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IT/기술

데이터 볼륨의 새로운 시대를 열다

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Julius Černiauskas는 CEO입니다. 옥실 연구소프록시 네트워크 및 데이터 수집 솔루션의 선두 제공업체입니다.

데이터 수집은 모든 연구 노력의 아킬레스건이었습니다. 올바른 데이터를 찾기 어려울 수 있고, 수집하는 데 비용이 많이 들고 모든 것을 정리하는 데 시간이 많이 걸립니다. 새로운 연구에는 일반적으로 기존 데이터베이스에서 쉽게 사용할 수 없는 데이터가 필요하며 문제가 기하급수적으로 복잡해지기 시작한다는 사실과 결합합니다.

학술 연구와 유사한 다른 활동도 마찬가지입니다. 데이터 분석과 통계가 역할을 하는 곳이라면 어디에서나 수집은 항상 번거로운 일이었습니다. 통계는 한 분야로서 전체 모집단보다 작은 표본에서 정확한 정보를 얻을 수 있는 방법을 개발했습니다.

그러나 약간의 변화의 바람이 있습니다. 일부 영역의 데이터 수집은 DaaS(Data-as-a-Service) 회사 및 다양한 솔루션의 접근성 증가로 입증되는 것처럼 큰 진전을 이뤘습니다.

큰 볼륨

기하급수적으로 증가하는 데이터의 양은 특별한 것이 아니지만 최소한 어떤 면에서는 수집 기능이 계속 증가함에 따라 새로 획득할 수 있는 이 양은 오랜 질문에 대한 흥미로운 답을 제시합니다.

특히 웹 스크래핑은 데이터 볼륨 증가의 이면에 있는 힘을 잠금 해제한 발명품이었습니다. 몇 가지 주의 사항을 제외하고 인터넷에서 공개적으로 사용할 수 있는 거의 모든 것이 수집 및 분석될 수 있습니다.

다시 말하지만, 이러한 발전은 우리가 할 수 있는 속도가 아니었다면 그다지 인상적이지 않았을 것입니다. 자동화된 수집 방법은 매일 수천에서 수백만 개의 데이터 포인트를 제공할 수 있습니다. 실시간 데이터 스트림도 가능해졌기 때문에 조직은 새로운 정보가 표시되는 즉시 액세스할 수 있습니다.

이러한 모든 요소가 결합되어 데이터의 양, 분석 가능성 및 통찰력의 정확성을 이해하는 방식을 바꿀 수 있습니다.

표본 및 모집단

샘플링은 항상 통계 분석의 중요한 부분이었습니다. 필요한 양을 얻는 것보다 더 많은 고려 사항이 있지만 북쪽 샘플의 경우 가장 절망적인 경우가 많습니다.

특정 현상에 대해 전체 인구를 테스트하는 것이 거의 불가능할 수 있다는 사실 때문에 적절한 분석의 필수적인 부분입니다. 일부 모집단은 너무 커서 N을 모두 시도합니다. 거의 불가능할 것입니다.

인플레이션이 측정되는 방식이 좋은 예입니다. 모든 재화의 모집단이 너무 크기 때문에 샘플링이 필요합니다. 국가, 중앙 은행 및 기관마다 측정 기준에 접근하는 방식이 다르지만 대부분은 소비재 바구니(예: 소비자 물가 지수 또는 CPI) 및 다양한 기타 제품을 측정합니다.

CPI 및 기타 모든 지표는 인플레이션을 정확하게 측정하지 못할 수 있다는 이유로 끝없이 비판을 받아왔습니다. 모든 샘플링이 모집단의 일부를 제외해야 하기 때문에 대부분의 비판은 매우 자연스럽게 흘러갑니다.

이러한 문제는 전 세계의 다른 많은 지표 및 측정에 반영됩니다. 그러나 데이터 수집 방법이 계속 발전함에 따라 곧 덜 시급해 질 것이라고 믿습니다.

CPI와 표본과 모집단의 겹침

웹 스크래핑은 데이터가 온라인에 저장되는 산업에 도움이 되었습니다. 국제통화기금(IMF)예를 들어, 는 이미 웹 스크래핑을 사용하여 소매업체로부터 가격 데이터를 수집하기 시작했습니다. 이전에는 데이터 수집에 문제가 있었습니다.

CPI 데이터는 여전히 대부분 다음을 통해 수집됩니다. 수동 보고 및 분석. 보고서에서 색인 발행까지 걸리는 시간으로 인해 종종 상당한 지연이 발생합니다. 또한 위에서 언급했듯이 CPI는 가격 데이터의 샘플만 사용합니다.

자동화된 데이터 수집 방법은 적절한 경우 이러한 문제가 추정의 정확성에 미치는 영향을 크게 줄일 수 있습니다. 기관은 사용 가능한 온라인 가격 데이터보다 훨씬 오래 걸리는 수동 보고에 덜 의존할 것입니다.

또한 데이터는 언제든지 전달되고 통합될 수 있기 때문에 게시 지연은 정리 및 분석을 수행하는 데 걸리는 시간에 의해서만 영향을 받습니다.

그러나 다른 방식으로 샘플링에 영향을 줄 수 있는 몇 가지 주의 사항이 있습니다. 예를 들어, 많은 산업(예: 건설 및 제조)은 가까운 미래 동안 오프라인 상태를 유지할 가능성이 높습니다. 기껏해야 견적 요청 시 가격 데이터가 제공될 것으로 예상할 수 있으며, 이는 이해 당사자를 원상태로 되돌릴 수 있습니다.

또한 샘플링은 예상만큼 무작위가 아닐 수 있습니다. 회사, 제품 및 서비스의 일부만 온라인 공간에 표시됩니다. 따라서 예를 들어 CPI를 측정하는 경우 순수 온라인 가격 데이터는 편향으로 인해 약간 왜곡된 결과를 생성할 수 있습니다.

이러한 문제가 내가 생각하는 것만큼 시급한 것인지는 두고 봐야 할 일입니다. 그러나 특히 시간이 지남에 따라 더욱 분명해지는 한 가지 변화가 있습니다. 다시 몇 가지 주의 사항이 필요합니다.

일부 데이터는 자동화된 수단을 통해 액세스할 수 있는 온라인으로 이동되었습니다. (모든 것에 비해) 여전히 비교적 작을 수 있지만 온라인으로 데이터를 마이닝하는 우리의 능력은 전례 없는 수준에 도달했습니다.

결과적으로, 데이터 분석에 대해 이전에 유지되었던 개념 중 일부는 관련성이 낮아질 수 있습니다. 예를 들어, 샘플 및 모집단 크기 문제는 데이터 마이닝 기능이 계속 증가함에 따라 점차 사라질 것입니다. 다시 말해, 표본과 모집단 크기 간의 중첩이 일대일로 접근하기 시작하여 추출할 수 있는 잠재적 통찰력이 변경될 수 있습니다.

결과적으로 미래에는 불완전한 데이터 세트에서 얻은 예측과 통찰력을 이해하는 방식의 변화를 볼 수 있습니다. 이 모든 것은 지난 10년 동안 데이터 수집 프로세스가 거둔 엄청난 발전 덕분에 가능했습니다. 진행 속도가 계속되고 새로운 데이터 볼륨 가능성에서 완전히 새로운 기회가 나타날 수 있기를 바랍니다.


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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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