브라질금융·보험2026 – 진행 중

XP

예측 기반 고객 확보 및 고객층 세분화

데이터브릭스에 따르면 XP의 예측 마케팅은 증분 매출 6,600만 달러를 만들었다

성과 확인공급사 사례공급사 자료 ↗

문제

XP는 계좌 개설을 목표로 광고를 최적화했지만 고객은 훨씬 나중에 투자하기도 했다. 그래서 가입 건수만으로는 광고 시스템이 고객 가치를 제대로 파악하기 어려웠다.

XP의 데이터 과학자들은 Databricks에서 투자 행동 모델을 학습시켰다. Hightouch가 예측 결과를 광고와 고객 참여 도구로 보내 입찰과 고객 세분화에 쓰게 했다.

$38M퍼포먼스 미디어 최적화로 인한 증분 매출, 데이터브릭스 발표공급사 사례[1]

$28MAI 고객층 세분화로 인한 증분 매출, 데이터브릭스 발표공급사 사례[1]

62.5%리드 선별 개선, 데이터브릭스 발표공급사 사례[1]

XP는 예측한 투자 행동으로 고객 확보 비용과 이후 고객 활동을 연결했다.

[1]Databricks2026년 7월 23일

데이터브릭스는 XP가 예측 모델과 Hightouch를 마케팅 실행에 활용한 사례를 보고했다. 증분 매출 3,800만 달러는 미디어 최적화, 2,800만 달러는 세분화에서 나왔고 리드 선별은 62.5% 개선됐다고 밝혔다.

자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.

등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일