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한정된 광고비로 이익을 어떻게 높일까? 앱·커머스 마케팅을 위한 5가지 접근 방법

시그널 엔지니어링, 세그먼테이션, 광고 수익화, 제휴 마케팅, 구독·로열티까지 앱·커머스가 이익을 높이는 5가지 방법과 크리테오가 소개한 AI 쇼핑 시대의 광고 접점 변화를 정리했어요.

BrazeAI: Agent Console™과 Decisioning Studio™로 모든 유저에게 딱 맞는 메시지 보내기

CRM이란? 고객 관계 관리의 정의와 CRM 솔루션의 도입 효과

앰플리튜드 AI Visibility: AI 검색 점유율, 앰플리튜드와 함께 최적화하세요

Braze Forge 2025 리뷰: CRM 마케팅 성공도 이제는 AI와 함께

앰플리튜드를 이 가격에? 중소기업·스타트업을 위한 앰플리튜드 스케일 프로그램을 만나보세요

데이터와 AI, 이제 ‘효율’을 넘어 ‘방향성’의 문제

AI를 쓰는 마케터가 아닌, AI로 설계하는 마케터로 앞서가기

찐 유저, 어떻게 잡냐고요? 보상형 UA로 핵심 유저 확보하는 법

굳게 닫힌 고객의 마음, AI로 다시 여는 방법

AI로 다시 그리는 프로덕트 성장 방정식

앰플리튜드 차트를 통해 UI/UX 및 전환율 개선하기

페퍼저축은행, 앰플리튜드 차트를 통해 UI/UX 및 전환율 개선하기

앰플리튜드(Amplitude) AI Agent: 당신의 데이터 분석과 최적화를 돕는 똑똑한 AI 비서

쏘카존 위치 정보 기반 날씨 캠페인으로 CRM 성과 및 운영 효율성 개선하기

쏘카, 쏘카존 위치 정보 기반 날씨 캠페인으로 CRM 성과 및 운영 효율성 개선하기

AI 시대, 다시 ‘그로스 해킹’을 묻다 - 광고·CRM·데이터 분석의 새판

AI 시대, 다시 ‘그로스 해킹’을 묻다 - SEO·GEO, 그리고 쇼핑 검색의 재정의

"이제 트렌드는 AI 에이전트" Modern Growth Stack 2025(MGS25) 현장 스케치

세션 리플레이로 유저 이탈 지점 파악하여 인수증 작성 완료율 3배 향상시키기

쏘카, 세션 리플레이로 유저 이탈 지점 파악하여 인수증 작성 완료율 3배 향상시키기

노코드 A/B 테스트, 앰플리튜드 Web Experiment로 완성하세요

전환율 최적화와 개인화, AI까지. 앰플리튜드가 설계하는 새로운 사용자 경험

실시간 베스트 API 기반 개인화 메시지 자동화: 와디즈의 CRM 운영 전략

와디즈, 실시간 베스트 API 기반 개인화 메시지 자동화: 와디즈의 CRM 운영 전략

앰플리튜드 vs GA4(구글 애널리틱스4) : 왜 많은 기업이 앰플리튜드를 선택할까요?

[앰플리튜드x브레이즈] 전환 및 이탈 유저 분석 기반 온보딩 개선하기

첫차, [앰플리튜드x브레이즈] 전환 및 이탈 유저 분석 기반 온보딩 개선하기

앰플리튜드 Guides & Surveys, 실무에 120% 활용하기

Chat GPT를 활용한 브레이즈 In-app Message 로 앱 스토어 평점 개선하기

비글루, Chat GPT를 활용한 브레이즈 In-app Message 로 앱 스토어 평점 개선하기

브레이즈 API Triggered Delivery를 활용하여 관심 상품 가격 하락 알림 푸시 캔버스 운영하기

트립스토어, 브레이즈 API Triggered Delivery를 활용하여 관심 상품 가격 하락 알림 푸시 캔버스 운영하기

와디즈, ROAS 4000% 상승을 이끈 CRM 개인화 전략의 비밀

앰플리튜드 'Ampli'로 데이터 설계부터 개발까지, 시행착오 줄이고 정확도·효율성 모두 잡기

트이다, 앰플리튜드 'Ampli'로 데이터 설계부터 개발까지, 시행착오 줄이고 정확도·효율성 모두 잡기

트리플라는 어떻게 Airflux로 4주 만에 LTV를 9.8% 올렸을까?

2025년 CRM 마케팅 전략 핵심 키워드 3가지

히트맵이란? : 유저들의 행동 데이터를 한 눈에 시각화하세요

유저 데이터가 흐르는 CRM을 위한 브레이즈 고급 기능 4가지

A/B 테스트로 성과 내고 싶다면 꼭 알아야 할 핵심 설계 팁

AI 기반 CRM 자동화 시대, 창의성이 여전히 중요한 이유

머신러닝 데이터를 활용한 초개인화 캠페인으로 유저별 맞춤 작품 추천하고, 작품 완독률 및 결제율 개선하기

네이버웹툰, 머신러닝 데이터를 활용한 초개인화 캠페인으로 유저별 맞춤 작품 추천하고, 작품 완독률 및 결제율 개선하기

머신러닝 데이터를 활용하여 유저 리텐션, LTV 개선 및 CRM 운영 효율 개선하기

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