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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..

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..