마케팅 믹스 모델링 및 증분성 테스트를 통한 마케팅 성과 측정

모든 마케팅 캠페인에는 목표가 있으며, 가장 어려운 부분은 캠페인이 목표를 달성했는지 측정하는 것입니다.

패션 브랜드가 마케팅 캠페인을 시작할 때 일반적으로 염두에 두는 목표는 하나, 즉 브랜드 인지도를 높이는 것입니다. 위치 지정 특정 지리적 지역에서.

패션 브랜드가 이 목표를 달성하려는 방식은 타겟 고객의 가치관을 반영하는 놀라운 이미지를 만드는 것입니다. 그들이 도달하려고 할 수 있는 사람의 유형에 따라 다음을 믿는 사람들에게 다가가려고 할 수 있습니다.

• 지위(부유, 사치)
• 패션 트렌드(트렌디, 패셔니스타)
• 독립적인 사상가(독창성, 트렌드 세터, 조기 채택자)
• 기타 소비 스타일

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최근 몇 년 동안 마케팅 믹스는 디지털 채널과 기타 채널을 추가하여 다중 채널로 확대되었습니다. 터치 포인트 마케팅 믹스에

전통 & 새로운 패션 마케팅 채널

전통적인 마케팅 채널

• Vogue, Elle 및 신문(NY Times, Le Figaro, Corriere della Sera)과 같은 종이 잡지
• 야외 또는 집 밖에서
• 신문과 잡지의 유기적 홍보(편집 기사)
• 제품 배치, VIP 선물
• 벽돌과 모르타르 소매점(이탈리아 밀라노의 비아 몬테나폴레오네와 같은 주요 도시의 패션 거리)

새로운 마케팅 채널

• 검색 엔진 및 온라인 잡지의 디지털 광고
• 소셜 미디어 유료 및 오가닉
• 커뮤니티 관리 및 검토
• 매장의 디지털 터치 포인트
• 고객 서비스 및 온라인 채팅

그러면 어떤 채널이 결과를 가져오는지 어떻게 측정할까요? 어떤 채널이 더 효과적일까요? 어떤 채널이 매출을 늘리고 있을까요?

마케팅 믹스 모델링의 도입

마케팅 믹스 모델링이 해결하는 문제

마케팅 믹스 모델링(MMM)은 마케터가 다양한 마케팅 채널이 판매나 기타 핵심 성과 지표(KPI)에 미치는 영향을 이해하는 데 도움이 되는 강력한 통계 기법입니다. 이는 몇 가지 핵심 문제를 해결합니다.

1. 마케팅 채널의 영향 정량화:
   
   • 귀속 도전: 전통적으로 각 마케팅 채널이 매출에 얼마나 기여했는지 정확히 파악하기는 어렵습니다. MMM은 데이터 분석을 기반으로 각 채널에 크레딧을 할당하는 데 도움이 됩니다.
   • 마케팅 캠페인의 효과 측정: TV 광고, 디지털 캠페인, 프로모션 등 다양한 마케팅 캠페인의 효과를 평가하여 어떤 캠페인이 가장 높은 수익을 창출하는지 파악합니다.
2. 마케팅 예산 최적화:
   
   • 자원 할당: MMM은 가장 효과적인 마케팅 채널을 파악하고 이에 따라 예산을 배분하는 데 도움을 줍니다.
   • 비효율성 식별: 이는 큰 수익 없이 리소스를 낭비하는 성과가 낮은 채널이나 캠페인을 식별하는 데 도움이 됩니다.
3. 미래 매출 예측:
   
   • 추세 예측: MMM은 과거 데이터를 분석하여 다양한 마케팅 시나리오에 따라 미래의 판매 추세를 예측할 수 있습니다.
   • 마케팅 전략 계획: 이 정보는 마케터가 미래의 마케팅 전략과 예산 배분을 계획하는 데 도움이 됩니다.
4. 브랜드 건강에 대한 마케팅의 영향 측정:
   
   • 브랜드 인식 이해: MMM은 마케팅 노력이 브랜드 인지도, 고객 충성도, 브랜드 자산에 어떤 영향을 미치는지 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

왜 발명되었을까?

MMM은 종종 직관과 일화적 증거에 의존하는 기존 마케팅 분석의 한계를 해결하기 위해 발명되었습니다. 마케터는 다음을 위해 보다 엄격하고 데이터 중심적인 접근 방식이 필요했습니다.

• 마케팅 활동의 실제 투자 수익률(ROI)을 측정합니다.
• 예산 배분 및 미디어 믹스에 대한 정보에 입각한 결정을 내리세요.
• 최대의 효과를 위해 마케팅 전략을 최적화하세요.
• 마케팅 캠페인의 장기적인 효과를 이해합니다.

MMM은 다양한 마케팅 채널의 영향을 정량화하여 마케터가 데이터 중심의 의사 결정을 내리고 전반적인 마케팅 성과를 개선하는 데 필요한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

마케팅 믹스 모델링에서 AI의 역할은 무엇인가?

AI는 마케팅 믹스 모델링(MMM)의 역량과 효율성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 다음은 주요 기여에 대한 분석입니다.

1. 데이터 처리 및 분석:

• 데이터 정리 및 준비: AI 알고리즘은 다양한 소스에서 수집된 데이터를 정리하고 포맷하는 지루한 작업을 자동화하여 데이터의 정확성과 일관성을 보장할 수 있습니다.
• 특징 엔지니어링: AI는 관련 기능을 식별하고 기존 데이터에서 새로운 기능을 만들어내어, 더욱 강력하고 예측 가능한 모델을 만들어낼 수 있습니다.
• 고급 데이터 분석: 머신 러닝과 딥 러닝과 같은 AI 기반 기술을 사용하면 기존 통계적 방법에서는 놓칠 수 있는 데이터 내의 복잡한 패턴과 관계를 발견할 수 있습니다.

2. 모델 구축 및 최적화:

• 자동 모델 선택: AI는 다양한 모델 구조를 평가하고 성능 지표를 기반으로 가장 적합한 모델 구조를 선택할 수 있습니다.
• 매개변수 튜닝: AI 알고리즘은 모델 매개변수를 자동으로 최적화하여 정확도와 예측 능력을 향상시킬 수 있습니다.
• 지속적인 모델 개선: AI 기반 피드백 루프를 통해 지속적으로 모델을 개선하고 변화하는 시장 역학에 적응할 수 있습니다.

3. 예측 능력:

• 예측: AI 기반 MMM 모델은 더 광범위한 요소를 고려하고 실시간 데이터를 통합하여 더욱 정확한 판매 예측을 생성할 수 있습니다.
• 시나리오 계획: AI는 다양한 마케팅 시나리오를 시뮬레이션하고 이것이 매출과 수익에 미치는 잠재적 영향을 예측할 수 있습니다.
• 동적 최적화: AI는 변화하는 시장 상황과 성과 지표에 따라 실시간으로 마케팅 예산과 채널 할당을 최적화할 수 있습니다.

4. 개인화 및 타겟팅:

• 고객 세분화: AI는 선호도와 행동에 따라 세부적인 고객 세그먼트를 식별하여 더욱 타겟팅된 마케팅 캠페인을 수행할 수 있습니다.
• 동적 콘텐츠 생성: AI는 각 고객에게 맞는 개인화된 마케팅 메시지와 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

5. 윤리적 고려 사항 및 편견 완화:

• 공정성 및 편향 감지: AI 도구는 데이터 및 모델의 편견을 식별하고 완화하여 공정하고 공평한 결과를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 투명성 및 설명 가능성: AI 기반 MMM 모델은 의사 결정 프로세스에 대한 통찰력을 제공하여 신뢰와 책임을 높일 수 있습니다.

마케터는 AI를 활용하여 MMM의 잠재력을 최대한 활용하고, 마케팅 전략에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고, 사업 성장을 촉진하는 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

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목, 12월 5일, 2024, 오후 5:00 – 오후 6:00 중부 유럽 시간