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겪어봤다면 빠르게 해결 가능할 문제인데 도대체 뭐가 문제인지 몰라서 소중한 시간을 낭비할 수 있을 사람들을 위해 오류 해결 기록들을 틈날때마다 공유하려 한다.     오늘 얘기할 것은 카페24의 페이스북 채널(FBE) 과 관련된 아주 유니크한 이슈다.   사고는 2023년 01월 18일 발생했다. [ Meta Pixel Error Affecting Delivery An error with your Meta Pixel may be affecting the

겪어봤다면 빠르게 해결 가능할 문제인데 도대체 뭐가 문제인지 몰라서 소중한 시간을 낭비할 수 있을 사람들을 위해 오류 해결 기록들을 틈날때마다 공유하려 한다.     오늘 얘기할 것은 고도몰의 FBE 2.0 과 관련된 이슈다.   고도몰 어드민 > 마케팅에서 픽셀 연결을 했지만 정상작동은 하지 않는 사람들을 위한 포스팅으로 이해하면 좋겠다.     고도몰은 22-11-14에 메타(페이스북) 픽셀 데이터 값을 쉽게

  🌗GTM을 통한 알파리뷰 조회 스크립트 분석 방식에 따른 장단점     1️⃣ 요소 공개 상태 트리거 방식 - 장점 : 고객 행동을 dataLayer.push 방식에 비해 비교적 빠르게 측정 가능하다. 또한 조회한 리뷰 텍스트도 수집이 가능하다. - 단점 : 아이프레임에서 발생하는 이벤트므로 saladlab.shop 또는 alph.kr 가 발생 도메인이 된다. 따라서 전환 추적에 용이하지 않을 수 있다.

  수 없이 다양한 마케팅 매체와 마케팅 방법이 있고 우리는 마케팅 예산을 어디에 어떻게 왜 써야 하는지에 대한 고민을 늘 가지고 있다.   같은 마케팅 예산 지출로 최상의 성과를 얻기 위해선 어디로 나아갈지 정하기 위해, 우리가 지금 어디에 있는지에 대한 이해가 필요하다.   수년 간 큰 변화가 없는 마케팅 원론들을 뒤로 하고 마케팅 원론을 반박하는 수 많은 새로운

새로운 클라이언트를 맞이할 때 가장 큰 두려움은 '온보딩' 이다. 시작만 잘 만들어 놓는다면 이후는 흐름을 개선하며 방향성을 잡을 수 있다. 목적지를 향해 나아가는 배의 방향을 고쳐 나가는 것이 당연히 물에 뜨지도 않는 배를 목적지까지 보내는 것보다 쉽다.   온보딩 과정에서 가장 두려운 것은 클라이언트의 광고가 진행조차 되지 않는 것이다.  대행사는 언제나 갑과 을 에서 을의

스튜디오엠엑스는 다양한 클라이언트의 광고 매체 데이터와 GA4 데이터를 결합하여 데이터를 해석한다. 그래서 GA4가 본격적으로 쓰이기 시작한 뒤로 GA UA(Universal Analytics, GA3) 와의 데이터 차이에 대해 많은 궁금증이 있었고 같은 구글 애널리틱스 프로덕트이니 둘이 비슷한 데이터 결과가 나올지 아니면 이전의 데이터를 참고하기 어려울 정도일지 확인할 필요가 있었다.   이번에 시간을 내서 5개 클라이언트의 자료를 비교했고

        광고주가 항상 직면하게 되는 문제가 있다. ROAS 가 뭔데 이런 숫자가 이렇게 나오고 200%는 옳은 수치인가? 어디에 돈을 넣어야 어디로 돈이 나오게 되는 것인가. 이를 알기 위해서는 데이터기반의사결정 을 해야 한다. 하지만 의사결정을 하기 위한 1. [ 어떤 데이터를 ] 2. [ 무슨 방법으로 보고 ] 3. [ 그 데이터를 판단하는 기준 ]   은 무엇인가.         이번 글에서는 구글애널리틱스와 UTM을 활용하여

마지막 클릭 기여모델과 쿠키와 아이디 값을 이용해서 전환을 측정하는 네이버의 특성상 다른 매체의 전환은 측정되기 쉽지 않다.

제안서용으로 제작된 핵심매체 소개서를 공개합니다.   급한 시간내에 만든 클라이언트용 자료를 공개한 것은 인터넷 어디를 뒤져봐도 꼭 진행해야하는 기본 광고매체에 대한 주관적 설명이 없었기 때문입니다.   이 글을 보는 사람이라도 조금이라도 발전적인 마케팅 전략을 시행할 수 있도록 클라이언트에게만 전달되는 매체 소개서를 공개합니다.   작성일은 20년 1월 20일로 이후에는 기준이 바뀔 수 있습니다.   자료 버전. 200120-1.0 본 자료는 주식회사 샐러드랩의 자료로, 자료

      구글애널리틱스를 사용하는 사람들은 데이터의 중요성을 알고 더 자세히 데이터를 들여다보려 한다. 데이터에 대해 관심이 많은 사람들은 구글애널리틱스 외에도 다른 애널리틱스 툴을 쓰려한다.   많은 무료 툴들이 있지만 그 중에서 가장 많이 사용되는 것은 구글애널리틱스 다음으로 네이버 애널리틱스가 아닐까 생각된다.   그런데 네이버 애널리틱스는 전문가들이 쓰기에는 인터페이스가 너무 단순하게 되어있어 복잡한 설정을 통해 중요한 데이터만 골라서 보는 맛이

      대부분의 경우에선 새로운 고객을 찾는 것 보다는 우리의 브랜드를 조금이라도 알고 있는 고객에게 물건을 파는 것이 더 적은 비용으로 효율을 얻을 수 있다. 그렇기 때문에 리타겟팅 광고는 언제나 중요한 역할을 한다.   페이스북, 인스타그램, 구글 디스플레이 네트워크, 다음 디스플레이 네트워크 그 외의 다양한 매체까지 리타겟팅 광고를 할 수 있는 다양한 매체들이 존재한다.   오늘은 페이스북, 인스타그램

광고를 집행하기 전 가장 중요하게 고민하는 것은 이 광고가 성과가 어느정도 나올지 예측하는 것이다.   많은 광고 경험을 가지고 있다면 마케터의 능력을 통해 성과들을 예측해볼 수 있겠지만, 숙련된 마케터일지라도 잘못된 생각으로 과도하거나 터무니없이 낮은 수치를 예측하지기도 한다. 때문에 기존의 데이터들을 참고하여 수치들을 계산하는 것은 너무나도 중요하다.   오늘은 방법론에 대한 이야기가 아닌 성과를 예측하기 위한 수식에 대한