기존 데이터에 그대로 연결하는 컴포저블 CDP,
승인 후 자동 실행되는 AI 마케팅자동화
기존 데이터에 그대로 연결하는 컴포저블 CDP, 승인 후 자동 실행되는 AI 마케팅자동화
#컴포저블CDP #제로파티데이터 #마케팅자동화 #AX(AI전환)
Growth Platform은
기존 데이터와 AI를 연결해 마케팅자동화를 완성하는 AX 플랫폼입니다.
패키지형 CDP를 새로 들이지 않아도 됩니다. 이미 쓰고 계신 데이터와 마케팅 시스템에 그대로 연결해(컴포저블 CDP) 고객이 스스로 남긴 데이터를 기반으로 마케팅자동화를 완성합니다.
GMP.ai(광고·캠페인), BMP.ai(브랜드·콘텐츠), Content Launcher·Creatives.gmp.ai(AI 콘텐츠 생성), ChatAd·SmartDash(AI 상담·성과 대시보드) 등 그로스플랫폼 생태계와 연결하면, 추천과 메시지를 AI가 스스로 만들어내는 제너레이티브 CRM과 상황에 맞춰 소재를 자동으로 바꾸는 다이내믹 크리에이티브(DCO)까지 — 사람이 승인한 범위 안에서 자동으로 실행되는 에이전틱 마케팅으로 확장됩니다. 데이터와 AI를 잇는 AX(AI 전환), Growth Platform이 그 중심입니다.
Growth Marketing을 위해
고객 데이터 플랫폼(CDP)은 단순히 고객의 정보를 마케팅이나 잠재고객 발굴등을 위해 모아 놓거나, 파편화된 마케팅자동화나 팝업 메시지등을 수행하는 것만이 목적이 아니며, 광고마케팅 및 프론트엔드 부터 백엔드 데이터까지 고객의 전체 여정에서 수집할 수 있는 데이터를 수집/병합/보완하고, 다양한 알고리즘과 인공지능, 데이터에 기반한 실험과 최적화를 환경을 제공할 수 있는 Growth Marketing 환경을 제공할 수 있어야 합니다.
Growth Platform™은 아래와 같은 주제에 대응한 활동을 비즈니스 주체 기업과 함께 풀어나갈 수 있는 환경을 제공합니다.
- 웹/앱, CRM, POS등 전체 고객 접점/여정(Customer Journey)에 대한 통합된 단일 고객 뷰(Single View)
- 행동패턴, 성향/선호, 지역, 라이프스타일 기반의 (잠재)고객 세그먼트 정의와 오디언스 생성
- AI/ML을 활용한 특성 군집화 및 스코어링 기반의 고객세그먼트와 오디언스 활용
- 타겟 오디언스의 광고/마케팅 플랫폼 연동 및 목적 스토리지 적재
- 고객 경험(Customer eXperience) 개선을 위한 행동요건 및 터치포인트/이벤트 기반의 자동화된 캠페인
- 마케팅자동화를 위한 다양한 캠페인 설계와 퍼포먼스 모니터링
- 광고캠페인 성과의 통합과 어트리뷰션 및 타겟 세그먼트 인사이트 기반의 성과 평가
데이터 생태계 친화적
시장에서 널리 사용되는 대표적인 사용자 행동 추적 시스템/서비스를 데이터 소스로, 클라우드 빅데이터 플랫폼등을 데이터 적재/통합등의 용도로 활용하므로, 이미 데이터 생태계에서 다양하게 활용되고 있는 데이터 처리 및 분석, 시각화, BI 애플리케이션들을 현업에서 추가적인 학습 장벽이 없이 유연하게 확장하며 활용 가능 합니다.
- 이미 구축된 데이터 자산과 시스템 환경을 최대한 활용하므로 중복 투자를 줄이고 기간을 단축.
- 단일 패키지형 플랫폼과 같은 독립적/폐쇄적 데이터 구조가 아니므로, 데이터의 유연성과 활용성이 높음.
- 시장 표준 상용 툴의 연계 활용이 쉬우므로 현업 인력 운영이 쉬움.
Growth Marketing 을 위해
고객 데이터 플랫폼(CDP)은 단순히 고객의 정보를 마케팅이나 잠재고객 발굴등을 위해 모아 놓거나, 파편화된 마케팅자동화나 팝업 메시지등을 수행하는 것만이 목적이 아니며, 광고마케팅 및 프론트엔드 부터 백엔드 데이터까지 고객의 전체 여정에서 수집할 수 있는 데이터를 수집/병합/보완하고, 다양한 알고리즘과 인공지능, 데이터에 기반한 실험과 최적화를 환경을 제공할 수 있는 Growth Marketing 환경을 제공할 수 있어야 합니다.
Growth Platform™은 아래와 같은 주제에 대응한 활동을 비즈니스 주체 기업과 함께 풀어나갈 수 있는 환경을 제공합니다.
- 웹/앱, CRM, POS등 전체 고객 접점/여정(Customer Journey)에 대한 통합된 단일 고객 뷰(Single View)
- 행동패턴, 성향/선호, 지역, 라이프스타일 기반의 (잠재)고객 세그먼트 정의와 오디언스 생성
- AI/ML을 활용한 특성 군집화 및 스코어링 기반의 고객세그먼트와 오디언스 활용
- 타겟 오디언스의 광고/마케팅 플랫폼 연동 및 목적 스토리지 적재
- 고객 경험(Customer eXperience) 개선을 위한 행동요건 및 터치포인트/이벤트 기반의 자동화된 캠페인
- 마케팅자동화를 위한 다양한 캠페인 설계와 퍼포먼스 모니터링
- 광고캠페인 성과의 통합과 어트리뷰션 및 타겟 세그먼트 인사이트 기반의 성과 평가
데이터 생태계 친화적
시장에서 널리 사용되는 대표적인 사용자 행동 추적 시스템/서비스를 데이터 소스로, 클라우드 빅데이터 플랫폼등을 데이터 적재/통합등의 용도로 활용하므로, 이미 데이터 생태계에서 다양하게 활용되고 있는 데이터 처리 및 분석, 시각화, BI 애플리케이션들을 현업에서 추가적인 학습 장벽이 없이 유연하게 확장하며 활용 가능 합니다.
- 이미 구축된 데이터 자산과 시스템 환경을 최대한 활용하므로 중복 투자를 줄이고 기간을 단축.
- 단일 패키지형 플랫폼과 같은 독립적/폐쇄적 데이터 구조가 아니므로, 데이터의 유연성과 활용성이 높음.
- 시장 표준 상용 툴의 연계 활용이 쉬우므로 현업 인력 운영이 쉬움.
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