머신러닝에 기반한 앱 마케팅: 마케팅 믹스 모델링으로 성과 측정부터 예측까지

프라이버시 시대는 이미 시작되었습니다. 유럽과 미국에서는 GDPR, CCPA 등 개인정보 보호를 목적으로 하는 법령이 마련되었고, 애플과 구글은 광고 목적의 유저 레벨 데이터 추적을 제한한다는 방침입니다. ‘마케팅 믹스 모델링(Marketing Mix Modeling)’이 당장 필요한 이유입니다.

마케팅 믹스 모델링은 개인정보를 사용하지 않는 광고 성과 측정 방법으로, 머신러닝을 통해 채널별 광고 지출 데이터 등에서 패턴을 발견하여 전체 광고 성과를 계산합니다. 또한, 이러한 결과값을 토대로 앞으로의 광고 성과를 예측하고, 캠페인 예산까지 최적화합니다.

반면, 지금까지의 광고 성과 측정은 유저 레벨 데이터에 의존해 왔습니다. 개인정보 수집이 어려워진 오늘날, 마케팅 믹스 모델링 없이는 정확한 광고 성과 분석에 한계가 있다는 점을 의미합니다.

프라이버시 시대에 살아남고자 하는 마케터라면 반드시 알아야 하는 마케팅 믹스 모델링. 본 백서와 함께 첫걸음을 떼어 보세요.

주요 내용 미리 보기

• 광고 성과 측정 및 캠페인 예산 최적화를 위한 마케팅 믹스 모델링 활용 전략
• 데이터 준비부터 분석 결과 확인까지, 모델링 과정과 유의사항
• 우리 서비스에 꼭 맞는 마케팅 믹스 모델 구축을 위한 검증 및 보정 방법