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어도비, 스트리밍 미디어 및 메타버스서 ‘차세대 어도비 애널리틱스’ 공개

2022.07.04 편집부  |  CIO KR
어도비가 단일 워크스페이스에서 메타버스와 스트리밍 미디어를 포함한 모든 미디어 유형의 데이터와 인사이트를 통합할 수 있는 어도비 애널리틱스(Adobe Analytics)의 새로운 서비스를 4일 발표했다. 

또한 글로벌 브랜드가 어도비 애널리틱스를 채택함에 따라 유럽 개인정보보호법(GDPR)과 미국 캘리포니아 소비자 프라이버시 보호법(CCPA) 등 개인정보보호 규정을 준수하면서 타 분석 솔루션의 데이터를 원활하게 전환하는 새로운 서비스도 도입했다고 밝혔다. 이로써 기업들은 커스터머 저니 애널리틱스(Customer Journey Analytics)를 통해 소비자 행동에 대한 심도 있는 인사이트를 활용하며 진정한 옴니채널 분석을 할 수 있다.
 

어도비 애널리틱스는 브랜드가 채널 간 경험 및 마케팅 캠페인 효과를 이해할 수 있도록 인사이트를 제공한다. 유통 업종의 경우 미국 상위 10대 브랜드 중 9개가 온라인에서 오프라인 매장으로 이동하는 고객 여정을 파악하기 위해 어도비 애널리틱스를 활용하고 있으며, 미국의 상위 호텔 체인 및 항공사 대다수도 수요 회복에 따라 디지털 서비스를 강화하기 위해 어도비 솔루션을 사용하고 있다. 아울러 금융 서비스(상위 10개 중 8개), 미디어(상위 10개 중 9개), 헬스케어 산업(상위 10개 중 8개)의 주요 기업과 공공 및 교육 기관 또한 어도비 애널리틱스를 적극 활용하고 있다.

어도비 애널리틱스는 음성 비서 및 커넥티드 카 등 새로운 채널의 데이터를 지원한다. 몰입형 및 3D 경험에 눈을 돌리는 브랜드가 늘어남에 따라 어도비는 메타버스 분석에 대한 지원을 선 공개하며, 재설계된 플랫폼을 통해 어도비 애널리틱스의 범위를 새롭게 부상하고 있는 채널까지 원활하게 확장한다. 이를 통해 브랜드는 메타버스에서 3D 개체 및 몰입형 경험의 참여량과 같은 특정 이벤트에 대해 측정 및 분석을 할 수 있고, 여러 메타버스에 걸친 상호작용도 수집 가능하다. 

또한 해당 데이터를 웹사이트 또는 모바일 앱과 같은 서로 다른 채널의 인사이트와 결합하면 변화하는 소비자 선호도를 이해할 수도 있다. 어도비는 어도비 크리에이티브 클라우드(Adobe Creative Cloud)와 어도비 서브스턴스 3D(Adobe Substance 3D) 등의 몰입형 디자인 도구를 통해 메타버스 내 경험 설계 및 제공, 측정, 수익화를 지원한다. 

스트리밍이 엔터테인먼트 산업의 핵심 투자 부문으로 자리잡은 가운데, 유통과 은행 등 타 산업 부문에서도 비디오 및 오디오 콘텐츠 제작을 우선시하고 있다. 이에 맞춰 어도비는 현재 스트리밍이 전체 고객 여정에서 어떻게 적용되고 있는지를 이해할 수 있는 새로운 기능을 도입했다. 커스터머 저니 애널리틱스로 소셜 미디어, 웹사이트, 오프라인과 같은 채널 내에서 디지털 미디어를 소비하도록 연계 가능하다. 가령 유통 업체는 소셜 미디어 참여 및 매장 내 활동을 유도하는 콘텐츠 유형을 파악해 개인화된 경험을 제공하고 고객을 유지할 수 있다고 업체 측은 설명했다. 

어도비는 현재 앱스플라이어, 브랜치.io, 브라이트엣지, 제네시스, 훗스위트, 인보카, 메달리아 등을 비롯한 기술 솔루션과 수백 개의 타사 통합 기능을 보유하고 있다. 각 기술은 어도비 익스체인지 마켓플레이스(Adobe Exchange marketplace)에서 확인할 수 있다. 
 
어도비는 다양한 산업 분야의 기업이 보다 쉽게 어도비 애널리틱스로 전환할 수 있는 새로운 서비스도 선보였다.

앞으로 조직은 대량 데이터 삽입 API를 사용해 모든 규모의 기록 데이터를 어도비 애널리틱스로 이동하거나 활성화할 수 있다. 해당 API는 모든 온라인 및 오프라인 채널을 포괄하기 때문에 POS 장치, CRM 시스템, 모바일 애플리케이션으로부터 데이터 소스 전환이 가능하다.

어도비 애널리틱스는 브랜드가 준비 작업을 우회할 수 있도록 유연성을 제공하는 동시에 데이터 파손도 방지하고 있다. 또한 데이터가 전달될 때 기본 구조를 유지하는 한편 고객 여정을 측정하는 새로운 방법도 제안한다. 이로써 브랜드는 새로운 기여도 모델과 같은 과거 데이터에 특별한 속성을 소급 적용할 수 있다. ciokr@idg.co.kr
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