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인사이트로 데이터 향상
인사이트 기능을 사용하면 전체 디지털 상태에서 Data 360에 저장된 다차원 메트릭을 정의하고 계산할 수 있습니다.
2025년 10월 14일부터 Data Cloud가 Data 360으로 재브랜딩되었습니다. 이 전환 과정에서 응용 프로그램 및 문서에 Data Cloud에 대한 참조가 표시될 수 있습니다. 이름이 새로 만들었지만 기능과 콘텐츠는 그대로 유지됩니다.
메트릭에는 고객 수명 가치(LTV), 가장 많이 본 범주, 고객 만족도 점수(CSAT) 또는 기타 모든 메트릭이 포함될 수 있습니다.
인사이트를 만든 후 데이터 작업을 사용하여 스트리밍 인사이트에 대해 적용합니다.
계산된 인사이트
계산된 인사이트를 사용하여 Data 360의 전체 디지털 상태에 대한 다차원 메트릭을 정의하고 계산합니다. 프로필, 세그먼트, 집단 수준에서 메트릭을 만들 수 있습니다. 예를 들어 채널 수준에서 성과를 평가하거나 제품 메트릭을 사용하여 구매 및 탐색 동작을 이해할 수 있습니다.
마케터는 메트릭, 치수, 필터를 사용하여 활성화를 위한 세그먼트 기준 및 개인 설정 특성을 정의할 수 있습니다. 또한 데이터 분석자는 CRM Analytics에서 인사이트를 시각화하여 데이터 패턴을 이해할 수 있습니다.
계산된 인사이트는 다양한 메트릭을 분석하여 고객 여정의 각 단계를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음과 같은 몇 가지 혜택을 얻을 수 있습니다.
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심층 분석을 위한 분석 함수를 사용하여 Data 360의 대규모 데이터에 메트릭을 구축합니다. 예를 들어 지출 또는 참여 점수별로 고객의 순위를 지정합니다.
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논리, 수학, 통계, 시계열 함수, 복잡한 워크플로를 사용하여 사용자 정의 메트릭을 계산합니다.
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기본 데이터가 변경되면 계산된 인사이트를 자동으로 재계산합니다. 계산된 인사이트는 증분 데이터 변경 사항을 자동으로 추가합니다.
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포인트 앤 클릭 인사이트 생성을 위해 시각적 인사이트 빌더에 액세스합니다. SQL 기반 인사이트 작성 환경은 데이터 엔지니어에게 역할 및 경험에 적합한 도구를 제공합니다.
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인사이트를 세분화 및 활성화에 통합하여 작업으로 전환합니다.
스트리밍 인사이트
스트리밍 데이터에 대한 메트릭을 만들어 인사이트를 더욱 빠르게 가져옵니다. 스트리밍 인사이트는 롤링 시간 기간의 실시간 참여 데이터를 기반으로 하는 집계 쿼리입니다. 인사이트는 Web SDK 및 Mobile SDK와 같은 스트리밍 데이터 소스의 데이터를 처리합니다. 스트리밍 인사이트를 사용하여 Data 360에서 오케스트레이션 또는 데이터 작업을 구동하는 데 사용할 수 있는 거의 실시간으로 시계열 집계를 구축합니다.
참고: 세그먼트 및 활성화는 스트리밍 인사이트를 지원하지 않습니다.
스트리밍 인사이트 및 데이터 작업을 사용하여 다양한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 다음 예제를 검토하여 기능을 적용하는 방법을 알아보십시오.
- 서비스 및 지원: 고객이 지원팀에 문의하기 전에 문제 해결 페이지를 방문했습니다. 이 정보를 보유하면 고객이 시도한 불필요한 문제 해결 단계를 건너뛰는 데 도움이 됩니다.
- 지능형 라우팅: Service Cloud와 함께 사용하면 고객이 사례를 에스컬레이션한 경우 PagerDuty에 알림을 보냅니다.
- 고객 피드백: 거의 실시간으로 고객 리뷰 가로채고 사례 만들기 등 만족도 개선 조치를 실행합니다.
- 계정 참여: 비활성 계정의 참여 신호를 거의 실시간으로 가로채서 재참여 유도합니다.
- 포인트 잔액: 주문 트랜잭션 및 소셜 공유를 기반으로 Salesforce CRM의 포인트 잔고를 업데이트합니다.
- 로그 스캔: 오류 코드를 기반으로 스트리밍 장치 로그 데이터를 필터링하여 가장 자주 발생하는 오류를 찾고 장치에 서비스가 필요한지 확인합니다.
- 리드 점수 매기기: 포럼에서 제품 기능을 요청하는 사용자와 같은 거의 실시간 사용자 작업을 기반으로 리드 점수 매기기를 수행합니다.
실시간 인사이트
실시간 인사이트를 사용하여 웹 사이트에 대한 보다 복잡한 개인 설정 논리를 구축합니다. 실시간 인사이트를 사용하면 누적 웹 사이트 활동을 추적하여 사용자의 활동이 정의된 임계값을 충족하는지 확인할 수 있습니다.
예를 들어 고객의 활성 탐색 동작을 사용하여 다음을 수행합니다.
- 고객이 가장 관심을 보이는 제품을 계산하고 맞춤형 권장 사항을 제공합니다.
- 고객의 장바구니에 있는 항목의 가치를 계산하여 할인 자격이 있는지 확인합니다.
- 고객이 제품을 클릭한 횟수를 계산하여 제품 범주 기본 설정을 추적합니다.
실시간 데이터 그래프 및 관련 데이터 모델 개체(DMO)를 사용하여 실시간 인사이트를 만들 수 있습니다. Data 360은 데이터 그래프에 인사이트를 계산하고 저장합니다. 실시간 데이터 그래프의 일부로 세분화 및 활성화를 통해 실시간 인사이트를 사용할 수 있습니다.
계산된 인사이트, 스트리밍, 실시간 인사이트는 어떻게 다릅니까?
| 계산된 인사이트 | 스트리밍 인사이트 | 실시간 인사이트 | |
|---|---|---|---|
| 데이터는 어떻게 처리됩니까? | 대용량 데이터 처리 및 메트릭 생성 | Data 360이 데이터를 수신할 때 연속 스트림 처리 시간 구간은 1분 미만입니다. | 실시간으로, 결과는 밀리초 단위로 표시됩니다. |
| 데이터는 어떻게 수집됩니까? | 레코드 집합으로 배치로 수집되며 단위로 처리됨 | Web SDK 및 Mobile SDK의 스트리밍 데이터를 통해 업데이트되는 이벤트에 대해 작업합니다. | Data 360은 실시간 데이터 그래프에서 업데이트되는 모든 이벤트에 대한 인사이트를 처리합니다. |
| Data 360에서 이 데이터를 어떻게 사용할 수 있습니까? | 일반적으로 대규모 내역 데이터가 필요한 복잡한 계산 수행 | 몇 가지 레코드의 마이크로 배치를 처리합니다. | 집계 메트릭을 사용하여 개인 설정 논리를 구동하기 위해 단일 레코드에서 인사이트를 계산합니다. |
| 예제 사용 사례 | 지출별 고객 등급. | 클릭 스트림 분석, 전자상거래, 트랜잭션 | 사용자가 보는 제품을 기반으로 권장 사항이 포함된 맞춤형 전자상거래 환경 |
- 인사이트에 대한 청구 고려 사항
인사이트는 Data 360을 사용하여 통합 고객 데이터 전반에서 다차원 메트릭을 정의하고 계산하여 실시간 개인 설정 및 분석을 제공합니다. 인사이트를 사용하면 해당 사용 유형에서 청구에 사용되는 크레딧의 소비에 영향을 미칩니다. - 인사이트에 대한 작성 방법
시각적 구축 도구 또는 다이렉트 SQL 구문을 사용하여 특정 분석 요구 사항을 충족하도록 인사이트를 설계 및 구현합니다. 작성자는 노드 기반 워크플로 및 스트리밍 함수를 통해 데이터 집합을 조인, 집계 또는 필터링하여 원시 데이터를 변환할 수 있습니다. 이러한 메서드를 사용하면 기존 논리를 복제하고, 초안을 저장하고, 복잡한 SQL 연산자를 적용하여 실시간 또는 계산된 메트릭을 생성할 수 있습니다. 유연하게 정교한 데이터 모델을 처음부터 구축하거나 사전 구성된 패키지를 사용하여 빠르게 배포할 수 있습니다. - 인사이트에 대한 작성 고려 사항
전략적 계획을 통해 Data 360 인사이트는 비즈니스 사용자에게 정확하고 고성능 데이터 시각화를 제공합니다. 복잡한 조인, 상대 시간 구간, 고급 메트릭 계층을 사용하여 데이터 처리를 최적화할 수 있습니다. - 인사이트 관리
계산된 인사이트를 관리하여 데이터에 근거한 결정을 정확하게 내릴 수 있습니다. 내역 추적을 구성하여 장기 메트릭 추세를 모니터링하고 데이터 무결성을 유지합니다. 자동 처리를 예약하고, 업데이트를 수동으로 트리거하고, 결과를 확인하여 팀이 정확한 분석에 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다. 비즈니스 요구 사항이 발전함에 따라 목록 보기를 사용하여 인사이트를 효율적으로 구성하여 레코드를 편집하거나 삭제합니다.
