아직도 많은 브랜드 마케터들에게는 성별 연령별 우리 카지노 분포가 가장 필요한 정보입니다.우리 카지노의 취향을 세분화하는 작업을 컴퓨터에게 맡겨 자세한 우리 카지노군을 만들고 행동하는 세상에서 인구 통계 정보는 뭔가 이제는 쓰면 안 될 것 같은 느낌을 주지만, 사람의 취향 상당수는 여전히 연령과 성별의 영향을 받고 있는 것은 부정할 수 없는 사실입니다. 많은 분류 모델에서 성별, 연령은 중요한 변수로 잡히고 있습니다.
제조를 해야 우리 카지노 상황이라면 이런 정보는 페르소나가 되어 신제품 개발에 도움을 줍니다.우리가 누가 어떻게 활용우리 카지노 제품을 만들지 기획할 수 있도록 만들어 줍니다. 옷이나 음료를 만들 때 20대 여성의 취향을 기반으로 우리 카지노 것과 20대 남성이 주로 소구 할 기준으로 만드는 것은 많은 디테일의 차이를 만들어 냅니다. 그래서 많은 기업들은 인구 통계 정보를 주로 상품 기획 중심으로 활용하고 있습니다.하지만 마케팅을 우리 카지노 사람이라면 인구 통계 정보는 브랜딩 가치의 변화를 볼 수 있는 지표라는 것을 잊어서는 안 될 것입니다.
모든 브랜드에는 중심이 되는 우리 카지노층이 있습니다. OO치킨은 특유의 매운맛 덕분에 20대 여성이 주문의 50%를 점유하고, ㅁㅁ커피는 주스 메뉴 구성이 상대적으로 높아 가족 단위의 40대 여성 우리 카지노 비중이 40%라고 하면 대부분은 여기서 해석을 그칩니다. ‘다 아는 걸 데이터로 만들었군’ 수준으로 넘어가죠. 그리고는 자주 보지 않게 됩니다.
하지만 우리 카지노의 수, 비중이 변하는 것을 인구 통계 단위로 나누어 보면 우리의 핵심 우리 카지노층이 증가하는지 이탈하는지 확인할 수 있습니다.지난 5년간 OO치킨의 우리 카지노 변화를 볼 때 20대 여성 비중이 50%에서 40%로 줄어들고, 30대 여성 비중이 20%에서 35%로 상승하면서 전체 우리 카지노 수가 감소하고 있는 추세라면 우리는 이것을 어떻게 해석할 수 있을까요? 브랜드가 고령화되고 있고 기존 우리 카지노층에서 더 이상 신규 우리 카지노이 부족하며 일부 중심 우리 카지노을 기반으로 축소되고 있는 것을 알 수 있습니다.
'지속적으로' 인구 통계 정보의 추세가 어떻게 변해가는지 봅니다. 출처 :http://www.bigdata-map.kr/datastory/
우리가 의도한 액션들과 비교하면 더 선명해집니다.그 사이 브랜드가 정체되어 있는 것 같은 직관적인 감각으로 이를 바꾸고자 출시했던 메뉴들이 효과가 있었는지, 그 메뉴는 누가 좋아했는지를 데이터로 볼 경우 일시적인 신상품의 효과가 의도대로 구현되었는지 알 수 우리 카지노.반대로 의도와는 다른 기회도 찾을 수 우리 카지노.20대 여성 우리 카지노을 타깃으로 출시한 메뉴가 실제로는 40대 가족 우리 카지노층의 증가를 가져온 부분이 있다면 새로운 기회를 의도와 다르다고 무시하는 것이 아닌, 수요의 확인을 더 큰 기회로 만들 수 있습니다. 우리 브랜드 주문 경험이 발생한 우리 카지노을 대상으로 더 잦은 빈도와 더 높은 건단가를 유인할 수 있는 사이드 메뉴 및 프로모션을 설계할 수 있습니다.
이것이 가능하기 위해서는 주기적으로, 혹은 어떤 액션 전후로 인구 통계 정보를 꾸준히 보고 추세를 읽어내는 노력이 필요합니다. 반기에 한 번, 연간 한 번 수준으로는 요즘 경쟁과 변화를 맞추기는 너무 어렵습니다. 우리 카지노은 이미 수요를 맞춰줄 수 있는 브랜드를 찾아 이탈합니다.
먼저 우리 카지노의 인구 통계 데이터를 확보하는 작업이 필요합니다.주문 우리 카지노이 아니더라도 가입 우리 카지노, 방문 우리 카지노 등 다양한 관점에서 우리 카지노 데이터를 확보하고 이 중에서 주문 침투율과 증감을 보는 게 장기적인 성장을 확인할 수 있는 방법입니다. First Party Data가 없다면 플랫폼의 데이터를 요청해서 활용할 수도 있습니다. 자체 우리 카지노 데이터베이스를 만드는 것은 너무도 필요한 일이지만 비즈니스 규모에 따라 효율이 나지 않을 수 있으니 상황에 맞는 선택을 할 수 있을 것입니다.
