마케팅 운영의 제약이 커질수록 정교한 전략이 필요한 지금, 차별화된 해답은 바로 MMM 입니다.
MMM은 다양한 마케팅 요인이 매출에 미치는 영향에 대한 기술적 분석으로 광고별 효과를 정량화하고, 최적의 예산 배분 시나리오를 도출합니다.
Pain Point
Business Solution
Apple의 ATT 정책, 브라우저의 쿠키 차단 등으로 사용자 기반 성과 측정이 어려워지고 있습니다.
MMM은 개인 식별 정보 없이도 마케팅 성과를 분석할 수 있는 효과적인 방식입니다.
과도한 광고 입찰 경쟁으로 인해 예산의 효율성과 광고 전환율 확보가 어려워지고 있습니다.
MMM은 각 채널의 기여도를 정량화하여 예산을 어디에 집중해야 할지 명확히 알려줍니다.
단순 노출/클릭이 아니라, 실제 매출/전환에 대한 영향을 분석할 수 있는 객관적인 도구가 필요합니다.
MMM은 마케팅 활동의 실제 기여도를 수치로 보여주는 분석 프레임워크입니다.
Apple의 ATT 정책, 브라우저의 쿠키 차단 등으로 사용자 기반 성과 측정이 어려워지고 있습니다.
MMM은 개인 식별 정보 없이도 마케팅 성과를 분석할 수 있는 효과적인 방식입니다.
과도한 광고 입찰 경쟁으로 인해 예산의 효율성과 광고 전환율 확보가 어려워지고 있습니다.
MMM은 각 채널의 기여도를 정량화하여 예산을 어디에 집중해야 할지 명확히 알려줍니다.
단순 노출/클릭이 아니라, 실제 매출/전환에 대한 영향을 분석할 수 있는 객관적인 도구가 필요합니다.
MMM은 마케팅 활동의 실제 기여도를 수치로 보여주는 분석 프레임워크입니다.
PoC의 성공을 발판 삼아 정기 MMM 내재화로 장기적으로 ROI를 개선시키고, 비즈니스의 AI 적용을 확장할 수 있습니다.
마케팅 채널별 매출 및 전환 기여도 분석
예산 삭감/증액 시의 ROI 변화 예측
효과 낮은 캠페인/채널 조정으로 비용 절감
근거 있는 마케팅 의사결정
마케팅 채널별 매출 및 전환 기여도 분석
예산 삭감/증액 시의 ROI 변화 예측
효과 낮은 캠페인/채널 조정으로 비용 절감
근거 있는 마케팅 의사결정
데이터 구조 설계 및 전처리를 작업을 시작으로 모델링·예산 최적화 시뮬레이션을 통해 비즈니스에 적용할 인사이트를 도출합니다.
| Week 1 | KPI 및 분석 범위 정의, confounder 요인 설정 |
| Week 2~3 | 데이터 수집 및 전처리 매출, 광고비, 시즌 요인 등 |
| Week 4 | Robyn 기반 모델 학습 및 성능 비교 |
| Week 5~6 | 예산 재배분 시뮬레이션 및 반응곡선 분석 |
| Week 7 | 전략 리포트 및 인사이트 도출 |
광고 및 외부 데이터를 수집한 후, 추출과 변환을 통해 분석 가능한 형태로 전처리합니다.
광고 매체 데이터
외부 요인 데이터
계절성, 이벤트, 경쟁사
데이터 추출
데이터 변환
다양한 모델의 성능을 비교하고, 가장 정확한 예측 모델을 선정합니다.
비선형 효과와 KPI 기반 시뮬레이션을 반영해 수천 개의 모델을 자동 생성‧비교하고, 반복 피드백을 통해 최적의 예산안을 도출합니다.
모델 파라미터의 불확실성 추정
모델의 하이퍼파라미터 (Adstock, Saturation 곡선 등) 최적화
광고 및 외부 데이터를 수집한 후, 추출과 변환을 통해 분석 가능한 형태로 전처리합니다.
광고 매체 데이터
외부 요인 데이터
계절성, 이벤트, 경쟁사
데이터 추출
데이터 변환
다양한 모델의 성능을 비교하고, 가장 정확한 예측 모델을 선정합니다.
비선형 효과와 KPI 기반 시뮬레이션을 반영해 수천 개의 모델을 자동 생성‧비교하고, 반복 피드백을 통해 최적의 예산안을 도출합니다.
모델 파라미터의 불확실성 추정
모델의 하이퍼파라미터 (Adstock, Saturation 곡선 등) 최적화
Meta Robyn을 통해 6개월~2년 간 광고 데이터를 기반으로 맞춤형 모델 개발 가능성을 평가하는 PoC 부터의 도입을 제안합니다.
4단계 도입 프로세스를 통해 단계별 맞춤형 모델 개발이 가능합니다.
| 단계 | STEP 1 AI 도입 진단 |
STEP 2 AI PoC |
STEP 3 맞춤 AI 모델 개발 |
STEP 4 AI 시스템화 |
|---|---|---|---|---|
| 제공 서비스 |
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| 기간 | 1~2주 | 4~6주 | 6~8주 | 3~6개월 |
| 비용 | 무료~100 만원 | 500~1,000 만원 | 협의 | 협의 |
| 단계 | STEP 1 AI 도입 진단 |
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| 제공 서비스 |
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| 기간 | 1~2주 |
| 비용 | 무료~100 만원 |
| 단계 | STEP 2 AI PoC |
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| 제공 서비스 |
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| 기간 | 4~6주 |
| 비용 | 500~1,000 만원 |
| 단계 | STEP 3 맞춤 AI 모델 개발 |
|---|---|
| 제공 서비스 |
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| 기간 | 6~8주 |
| 비용 | 협의 |
| 단계 | STEP 4 AI 시스템화 |
|---|---|
| 제공 서비스 |
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| 기간 | 3~6개월 |
| 비용 | 협의 |
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마케팅 믹스 모델링(Marketing Mix Modeling, 이하 MMM)은 다양한 마케팅 변수가 광고 성과에 미치는 영향을 분석하는 마케팅 기법입니다. 마케팅의 효과를 정량화하고 각 채널의 개별적, 통합적 기여도를 분석해 광고비를 효율적으로 배분할 수 있습니다.
