전문 서비스 · 마케팅 분석
마케팅 예산 한 푼 한 푼이 무엇을 돌려주는지, 귀사 팀이 직접 운영하는 모델로 파악하십시오.
귀사의 매출 데이터와 미디어 데이터로 마케팅 믹스 모델(MMM)을 구축합니다. Google Meridian, 베이지안 MMM, 그리고 애드스톡과 포화를 반영한 회귀 모델입니다. 지역 실험과 독립적인 코드로 검증한 뒤 가장 좋은 모델을 귀사의 인프라에 배포합니다. 모델은 Jenner에서 실행되는 SAS 언어 프로그램이므로, 이미 SAS로 마케팅 분석을 하는 팀을 포함해 귀사의 분석가가 분기마다 직접 다시 실행하고 재학습하며, 추가 서비스는 필요하지 않습니다.
고정가 계약과 실비 정산(T&M) 계약을 모두 제공합니다.
§1 제공 내용
미디어 믹스 모델링을 한 번 제대로 수행한 뒤 넘겨 드립니다. 소프트웨어와 학습된 모델, 이를 실행하는 파이프라인이 모두 귀사 팀의 것이 되며, 지속적인 서비스 구독은 필요하지 않습니다.
200개 이상의 프로시저를 갖추고 데이터 한도가 없는 에디션으로, macOS, Windows, Linux에서 실행됩니다. SAS 언어 프로그램을 실행하며, 저희가 제공하는 모델도 여기에 포함됩니다. 1년간의 신규 릴리스와 지원이 포함됩니다.
귀사의 매출, 미디어, 가격, 프로모션 데이터에 적합시킨 모델 세트와 이를 근거로 한 예산 권고안입니다. 새로운 주차 데이터로 다시 실행하는 일도, 시장 변화에 맞춰 재학습하는 일도 저희에게 연락할 필요 없이 귀사 팀이 직접 합니다.
모델을 이미 보유한 데이터에 연결하고, 이미 시스템을 운영하는 곳에서 실행합니다. 귀사의 클라우드나 자체 서버에서, 귀사의 스케줄러로 실행하며, 결과는 BI 도구와 계획 도구로 전달됩니다.
§2 시작하는 방법
먼저 귀사의 데이터와 인프라를 살펴봅니다. 그래야 책임질 수 있는 견적을 드릴 수 있습니다.
01 /
마케팅, 분석, 데이터 팀과 함께하는 실무 세션입니다. 무엇을 판매하는지, 어떤 채널을 집행하는지, 어떤 데이터를 어디에 보유하고 있는지 여쭙니다.
02 /
모델, 통합, 인수인계에 대한 범위와 일정, 가격을 서면으로 제시합니다. 고정가로도, 실비 정산으로도 가능합니다.
03 /
데이터를 준비하고 모델을 적합시킨 뒤, 독립적인 코드와 귀사의 실험 결과로 검증하고, 결과에 대해 귀사 팀과 합의합니다.
04 /
모델을 귀사 인프라에서 가동하고, 분석가분들과 함께 한 번 실행해 봅니다. 그다음부터는 귀사 팀이 직접 운영합니다.
합의된 범위에 대해 하나의 가격. 데이터 상태가 좋고 산출물이 명확할 때 적합합니다.
고정가 프로젝트 →실제 수행한 작업만큼 청구합니다. 데이터부터 손봐야 하거나, 본격적으로 결정하기 전에 먼저 탐색해 보고 싶을 때 적합합니다.
실비 정산 프로젝트 →§3 확인하실 수 있는 것
저희 마케팅 믹스 모델링 강좌에서 가져온 네 개의 그림으로, 고객을 위해 구축하는 것과 같은 모델로 만들었습니다.
그림 1 — 채널별 반응 곡선
지출을 늘릴수록 각 채널이 얼마나 더 기여하는지, 그리고 어디서부터 효과가 멈추는지.
출처: 설명을 위해 만든 가상 데이터
그림 2 — 매출을 움직이는 요인
미디어든 아니든 모든 요인을, 1% 변화가 매출을 얼마나 움직이는지에 따라 순위를 매깁니다.
출처: 설명을 위해 만든 가상 데이터
그림 3 — 지역 테스트, 제대로 읽기
몇몇 시장에서 TV를 끄면 잃어버린 매출이 드러나고, TV를 다시 켠 뒤에도 한동안 이어집니다. 저희는 둘 다 측정합니다.
출처: 설명을 위해 만든 가상 데이터
그림 4 — 시장별로 보기
어떤 채널이 어디서나 똑같이 작동해 전국 단위로 계획할 수 있는지, 어떤 채널이 시장마다 다른지.
출처: 설명을 위해 만든 가상 데이터
엔지니어링 검토는 한 번의 대화로 충분합니다. 범위와 가격을 받아 가실 수 있습니다.
§4 저희가 구축하는 것
Google Meridian을 포함한 여러 모델 계열을 귀사 데이터에 적합시키고, 모두 같은 방식으로 검증한 뒤, 가장 성능이 좋은 모델을 배포합니다.
M1
애드스톡을 반영한 로그 선형 회귀로 TV 캠페인이 방영 후 몇 주 동안에도 계속 효과를 내는 것을 포착하고, 자기회귀 오차로 좋은 주가 연이어 나온 것을 미디어 효과로 착각하지 않게 합니다.
M2
애드스톡 위에 Hill 포화 곡선을 채널별로 적합시킵니다. 수확 체감과, 다음 1달러가 가장 큰 효과를 내는 곳을 알려 주는 반응 곡선입니다.
M3
시장들이 서로의 정보를 빌려 추정을 강화하고, 시장마다 미디어 효과를 구합니다. 어느 시장에서 채널이 더 효과적인지, 어느 채널을 전국 단위로 계획할 수 있는지 보입니다.
M4
지역 테스트 결과를 사전 분포로 모델에 넣어, 과거 데이터와 실험이 하나의 답에 합의하게 합니다. 모든 수치에 구간이 함께 제시됩니다.
M5
테스트 설계와 분석. 이중차분법, 합성 통제법, 가짜 테스트를 이용한 위약 검증으로, 측정된 리프트에 정직한 오차 범위를 함께 제시합니다.
M6
TV와 동영상 효과 중 얼마만큼이 사람들이 귀사를 검색하는 경로로 나타나는지. 다른 채널이 만든 매출을 검색의 공으로 돌리지 않기 위해서입니다.
M7
별도의 기술 스택 없이 Google Meridian을 구현합니다. Google의 오픈 소스 베이지안 MMM을 Jenner 안에서 실행하고 다른 모델과 동일한 조건으로 검증합니다. 같은 홀드아웃 기간, 같은 실험 기반 보정, 같은 예산 최적화기를 씁니다. 귀사 데이터에 가장 잘 맞으면 다른 모델과 똑같이 귀사 인프라에 배포합니다.
아무것도 하지 않았어도 팔렸을 양, 그리고 각 프로모션이 그 위에 얼마나 더했는지.
각 채널이 평균적으로 얼마를 돌려주었는지, 그리고 다음 1달러가 얼마를 돌려줄지.
모든 채널의 지출 대비 수익과 포화되는 지점.
계획 담당자가 채널마다 정한 한도 안에서, 같은 예산을 가장 잘 나누는 방법.
가격, 유통, 경쟁사, 날씨, 미디어를 각각 결과를 얼마나 움직이는지에 따라 순위를 매깁니다.
§5 Google Meridian
Google Meridian은 Google의 오픈 소스 베이지안 마케팅 믹스 모델입니다. 저희는 이를 Jenner 안에서 실행하고, 귀사의 지역 실험으로 보정하며, 저희가 적합시키는 다른 모든 모델과 같은 홀드아웃 기간, 같은 예산 최적화기로 검증합니다.
Meridian이 귀사 데이터에 가장 좋은 모델이라면, 다른 모델과 같은 일정과 같은 인수인계 절차로 귀사 인프라에 배포합니다. 다시 실행하고 재학습하는 일은 귀사의 분석가가 직접 합니다.
§6 근거를 댈 수 있는 이유
ROAS 수치가 계획 담당자에게 전달되기 전에 세 가지 방법으로 검증합니다.
모든 모델을 독립적인 Python 및 R 구현으로 다시 적합시키며, 계수가 서로 일치해야 합니다.
정답을 알고 있는 시뮬레이션 데이터에서 각 모델을 실행해, 귀사의 데이터에 적용하기 전에 그 정답을 찾아낸다는 것을 보여 드립니다.
지역 테스트가 있으면 이를 이용해 모델을 보정하고, 없으면 질문에 결론을 내릴 테스트를 설계합니다.
§7 인계해 드리는 것
분석가가 처음부터 끝까지 읽고 다시 실행할 수 있는 Jupyter 노트북으로, 각 단계를 쉬운 말로 설명합니다.
모델 뒤에 있는 모든 프로그램에 주석을 달고 정리해 두어, 귀사 팀이 직접 수정할 수 있습니다.
귀사의 데이터에 적합시킨 모델과, 새로운 주차 데이터로 재학습하기 위한 설정 및 점검 항목.
다음에 예산을 어디로 옮길지 채널별로, 기대 수익과 함께 제시합니다.
나중에 팀에 합류하는 모든 분을 위해 모델과 노트북을 둘러보는 녹화 영상.
엔지니어링 검토부터 시작하십시오. 귀사의 데이터와 시스템을 살펴보고 범위와 가격을 제시해 드립니다.
무엇을 판매하는지, 어떤 채널을 집행하는지, 어떤 데이터를 어디에 보유하고 있는지 알려 주십시오. 검토 일정을 잡기 위해 연락드리겠습니다.