지식센터 / 솔루션

온사이트 마케팅 (Onsite Marketing)

한 줄 정의

방문자의 행동에 따라 사이트 안에서 즉시 메시지와 오퍼를 노출하는 온사이트 개인화 단위 솔루션입니다.

시장 배경과 문제

광고로 데려온 방문자의 대부분이 아무 행동 없이 떠나는데, 그 순간 개입할 수단이 없습니다.

해결 방식

실시간 행동 신호(체류·스크롤·장바구니·이탈 의도)를 기준으로 배너·팝업·인라인 추천을 조건부 노출하고 A/B 테스트로 최적안을 찾습니다.

핵심 기능

• 이탈 의도·행동 트리거
• 노코드 노출 시나리오 편집
• A/B·다변량 테스트
• 세그먼트별 오퍼 제어

기술 스택과 구성

비즈스프링 GrowthPlatform™ 3계층(수집·정규화·활용) 위에서 동작하며, 퍼스트파티 수집(LOGGER RT-Collect), 표준 지표 사전, API/MCP 개방 계층과 연결됩니다.

도입 효과

• 장바구니 이탈 회복
• 첫 방문 전환율 상승
• 재방문 유도

실증 레퍼런스

장바구니 이탈 회복: 이 효과는 비즈스프링이 운영하는 GP MySQL 183TB·4.6M행 데이터 기반(AMP 60TB + MA 36TB 3계층 체계) 위에서 온사이트 마케팅이 커버하는 C-2-4·R-3-1 활동에 실제 적용되며 확인된 결과입니다. 아키텍처 상세: GrowthPlatform™ 기술 레퍼런스.

가격 모델

노출량 기반

대상 고객

• D2C 이커머스
• 병의원
• 교육
• 금융·증권

TCR 매핑

이 솔루션이 커버하는 TCR 활동과, 각 활동이 해결하는 고객 문제입니다.

• C-2-4 온사이트 전환 개입: 방문자가 아무 행동 없이 이탈하는데 개입 수단이 없습니다.
• R-3-1 재방문 유도: 첫 구매 이후 다시 오게 만드는 설계가 없습니다.

관련 솔루션

• GrowthPlatform AI CRM(CXM) — GrowthPlatform AI CRM(CXM)은 고객 행동 데이터를 기준으로 이메일·카카오 알림톡·앱푸시를 시나리오대로 자동 발송해, 재구매와 이탈 방지, 지속적인 고객 관계까지 설계하는 36TB 규모의 마케팅자동화 AI CRM 입니다.
• TAM 광고매체광고 — 매체 집행과 온사이트 접점을 함께 설계해 신규 획득과 재방문을 동시에 만드는 광고 운영 서비스입니다.
• BMP 산업군별 솔루션 세트 — 병의원·D2C·금융 등 산업군별로 트래픽·전환·재방문 솔루션을 묶어 한 번에 도입하는 비즈스프링 마케팅 플랫폼 패키지입니다.
• LOGGER RT-Collect 실시간 고객행동로그 수집 — 웹·앱 고객 행동로그를 실시간으로 인하우스에 직접 수집·적재하는 퍼스트파티 데이터 수집 플랫폼입니다.

자주 묻는 질문

온사이트 마케팅는 무엇인가요?

방문자의 행동에 따라 사이트 안에서 즉시 메시지와 오퍼를 노출하는 온사이트 개인화 단위 솔루션입니다.

온사이트 마케팅는 어떤 문제를 해결하나요?

광고로 데려온 방문자의 대부분이 아무 행동 없이 떠나는데, 그 순간 개입할 수단이 없습니다.

온사이트 마케팅의 도입 효과는 무엇인가요?

장바구니 이탈 회복 첫 방문 전환율 상승 재방문 유도

온사이트 마케팅는 TCR 프레임워크의 어떤 활동을 커버하나요?

C-2-4 온사이트 전환 개입, R-3-1 재방문 유도

온사이트 마케팅의 가격 모델은 어떻게 되나요?

노출량 기반

관련 문서

• GrowthPlatform AI CRM(CXM) — GrowthPlatform AI CRM(CXM)은 고객 행동 데이터를 기준으로 이메일·카카오 알림톡·앱푸시를 시나리오대로 자동 발송해, 재구매와 이탈 방지, 지속적인 고객 관계까지 설계하는 36TB 규모의 마케팅자동화 AI CRM 입니다.
• TAM 광고매체광고 — 매체 집행과 온사이트 접점을 함께 설계해 신규 획득과 재방문을 동시에 만드는 광고 운영 서비스입니다.
• BMP 산업군별 솔루션 세트 — 병의원·D2C·금융 등 산업군별로 트래픽·전환·재방문 솔루션을 묶어 한 번에 도입하는 비즈스프링 마케팅 플랫폼 패키지입니다.
• LOGGER RT-Collect 실시간 고객행동로그 수집 — 웹·앱 고객 행동로그를 실시간으로 인하우스에 직접 수집·적재하는 퍼스트파티 데이터 수집 플랫폼입니다.
• C-2-4 온사이트 전환 개입 — TCR 활동 — 방문자가 아무 행동 없이 이탈하는데 개입 수단이 없습니다.
• R-3-1 재방문 유도 — TCR 활동 — 첫 구매 이후 다시 오게 만드는 설계가 없습니다.

이 문서를 참조하는 문서 (역링크)

• LTV (고객생애가치) — 한 고객이 거래 기간 전체에 걸쳐 만들어내는 총 이익의 기대값입니다.
• Cafe24 입점몰 마케팅 솔루션 — Cafe24 기반 쇼핑몰에 태깅·피드·전환추적을 빠르게 붙여 광고 성과를 정상화합니다.
• D2C 이커머스 마케팅 솔루션 — 신규 획득 비용 상승 국면에서 재구매와 LTV로 수익 구조를 만드는 D2C 성장 설계입니다.
• 이탈 의도 (Exit-Intent) — 마우스가 브라우저 상단으로 향하는 등, 방문자가 페이지를 떠나려는 신호를 감지하는 기술입니다.
• 리텐션 (잔존율) — 일정 기간이 지난 뒤에도 서비스나 상품을 계속 이용하는 고객의 비율입니다.
• TAM 광고매체광고 — 매체 집행과 온사이트 접점을 함께 설계해 신규 획득과 재방문을 동시에 만드는 광고 운영 서비스입니다.
• A/B 테스트 — 두 가지 이상의 버전을 동시에 노출해 실제 반응 차이로 더 나은 안을 가려내는 실험 방법입니다.
• 실시간 개인화 — 방문자의 지금 이 순간 행동을 반영해 그 자리에서 화면 구성이나 추천을 바꾸는 방식입니다.
• 재구매율과 LTV를 올리고 싶을 때 — 첫 구매 이후 90일을 설계해 재구매율과 고객생애가치를 끌어올리는 시나리오입니다.
• 교육 마케팅 솔루션 — 상담·수강신청까지의 긴 검토 여정을 콘텐츠와 자동화로 관리합니다.
• 노코드·로우코드 — 코드를 직접 작성하지 않거나 최소한만 작성해 화면·자동화·시나리오를 구성하는 개발 방식입니다.
• PLG (제품주도성장) — 영업 조직이 아니라 제품 자체의 사용 경험이 신규 고객 확보와 확장을 이끄는 성장 전략입니다.
• 리타게팅·리마케팅 — 이미 사이트를 방문했거나 상품을 본 적 있는 사람에게 다시 광고를 노출하는 기법입니다.
• 제로파티 데이터 — 고객이 설문이나 선호도 입력처럼, 스스로 명시적으로 알려준 정보입니다.
• 병의원·치과·한의원 마케팅 솔루션 — 지역 검색과 AI 추천에서 발견되고, 상담·예약 전환까지 이어지도록 설계하는 의료기관 마케팅입니다.
• 비즈스프링 솔루션 카탈로그 — 패키지·솔루션·단위솔루션·레퍼런스로 구성된 비즈스프링 전체 솔루션 카탈로그입니다.
• DIGO 인플루언서 플랫폼 — 인플루언서 발굴부터 집행, 성과 추적까지 데이터 기반으로 운영하는 인플루언서 마케팅 플랫폼입니다.
• 히트맵 — 방문자의 클릭·스크롤·시선이 몰리는 위치를 색으로 표현한 시각화 자료입니다.
• BMP 산업군별 솔루션 세트 — 병의원·D2C·금융 등 산업군별로 트래픽·전환·재방문 솔루션을 묶어 한 번에 도입하는 비즈스프링 마케팅 플랫폼 패키지입니다.
• GrowthPlatform AI CRM(CXM) — GrowthPlatform AI CRM(CXM)은 고객 행동 데이터를 기준으로 이메일·카카오 알림톡·앱푸시를 시나리오대로 자동 발송해, 재구매와 이탈 방지, 지속적인 고객 관계까지 설계하는 36TB 규모의 마케팅자동화 AI CRM 입니다.
• C-2-4 온사이트 전환 개입 — TCR 활동 — 방문자가 아무 행동 없이 이탈하는데 개입 수단이 없습니다.
• R-3-1 재방문 유도 — TCR 활동 — 첫 구매 이후 다시 오게 만드는 설계가 없습니다.
• 이탈 고객 프로파일링으로 재구매 유도 — 미구매 세그먼트 세분화 — 구매/미구매 고객의 행동 데이터를 비교 분석해 미구매 고객을 세분화하고, 세그먼트별 맞춤 마케팅으로 신규 고객 획득 비용 부담을 낮춘 사례.
• 개인화 캠페인 성과 분석 체계 구축 — GA4 360 기반 시나리오·영역별 최적화 — 국내 대형 이동통신사가 온사이트 개인화 캠페인을 전체 페이지 단위로 확장하며, GA4 360 데이터로 영역·세그먼트별 성과를 분석하고 맞춤 대시보드를 구축해 이탈 방지와 전환율 개선 기반을 마련한 사례.
• AI 콘텐츠 추천으로 지역 언론사 충성 독자 확보 — 체류시간·구독률 동반 상승 — 대형 포털에 트래픽이 편중돼 있던 지역 언론사가 AI 기반 행동 데이터 분석으로 기사별 맞춤 추천과 실시간 이슈 대응 체계를 구축해 충성 독자를 확보한 사례.
• 디지털 도서관 콘텐츠 개인화 추천으로 사용자 참여도 개선 — 방대한 지식 콘텐츠를 보유한 디지털 도서관이 행동 데이터 기반 추천 알고리즘을 구축해 콘텐츠 탐색 피로도를 낮추고 체류시간·구독률을 높인 사례.

다른 표현: Markdown · JSON · 최종 갱신 2026-09-03