2020. 11. 18. 17:59ㆍData Science/06_Book Review
ALGORITHMIC MARKETING_알고리즘 마케팅_ (1) 프로모션과 광고
책과 영상으로 공부한 ML/DL을 현업에 적용하고 문제를 해결하는데 항상 어려움을 많이 느꼈다.
어떻게 문제를 정의하고 이를 최적화 해야하는지 참고할 수 있는 자료가 많이 필요하다고 느끼게 되었고
한참 책을 찾아보던 중 ALGORITMIC MARKETING(알고리즘 마케팅)을 구입했다.
앞으로 책 리뷰는 해당 책에서 관심있게 봤던 주제를 중심으로 하나씩 풀어보고자 한다.
프로모션
: 홍보·판촉(판매 촉진) 활동. 제품의 광고나 이벤트 기획 등을 통해 고객이 상품을 사도록 유도하는 행위이다.
(나무 위키)
광고
:광고는 대중을 대상으로 한 공개적인 알림 행위의 총칭이다
(나무 위키)
프로모션과 광고의 목적은 다음과 같다.
1. 비용/수익 최적화
2. 고객 경험 최적화
상기 2가지의 목적을 달성하기 위한 방법들을 알아가보고자 한다.
1. 비즈니스 환경
우리가 공부해야 할 첫번째 비즈니스 환경은 '소매'와 '브랜드' 관리에서 폭넓게 사용하는 고객 세일즈 프로모션이다.
세일즈 프로모션 환경의 모델은 다음과 같이 요약할 수 있다.
결국 소비자 데이터 기반 가장 적합한 프로모션을 수행하기 위해 타겟팅 시스템이 선택해야할 의사결정은(Y) 4가지로 정리됨
1) 누가 프로모션을 받는가
2) 무엇이 적합한 프로모션 인가
3) 적합한 타이밍은 언제인가
4) 무엇이 적합한 채널인가
우리는 이 4가지 문제를 소비자 데이터 기반으로 타게팅 모델링을 구축할 수 있으며
결론적으로 이익을 극대화 하기 위해서 위 과정을 수행해야 함
2. 평가
- 고객 생애 주기의 단계 -
브랜드는 이 세가지 단계에 있는 소비자를 구분할 수 있어야 하고 이 과정은 타겟팅 프로세스의 기초가 된다.
그리고 마케팅 액션이 마케팅 없을때와 비교하여 가져다 주는 이익(면적)이 클 수록 성공적인 프로모션과 광고를 수행했다고 판단한다.
1) 신규 고객 유치
: 고객 유치를 위한 캠페인
2) 고객당 매출 극대화
: 업셀(up-sell) 또는 크로스셀(cross-sell)를 위한 캠페인
3) 고객 유지
: 고객 전향 또는 이탈을 방지하기 위한 캠페인
- 업리프트 -
프로모션을 받은 고객과 프로모션을 받지 않은 고객의 결과 차이를 비교하는 방법
가장 일반적인 접근 방법이며 통계적으로 일관성 있고 측정된 업리프트가 프로모션의 효과를 반영할 수 있게
보통 응답 확률이 높은 고객 중에서 선택된다.
3. 고객 세분화(Segmentation)
고객 세분화는 소비자를 비슷한 욕구 (needs)를 가진 집단으로 나누는 작업이다.
이를 통해 어떤 집단을 타겟팅 시킬지 세부적인 전략을 구성할 수 있도록 도움을 줌.
1) 충성도-소비량 세그멘테이션
- 전통적인 제조업체에서 많이 쓰이는 세분화 기법
- 카테고리 소비와 브랜드 소비 점유율 두가지 지표에 기반을 두고 고객 가치 측정
- 매우 투박한 기준이지만 예측 모델링 기법을 활용해 발전시킬 수 있음
- 좌측 상단 -> 우측 하단으로 갈수록 고객의 가치가 낮아짐
2) RFM
- 최근성-빈도-구매 금액(Recency-Frequency-Monetary)
- 3개 지표에 대해 1부터 5까지 등과 같은 분리된 스코어링 스케일을 사용
- RFM 큐브(3가지 차원)로 부분 집단을 만들어도 되며 세 지표를 합해 하나의 점수를 만들어 고객을 구분해도 됨
3) 성향, 닮은꼴 모델링
- 고객 성향은 고객이 생애 주기상의 한 지점에서 다른 지점으로 이동할 확률이라는 관찰에 기반
- 과거 행동을 기반으로 데이터를 수집 및 집계하여 프로파일링
- 일종의 코호트(과거 동일/유사 경험)와 같이 집단화하여 이를 가장 유사하게 진행될 것이라 판단되는 고객을 분류
4. 결론
- 프로모션과 광고 서비스는 타겟팅의 문제, 즉 소비자와 오퍼링 사이의 최적의 매치를 찾는 데 집중하는것
- 프로모션과 광고 서비스는 보통 매출 최적화를 추구하지만 고객 경험 최적화도 이에 못지 않게 중요함
- 마케팅 캠페인은 복수의 구성 요소를 통해 만들 수 있음
- 온라인 광고는 많은 수의 타겟팅 기법을 활용하며 대부분 닮은꼴, 브랜드 근접도, 인벤토리 품질 등에 기반하고 있음
- 프로모션과 광고의 효율성은 철저한 통계적 연구 설계를 바탕으로 진행되어야 함
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