[자동화마케팅] 알·잘·딱·깔·센 레버엑스퍼트 데이터센터 - 브랜드홀더
💡브랜드홀더를 소개합니다.
브랜드홀더는 감각적인 브랜드 기획력과 시장 이해를 바탕으로,뷰티·라이프스타일 영역에서 차별화된 브랜드를 만들어가는 브랜드 빌더입니다. ‘코이(KOY)’를 비롯해 독창적인 브랜드 포트폴리오를 운영하며, 브랜드 본질은 지키되 트렌드에 유연하게 반응하는 전략으로 소비자와의 접점을 넓혀가고 있습니다.
😢LEVER Xpert 만나기전 어떤 어려움이 있었나요?
브랜드홀더는 퍼포먼스 마케팅의 전 과정에서 데이터를 핵심 기반으로 적극 활용해왔습니다. 캠페인 성과 분석, 제품 라인별 매출 현황 파악, 전년 대비 실적 비교, 주간·월간 리포트 작성 등 모든 의사결정과 전략 수립의 중심에는 데이터가 있었습니다.
데이터는 비즈니스가 성장함에 따라 관리해야 할 종류와 범위도 점차 확대되었습니다. 매체별 성과 데이터뿐만 아니라 내부 매출 데이터, 제품군별 실적, 라인별 마케팅 결과 등 다양한 소스의 데이터를 통합적으로 관리해야 하는 필요성이 커졌습니다.
이러한 환경에서 구글 스프레드시트를 중심으로 데이터를 관리할 경우, 데이터 관리에 어려운점들이 나타나기 시작했습니다.
데이터 로딩 속도 저하
월별, 분기별 데이터가 누적되면서 데이터량이 급증하고, 이에 따라 데이터를 열람하는데 시간이 다소 소요되었습니다.
데이터 탐색 시간 증가
다양한 데이터가 혼재되어있고, 양 또한 방대하여 원하는 정보를 빠르게 찾는데에 어려움이 있었습니다.
데이터 변경 및 유실에 대한 위험성
다중 사용자의 동시 접속으로 인해 의도치않게 데이터가 수정되거나 삭제 될 위험이 존재했습니다.
이처럼 데이터 관리의 복잡성과 위험이 점차 커지면서, 보다 효율적이고 안전한 데이터 관리의 필요성이 대두되었습니다.
🌟LEVER Xpert 솔루션 도입 후 변화를 알아볼까요?
✅ 데이터 열람 속도 및 탐색 시간 개선
레버 엑스퍼트 데이터센터를 사용하면서 구글 스프레드시트가 열리기까지 기다리던 시간과 원하는 데이터를 찾는데 소요되던 시간을 획기적으로 줄일 수 있었습니다. 구글 스프레드시트는 물리적 로딩 시간 자체는 길지 않더라도, 실무자의 입장에서 ‘기다리는 시간’이 곧 업무 집중 흐름을 끊는 요소로 작용했습니다. 스프레드시트가 열릴 때까지 다른 작업을 잠깐 진행하면, 리포트 작성의 흐름이 끊기고 다시 몰입하는 데 불필요한 에너가 소모되곤 했습니다.
반면, 레버 엑스퍼트 데이터센터는 데이터 용량에 관계없이 빠른 접근과 다운로드가 가능 해 데이터를 불러오기 위한 대기 시간이 거의 느껴지지 않을 만큼 간결합니다.
또한, 자주 사용하는 리포트를 미리 카테고리별로 정리해두면 필요한 정확히 기간별로 추출 할 수 있어 실무자의 체감 효율성과 집중도 모두 크게 향상되었습니다.
✅ 데이터 안전성 확보
레버 엑스퍼트 데이터센터는 매체 및 트래커 데이터를 API로 자동 수집하고 전처리한 후, 정해진 규칙에 따라 일관된 구조로 데이터를 적재합니다. 이렇게 수집 된 데이터는 다운로드 방식으로 제공되기 때문에 누구나 동일한 기준으로 데이터를 확인할 수 있고, 작업 중 실수나 동시 접속으로 인한 수정·삭제 우려 없이 안전하게 보존 된다는것이 큰 장점이 되었습니다.
💬LEVER Xpert에 대한 브랜드홀더의 한마디!
“구글 스프레드시트보다 훨씬 빠르게 데이터를 확인할 수 있어서 원활한 업무가 가능해요! 또, 데이터를 안전하게 관리할 수 있다는게 너무 안심이 됩니다!”
데이터가 많아질수록, 그만큼 정확하게 정리하고 안전하게 보관하는 일은 중요합니다. 특히 광고성과를 다루는 마케터에게 데이터 관리의 방식은 곧 업무 효율과 직결됩니다.
그래서 우리는 결국 ‘알아서 잘, 딱 맞게, 깔끔하고, 센스 있게’ 정리되는 시스템이 필요합니다. 레버 엑스퍼트 데이터센터는 바로 그런 기대를 실질적으로 실현해주는 구조를 갖추고 있습니다. 수작업 정리에서 벗어나고 싶거나, 데이터 관리와 활용 효율에 대한 고민이 있다면 레버 엑스퍼트가 충분한 도움을 드릴 수 있습니다. 마케터의 시간을 아끼고, 데이터의 가치를 높이는 것. 그 시작을 엑스퍼트에서 찾을 수 있습니다.
LEVER Xpert와 함께 디지털 마케팅의 혁신을 경험하고 싶다면
