BGROW는 데이터 수집·분석·리포팅에 사용하던 시간을 줄이고, 확보한 시간을 브랜드의 성장 방향을 고민하는 데 씁니다. AX(AI Transformation)를 추진하며 구축한 자체 시스템 Data Wave를 2026년 3월부터 실무에 적용하고 있는데요, 광고 데이터의 취합부터 분석·판단·수정까지 걸리는 시간이 약 1시간에서 20분으로 줄었습니다. 기존 대비 약 67% 감소한 수치입니다.
빠른 데이터 파악은 성과 변화에 대한 대응 속도를 높이고, 반복적인 리포팅 리소스도 함께 줄여줍니다. 그렇게 확보한 시간은 데이터 밖의 문제를 살피고, 브랜드의 성장 방향을 함께 논의하는 데 사용합니다.
마케터가 봐야 할 데이터는 광고 밖에도 있습니다
Meta, Google, Naver 등 광고 채널의 고객 반응뿐 아니라, SNS에서 어떤 콘텐츠가 반응을 얻는지, 자사 웹에서 고객이 어떻게 유입되고 행동하는지를 함께 살펴야 합니다. 특히 패션·뷰티 브랜드는 상품, 콘텐츠, 인플루언서, 프로모션 등 여러 요소가 고객 반응에 복합적으로 영향을 줍니다.
BGROW는 광고·SNS·웹에 흩어진 데이터를 하나의 흐름에서 연결해 보는 환경이 필요하다고 판단했습니다. 채널별로 분산된 데이터를 제각각 들여다보는 방식으로는, 브랜드 전체의 흐름을 읽기 어렵습니다.
흩어진 데이터를 연결하는 Data Wave
AX를 추진하는 과정에서 반복적으로 많은 시간이 소요되는 업무를 점검했습니다. 데이터 수집과 정리, 분석, 리포팅이 그중 하나였습니다. 이를 개선하기 위해 자체 시스템 Data Wave를 구축했습니다. 광고·SNS·웹 등 여러 채널의 데이터를 자동으로 수집하고, AI 분석과 리포팅까지 한 흐름으로 연결합니다.
브랜드마다 필요한 데이터는 다릅니다. 매출을 우선하는 브랜드와 콘텐츠 반응을 중심에 두는 브랜드의 대시보드가 같을 이유는 없습니다. Data Wave는 광고주의 사업 구조와 목표에 따라 수집 데이터, 주요 지표, 리포팅 방식을 커스텀할 수 있도록 설계했습니다. 마케터는 데이터를 찾고 옮기는 작업을 줄이고, 분석과 판단을 더 일찍 시작할 수 있습니다.
데이터 자동화, 업무 시간을 약 67% 줄였습니다
2026년 3월 Data Wave를 실무에 적용한 이후, 광고 데이터 취합부터 분석·판단·수정까지 약 1시간이 걸리던 과정이 약 20분으로 단축됐습니다. 기존 대비 약 67% 감소한 수치입니다.
시간 단축은 곧 대응 속도와 연결됩니다. 예산이 예상과 다르게 소진되거나 특정 광고의 성과가 급격히 변했을 때 이를 빠르게 발견하고 조치할 수 있습니다. 불필요하게 집행될 수 있는 광고비를 줄이고, 데이터 취합과 리포팅에 투입되던 내부 리소스도 함께 감소합니다.
AX로 확보한 시간은 어디에 사용할까요
BGROW는 이 시간을 브랜드를 살펴보는 범위를 넓히는 데 씁니다. 광고 성과가 떨어졌다면 매체 운영과 함께 SNS 콘텐츠에 대한 고객 반응, 상품과 프로모션의 변화, 크리에이티브와 브랜드 메시지를 살핍니다. 인플루언서 활동이나 자사 채널의 변화도 함께 확인합니다.
마케터의 질문도 자연스럽게 달라집니다.