TAGLAB

Taglab은 여러 장치 및 채널에서 사용자 상호 작용에 대한 통찰력을 제공하여 마케팅 속성을 향상 시키도록 설계된 플랫폼입니다. 그것은 서로 다른 터치 포인트가 고객의 여정에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 데 중점을 두어 마케팅 담당자가 캠페인을보다 효과적으로 최적화 할 수 있도록 도와줍니다.

Taglab의 주요 특징에는 소셜 미디어 플랫폼과 같은 복잡한 생태계 내에서 상호 작용을 추적하고 소셜 광고에 의해 구동되는 교차 장치 행동을 분석하는 능력이 포함됩니다. 이 기능을 통해 마케팅 담당자는 광고 노력이 다양한 장치에서 사용자 행동에 어떤 영향을 미치는지 더 깊이 이해할 수 있습니다.

Taglab은 각각 다른 마케팅 전략에 적합한 Last-Touch, Firstouch, Linear 및 Time-Decay 모델을 포함한 다양한 속성 모델을 지원합니다. 예를 들어, 마지막 터치 모델은 전환으로 이어지는 상호 작용을 식별하는 데 이상적이며, 첫 터치 모델은 인식 캠페인의 효과를 평가하는 데 도움이됩니다.

기계 학습과 같은 고급 기술을 활용하여 Taglab은 방대한 데이터 세트를 동적으로 분석하여 사용자 동작의 패턴을 발견 할 수 있습니다. 이 접근법은 실시간 데이터를 기반으로 터치 포인트에 신용을 조정하는 예측 속성 모델을 가능하게하여 상호 작용이 가장 영향력이있는보다 정확한 통찰력을 제공합니다.

Taglab은 또한 온라인 및 오프라인 소스에서 데이터를 통합하여 사용자 여정에 대한 포괄적 인 관점을 만들기 위해 옴니 채널 속성 프레임 워크의 중요성을 강조합니다. 이 전체적인 접근 방식은 디지털이든 물리적이든 모든 터치 포인트가 기여 프로세스에서 적절한 크레딧을 받도록 보장합니다.

전반적으로 Taglab은 다중 장치 사용자 행동에 대한 이해를 향상시키고 마케팅 전략을 최적화하려는 마케팅 담당자에게 강력한 도구 세트를 제공합니다.