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IT/기술

이민자들은 미국 납세자들에게 엄청난 혜택을 제공합니다

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새로운 연구에 따르면 고졸 이하 이민자를 포함한 이민자들은 미국 납세자들에게 막대한 세금 혜택과 상당한 보조금을 제공합니다. 이 연구는 일반적으로 고용 및 이민을 기반으로 더 많은 이민자를 허용하는 법안에 의미가 있습니다.

가장 잘 알려진 재정 추산에 따르면 이민자는 납세자에게 순 이익이 되는 것으로 나타났습니다. 그러나 이러한 추정치 중 일부는 고등학교 학위 미만의 이민자가 평균적으로 정부 재정에 순기여하지 않는 것으로 나타났습니다. (참고: 예를 들어 순납세자가 아니더라도 생산적인 노동의 공급을 늘리고 다른 사람들을 더 생산적으로 만드는 작업을 수행함으로써 그룹은 경제적으로 유익할 수 있습니다.) 새로운 연구는 세금 혜택을 과소평가했던 이전 분석의 결함을 수정합니다. 고등학교 학위 미만의 이민자를 포함한 이민자의 수.

경제학자 마이클 클레멘스(Michael Clemens, Center for Global Development and Fellow) 조지메이슨대학교 경제학과 교수경제학자들이 재정 및 예산 책정 목적으로 이민자 유입을 분석하는 방식을 바꿀 수 있는 이민자의 영향에 대한 새로운 재정 추정치를 산출했습니다.

안에 종이 유니버시티 칼리지 런던(University College London)의 이민 연구 및 분석 센터(Center for Migration Research and Analysis)에서 Clemens는 가장 영향력 있는 방법이 “교육 수준에 따라 개별 이민자에게 들어오고 나가는 직접적인 재정 흐름을 단순히 계산”한다고 말합니다. 그는 이 방법이 “이민의 실질적인 간접 및 동적 효과를 생략한다”고 지적합니다.

Clemens는 이러한 추정치를 “간단하게 조정”합니다. 조정? “의 보수적인 추정치를 포함하는 것입니다. 자본 소득세 수입 경제에 이주 노동자의 존재로 인한 것입니다.” (강조가 추가되었습니다.)

Clemens에 따르면, “이민자를 고용하는 기업이 이윤을 극대화하고 있다면 자본에서 세수를 생략하는 것은 경제 이론과 모순됩니다.” 직관적으로, 기업이 이윤을 극대화하기 위해 노동과 자본에 대한 수요를 설정한 후 이민자를 고용하기 위해 노동 수요를 1 증가시킨다고 가정합니다. 가격이나 생산성의 일반 균형 변화 없이 노동 수요의 증가는 정의상 추가 컴퓨터를 구입하거나 근로자가 사용할 추가 소매 공간을 임대하는 것과 같은 자본을 고용하지 않고 발생하는 경우 이익을 감소시킬 것입니다.

National Foundation for American Policy의 선임 연구원인 경제학자 Mark Regets는 Clemens의 접근 방식에 동의합니다. “고용주가 새로운 이민자 근로자를 고용할 때 컴퓨터, 기계 및 사무실 공간에 투자하는 것은 이치에 맞습니다. 이주 노동자를 추가로 고용한 후 기업이 이윤을 극대화하는 행동은 추가 세금을 내고 정부가 세수를 받는 결과를 낳습니다.

고등학교 학위가 없는 최근 이민자의 평균은 평생 순 세금 잔액 $128,000 Clemens에 따르면 적절한 측정을 사용합니다. “고졸이 없는 평균 이민자의 예상 자녀와 손주를 포함하면 평생 긍정적인 세금 효과는 $326,000입니다.” (강조가 추가되었습니다.)

Clemens는 자본세 수입을 생략함으로써 Blau et al. National Academy of Sciences 패널의 일부로 제작된 2017년에 고등학교 학위가 없는 평균 최근 이민자의 긍정적인 영향을 381,000달러로 과소평가했습니다. 즉, 자본세 수입을 고려하지 않고 Blau et al. 고등학교 학위가 없는 평균 이민자의 세금 효과는 긍정적인 $128,000이 아니라 -109,000달러의 (음의) 세금 영향이 있다고 결론지었습니다. (대체로 국립과학원의 이민자와 그 후손에 대한 재정추정치는 긍정적이다.)

Michael Clemens의 새로운 재정 추정 및 접근 방식은 이민에 대한 정치적 논쟁과 관련이 있습니다. 첫째, Clemens는 고등학교 학위가 없는 사람들의 입학이 원주민에게 재정적 이익이 된다는 것을 알게 됩니다. 교육 수준이 낮은 사람들은 이민 비판자들의 표적이 되는 경우가 많습니다. 별도의 연구에서 Clemens는 난민과 망명자의 유입이 미국 납세자에게도 순 이익이라는 사실을 발견했습니다. 보고서에서 난민 수용을 줄인 트럼프 행정부는 미국 경제에 연간 90억 달러 이상의 손실을 입히고 모든 수준의 정부에 연간 20억 달러의 손해를 끼친다고 결론지었습니다.

둘째, 의회예산국(CBO)은 2022년 7월 과학 및 공학 박사 학위 소지자의 영주권을 수정하는 데 10년 동안 10억 달러가 소요될 것이라고 결론지었습니다. 이에 따라 2023회계연도 국방수권법안에는 개정안이 포함되지 않았다.

분석가들은 CBO가 어떻게 10억 달러의 비용 추정치를 달성했는지에 대해 당황했습니다. 새로운 세금 추정치와 Michael Clemens의 접근 방식은 이민자, 특히 고학력 이민자의 유입이 미국 납세자에게 세금 부담을 줄 것이라는 CBO의 발견에 더욱 도전할 것입니다.

IT/기술

고객과 연결하고 디지털 마케팅 과제를 극복

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대화형 마케팅 자동화 플랫폼의 CEO 겸 공동 설립자 스펙트럼.

마케팅 환경은 시끄럽습니다. 전통적인 소셜, 이메일 및 디스플레이 마케팅 채널은 쇠퇴하고 있어 눈에 띄기 어렵습니다. 참여에 대한 고객의 선호도 변화에 한발 앞서 있기는 어렵습니다. 그리고 고객의 관심을 끌 수 있다면 그들이 당신과 상호 작용하고 당신에게서 구매하고 싶게 만드는 뭔가 다른 것을 어떻게 그들에게 제공할 수 있을까요?

Spectrm에서 우리는 3천만 건 이상의 대화를 보았습니다. 그러나 우리가 이미 알고 있는 사실에도 불구하고 우리는 오늘날 마케팅 담당자의 현재 성공과 어려움에 대해 더 많이 알고 싶었습니다. 400명의 B2C 공급업체를 대상으로 한 설문조사에서 B2C 대화형 마케팅 현황 보고서에서 우리는 마케터들이 인구 과잉, 개인 정보 보호 제한 및 고객 행동 변화로 인해 기존 채널이 쇠퇴하고 있음을 인식하고 있지만 새로운 채널을 통해 성공을 거두고 있음을 알게 되었습니다.

감소하는 채널과 개인 정보 보호 문제는 새로운 접근 방식을 요구합니다.

많은 사람들이 더 이상 예전처럼 성공하지 못하고 있습니다. 바쁜 뉴스 채널과 붐비는 받은 편지함에서 눈에 띄는 것이 점점 더 어려워지고 있으며 마케터들은 어려움을 느끼고 있습니다. 사람들이 당신을 지켜보고 있습니다. 디지털 마케팅 채널 하락, 소셜 네트워크에서 가장 큰 감소. 감소하는 다른 주요 채널로는 인플루언서 마케팅, 이메일 마케팅 및 SMS 마케팅이 있습니다.

도전적인 것은 여러 채널에서 청중의 관심을 끄는 것 뿐만이 아닙니다. 데이터 수집 및 개인 정보 보호에 대한 고객의 우려가 높아지면서 최근 GDPR 및 CCPA와 같은 규정, iOS 14와 같은 운영 체제 개인 정보 업데이트 및 타사 쿠키 차단 브라우저가 증가했습니다. 이 모든 것이 고객에 대해 수집할 수 있는 정보의 양과 유형을 제한합니다. 가맹점 10명 중 6명은 이러한 규정이 마케팅 전술의 효과 감소 고객에 대해 배울 수 있는 새로운 방법을 찾도록 강요합니다.

일반적으로 오늘날의 마케팅 담당자는 이러한 감소하는 채널과 데이터 수집 제한으로 인해 신규 고객을 유치하고 전환하는 것이 더 어렵다는 것을 알게 되었습니다. 귀인 문제는 또한 노력이 효과가 있는지 알기 어렵게 만듭니다. 마케터들은 기존 고객을 유지하고 그들로부터 더 많은 판매를 창출하는 것 또한 점점 더 어려워지고 있다고 말합니다.

바쁜 뉴스 피드와 간행물을 스크롤하는 고객의 관심을 끄는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 마케팅 담당자가 이러한 채널을 사용해서는 안 된다는 의미는 아닙니다. 그들은 단지 그것들로부터 최대한의 가치를 얻을 수 있는 새로운 방법을 찾기만 하면 됩니다.

평소처럼 사업을 계속하십시오.

고객 참여를 높이는 한 가지 방법은 평소처럼 비즈니스를 계속하고 현재 접근 방식을 조정하고 업데이트하는 것입니다. 여기에는 소셜 미디어, 검색, 이메일 및 디스플레이 전반에 걸쳐 진행 중인 웹사이트 트래픽 캠페인이 포함됩니다. 그러나 엔지니어링 리소스를 투자하여 고객이 필요한 것을 더 쉽게 찾을 수 있도록 더 나은 모바일 웹 사이트 경험을 만드십시오. 또한 자사 쿠키를 설정하고 서버측 태깅 솔루션을 설계하여 데이터 제한이 추적 및 속성에 미치는 영향을 완화하십시오.

새로운 접근법을 고려하십시오.

사람들이 매일 휴대기기를 사용하는 시간 중 44%는 메시징 애플리케이션 또는 소셜 네트워크에 소비됩니다.. 고객이 매일 전화로 새로운 브랜드를 검색하고 친구 및 가족과 대화를 나눈다면 그들과도 대화를 나누지 않겠습니까? 대화형 마케팅을 사용하는 것은 마케팅 담당자가 고객과 소통하는 새로운 방법을 찾을 때 고려할 수 있는 또 다른 접근 방식입니다.

매일 사용하는 앱의 메시징 기능을 통해 고객을 교환에 초대하고 원하는 제품이나 서비스를 안내하는 질문을 합니다. 이 접근 방식은 고객으로부터 직접 정보를 수집하므로 증가하는 데이터 규정 및 개인 정보 보호 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. 그들이 제공하는 정보를 수집하면 그에 대해 더 많이 알 수 있을 뿐만 아니라 향후 제안을 개인화하고 보다 직관적인 상호 작용을 위해 AI를 더 잘 훈련시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

이와 같은 접근 방식으로의 전환을 시작하려면 먼저 상거래 또는 리드 생성과 같은 사용 사례를 식별하십시오. 그런 다음 사용 사례 및 대상에 적합한 메시징 채널을 선택하고 각각에 대한 올바른 진입점을 식별합니다. 그런 다음 개성이 있고 대화형 AI를 사용하는 챗봇을 구축하여 청중과 소통하면서 계속 학습하도록 합니다. 마지막으로, 새로운 채널과 시장으로 확장하면서 대화 퍼널과 AI를 계속 반복하고 최적화하십시오.

맞춤화에 투자하십시오.

마지막으로, 오늘날 고객은 브랜드에 대한 개인화된 경험을 찾고 있기 때문에 또 다른 접근 방식은 웹 사이트 개인화 도구 및 대체 데이터 소스에 투자하여 사용자를 더 잘 식별하고 개인화된 경험을 제공하는 것입니다. 마케터는 구매 후 설문조사를 활용하여 사람들이 귀하의 브랜드에 대해 어떻게 배우고 있는지 알아볼 수 있으며 귀하는 이러한 유형의 직접적인 피드백을 통해 귀속 보고서를 작성할 수 있습니다.

함께 모아서

오늘날의 마케팅 담당자에게는 채널 감소, 데이터 규정 증가, 고객 선호도 변화 등 많은 문제가 있습니다. 그러나 이러한 어려움을 극복할 수 있는 기회도 있습니다.

고객 참여를 위한 새로운 접근 방식을 찾고 있는 마케터는 고객이 있는 곳과 메시징 앱과 같이 매일 사용하는 플랫폼으로 이동해야 합니다. 또한 마케팅 담당자는 개인 광고로 인터넷을 뒤덮는 것이 아니라 고객을 위해 제안을 개인화하는 방법을 생각해야 합니다. 또한 고객과 소통하는 데 사용할 채널을 고려할 때 개인 정보 보호 우선 방법을 고려하십시오. 일반적으로 이전 방식이 더 이상 효과적이지 않으면 고객과 연결하는 새로운 방식에 대해 창의적이고 전략적으로 생각하십시오.


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IT/기술

2023년 싱가포르에서 열리는 첫 번째 올림픽 e스포츠 위크

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국제올림픽위원회(IOC)는 2023년 6월 22일부터 25일까지 싱가포르에서 첫 번째 e스포츠 올림픽 위크를 개최한다고 오늘 발표하면서 최고 수준의 글로벌 대회에서 e스포츠를 지원하기 위한 또 다른 조치를 취했습니다.

싱가포르 국가 올림픽 위원회(SNOC), 싱가포르 시 정부 문화, 커뮤니티 및 청소년 및 스포츠부와 협력하여 올림픽 e스포츠 위크는 주로 이러한 하이브리드 물리적 및 시뮬레이션 스포츠를 탐구하는 데 중점을 둘 것입니다. 토론 및 교육 세션, 전시 경기 개최.

4일간의 이 행사는 또한 작년 대회를 기반으로 국제 연맹(IF)과 함께 만든 “가상 및 시뮬레이션 글로벌 스포츠 대회”인 올림픽 e스포츠 시리즈의 첫 번째 생중계 결승전에서 절정에 달할 것입니다. 올림픽 가상 시리즈– 100개국에서 250,000명 이상의 참가자가 참가한 야구, 모터스포츠, 사이클, 조정 및 세일링 시리즈.

IOC는 토마스 바흐 IOC 위원장이 공개적으로 “e스포츠가 언젠가 올림픽의 일부가 될 수 있을까요?“벌써 2018년.

펜싱의 전 서독 금메달리스트인 Bach는 최신 개발에 대해 말하면서 이번 올림픽 e스포츠 개막 주간이 올림픽 운동 내에서 가상 스포츠의 성장을 지원하는 데 중요한 이정표를 세웠다고 말했습니다.

그는 이어 “처음으로 진행되는 실시간 결승전과 함께 가상 스포츠 경기의 흥미진진한 새로운 형식이 e스포츠 선수들과 더 많이 소통하고 선수와 팬 모두에게 새로운 기회를 창출할 수 있는 기회라고 믿는다.

“2010년 제1회 유스 올림픽을 개최함으로써 올림픽 운동의 혁신을 지원한 역사를 가진 싱가포르와 협력할 수 있는 완벽한 기회이며 긴밀히 협력하기를 기대합니다.”

SNOC 이사회 멤버이자 IOC 부회장인 Ng Ser Miang은 다음과 같이 말했습니다. 싱가포르는 가상 스포츠 및 e스포츠 일정에서 가장 큰 이벤트를 성공적으로 개최한 역사가 있습니다. 우리는 이 공유된 비전을 실현하기 위해 IOC와 협력하게 된 것을 영광으로 생각합니다.”

가상 올림픽 선수가 될 자질이 있다고 생각한다면 올림픽 e스포츠 주간 및 올림픽 e스포츠 시리즈에 참여하는 방법에 대한 자세한 내용은 2023년 초에 공개될 예정입니다.

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IT/기술

멀티터치 어트리뷰션이 새로운 마지막 클릭 어트리뷰션인 이유와 해결 방법

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의 설립자 겸 CEO 세그먼트 스트림쿠키 없는 세상에서 마케팅 분석을 해결하는 전환 모델링 플랫폼입니다.

적절한 속성은 마케터에게 어려운 과제입니다. 웹사이트를 처음 방문하여 구매하는 고객은 드문 유형이며 마케터는 고객 여정의 얽힌 문제를 해결하는 데 대부분의 시간을 보냅니다.

사용자 여정의 복잡성으로 인해 마케터는 새로운 기여 모델을 발명하고 단일 터치 모델에서 다중 터치 모델로 전환하도록 동기를 부여했습니다. 하지만 멀티터치 모델이 많은 마케터들이 싫어하는 단순한 마지막 클릭 모델보다 낫지 않다면 어떨까요?

기여 소개

일반적인 고객 여정을 상상하고 기여도 모델이 이를 어떻게 처리하는지 살펴보겠습니다. 한 사람이 인스타그램에서 흥미로운 여행 제안 광고를 봅니다. 나중에 조사하기 위해 광고를 클릭하고 링크를 저장합니다. 그들은 Safari를 통해 개인 노트북에서 이 링크를 열고 다음 급여일에 이 여행을 예약하기로 결정합니다. 10일 후, 그들은 월급을 받고 최종 예약을 위해 웹사이트의 URL을 입력하여 동일한 노트북에서 다시 웹사이트를 방문합니다.

• 원터치 속성. 이러한 모델은 여정의 단일 터치포인트(전환 전 마지막 방문)에 기여도를 부여합니다. 그러나 마지막 접촉 속성은 여정의 모든 접촉 지점의 영향을 평가하는 데 공정하지 않습니다. 오픈 채널은 일부 전환에 필수적이지만 크레딧을 받지 못합니다.

• 멀티 터치 속성. 멀티 터치 모델은 미리 설정된 규칙에 따라 사용자 여정의 각 터치 포인트에 가치를 할당합니다. 복잡한 알고리즘을 사용하여 여러 터치 포인트에 전환 가치를 분배하는 고급 모델이 있습니다. 가장 정교한 멀티터치 모델 중 하나는 데이터 기반 기여입니다. 여기에서 기계 학습(ML)은 성능을 기반으로 여러 접점에 가치를 할당합니다. ML 모델은 전환으로 이어지지 않은 여정에 대해 성공적인 여정을 분석하고 전환 가능성에 영향을 미치는 측면에서 가장 가치 있는 터치포인트를 감지합니다.

멀티터치 기여가 마지막 클릭 기여보다 나은 이유

알려진 모든 멀티터치 기여 모델은 동일한 방식으로 작동합니다. 즉, 웹사이트 쿠키를 사용하여 사용자 전환 경로를 일치시킨 다음 소급하여 고객 여정의 각 접점에 전환 가치를 할당합니다.

현재 제한 사항으로 인해 이제 사용자의 전체 전환 경로를 추적하는 것이 불가능하며 멀티탭 어트리뷰션은 가치를 올바르게 분배할 수 없습니다. 마케터에게 “마지막 클릭” 보고서에서 얻은 것과 매우 유사한 데이터를 제공합니다.

기여를 제한하는 것은 무엇입니까?

제한 사항 중 하나는 오늘날의 고객이 정기적으로 사용하는 장치(스마트폰, 개인 및 업무용 노트북 등)가 두 개 이상이라는 것입니다. 모든 분석 도구는 여러 웹 사이트 세션을 단일 여정으로 연결하는 데 어려움을 겪을 것이며 여러 개별 고객 여정처럼 보일 것입니다. 이런 식으로 채널을 여는 것은 공정한 신용을 얻지 못합니다.

또 다른 문제는 쿠키 제한 및 개인 정보 보호 규정입니다. 예를 들어, 애플은 향상 타사 쿠키를 차단하고 자신의 수명을 제한하는 Safari 기능인 Smart Tracking Prevention입니다. 대부분의 경우 1-7일 안에 만료됩니다.

여행 제안에 대한 예에서 사용자는 이전 웹 사이트 방문 후 10일 후에 예약하기로 결정했습니다. 사용자가 Safari를 사용하고 있었기 때문에 사용자가 웹 사이트를 다시 방문하면 첫 번째 방문 쿠키가 만료되었습니다. 이것은 두 개의 서로 다른 쿠키 세트가 관련되어 있음을 의미합니다.

여기에서 모든 멀티터치 모델은 마지막 클릭 모델과 마찬가지로 전환 전 단일 세션만 보고 전체 전환 가치를 여기에 부여합니다.

기여 문제를 극복하기 위한 전환 모델의 역할

멀티 터치 어트리뷰션을 둘러싼 한계로 인해 대체 마케팅 측정 접근 방식이 생겨났습니다.

이러한 접근 방식 중 하나는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 실제 전환을 관찰할 수 없을 때 마케팅 노력의 영향을 평가하는 전환 모델링입니다. 원래 예에서 전환 모델은 기여 모델이 다른 기기의 방문을 전환에 연결할 수 없을 때 도움이 될 수 있습니다.

전환 모델링은 고객 여정의 구멍을 막고 마케터가 전환 경로를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 알고리즘은 중요한 정보로 마케팅 측정을 검증하고 지원하기 위해 관찰 가능한 사용자 데이터 및 과거 추세를 제공합니다.

대체 측정 방식으로의 전환 준비

일부 마케터들은 얼마 전에 싱글탭 어트리뷰션을 멀티탭 어트리뷰션으로 교체했고 이제 다시 한 번 새로운 변화를 겪어야 합니다. 일부 마케터와 비즈니스의 경우 이는 프로세스와 사고 방식에 큰 변화가 되지만 경쟁력을 유지하는 데 중요합니다.

예를 들어, 성공적인 마케팅 측정은 주로 쿠키에 의존했기 때문에 미래는 블랙박스인 것 같습니다. 매년 새로운 추적 제한 및 개인 정보 보호 규정이 있어 전환을 관찰할 수 없는 상황이 점점 더 많이 발생합니다. 이러한 추세는 쿠키 이후의 세계로 우리를 데려가는 미래에도 계속될 것으로 예상됩니다.

마케터들은 각 채널의 진정한 광고 투자수익률(ROAS)을 측정하려고 노력하고 있으며 이는 종종 비즈니스 수준에서 목표로 설정됩니다. 안타깝게도 앞서 언급한 쿠키 제한 및 개인정보 보호 규정으로 인해 현재 채널 또는 캠페인 수준에서 정확한 ROAS 또는 전환당 비용을 표시할 수 있는 기여 모델이 없습니다. 마케터가 이 목표를 계속 추구한다면 마케팅 믹스의 부적절한 최적화와 비용 낭비로 이어질 것입니다. 전체 마케팅 믹스의 ROAS를 계산하는 것만 가능하며 마케터는 이 접근 방식을 고수해야 합니다. 이것은 프로세스와 업무 사고 방식/태도 모두에서 중요한 변화이며 모든 회사가 이를 장려할 것을 제안합니다.

기술적인 관점에서 기업과 마테크 기업은 이 블랙박스 미래를 모델화된 미래로 바꿀 수 있는 머신러닝에 더 많은 관심을 기울여야 합니다.

동의 종속성, 브라우저 개인 정보 보호 기능 및 추적 제한으로 인해 데이터 수집이 심하게 제한되는 경우 기계 학습은 사용 가능한 데이터의 작은 덩어리를 명확하고 실행 가능한 통찰력(우리의 경우 모델링된 전환)으로 전환할 수 있습니다. .

마케팅 측정의 미래 형성

정교한 모델도 전체 고객 여정을 추적할 수 없으므로 최신 기술로 전환하는 것이 마케터에게 매우 중요합니다. 기계 학습은 새로운 측정 도구의 원동력 중 하나이며 귀인에 대한 대안의 중요한 세부 사항입니다. 그 중 하나는 전환 모델링으로, 쿠키 이후의 세계에서 실제로 차이를 만드는 접근 방식입니다.


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