비스로 고객 세그먼트 생성 및 리타겟팅 Google BigQuery에 전송된 데이터를 확장 활용할 수 있도록 비즈스프링의 고객 데이터 플랫폼인 Growth Platform TAM을 활용하였습니다. 원하는 고객의 조건을 설정하여 Segment를 생성한 후, 광고 시스템으로 전송하여 해당 고객군 대상으로 리타겟팅 광고를 운영했습니다. 특정 고객군을 식별하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있었고, 광고 효율성 및 전환율을 높였습니다. Growth Platform TAM 예시 (출처 : BizSpring) ### 솔루션 결과 고객 데이터 연결성 강화 및 고객 여정의 전체 전환 성과를 살펴볼 수 있게 되었습니다. 온라인과 오프라인 데이터의 연결로 고객의 전체적인 전환 성과를 파악하여 Customer Journey를 개선할 수 있었습니다. 최종 이탈 고객을 관리하기 위한 GA4 탐색 보고서 제작으로 실무자들이 쉽고 편리하게 이탈을 관리할 수 있도록 하였습니다. 또한, 잠재/이탈/가망 등 다양한 조건의 고객군을 선별할 수 있게 되었습니다. 예를 들어 온라인에서 인터넷 설치 신청은 하였지만, 정작 설치 날짜를 정하지 않아, 최종 이탈된 고객을 대상으로 리타겟팅 광고를 진행함으로써 고객 맞춤형 경험을 제공하고, 관계 지속을 위한 연결성을 마련할 수 있었습니다. 이를 통해 전환율 개선 및 고객 경험 최적화를 이룰 수 있었고, 온라인과 오프라인을 아우르는 효과적인 마케팅 전략도 구축하는 토대를 마련할 수 있었습니다. Performance GA4에서 온라인 전환 – 오프라인 최종 이탈 고객에 대한 탐색 보고서 구축 오프라인에서 이탈 고객들을 대상으로 Google Ads 리타겟팅 광고 집행 온라인의 신청 전환과 오프라인의 최종 전환 사이 간격 및 이탈 요인 분석으로 고객 경험 개선 지금까지 온/오프라인 데이터 통합 분석 및 맞춤형 세그먼트 활용의 성공 사례를 살펴보았습니다. 온/오프라인 통합 분석을 통해 고객 친화적인 마케팅을 진행하여 이탈률 감소를 위한 기반을 마련할 수 있었습니다. 이는 고객 리타겟팅으로 최종 전환 직전의 고객들만 선별하여 그들이 지속적인 브랜드 경험을 할 수 있도록 최적화 하였습니다. 이와 같이 비즈스프링은 데이터 분석을 위한 기반 설립부터 타겟팅까지 데이터 전문가와 함께 합니다. 온/오프라인 통합 분석 및 세그먼트 활용에 대해 궁금하셨던 분들께 도움이 되었길 바랍니다. 최신 마케팅/고객 데이터 활용 사례를 받아보실 수 있습니다. 비즈스프링 뉴스레터 구독하기 → ## Related Posts via Categories App 중심의 사용자 경험 증진 및 요소 강화 구독 서비스의 이탈 분석 환경 구축 및 이탈 대응 ## 답글 남기기 응답 취소 이메일 주소는 공개되지 않습니다. 필수 필드는 * 로 표시됩니다 이름 * 이메일 * 웹사이트 댓글 * 다음 번 댓글 작성을 위해 이 브라우저에 이름, 이메일, 그리고 웹사이트를 저장합니다. 다음에 대해 검색하기... 최신 글 둘러보기 기존 SEO와 무엇이 같고 무엇이 다른가 콘텐츠가 답인 걸 모르는 사람은 없습니다 — 문제는 지속입니다 광고비를 늘리지 않고 매출을 늘린 회사들은 무엇을 했나 코호트로 비교하면 광고 예산 판단이 달라집니다 GEO를 위한 글쓰기를 위한 작은 노하우 (해외동향) 광고주가 광고플랫폼 리포트에서 자체 측정으로 옮겨가고 있다. 구글애즈가 정확검색·구문검색 키워드까지 AI 모드에 노출하기 시작했다 — 자동화 상품 없이 AI 답변 화면에 들어가는 첫 실험 AI가 React 앱을 직접 디버깅 – Agent 기반 디버깅 ChatGPT 광고가 픽셀·전환 API·맞춤 오디언스를 갖췄다 — 답변 화면이 측정 가능한 광고 매체가 되는 순간 마케팅 자동화, 무엇부터 자동화해야 할까? 출처: https://blog.bizspring.co.kr/%ed%99%9c%ec%9a%a9-%eb%b0%a9%eb%b2%95-%ec%82%ac%eb%a1%80/success-cases/internet-and-telecom/%ec%98%a8-%ec%98%a4%ed%94%84%eb%9d%bc%ec%9d%b8-%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0-%ed%86%b5%ed%95%a9-%eb%b6%84%ec%84%9d-%eb%b0%8f-%eb%a7%9e%ec%b6%a4-%ec%84%b8%ea%b7%b8%eb%a8%bc%ed%8a%b8-%ed%99%9c%ec%9a%a9/ ## FAQ **Q. 온라인과 오프라인 전환 데이터가 따로 관리되어 생기는 문제는 무엇인가요?** A. 온라인에서는 전환(신청)이 발생했지만 설치 일정 조율 실패 등으로 오프라인 최종 전환(설치 완료)까지 이어지지 않는 경우가 많아, 온라인 성과와 실제 성과 간 차이가 발생합니다. 이로 인해 광고 성과 평가와 실제 ROAS 측정이 어려워지고 마케팅 전략 최적화에 장벽이 됩니다. **Q. 오프라인 데이터를 어떻게 온라인 데이터와 통합했나요?** A. 오프라인에서 실제 전환이나 이탈이 확인되면 API를 통해 생성된 값을 데이터 웨어하우스인 Google BigQuery로 전송하도록 구현했습니다. 이를 통해 온라인 데이터와 오프라인 데이터를 통합 관리하고 연결성을 강화했습니다. **Q. 고객 세그먼트는 어떻게 만들고 활용했나요?** A. Google BigQuery에 전송된 데이터를 비즈스프링의 Growth Platform TAM을 통해 원하는 조건으로 세그먼트를 생성한 후 광고 시스템으로 전송했습니다. 이를 통해 특정 고객군, 예를 들어 설치 신청 후 날짜를 정하지 않아 이탈한 고객을 대상으로 리타겟팅 광고를 운영했습니다. **Q. 이 프로젝트를 통해 실무자에게는 어떤 변화가 있었나요?** A. 최종 이탈 고객을 관리하기 위한 GA4 탐색 보고서를 제작하여 실무자들이 쉽고 편리하게 이탈 고객을 관리할 수 있게 되었습니다. 또한 잠재/이탈/가망 등 다양한 조건의 고객군을 선별할 수 있게 되었습니다. **Q. 결과적으로 어떤 성과가 있었나요?** A. 온라인 신청 전환과 오프라인 최종 전환 사이의 간격 및 이탈 요인을 분석하여 고객 경험을 개선했고, 이탈 고객 대상 리타겟팅 광고를 집행했습니다. 이를 통해 전환율 개선과 온·오프라인을 아우르는 마케팅 전략 구축의 토대를 마련했습니다. --- 출처: https://bizspring.ai/kb/ref/web/blog-bizspring-co-kr/온-오프라인-데이터-통합-분석-및-맞춤-세그먼트-활용-bizspring-blog · 최종 갱신 2026-09-06T11:10:59.80585+00:00