핵심 개념
미디어 믹스 모델링은 광고 효과를 측정하고 최적의 미디어 믹스를 도출하는 데 도움이 되는 기법이다. Robyn은 이러한 미디어 믹스 모델링을 민주화하고 편향을 줄이며 조직적 수용성을 높이기 위해 개발된 오픈소스 패키지이다.
초록
이 논문은 미디어 믹스 모델링의 개념과 프로세스를 소개하고, Robyn이라는 오픈소스 패키지의 아키텍처 구성 요소와 선택 사항을 설명한다.
미디어 믹스 모델링은 광고 지출과 관련 경제 성과 간의 관계를 예측하고 최적의 미디어 믹스를 도출하는 기법이다. Robyn은 이러한 미디어 믹스 모델링을 민주화하고 편향을 줄이며 조직적 수용성을 높이기 위해 개발되었다.
Robyn의 주요 구성 요소는 다음과 같다:
- 빠른 추정을 위한 Nevergrad 패키지 사용 [a]
- Prophet 패키지를 통한 자동화된 트렌드 및 계절성 탐지 [b]
- Ridge 회귀를 통한 다중 공선성 해결 [c]
- 실험 결과와의 모델 보정 [d]
- 극단적인 결과 회피를 위한 다목적 최적화 [e]
- 통계적 적합도와 비즈니스 타당성을 모두 고려한 모델 선택 지원 [f]
- 모델 선택과 정책 도출의 분리 [g]
- 조직의 선호도를 반영한 예산 배분 [h]
이러한 구성 요소를 통해 Robyn은 편향을 줄이고 조직적 수용성을 높이는 것을 목표로 한다.
통계
광고 지출과 매출 간의 관계는 비선형적이며 감소 수익체감의 특성을 보인다.
광고 효과는 즉각적인 효과와 지연된 효과로 구분된다.
자사 광고 외에도 금 가격과 같은 외부 요인이 고객 획득에 중요한 영향을 미친다.
인용구
"Robyn은 마케팅 활동의 효율성을 높이는 데 필수적이었습니다."
"Robyn을 통해 광고 채널별 효과를 정확하게 파악하고 예산을 최적화할 수 있었습니다."