오토 타겟팅 캠페인 운영
머신러닝을 활용한 모델 생성 및 파라미터 튜닝 과정을 거친 결과 도출,
업무 목적에 따라 자동화된 캠페인으로 운영 가능하도록 지원
솔루션 개요
- 캠페인시스템에서 머신러닝(ML)을 활용하는 방법은 크게 두가지로 구분됩니다. 첫번째는 상품 추천을 위한 개인별, 세그먼트별 추천 상품을 구성하는 것이며, 두번째는 스코어 기반의 고객모델을 생성하는 것으로 상품구매 가능성, 재구매 가능성 등과 같은 모델을 개발하는 것입니다. 생성된 모델 결과는 모델 레파지토리에 저장되어 캠페인의 타겟팅 목적으로 활용됩니다. 이때 생성된 모델의 파라미터 조정(튜닝)을 통하여 모델의 결과를 활용할 수 있습니다. 최종적으로 튜닝된 모델 결과는 업무 목적에 따라 자동화된 캠페인으로 운영할 수 있도록 지원합니다.
솔루션 특징
머신러닝 모델 레파지토리 관리
- 오토 타겟팅의 원천은 머신러닝을 통하여 모델을 생성하는 것에서 시작합니다. 생성되는 모델은 스코어방식과 스코어카드 방식으로 결과 및 파라미터가 저장됩니다.
다중 머신러닝 모델을 관리
- 목적별로 생성된 머신러닝 모델을 선택하여 대상군 타겟팅에 바로 사용할 수 있습니다.
- 캠페인 타겟팅 시에 필요한 모델을 선택하면 바로 고객수가 산출됩니다. 모델 파라미터를 수정하여 A/B 테스트 목적으로 활용할 수 있습니다.
머신러닝 파라미터 튜닝
- 스코어카드 방식의 모델결과는 타겟변수에 대한 변수의 가중치와 변수 값에 대한 가중치 값을 저장합니다. 이러한 파라미터는 마케팅 목적에 따라 일부 조정을 통하여 타겟팅 조건으로 사용될 수 있습니다.
실시간 캠페인에서의 오토 타겟팅 활용
- 실시간 캠페인은 이벤트 기반으로 작동하게 됩니다. 고객의 행동 이벤트가 수집된 후 오토 타겟팅 점수를 산출하여 특화된 메시지를 전송할 수 있습니다
오토 타겟팅 캠페인의 모니터링
- 오토 타겟팅 모델별 평가를 위한 반응 분석 리포트를 제공합니다. 이러한 결과에 따라 모델에 대한 튜닝 또는 리모델링 과정을 실행하게 됩니다.
오토 타겟팅 모델링 서비스
- 오토 타겟팅의 주제는 다양하게 선정될 수 있습니다. 특정 상품 카테고리 구매가능성에서 부터 이탈가능성 등의 주제로 확장됩니다. 오토 타겟팅의 주제에 따라 머신러닝 분석 서비스를 제공합니다.