광고비를 내고 데려온 방문자,
대부분은 그냥 사라집니다

충동을 학습합니다

구매 버튼이 눌린 순간만 신호가 됩니다. 알고리즘은 그 순간의 충동을 '좋은 고객'의 전부로 배우고, 그 충동을 닮은 사람을 찾는 데 광고비를 씁니다.

의도는 보지 못합니다

가격표를 세 번 확인하고, 옵션을 고르다 멈추고, 주문서까지 썼다가 나간 사람. 구매에 가장 가까운 의도인데 알고리즘에게는 존재하지 않는 사람입니다.

그래서 엉뚱한 사람을 데려옵니다

충동만 배운 광고는 충동만 닮은 사람을 데려옵니다. 노출은 늘고 단가는 오르는데, 정작 살 사람은 점점 멀어집니다.

Meta·Google 서버 연동을 통한 광고 성과 개선

구매 의도가 선명했던 방문자를 인파인이 골라 Meta·Google 광고 시스템에 서버로 직접 넣습니다. 광고는 충동 구매자 몇 명이 아니라 '지금 살 준비가 된 사람'의 모습을 배우고, 그 모습을 닮은 사람에게 예산을 모읍니다.

같은 예산, 더 낮은 전환 단가 · 짧아지는 학습 기간 · 늘어나는 구매 후보

고관여 고객 리타게팅 — 놓친 매출을 되찾습니다

가격 앞에서 멈춘 사람, 주문서를 쓰다 나간 사람은 아직 끝난 고객이 아닙니다. 인파인은 이들을 매체 안에서 별도 타겟으로 모아, 구매자가 섞이지 않은 '살 뻔한 사람'에게만 두 번째 광고를 띄웁니다.

한 번 놓친 고객에게 두 번째 기회 · 구매자뿐이던 리타게팅 모수가 몇 배로

AI 고객 의도 분석 — 리포트 대신 답을 드립니다

이탈률 숫자를 들여다보며 해석하던 시간은 끝납니다. 인파인은 방문자 한 명 한 명의 의도를 읽어 어디서, 누가, 왜 떠났고 무엇을 고쳐야 하는지를 매일 아침 한 문장으로 건넵니다.

막히는 상품 · 멈추는 입력칸 · 돌아서는 가격대가 그날 바로 보입니다

AI 방문자 판정

스쳐 간 사람과 진지했던 사람을 한 명 단위로 가립니다. 등급과 의도, 막힌 지점, 근거까지 — 담당자가 고치면 AI가 그 기준을 배웁니다.

오늘의 한 문장

어제 몇 명이 와서 어디까지 갔고, 어느 칸에서 가장 많이 멈췄으며, 가장 큰 이유는 무엇인지. 출근해서 읽는 첫 문장이 그날의 할 일이 됩니다.

이탈 원인 · 막힌 버튼 · 입력칸

상품 불일치, 가격 주저, 사용성 장애, 시기 문제로 나눠 건수와 AI가 쓴 실제 문장을 보여 줍니다. 눌렀는데 넘어가지 못한 버튼, 사람이 멈추는 입력칸까지 짚습니다.

Meta·Google 서버 연동 전송

브라우저도 쿠키도 거치지 않고 광고 시스템에 직접 꽂습니다. 커스텀 이벤트든 이미 쓰는 표준 이벤트든, 보내기 전 30분 동안 담당자가 고칠 수 있습니다.

고관여 리타게팅 타겟

살 뻔한 사람만 모은 타겟으로 두 번째 광고를 냅니다. 구매자를 빼고 보낼지, 함께 보낼지는 클릭 한 번으로 고릅니다.

방문자 여정 · 전환자 패턴 · 소재별 분석

한 사람의 방문을 이야기로 읽고, 실제 구매자의 공통 행동을 판정 기준에 넣고, 광고 소재마다 누가 와서 어떻게 움직였는지 비교합니다.

이름·이메일·전화번호를 저장하지 않습니다

수집도 전송도 하지 않습니다. 방문자가 누구인지 특정하는 것이 목적이 아니라, 어떤 행동을 했는지 이해하는 것이 목적이기 때문입니다.

광고 매체가 발급한 식별자만 사용합니다

메타·구글이 자사 광고 클릭 시 이미 부여한 식별자만 활용합니다. 우리가 새로운 신원 정보를 만들지 않습니다.

고객사별로 완전히 분리 저장합니다

수집된 데이터는 고객사 단위로 격리되며, 다른 고객사가 접근할 수 없습니다.

동의 관리 시스템과 연동됩니다

기존에 운영 중인 쿠키 동의 배너와 연결하여, 동의한 방문자에 한해 작동하도록 설정할 수 있습니다.