Python/Marketing Data Science (4) 썸네일형 리스트형 <마케팅 데이터 사이언스> Chapter 02-4 KPI를 계산하고 비주얼화하기 02-4 KPI를 계산하고 비주얼화하기 마케팅 캠페인¶ 마케팅 캠페인을 벌이고 나면 마케팅이 얼마나 효과가 있었는지 평가해야한다. 더 나아가 캠페인의 장점과 단점을 파악하는일 역시 중요하다. 이때 성과 평가를 위해 KPI, Key Performance Indicator를 사용한다. KPI CPA, cost per acquisition digital marketing KPIs site tracffic 이번 장에서는 bank marketing dataset을 사용한다. 모든 마케팅은 비용이 든다. 그렇기 때문에 마케팅의 성과를 비용 대비로 보는 게 중요하다. 따라서 ROI, Return on Investments를 측정해야 한다. Sales Revenue¶ROI를 측정하기 위해서는 먼저 Sales Reven.. <마케팅 데이터 사이언스> Chapter 01-3 모델과 모델링 이해하기 데이터 사이언스에서는 '모델'이나 '모델링'이라는 단어가 자주 등장한다. 모델을 쉽게 예를 들어보자면, 아파트 모델하우스와 비유할 수 있다. 아파트 모델하우스는 실제 아파트 내부와 똑같은 모습을 모형으로 만든 것이다. 모델은 이와 같이 실체와 똑같이 만들어진 결과물의 의미로 여러 곳에서 사용된다. 데이터 사이언스에서 모델은 실체를 설명하거나 예측하기 위해 만들어진 수학 공식 정도로 생각할 수 있습니다. 그리고 이러한 관계를 유추하는 과정을 모델링이라고 한다. 모델에는 크게 두 가지 종류가 있다. 모델의 종류 기술모델(Descriptive Model) 목적 : 현재 현상에 대한 이해 향상 평가 : 얼마나 데이터를 이해하고 설명하는가 예측모델(Predictive Model) 목적 : 미래에 일어날 일을 예측.. <마케팅 데이터 사이언스> Chapter 01-2 마케팅 데이터 분석을 위한 가장 중요한 첫걸음 1. Data Driven Decision Marking의 첫 번째 과정은? 의사결정에 필요한 단계적 접근 예시) 통신 서비스를 제공하는 회사들의 고객이 약정 기간 후 이탈하는 문제가 있어서 다른 회사로의 고객 이탈을 막기 위해 데이터 사이언스를 이용한다면, 처음부터 전략을 만들려고 생각하면 안된다. 전략을 만들기까지 단계를 논리적으로 생각하고, 각 단계에서 해야 하는 질문과 답을 생각해야 한다. 1. 왜 옮기는가? 다른 회사로 이탈하려는 고객을 막으려면 왜 옮기는지를 알아야 한다. 2. 누가 옮기는가? 수많은 그룹중에 옮기는 그룹은 누구인가? 3. 누구를 잡아야 할까? 옮길 확률이 높은 사람들 중에서 "누구를 잡아 할까?" 라는 의문이 생길것이다. 옮길 확률이 높은 사람들 중에는 회사 매출을 더 만들어.. <마케팅 데이터 사이언스> Chapter 01-1 Marketing Analytics 이해하기 1. Marketing Analytics 이해하기 마케팅 노력이 얼마나 성과를 내고 있는가를 모니터링하고 분석하는 모든 과정이다. 고객 개개인의 선호도나 소비패턴, 트렌드 등에 대해서도 파악할 수 있다. e-commerce business의 경우 어떤 그룹의 고객이 있을지 분석하고 이들 가운데 어떤 특성을 가진 고객이 많은 수익을 내게 해주는가를 분석할 수 있다. Marketing Analytics는 마케팅 비용이 얼마나 효과적으로 집행될 수 있을까를 알아내는데 도움을 준다. ROI를 비교함으로써 미래에 어떤 마케팅 전략을 써야 할 지 정할 수 있다. 데이터를 이용한 마케팅에서 가장 주목받고 있는 부분중 하나는 Personalized marketing과 Target marketing이다. 머신러닝 방법들.. 이전 1 다음
