발표 내용
유저 세그먼트를 손쉽게 정의하고, 이를 다양한 액션 채널(Braze, IDS, GAM 등)과 자동 연동할 수 있는 네이버 웹툰의 Cohort System을 소개합니다. 조건 기반 필터링, ML 모델 연동 등 다양한 방식으로 세그먼트를 만들고, 중복 제거 로직과 함께 효율적으로 활용할 수 있습니다. 시스템 구조와 기술 스택, 실제 마케팅 활용 사례까지 함께 공유하며, 데이터에서 인사이트, 나아가 액션까지의 연결을 어떻게 자동화했는지를 설명합니다.
강의 대상
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데이터 엔지니어 / 백엔드 엔지니어: 데이터 흐름 자동화, 시스템 구조에 관심 있는 분
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ML 엔지니어 / 데이터 사이언티스트: ML 결과를 실시간 타겟팅에 적용하고 싶은 분
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마케터 / PM: 타겟 유저 추출과 액션 전환까지의 전체 흐름을 이해하고 싶은 분
목차
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Episode 1: 데이터 추출, 아직도 수작업으로 하시나요?
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반복과 오류, 그리고 비효율의 문제
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Episode 2: 웹툰의 코호트 시스템
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코호트 시스템의 구조와 흐름
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Episode 3 : Data 연결: 코호트에서 액션으로
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ML 모델
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IDS
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Braze
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GAM
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Episode 4 : Data 확장: 코호트에서 코호트로
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코호트 간 중복 제거 기능
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Episode 5: 캠페인 사례로 본 Cohort System의 효과
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코호트 시스템은 어떻게 쓰여질까?