고객 인사이트용 액셀러레이터는 표준 Data Cloud 개체에 연결하여 고객 데이터를 통한 '가능성의 예술'을 보여줍니다. 이 액셀러레이터는 거의 실시간 결정을 내릴 수 있도록 각 고객 세그먼트에 가장 효과적인 참여 유형을 보여줍니다. 고객을 인구통계 및 고객 세그먼트로 세분화하고 그에 따라 미디어 참여, 수익 및 고객 생애 가치가 어떻게 변화하는지를 볼 수 있으며, 개별 고객 세부 정보를 자세히 분석하여 실행 가능한 결정을 내릴 수 있습니다.

Tableau Desktop 평가판 또는 라이선스가 필요합니다. [아직 없는 경우 여기서 시작하십시오.](https://www.tableau.com/ko-kr/products/desktop)

*본인의 Data Cloud 인스턴스에 매핑하고 싶습니까?* 통합 문서를 다운로드하고, 로컬 복사본을 저장한 후 데이터 원본을 편집하여 본인의 Data Cloud 인스턴스 및 자격 증명을 사용하십시오.

Keyrus는 글로벌 Salesforce 파트너이며 고객 데이터를 최대한 쉽게 보고 이해할 수 있도록 이 액셀러레이터를 개발했습니다. [관련 동영상을 참조](https://www.youtube.com/watch?v=gxil6lhL1gU)하거나 [웹 사이트를 직접 방문하여 자세한 내용을 알아보십시오](https://keyrus.com/us/en/contact-us).

### 주요 비즈니스 질문에 대한 답변

* 고객이 가장 많은 지역은 어디입니까?
* 가장 많은 고객이 있는 고객 세그먼트는 무엇이며 전년 대비 어떻게 변했습니까?
* 가장 많은 고객이 있는 연령대는 무엇이며 전년 대비 어떻게 변했습니까?
* 고객 세그먼트별로 주문한 평균 제품 수와 비교하여 평균 수익은 어떻습니까?
* 각 고객 세그먼트가 온라인 검색에 소비하는 시간은 얼마이며, 창출된 수익과 비교하면 어떻습니까?
* 각 고객 세그먼트 내 개인의 주문 수익 및 페이지 탐색 시간은 얼마입니까?
* 가장 많은 페이지 방문과 수익을 창출하는 캠페인은 무엇이며 시간 경과별로 세그먼트에 따라 어떻게 다릅니까?

### KPI 모니터링 및 개선

* 고객 세그먼트별 평균 수익
* 개별 고객의 총 수익
* 고객 세그먼트별로 주문한 평균 제품 수
* 평균 고객 생애 가치
* 평균 주문 수량
* 총 캠페인 수
* 고객 세그먼트별 평균 캠페인 탐색 시간
* 개별 고객의 총 캠페인 탐색 시간
* 시/도, 연령 및 고객 세그먼트별 총 고객 수
* 고객 세그먼트 및 관심 분야별 총 페이지 방문 수

### 데이터 전략

이 액셀러레이터는 기본적으로 Data Cloud에 연결됩니다. Data Cloud는 Salesforce 고유의 데이터 원본을 외부 데이터 원본과 연결할 수 있도록 하여 고객을 단면적으로만 해석하는 일반적인 문제를 극복하는 데 도움이 됩니다.
다음 스키마가 포함됩니다.

* 캠페인
* 매출
* 개인
* 개인 주소
* 개인 이메일
* 개인 전화
* 개인 세션 분석

### 필수 데이터 특성

* 고객 카운트(숫자 - 정수)
* 전년 대비 고객 카운트 변동률(%)(숫자 - 실수)
* 고객별 평균 LTV(숫자 - 실수)
* 고객별 평균 수익(숫자 - 실수)
* 평균 제품 수량(숫자 - 정수)
* 캠페인 수(숫자 - 정수)
* 고객별 평균 제품 수량(숫자 - 실수)
* 평균 주문 총계(숫자 - 실수)
* RFM 세그먼트(문자열)
* 캠페인 출처(문자열)
* 평균 페이지 탐색 시간 / 세그먼트(숫자 - 실수)
* 개인 거주 주/도(지리)
* 개인 연령(구간차원)(문자열)
* 고객 이름(문자열)
* 성별(문자열)
* 신규 고객?(문자열)
* 마지막 주문 날짜(날짜)
* 페이지 방문 수(숫자 - 정수)
* 매출 기여도(숫자 - 실수)
* 페이지 관심 분야(문자열)
* 캠페인 종료 날짜(날짜)

Customer Insights with Data Cloud

고객 실적을 세그먼트, 인구 통계 및 지역별로 분류하여 얻는 인사이트