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IT/기술

블록체인 기반 디지털 자산과 핀테크에 대한 의미

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책임자는 치즈케이크 연구실성공적인 기술 제품을 만드는 데 도움이 되는 소프트웨어 엔지니어링, 디자인 및 컨설팅 회사입니다.

블록체인과 디지털 자산은 1조 달러의 기회를 나타냅니다. PwC 이코노미스트 그들은 블록체인이 2030년까지 세계 GDP를 1조 7600억 달러 증가시킬 것으로 예상합니다. 중앙 은행은 일련의 소매 및 도매 운영에 착수했습니다. CBDC 프로젝트. 그리고 USD 스테이블 코인은 이미 유통 중인 USD 코인의 ~6%입니다(1430억 밖의 23억).

미국, 우크라이나, 인도네시아, 브라질의 금융 기관을 위해 스테이블 코인과 CBDC를 구현한 소프트웨어 엔지니어링, 디자인 및 컨설팅 회사의 CEO로서 저는 디지털 자산 및 토큰화에 대한 혁신적인 사용 사례를 보았습니다. 이 기사에서는 디지털 자산의 주요 이점과 핀테크에 대한 의미에 대해 설명합니다.

토큰이란 무엇이며 토큰화할 수 있는 것은 무엇입니까?

토큰은 기존 블록체인에 상주하고 자산이나 유틸리티를 나타내는 데 사용되지만 고유한 블록체인이 없는 디지털 자산입니다. 예를 들어 ERC-20 토큰은 스마트 계약에 의해 배포된 이더리움 블록체인에 있지만 자체 블록체인이 없습니다.

자산 토큰화는 디지털 또는 물리적 자산을 나타내는 디지털 토큰이 블록체인에서 생성되는 프로세스입니다. 디지털 토큰으로 뒷받침되는 실제 자산은 “오프체인” 상태로 계속 존재하는 반면 디지털 토큰은 온체인에 존재하여 가치 저장소 역할을 하고 자산에 대한 권리를 보유합니다.

토큰화는 부분 소유권과 소유권 증명을 모두 허용하므로 실제 또는 가상의 거의 모든 자산을 디지털 토큰으로 전환할 수 있습니다. 여기 몇 가지 예가 있어요.

• 채권, 사채, 보통주 및 기타 유가 증권과 같은 시장성 있는 금융 자산은 부분 소유 투자를 민주화하고 소매 고객에게 제공될 수 있습니다.

• 법정 화폐(정부 발행 법정 화폐)는 스테이블 코인 또는 CBDC로 토큰화되어 지불 옵션을 다른 수준으로 끌어올릴 수 있습니다.

• 은, 금, 백금과 같은 상품 및 귀금속은 자산을 보유, 저장 및 이전할 때 불필요한 형식을 줄입니다. 예를 들어, Pax Gold(PAXG)는 시가총액이 5억 달러 이상인 물리적 금으로 뒷받침되는 디지털 토큰입니다.

• 상표, 저작권, 로열티, 특허 및 지적 재산과 같은 무형 자산.

• 더 많은 투명성, 유동성, 상호 운용성 및 기업 포인트의 진정한 소유권을 제공할 수 있는 고객 충성도 보상 포인트.

• 가상 수집품(CryptoKitties 및 기타) 및 미술품과 같은 고유 항목 수집품은 정의상 고유하고 대체할 수 없으며 거래할 수 없는 NFT(비소모성 토큰)를 통해 디지털 소유권을 가능하게 합니다.

자산 토큰화의 주요 이점은 무엇입니까?

자산 토큰화의 이점은 많습니다. 증가된 유동성에서 운영 효율성 및 실시간 추적성에 이르기까지 이 기술을 통해 다양한 기회가 열립니다.

• 분할된 자산 및 더 큰 유동성: 유동성 자체에서 시작하여 블록체인은 자산을 분할하고 투자자가 자산의 일부만 소유하고 조치를 취할 수 있도록 함으로써 더 큰 유동성을 가능하게 합니다. 투자 장벽을 낮춤으로써 다양한 사람들이 보다 쉽게 ​​접근할 수 있습니다. 부분 소유권을 통해 2차 시장에서 비유동 자산을 추적할 수 있으므로 더 많은 투자자가 생태계에 참여할 수 있습니다.

예를 들어 $500,000 가치가 있는 자산에서 $50,000를 인출해야 하는 사람의 경우를 가정해 보겠습니다. 전체 자산을 판매하고 생활 공간으로서의 유용성을 잃는 대신 개인은 자산을 500,000 보안 토큰으로 토큰화하고 50,000 토큰을 여러 투자자에게 판매할 수 있습니다.

유동성 증가의 이점은 또한 더 짧은 잠금 기간을 허용할 가능성이 있습니다. 투자자들은 때때로 대규모 비유동 자산의 이익이나 손실을 위해 몇 년을 기다려야 합니다. 자산 토큰화를 통해 투자자는 유동성 시장에서 토큰을 쉽게 판매할 수 있습니다.

자산을 분할함으로써 얻을 수 있는 또 다른 큰 이점은 더 많은 투자자에게 접근할 수 있다는 것입니다. 전통적인 시장에서 큰 투자 기회는 중개 기능에 의해 부과된 지리적 이유나 높은 최소 투자 임계값으로 인해 제한될 수 있습니다. 블록체인으로 구동되는 디지털 자산을 사용하면 투자자의 위치에 관계없이 훨씬 낮은 최소 자본 요구 사항으로 금융 시장에 액세스할 수 있습니다.

포트폴리오 다각화부터 관점에서 볼 때 최소 투자 문턱을 낮추면 소액 투자자가 포트폴리오를 다양화하고 이전에는 독점적이고 기업 투자자에게만 제공되어 이전에는 감당할 수 없었던 시장에 진입할 수 있습니다.

그리고 마지막으로, 공유 소유권은 상품별로 부분적으로 활성화됩니다. 이 개념은 자산 또는 자원이 개인 간에 순환, 재사용 및 공유되는 공유 경제 사회와 일치합니다. 예를 들어 사람들은 별장이나 제트 스키를 함께 사서 일년 내내 누가 사용할지 결정할 수 있습니다.

• 운영 효율성: 오늘날 자산 소유권 이전은 일반적으로 변호사나 공증인이 서류를 처리하고 양 당사자 간의 신뢰를 구축하는 중개자 역할을 해야 합니다. 이 프로세스로 인해 추가 시간(시간 또는 일)과 비용이 발생합니다.

블록체인의 거래는 분산된 인프라에서 발생하며 조정을 위해 중앙 제3자의 개입이 필요하지 않습니다. 스마트 계약 또는 기본 블록체인 기능을 사용하여 수동 작업의 비효율성을 줄여 보다 간소화된 결제 프로세스를 만듭니다. 토큰화된 자산은 관리 부담을 줄이고 거래 비용을 크게 줄이면서 더 빠른 거래를 가능하게 합니다.

• 실시간 투명성 및 추적성: 토큰화된 자산은 더 나은 추적성과 투명성을 허용합니다. 각 거래는 변경 불가능하고 블록체인에 기록되기 때문에 소유자는 토큰화된 자산의 이력을 변경하여 더 매력적으로 보이게 할 수 없습니다. 이를 통해 투자자는 최신 기록에 대한 명확한 보기에 액세스하고 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

디지털 자산과 핀테크의 미래

블록체인 기반 디지털 자산은 더 작은 단위로 쉽게 나눌 수 있어 부분 소유권으로 투자를 민주화하고 더 빠른 결제와 더 낮은 거래 비용으로 유동성을 개선할 수 있습니다. 금융 기관의 운영 효율성에 대한 영향 외에도 부분적 및 더 낮은 최소 투자 임계값은 소규모 투자자의 금융 포함에 핵심입니다.

우리가 자산에 투자하는 방식은 토큰화의 도래와 함께 근본적으로 변화하고 있습니다. 그리고 지금이 적기입니다. 블록체인 기술이 더 성숙하고 우리가 그것을 사용하는 방법을 더 잘 알고 있기 때문입니다. 이 기술의 주요 이점 덕분에 자산 토큰화는 핀테크 분야의 차세대 글로벌 트렌드가 되고 있습니다.


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고객과 연결하고 디지털 마케팅 과제를 극복

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대화형 마케팅 자동화 플랫폼의 CEO 겸 공동 설립자 스펙트럼.

마케팅 환경은 시끄럽습니다. 전통적인 소셜, 이메일 및 디스플레이 마케팅 채널은 쇠퇴하고 있어 눈에 띄기 어렵습니다. 참여에 대한 고객의 선호도 변화에 한발 앞서 있기는 어렵습니다. 그리고 고객의 관심을 끌 수 있다면 그들이 당신과 상호 작용하고 당신에게서 구매하고 싶게 만드는 뭔가 다른 것을 어떻게 그들에게 제공할 수 있을까요?

Spectrm에서 우리는 3천만 건 이상의 대화를 보았습니다. 그러나 우리가 이미 알고 있는 사실에도 불구하고 우리는 오늘날 마케팅 담당자의 현재 성공과 어려움에 대해 더 많이 알고 싶었습니다. 400명의 B2C 공급업체를 대상으로 한 설문조사에서 B2C 대화형 마케팅 현황 보고서에서 우리는 마케터들이 인구 과잉, 개인 정보 보호 제한 및 고객 행동 변화로 인해 기존 채널이 쇠퇴하고 있음을 인식하고 있지만 새로운 채널을 통해 성공을 거두고 있음을 알게 되었습니다.

감소하는 채널과 개인 정보 보호 문제는 새로운 접근 방식을 요구합니다.

많은 사람들이 더 이상 예전처럼 성공하지 못하고 있습니다. 바쁜 뉴스 채널과 붐비는 받은 편지함에서 눈에 띄는 것이 점점 더 어려워지고 있으며 마케터들은 어려움을 느끼고 있습니다. 사람들이 당신을 지켜보고 있습니다. 디지털 마케팅 채널 하락, 소셜 네트워크에서 가장 큰 감소. 감소하는 다른 주요 채널로는 인플루언서 마케팅, 이메일 마케팅 및 SMS 마케팅이 있습니다.

도전적인 것은 여러 채널에서 청중의 관심을 끄는 것 뿐만이 아닙니다. 데이터 수집 및 개인 정보 보호에 대한 고객의 우려가 높아지면서 최근 GDPR 및 CCPA와 같은 규정, iOS 14와 같은 운영 체제 개인 정보 업데이트 및 타사 쿠키 차단 브라우저가 증가했습니다. 이 모든 것이 고객에 대해 수집할 수 있는 정보의 양과 유형을 제한합니다. 가맹점 10명 중 6명은 이러한 규정이 마케팅 전술의 효과 감소 고객에 대해 배울 수 있는 새로운 방법을 찾도록 강요합니다.

일반적으로 오늘날의 마케팅 담당자는 이러한 감소하는 채널과 데이터 수집 제한으로 인해 신규 고객을 유치하고 전환하는 것이 더 어렵다는 것을 알게 되었습니다. 귀인 문제는 또한 노력이 효과가 있는지 알기 어렵게 만듭니다. 마케터들은 기존 고객을 유지하고 그들로부터 더 많은 판매를 창출하는 것 또한 점점 더 어려워지고 있다고 말합니다.

바쁜 뉴스 피드와 간행물을 스크롤하는 고객의 관심을 끄는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 마케팅 담당자가 이러한 채널을 사용해서는 안 된다는 의미는 아닙니다. 그들은 단지 그것들로부터 최대한의 가치를 얻을 수 있는 새로운 방법을 찾기만 하면 됩니다.

평소처럼 사업을 계속하십시오.

고객 참여를 높이는 한 가지 방법은 평소처럼 비즈니스를 계속하고 현재 접근 방식을 조정하고 업데이트하는 것입니다. 여기에는 소셜 미디어, 검색, 이메일 및 디스플레이 전반에 걸쳐 진행 중인 웹사이트 트래픽 캠페인이 포함됩니다. 그러나 엔지니어링 리소스를 투자하여 고객이 필요한 것을 더 쉽게 찾을 수 있도록 더 나은 모바일 웹 사이트 경험을 만드십시오. 또한 자사 쿠키를 설정하고 서버측 태깅 솔루션을 설계하여 데이터 제한이 추적 및 속성에 미치는 영향을 완화하십시오.

새로운 접근법을 고려하십시오.

사람들이 매일 휴대기기를 사용하는 시간 중 44%는 메시징 애플리케이션 또는 소셜 네트워크에 소비됩니다.. 고객이 매일 전화로 새로운 브랜드를 검색하고 친구 및 가족과 대화를 나눈다면 그들과도 대화를 나누지 않겠습니까? 대화형 마케팅을 사용하는 것은 마케팅 담당자가 고객과 소통하는 새로운 방법을 찾을 때 고려할 수 있는 또 다른 접근 방식입니다.

매일 사용하는 앱의 메시징 기능을 통해 고객을 교환에 초대하고 원하는 제품이나 서비스를 안내하는 질문을 합니다. 이 접근 방식은 고객으로부터 직접 정보를 수집하므로 증가하는 데이터 규정 및 개인 정보 보호 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. 그들이 제공하는 정보를 수집하면 그에 대해 더 많이 알 수 있을 뿐만 아니라 향후 제안을 개인화하고 보다 직관적인 상호 작용을 위해 AI를 더 잘 훈련시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

이와 같은 접근 방식으로의 전환을 시작하려면 먼저 상거래 또는 리드 생성과 같은 사용 사례를 식별하십시오. 그런 다음 사용 사례 및 대상에 적합한 메시징 채널을 선택하고 각각에 대한 올바른 진입점을 식별합니다. 그런 다음 개성이 있고 대화형 AI를 사용하는 챗봇을 구축하여 청중과 소통하면서 계속 학습하도록 합니다. 마지막으로, 새로운 채널과 시장으로 확장하면서 대화 퍼널과 AI를 계속 반복하고 최적화하십시오.

맞춤화에 투자하십시오.

마지막으로, 오늘날 고객은 브랜드에 대한 개인화된 경험을 찾고 있기 때문에 또 다른 접근 방식은 웹 사이트 개인화 도구 및 대체 데이터 소스에 투자하여 사용자를 더 잘 식별하고 개인화된 경험을 제공하는 것입니다. 마케터는 구매 후 설문조사를 활용하여 사람들이 귀하의 브랜드에 대해 어떻게 배우고 있는지 알아볼 수 있으며 귀하는 이러한 유형의 직접적인 피드백을 통해 귀속 보고서를 작성할 수 있습니다.

함께 모아서

오늘날의 마케팅 담당자에게는 채널 감소, 데이터 규정 증가, 고객 선호도 변화 등 많은 문제가 있습니다. 그러나 이러한 어려움을 극복할 수 있는 기회도 있습니다.

고객 참여를 위한 새로운 접근 방식을 찾고 있는 마케터는 고객이 있는 곳과 메시징 앱과 같이 매일 사용하는 플랫폼으로 이동해야 합니다. 또한 마케팅 담당자는 개인 광고로 인터넷을 뒤덮는 것이 아니라 고객을 위해 제안을 개인화하는 방법을 생각해야 합니다. 또한 고객과 소통하는 데 사용할 채널을 고려할 때 개인 정보 보호 우선 방법을 고려하십시오. 일반적으로 이전 방식이 더 이상 효과적이지 않으면 고객과 연결하는 새로운 방식에 대해 창의적이고 전략적으로 생각하십시오.


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2023년 싱가포르에서 열리는 첫 번째 올림픽 e스포츠 위크

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국제올림픽위원회(IOC)는 2023년 6월 22일부터 25일까지 싱가포르에서 첫 번째 e스포츠 올림픽 위크를 개최한다고 오늘 발표하면서 최고 수준의 글로벌 대회에서 e스포츠를 지원하기 위한 또 다른 조치를 취했습니다.

싱가포르 국가 올림픽 위원회(SNOC), 싱가포르 시 정부 문화, 커뮤니티 및 청소년 및 스포츠부와 협력하여 올림픽 e스포츠 위크는 주로 이러한 하이브리드 물리적 및 시뮬레이션 스포츠를 탐구하는 데 중점을 둘 것입니다. 토론 및 교육 세션, 전시 경기 개최.

4일간의 이 행사는 또한 작년 대회를 기반으로 국제 연맹(IF)과 함께 만든 “가상 및 시뮬레이션 글로벌 스포츠 대회”인 올림픽 e스포츠 시리즈의 첫 번째 생중계 결승전에서 절정에 달할 것입니다. 올림픽 가상 시리즈– 100개국에서 250,000명 이상의 참가자가 참가한 야구, 모터스포츠, 사이클, 조정 및 세일링 시리즈.

IOC는 토마스 바흐 IOC 위원장이 공개적으로 “e스포츠가 언젠가 올림픽의 일부가 될 수 있을까요?“벌써 2018년.

펜싱의 전 서독 금메달리스트인 Bach는 최신 개발에 대해 말하면서 이번 올림픽 e스포츠 개막 주간이 올림픽 운동 내에서 가상 스포츠의 성장을 지원하는 데 중요한 이정표를 세웠다고 말했습니다.

그는 이어 “처음으로 진행되는 실시간 결승전과 함께 가상 스포츠 경기의 흥미진진한 새로운 형식이 e스포츠 선수들과 더 많이 소통하고 선수와 팬 모두에게 새로운 기회를 창출할 수 있는 기회라고 믿는다.

“2010년 제1회 유스 올림픽을 개최함으로써 올림픽 운동의 혁신을 지원한 역사를 가진 싱가포르와 협력할 수 있는 완벽한 기회이며 긴밀히 협력하기를 기대합니다.”

SNOC 이사회 멤버이자 IOC 부회장인 Ng Ser Miang은 다음과 같이 말했습니다. 싱가포르는 가상 스포츠 및 e스포츠 일정에서 가장 큰 이벤트를 성공적으로 개최한 역사가 있습니다. 우리는 이 공유된 비전을 실현하기 위해 IOC와 협력하게 된 것을 영광으로 생각합니다.”

가상 올림픽 선수가 될 자질이 있다고 생각한다면 올림픽 e스포츠 주간 및 올림픽 e스포츠 시리즈에 참여하는 방법에 대한 자세한 내용은 2023년 초에 공개될 예정입니다.

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IT/기술

멀티터치 어트리뷰션이 새로운 마지막 클릭 어트리뷰션인 이유와 해결 방법

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의 설립자 겸 CEO 세그먼트 스트림쿠키 없는 세상에서 마케팅 분석을 해결하는 전환 모델링 플랫폼입니다.

적절한 속성은 마케터에게 어려운 과제입니다. 웹사이트를 처음 방문하여 구매하는 고객은 드문 유형이며 마케터는 고객 여정의 얽힌 문제를 해결하는 데 대부분의 시간을 보냅니다.

사용자 여정의 복잡성으로 인해 마케터는 새로운 기여 모델을 발명하고 단일 터치 모델에서 다중 터치 모델로 전환하도록 동기를 부여했습니다. 하지만 멀티터치 모델이 많은 마케터들이 싫어하는 단순한 마지막 클릭 모델보다 낫지 않다면 어떨까요?

기여 소개

일반적인 고객 여정을 상상하고 기여도 모델이 이를 어떻게 처리하는지 살펴보겠습니다. 한 사람이 인스타그램에서 흥미로운 여행 제안 광고를 봅니다. 나중에 조사하기 위해 광고를 클릭하고 링크를 저장합니다. 그들은 Safari를 통해 개인 노트북에서 이 링크를 열고 다음 급여일에 이 여행을 예약하기로 결정합니다. 10일 후, 그들은 월급을 받고 최종 예약을 위해 웹사이트의 URL을 입력하여 동일한 노트북에서 다시 웹사이트를 방문합니다.

• 원터치 속성. 이러한 모델은 여정의 단일 터치포인트(전환 전 마지막 방문)에 기여도를 부여합니다. 그러나 마지막 접촉 속성은 여정의 모든 접촉 지점의 영향을 평가하는 데 공정하지 않습니다. 오픈 채널은 일부 전환에 필수적이지만 크레딧을 받지 못합니다.

• 멀티 터치 속성. 멀티 터치 모델은 미리 설정된 규칙에 따라 사용자 여정의 각 터치 포인트에 가치를 할당합니다. 복잡한 알고리즘을 사용하여 여러 터치 포인트에 전환 가치를 분배하는 고급 모델이 있습니다. 가장 정교한 멀티터치 모델 중 하나는 데이터 기반 기여입니다. 여기에서 기계 학습(ML)은 성능을 기반으로 여러 접점에 가치를 할당합니다. ML 모델은 전환으로 이어지지 않은 여정에 대해 성공적인 여정을 분석하고 전환 가능성에 영향을 미치는 측면에서 가장 가치 있는 터치포인트를 감지합니다.

멀티터치 기여가 마지막 클릭 기여보다 나은 이유

알려진 모든 멀티터치 기여 모델은 동일한 방식으로 작동합니다. 즉, 웹사이트 쿠키를 사용하여 사용자 전환 경로를 일치시킨 다음 소급하여 고객 여정의 각 접점에 전환 가치를 할당합니다.

현재 제한 사항으로 인해 이제 사용자의 전체 전환 경로를 추적하는 것이 불가능하며 멀티탭 어트리뷰션은 가치를 올바르게 분배할 수 없습니다. 마케터에게 “마지막 클릭” 보고서에서 얻은 것과 매우 유사한 데이터를 제공합니다.

기여를 제한하는 것은 무엇입니까?

제한 사항 중 하나는 오늘날의 고객이 정기적으로 사용하는 장치(스마트폰, 개인 및 업무용 노트북 등)가 두 개 이상이라는 것입니다. 모든 분석 도구는 여러 웹 사이트 세션을 단일 여정으로 연결하는 데 어려움을 겪을 것이며 여러 개별 고객 여정처럼 보일 것입니다. 이런 식으로 채널을 여는 것은 공정한 신용을 얻지 못합니다.

또 다른 문제는 쿠키 제한 및 개인 정보 보호 규정입니다. 예를 들어, 애플은 향상 타사 쿠키를 차단하고 자신의 수명을 제한하는 Safari 기능인 Smart Tracking Prevention입니다. 대부분의 경우 1-7일 안에 만료됩니다.

여행 제안에 대한 예에서 사용자는 이전 웹 사이트 방문 후 10일 후에 예약하기로 결정했습니다. 사용자가 Safari를 사용하고 있었기 때문에 사용자가 웹 사이트를 다시 방문하면 첫 번째 방문 쿠키가 만료되었습니다. 이것은 두 개의 서로 다른 쿠키 세트가 관련되어 있음을 의미합니다.

여기에서 모든 멀티터치 모델은 마지막 클릭 모델과 마찬가지로 전환 전 단일 세션만 보고 전체 전환 가치를 여기에 부여합니다.

기여 문제를 극복하기 위한 전환 모델의 역할

멀티 터치 어트리뷰션을 둘러싼 한계로 인해 대체 마케팅 측정 접근 방식이 생겨났습니다.

이러한 접근 방식 중 하나는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 실제 전환을 관찰할 수 없을 때 마케팅 노력의 영향을 평가하는 전환 모델링입니다. 원래 예에서 전환 모델은 기여 모델이 다른 기기의 방문을 전환에 연결할 수 없을 때 도움이 될 수 있습니다.

전환 모델링은 고객 여정의 구멍을 막고 마케터가 전환 경로를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 알고리즘은 중요한 정보로 마케팅 측정을 검증하고 지원하기 위해 관찰 가능한 사용자 데이터 및 과거 추세를 제공합니다.

대체 측정 방식으로의 전환 준비

일부 마케터들은 얼마 전에 싱글탭 어트리뷰션을 멀티탭 어트리뷰션으로 교체했고 이제 다시 한 번 새로운 변화를 겪어야 합니다. 일부 마케터와 비즈니스의 경우 이는 프로세스와 사고 방식에 큰 변화가 되지만 경쟁력을 유지하는 데 중요합니다.

예를 들어, 성공적인 마케팅 측정은 주로 쿠키에 의존했기 때문에 미래는 블랙박스인 것 같습니다. 매년 새로운 추적 제한 및 개인 정보 보호 규정이 있어 전환을 관찰할 수 없는 상황이 점점 더 많이 발생합니다. 이러한 추세는 쿠키 이후의 세계로 우리를 데려가는 미래에도 계속될 것으로 예상됩니다.

마케터들은 각 채널의 진정한 광고 투자수익률(ROAS)을 측정하려고 노력하고 있으며 이는 종종 비즈니스 수준에서 목표로 설정됩니다. 안타깝게도 앞서 언급한 쿠키 제한 및 개인정보 보호 규정으로 인해 현재 채널 또는 캠페인 수준에서 정확한 ROAS 또는 전환당 비용을 표시할 수 있는 기여 모델이 없습니다. 마케터가 이 목표를 계속 추구한다면 마케팅 믹스의 부적절한 최적화와 비용 낭비로 이어질 것입니다. 전체 마케팅 믹스의 ROAS를 계산하는 것만 가능하며 마케터는 이 접근 방식을 고수해야 합니다. 이것은 프로세스와 업무 사고 방식/태도 모두에서 중요한 변화이며 모든 회사가 이를 장려할 것을 제안합니다.

기술적인 관점에서 기업과 마테크 기업은 이 블랙박스 미래를 모델화된 미래로 바꿀 수 있는 머신러닝에 더 많은 관심을 기울여야 합니다.

동의 종속성, 브라우저 개인 정보 보호 기능 및 추적 제한으로 인해 데이터 수집이 심하게 제한되는 경우 기계 학습은 사용 가능한 데이터의 작은 덩어리를 명확하고 실행 가능한 통찰력(우리의 경우 모델링된 전환)으로 전환할 수 있습니다. .

마케팅 측정의 미래 형성

정교한 모델도 전체 고객 여정을 추적할 수 없으므로 최신 기술로 전환하는 것이 마케터에게 매우 중요합니다. 기계 학습은 새로운 측정 도구의 원동력 중 하나이며 귀인에 대한 대안의 중요한 세부 사항입니다. 그 중 하나는 전환 모델링으로, 쿠키 이후의 세계에서 실제로 차이를 만드는 접근 방식입니다.


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