TIL

앞서서 공부했던 퍼널을 통해 분석하는 과정이다. 퍼널에 대한 개념 설명 : https://getacherryontop.tistory.com/83 [마케팅을 위한 데이터분석3-1] 기술적 방법(퍼널, Descriptive/Predictive Analytics, ROI&ROAS) Funnel (퍼널) 깔대기라는 뜻이지만, 마케팅에서는 소비자가 고객이 되는 과정을 의미한다. Sales funnel = purchase funnel - 상품이나 서비스의 구매를 향한 이론적인 고객 여정을 보여주는 소비자 중심 getacherryontop.tistory.com 1. Awareness Stage 다음과 같은 질문에 답할 수 있어야 한다. Q: What pages are people entering our website..

어떤 매체가 소비자가 고객으로 전환, 구매에 얼만큼 기여했는지 보고, 성과 측정 및 분배를 할 수 있다. 또한, 마케팅의 효율을 개선할 수 있다. 마케팅 예산은 한정적이기 때문이다! 한 사람이 구매하는 과정을 살펴보자. 그 사람은 구글포털에서 광고를 봤고, 구글에 검색을 해봤고, 메일로 오는 광도도 보고, 페이스북 광고를 보고 그 다음에 구매를 했다고 하자. 과연 어떤 매체가 그의 구매 결정에 가장 큰 영향을 미쳤을까? 이에 대한 분석 모델은 크게 두 종류가 있다. 1. Single Touch Attribution Model (Rule-based) - 싱글 터치 어트리뷰션 모델은 한 매체에 모든 성과를 인정해주는 모델이다 종류 last-click, last-touch : 마지막으로 본 거나 클릭한 매체에..

Marketing Mix Modeling = Media Mix Modeling 데이터 기반 통계 분석 모델로, 마케팅 활동의 매출과 ROI의 증가량을 수량화하여 보여준다. 다양한 변수(과게 데이터 기반)를 회귀분석을 통해 미래의 세일즈를 예측하는 것이다. 다양한 마케팅 채널의 결과를 비교하여 예산이 좋은 영향을 이끌어 낼 수 있는지 보기 위함이다. 구체적인 방법은 다음과 같다. 1. 결과에 영향을 미칠 만한 변수를 모두 식별한다. 주로 사용되는 변수는 기본 매출(Base volume), 순수 마케팅으로 인한 매출 증가분(Incremental volume),Launches, Competition, Media and advertising, Trade promotions,Pricing, Distribution..

NO control group , 모든 그룹이 테스트를 받는다.즉, 테스트를 안 받는 그룹은 없다. 그래서 AB테스트를 사용한 켐페인의 효과에 대한 결론은 내릴 수 없다. 다양한 전략이 원하는 결과에 어떤 영향을 미치는지 알고 싶은 경우에는 AB테스트 가 아닌 multi cell lift tests 아니면 nested cell tests RCT처럼 무작위적이고, 무중복인 그룹으로 나눈다. 각 그룹은 서로 다른 방식의 test를 받게 된다. 일상적인 최적화를 위해 사용된다.(be used for day-to-day optimization) 예를 들면, creative, bid strategies, targeting 등 서로 다른 마케팅 전략을 빠르게 결정하는 데 도움이 될 수 있기 때문에 마케팅에 많이 사..

디지털 광고의 성과 측정 지표는 클릭 수가 아니다! 흔히 디지털 광고의 성과 측정 지표는 실험과 관측, 두 범주로 나뉜다. 1. 실험적 방법(experimental Methods) - 잘 계획된 실험을 통해 광고 성능을 평가하는 방법이자 광고효과를 평가하는 가장 좋은 방법 검정 가설(test hypothesis)은 리서치에서 입증하고 싶은 것에 집중한다. 귀무가설을 기각하고, 대안을 수용할 수 있는지 여부를 검정하는 것이 목적이다. 검정 가설은 강력한 가설(strong hypothesis)이어야 한다. 강력한 가설은 who(audience), what(behavior of audience), why, where, when을 포함하고 있는 가설이다. 예를 들면, 35-44세 네덜란드의 도시에서 살고 있는 ..

y=bx+a의 직선을 회귀식으로 하는 모델이다. (y: 종속변수, dependent variable, x:독립변수, independent variable, b:회귀선 기울기, a:직선의 y절편) 데이터가 정말 추세선이 맞는지에 대해 모델 검증 - R^2(R-squared) 계산(0~1사이의 값으로 클수록 적합도가 높다는 의미) - P-Value 계산- 귀무가설이 참일 경우, 데이터가 발생했을 가능성(귀무가설의 발생가능성이지 원래 가설이 참이냐를 따지는 것은 아님. 엑셀에서 ToolPak으로 게산이 가능, 0.05보다 작으면 데이터는 통계적으로 유의하다고 간주됨) y=bx+a 계산(n = 데이터 수)

customer lifetime value (CLTV,LTV) - 고객생애가치 소비자의 기대 수익성, 미래지향적에 초점 고객 한 명에게 합리적으로 기대할 수 있는 수입의 가치, 신규 고객을 확보하거나 기존 고객을 유지하고자 할 때 얼마나 비용을 들이는게 적절한지 설명한다. 코호트별, 개인별로 살펴보면 고객, 고객집합이 회사에 얼마나 중요한지 이해할 수 있다. CLTV 계산 CLTV = Average value of a sale(AOV) * average number of transactions * customer retention peroid * profit margin Average value of a sale(AOV) = transaction($)/number of transactions(개인 거래내..

Customer Profit(CP) - 어떤 고객이 수익성이 있는지 추적하는 방법 - 고객을 관리하기 위한 B2B 광고에 종종 사용되지만 고객을 세분화하기 위해 B2C에서도 사용될 수 있다. 80/20 규칙 고객의 20%가 80%의 이익을 제공한다. 고객 수익성은 그것이 사실인지 확인하는 데 포커싱한다. 좋은 고객은 적은 노력을 필요로 하고 높은 지출을 초래하며, 좋지 않은 고객은 높은 노력과 낮은 지출을 초래함을 이해 CP Score = 일년간 한 고객으로부터 버는 수익 - 일년간 한 고객을 서포팅하는 비용 어떻게 계산할까? 1. customer cost를 정의한다(marketing cost, service, return, shipping,,,) 2. customer spend를 정의한다. (CRM으로..

Funnel (퍼널) 깔대기라는 뜻이지만, 마케팅에서는 소비자가 고객이 되는 과정을 의미한다. Sales funnel = purchase funnel - 상품이나 서비스의 구매를 향한 이론적인 고객 여정을 보여주는 소비자 중심의 마케팅 모델 1. awareness(인식): user가 브랜드, 제품에 대해 인식하고 있는 단계 2. interest : understanding, discovery라고도 한다. 3. decision : consideration이라고도 한다. 결정을 내리기 시작하는 단계이다. 4. Action, Sales, Conversion : 실제로 구매하는 단계 5. loyalty : repurchase, 재구매하는 단계이다. 퍼널은 마케터에게 있어서 고객이 구매/재구매하는 여정을 시각화할..

클러스터링(Clustering)은 데이터에서 표면상으로는 안 보이는 패턴을 찾을 수 있게 해준다. 중요한 것은 몇 개의 클러스터가 새분화를 잘 해내는지 찾아내는 것이다. 클러스터링의 대표적인 방법은 k-means clustering 이 있다. k-means clustering - group similar data points - iterative approach (반복적인 접근법) - Starting point : Randomly selected cluster centers , Variable = you're interested in (location, demographics,,,) ----> revaluate hoe good your random choice was and improve it! 과정 1..

*마케팅을 위한 데이터 분석 방법론에 대해 공부한 내용을 정리했습니다. 세분화 segmentation - 공통된 특성을 가지고 있는 사람들을 그룹별로 분류하는 것 - 플랫폼(페이스북, 구글,,,,)에서 타켓팅하는데에 쓰일 수 있다 - 타겟팅 전에 세분화 먼저 수행해야 한다. 세분화는 2가지 형태로 나타난다. 1. developed from a persona - 그 사람의 구성요소에 따라 분류 (나이,직업 등) 2. developed from data analytics - k-means clustering, statistical analysis,,, 세분화를 하는 이유? - 세분화 helps us reach the right users! 세분화의 변수 : demograpic(인구통계학적), psychogr..

binary classification은 종류가 2개로 나뉘어진 데이터가 있고 이를 분류하는 문제입니다. 이 문제는 예측 값이 연속적인 값이 아닌 0 또는 1입니다. 예시 이메일 : 스팸인가 / 아닌가? 온라인 거래: Fraudulent Financial Statement (FFS)인가 / 아닌가? 종양 : 악성종양(암)인가 / 양성인가? 이때는 우리의 예측 값을 확률 값으로 만든 다음에 확률 값이 우리의 기준보다 높으면 1, 아니면 0으로 분류합니다. 이러한 문제를 푸는 방법을 logistic regression이라고 합니다. 나누는 종류가 3개이상이면 - multi classification Logistic regression을 진행하기 위해서는 출력 값을 0과 1의 값으로 맞춰주어야 합니다. 이를 ..

실제로 예측을 하고자 할 떄 보통 하나 이상의 변수들을 고려해야 합니다. multiple linear regression은 다양한 입력 변수들을 사용하는 예측모델입니다. 위 이미지를 예로 설명하면, 집가격(y)를 예측한다고 할 때, x1(침실수), x2=층 수, x3=지어진연수, x4=크기 4가지 feature(n=4)가 있습니다 . feature= dimension=attribute x(2)는 =[3 2 40 127](열벡터로)가 되고, x3(2)는 30 입니다 default는 한상 열벡터이고, row vector 즉 [3 2 40 127]로 표현하고 싶다하면, transpose를 사용하여 표현합니다. 예측 모델 식은 다음과 같습니다. 세타0,1,2,3은 각 변수의 가중치이고, x1,2,3는 각 fea..

집 사이즈에 따른 가격을 예측하는 One Variable Regression을 생각해보자. 데이터의 분포를 보면, 예측하려는 직선값이 안 나타날 수도 있다. (사이즈와 가격이 비례하지 않음) 이때, 변수값을 그대로 곱하는것이 아닌 루트x나 x의 거듭제곱, sinx 등 x를 변환한 값을 새로운 칼럼으로 추가하여 예측모델을 생성할 수 있다. 이를 다중회귀하면 된다.(lost function, gradient descent 수행하면 됨) 파이썬에서 사이킷런의 PolynomialFeatures를 사용할 수 있다. from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.p..

https://www.kaggle.com/competitions/store-sales-time-series-forecasting Store Sales - Time Series Forecasting | Kaggle www.kaggle.com 대회 개요 - 에콰도르에 위치한 Favorita 매장에서 판매되는 수천 개의 제품군의 매출을 예측 데이터 셋,변수 설명 1. train.csv - store_nbr : 제품이 판매되는 스토어 id family : 판매되는 제품의 종류 더보기 ( ['AUTOMOTIVE', 'BABY CARE', 'BEAUTY', 'BEVERAGES', 'BOOKS', 'BREAD/BAKERY', 'CELEBRATION', 'CLEANING', 'DAIRY', 'DELI', 'EGGS',..

과거 데이터 기반으로, 입력 주어졌을 때 출력(예측값)이 나와야 한다. 예측하고자 하는 변수 = target variable(타겟 변수) 타겟 변수가 실수이면 = regression problem, 타겟 변수가 카테고리 변수이면 = classification (대표적인 방법론: 로지스틱 회귀) 이 둘은 supervised learning(지도 학습)이다. unsupervised learning(비지도 학습)에는 clustring(k-means) 등이 있다. 선형회귀 Linear Regression - 종속 변수 𝑦와 한개 이상의 독립 변수 𝑋와의 선형 관계를 모델링(=1차로 이루어진 직선을 구한다)하는 방법론 - 최적의 직선을 찾아 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계를 도출하는 과정 독립 변수= 입력 값..

선형대수학을 공부하면서 첫번쨰 고비가 기저 벡터에서 찾아와 버렸다. 설명을 찾아봐도 너무 어려워서 이해를 못했었다. 완벽하게 100% 안다고는 할 수 없지만 그래도 여태까지 이해한 내용을 바탕으로 기저 벡터에 대한 설명을 해보겠다. 기저 벡터란 어떤 공간을 이루는 원소 중 가장 엑기스인 원소이다. 이때, 어떤 공간은 대부분 좌표평면으로 많이 설명하는 것 같다. 예를 들어 어떤 공간이 x축, y축으로 이루어진 좌표평면(R^2)이면, {(1,0),(0,1)}은 기저 벡터이다. 이 두 좌표에 어떤 실수를 곱하면, 즉 벡터 조합으로 좌표평면에 있는 모든 점을 표현할 수 있기 때문이다. 그러나 {(1,0),(2,0)}은 기제가 될 수 없다. 아무리 큰 수를 곱해도, x축 위에서만 점이 찍히기 때문에 모든 좌표평면..

튜플 언패킹 예시 - 리스트는 ()를 []로 바꿔주면 리스트 패킹, 언패킹이 가능하다. a, b = (1, 10) print(a) print(b) 1 10 a, *b, c = (1, 2, 3, 4, 5) print(a) print(b) print(c) 1 [2,3,4] 5 *은 나머지를 묶어준다고 생각하면 편하다.

value1 if condition else value2 condition이 참이면 value1, 거짓이면 value2를 반환. if 와 else로 나뉘는 조건문에서 사용 가능! 예시 value = 10 "odd" if value%2 else "even" 결과 "even"

https://docs.python.org/ko/3/library/functions.html 내장 함수 — Python 3.11.0 문서 내장 함수 파이썬 인터프리터에는 항상 사용할 수 있는 많은 함수와 형이 내장되어 있습니다. 여기에서 알파벳 순으로 나열합니다. abs(x, /) 숫자의 절댓값을 돌려줍니다. 인자는 정수, 실수 또는 docs.python.org