TRACIO는 모든 방문을 안정적인 디바이스 아이덴티티에 연결하여, 로그인 없이 개인화를 구동합니다.
모든 방문자는 쿠키 삭제, 시크릿 모드, 브라우저 전환에도 살아남는 지속형 디바이스 식별자를 부여받습니다. 동일한 디바이스는 언제나 동일한 방문자입니다.
탐색 이력, 장바구니 이벤트, 검색 쿼리, A/B 테스트 배정이 디바이스 프로필에 연결됩니다. 개인화 신호는 로그인 없이도 시간에 걸쳐 축적됩니다.
재방문자는 50ms 이내에 인식됩니다. 개인화된 콘텐츠, 추천, 오퍼가 첫 페이지 조회부터 제공됩니다.
인식된 방문자는 관련 제품을 보고, 버려진 장바구니를 복구하며, 일관된 A/B 테스트 코호트에 머뭅니다. 재방문 익명 트래픽의 전환 증가를 이끄는 것이 바로 이 인식입니다.
이커머스 방문자의 90%에서 97%는 결코 로그인하지 않습니다. 이들은 둘러보고, 장바구니를 버리고, 사라집니다 — 며칠 뒤 '신규' 방문자로 돌아올 뿐입니다. 쿠키 기반 추적은 브라우저 데이터가 지워질 때마다 이들을 잊습니다. 그 결과, 여러분이 수집한 모든 개인화 신호가 낭비됩니다.
인식된 재방문자는 익명 방문자보다 의미 있게 높은 전환율을 보입니다 — 업계 벤치마크는 그 증가를 1.3~1.8배 범위로 봅니다. 이 격차는 전적으로 시간이 지날수록 쌓이는 개인화 신호, 즉 선호도, 장바구니 이력, 탐색 패턴, A/B 테스트 배정에서 비롯됩니다. 쿠키 손실은 이 모두를 지웁니다.
지속형 디바이스 식별이 그 연결을 재구축합니다. 쿠키 삭제, 시크릿 모드, 브라우저 전환과 무관하게 로그인 없이도 재방문자를 인식할 수 있으면, 익명 트래픽이 도달 가능해집니다. 개인화는 결코 로그인하지 않는 97%에게도 작동합니다.
각 공백은 쿠키 기반 식별이 사용자가 상태를 지우는 순간 실패하기 때문에 존재합니다. 하드웨어 수준 식별이 이를 이어줍니다.
브라우저 쿠키는 프라이버시 도구, ITP, 수동 사용자 조작으로 일상적으로 지워집니다. 삭제할 때마다 여러분이 수집한 개인화 신호가 지워집니다. 디바이스 아이덴티티는 쿠키와 무관합니다.
사용자는 데스크톱의 Chrome, iPhone의 Safari, 직장의 Firefox 사이를 오갑니다. 쿠키 기반 추적은 이들을 세 명의 별개 방문자로 취급합니다. 교차 브라우저 연결이 이들을 통합합니다.
쿠키가 손실되면 재방문 사용자가 A/B 테스트에 다시 무작위 배정되어 결과를 오염시킵니다. 안정적인 디바이스 아이덴티티는 세션 전반에 걸쳐 테스트 배정을 보존합니다.
장바구니 복구 이메일은 로그인이나 쿠키 지속성을 요구합니다. 디바이스 기반 인식은 익명 사용자의 다음 방문 시 개인화된 장바구니 알림을 발송하게 해줍니다.
업계 벤치마크와 공개된 조사에 기반한 결과입니다.
재방문 익명 방문자에 대한 전환 증가
McKinsey Personalization Research, 2024
추천 CTR 증가
Dynamic Yield Benchmarks, 2024
표적 개인화로 인한 수익 증가
McKinsey Personalization Research, 2024
세션 전반의 A/B 테스트 배정
Fingerprint 디바이스 인텔리전스 Report, 2026
결과는 업종, 트래픽 구성, 개인화 전략에 따라 달라집니다. 수치는 공개된 조사와 사례 연구에서 관찰된 범위를 나타냅니다.
90-97% 이커머스 트래픽 중 익명 비율 — 로그인하지도, 자신을 식별하지도 않습니다. 인식되지 않은 모든 재방문자는 끊어진 개인화 루프입니다.
Dynamic Yield Anonymous Visitor Research, 2024
세션, 브라우저, 프라이버시 모드 전반에 걸쳐 동일한 방문자를 인식하세요. 하드웨어에 고정된 아이덴티티는 쿠키가 무너지는 곳에서도 안정적으로 유지됩니다 — 99.5% 정확도.
익명 방문자 프로필을 자동으로 구축하고 업데이트합니다. 탐색 이력, 장바구니 이벤트, A/B 테스트 배정이 세션 전반에 걸쳐 지속됩니다.
개인화, 추천, 동적 콘텐츠를 위한 50ms 이내의 방문자 인식. 첫 페인트 개인화에 충분히 빠릅니다.
동일한 디바이스의 Chrome, Firefox, Safari, Edge 전반의 방문을 통합합니다. 개인화 신호를 망가뜨리는 파편화를 끝냅니다.
방문자 세그먼트, 콘텐츠 범주, A/B 테스트 코호트별 개인화 증가를 추적합니다. 인식이 수익에 미치는 영향을 정량화합니다.
방문자를 세션 전반에 걸쳐 일관된 A/B 테스트 변형에 고정합니다. 테스트 결과를 왜곡하는 쿠키 손실 오염을 제거합니다.
몇 줄의 코드와 필요한 모든 것을 담은 하나의 API 응답.
import { Tracio } from '@tracio/sdk'// Initialize on every page loadconst tracio = Tracio.init({ publicKey: "5ca175fc..." })// Read the persistent visitor identityconst result = await tracio.getResult()// Fetch personalized contentconst profile = await fetch(`/api/profile/${result.visitorId}`)const recommendations = await fetch( `/api/recommendations/${result.visitorId}`)