
DMP Audience Explorer — 카드 소비 오디언스 탐색 대시보드 (고객사명 마스킹)




"가입 1년 넘고 최근 일주일 내 활동한 충성 사용자"처럼 자연어로 조건을 말하면 AI가 타겟 쿼리로 변환해 오디언스를 추출합니다. 카드 소비(카테고리별 소비 비중·가맹점·가격대), 대중교통 이용, 지역별 인구 구조 데이터로 오디언스의 성격을 분석하고, 승인 워크플로를 거쳐 추출된 ADID를 광고 매체로 전송합니다 — 탐색에서 집행까지 한 흐름입니다.
문장 입력 → AI가 쿼리로 변환 → 오디언스 추출의 3단계 — 데이터팀 없이 마케터가 직접.
카드 소비 카테고리, 멤버십 행태, 시간대별 이용, 시도~읍면동 지역 필터로 오디언스를 입체 분석.
추출한 오디언스(ADID)를 승인 워크플로 후 광고 매체로 전송 — 분석이 곧 집행이 됩니다.
수백만 ADID 규모의 1st-party 기반 오디언스 큐브 위에서 동작합니다.
도구를 빌려드리는 것이 아니라 결과물이 나옵니다. 아래가 DMP Audience에서 실제로 만들어져 나오는 산출물이며, 외부로 나가는 것은 담당자의 승인을 거칩니다.
타겟팅 축 — "누구에게 보일 것인가"를 데이터로 답합니다.
추출된 오디언스는 광고 집행으로, 집행 성과는 AIR·Lift로 되돌아와 측정됩니다.