MMM 대시보드
채널별 집행액과 매출의 관계를 모델로 추정해 매체별 기여도를 산출합니다. 개별 전환을 추적하지 않아도 예산 배분의 근거를 확보하실 수 있습니다.
MMM은 다양한 마케팅 요인이 매출에 미치는 영향에 대한 기술적 분석으로 광고별 효과를 정량화하고, 최적의 예산 배분 시나리오를 도출합니다.
Marketing Mix Modeling 대시보드는 광고비를 어떻게 쓰고, 무엇을 줄이고, 어디에 투자해야 할지 안내하는 지표입니다.
AS IS
개인정보 보호 강화로 성과 측정의 한계
Apple의 ATT 정책, 브라우저의 쿠키 차단 등으로 사용자 기반 성과 측정이 어려워지고 있습니다.
TO BE
개인 식별 정보 없이도 가능한 성과 분석
MMM은 개인 식별 정보 없이도 마케팅 성과를 분석할 수 있는 효과적인 방식입니다.
AS IS
광고 입찰 경쟁 과열로 인한 효율 저하
과도한 광고 입찰 경쟁으로 인해 예산의 효율성과 광고 전환율 확보가 어려워지고 있습니다.
TO BE
광고 예산 최적화에 적합한 모델 선정
MMM은 각 채널의 기여도를 정량화하여 예산을 어디에 집중해야 할지 명확히 알려줍니다.
AS IS
마케팅 전략의 객관적인 평가 판단 필요
단순 노출/클릭이 아니라, 실제 매출/전환에 대한 영향을 분석할 수 있는 객관적인 도구가 필요합니다.
TO BE
전문 인력 협업으로 비즈니스 맥락을 반영한 모델링
MMM은 마케팅 활동의 실제 기여도를 수치로 보여주는 분석 프레임워크입니다.
광고비 대비 성과를 개선해 예산 효율성을 높이고, 데이터 기반 의사결정 체계를 확립함으로써 조직 내 마케팅 역량을 강화합니다.
PoC 성공을 바탕으로 정기 MMM을 내재화하여 장기적으로 ROI를 개선하고, 비즈니스의 AI 적용을 확장할 수 있습니다.
성과 분석
마케팅 채널별 매출 및 전환 기여도 분석
예산 시뮬레이션
예산 삭감/증액 시의 ROI 변화 예측
비효율 제거
효과 낮은 캠페인/채널 조정으로 비용 절감
데이터 기반 전략 수립
근거 있는 마케팅 의사결정
AI POC 추진 전략 및 마일스톤
데이터 구조 설계 및 전처리 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 |
STEP 1 - 2
데이터 수집 및 전처리
광고 및 외부 데이터를 수집한 후, 추출과 변환을 통해 분석 가능한 형태로 전처리합니다.
STEP 1
데이터 수집
광고 매체 데이터
외부 요인 데이터 (계절성, 이벤트, 경쟁사)
STEP 2
데이터 가공
데이터 추출
데이터 변환
STEP 3
AD Stock & 예측
다양한 모델의 성능을 비교하여 정확도가 높은 예측 모델을 선정합니다.
광고 효과 지속 시간
광고비 지출 한계 효용 분석
STEP 4
모델링 & 최적화
비선형 효과와 KPI 기반 시뮬레이션을 반영해 수천 개의 모델을 자동 생성‧비교하고, 반복 피드백을 통해 최적의 예산안을 도출합니다.
리지 회귀(Ridge Regression)
모델 파라미터의 불확실성 추정
교차검증
진화 알고리즘
모델의 하이퍼파라미터 (Adstock, Saturation 곡선 등) 최적화
Result
전략 리포트 및 인사이트 도출
광고 성과를 수치로 해석하고, 예산 조정 방향을 시각화하여 인사이트를 도출합니다.
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광고 매체별 기여도 분석
예산 최적화
Pricing
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 1AI 도입 진단 | STEP 2AI PoC | STEP 3맞춤 AI 모델 개발 | STEP 4AI 시스템화 |
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| 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 |
자주 묻는 질문
학습을 위해서는 2~3년 정도의 데이터를 확보하는 것이 좋습니다.
