1. 분석모델 실행하기

VIPer의 분석 과정은 어떻게 진행되나요?

VIPer 솔루션을 잘 이해하셨나요? 이제는 직접 VIPer 분석을 실행하여 마케팅 KPI 와의 연결고리를 찾을 시간입니다. 원리는 어려워보일 수 있지만 VIPer는 분석을 보다 쉽고 간편하게 만들었습니다.

  • 바이퍼 분석 과정 개요

분석 과정
내용

1. 데이터 준비 /KPI 설정

분석할 마케팅 캠페인, KPI, KPI에 영향을 미치는 외부 요인을 정의하고 하나의 데이터셋으로 통합합니다.

2. 학습 데이터 등록

준비한 데이터셋을 업로드하고 원하는 분석 조건에 따라 변환 후 학습 데이터로 등록합니다.

3. 모델 조건 정의 및 학습

원하는 분석 모델 조건을 설정하고 분석을 실행합니다. 딥러닝을 통해 캠페인 데이터에 맞는 분석 모델을 탐색하고 구축합니다.

4. 모델 진단

구축한 분석 모델이 데이터를 잘 예측하는지 평가합니다.

5. 모델 기반 최적 배분 분석

모델이 잘 구축되었다면 해당 모델을 기반으로 다양한 예산 시나리오 결과를 예측합니다.


STEP 1. 데이터 준비 / KPI 설정

VIPer 분석 전에 일자별 분석 기준 광고비 데이터 및 KPI 데이터를 준비합니다.

1. 분석 활용 데이터 수집

분석에 필요한 데이터를 수집하고 하나의 데이터셋으로 병합합니다. 추후 분석에 활용시 하나의 데이터셋으로 데이터를 투입 후 분석합니다.

A. 기간변수

기간 변수는 일자 기준으로 아래 병합되는 모든 데이터의 기준 항목입니다. 그러므로 데이터를 병합할 때에는 기간 변수에 맞게 병합해야 합니다. 기간 변수는 일자별, 주차별, 월별로 가능하며 데이터 형식은 항상 일자 형식이어야 합니다.

통계적 추론이 필요하기 때문에 최소 기간 단위는 30개입니다. 예를 들어 주별로 분석할 경우 30주 데이터가 있어야 타당한 분석이 가능합니다.

일별
주별
월별

2023-10-01

2023-10-01

2023-10-01

2023-10-02

2023-10-08

2023-11-01

2023-10-03

2023-10-15

2023-12-01

B. 광고비 변수

집행한 광고 캠페인의 기간별 광고비 데이터입니다. 분석하고자 하는 기준에 따라 매체, 매체 유형, 상품, 소재 기준의 광고비 변수를 기재합니다. 미디어 믹스에 따라 여러 개의 광고비 변수를 투입할 수 있으며 분석 정확도를 위해 최대 7개까지 분석 추천합니다.

C. KPI 변수

집행한 광고 캠페인 기간과 동일한 기간별 KPI 데이터입니다. KPI는 마케터가 목표하는 마케팅 성과 목표로 '클릭', '앱설치' 지표가 KPI로 설정될 수 있습니다. KPI 개수는 마케팅 목표에 따라 1개 이상 분석 가능하며 분석 정확도를 위해 최대 5개까지 분석 추천합니다.

D. 기타변수

KPI에 영향을 미칠 수 있는 요인으로 정확한 KPI 기여 모델을 분석하기 위해 투입되는 변수입니다. 예를 들어 '경쟁사 광고비', '관련 기사 발행수', '소셜 버즈량' 등이 될 수 있습니다. 기타 변수 또한 기간별 데이터가 필요하며 마케터의 판단에 따라 여러 변수를 투입할 수 있으며 분석 정확도를 위해 최대 5개까지 분석 추천합니다.

2. 하나의 데이터셋으로 데이터 셋팅

수집한 데이터를 하나의 데이터셋으로 처리합니다. 일자 기준으로 광고비변수, KPI 변수, 기타 변수 데이터를 아래와 같이 통합합니다. 데이터 정리가 완료되면 해당 데이터는 CSV 파일로 저장합니다.

이후 학습 데이터 등록 과정에서 특정 항목을 제외/포함시킬 수 있으므로 분석 가능한 모든 항목을 포함하여 업로드해주세요.

데이터셋 작업이 어렵다면 아래 'VIPer 업로드 데이터 양식' 파일에 작업해보세요. 파일 작업 후 CSV 파일로의 변환 작업이 필요합니다.


STEP 2. 학습 데이터 등록

VIPer에 '학습 데이터' 메뉴가 추가되었습니다!

데이터셋을 한번만 업로드하여 다양한 조건의 분석을 진행해보세요. 신뢰도가 높은 분석 모형을 보다 손쉽게 찾을 수 있습니다.

1. 데이터 그룹 생성

'데이터 그룹 생성 +' 버튼을 클릭하여 신규 학습 데이터 그룹을 생성합니다. 데이터 그룹명을 입력하고 필요시 관리/보기 권한을 설정합니다.

2. 데이터 파일 선택

위에서 세팅한 데이터 학습 데이터 그룹을 선택합니다. 파일 선택 후 하단의 '다음 단계'를 클릭합니다.

3. 데이터의 기간 및 기준 설정

학습을 진행할 데이터의 기간 주기 및 분석 기준을 선택합니다.

  • 기간 주기 : 일별 / 주별 / 월별

  • 데이터 분석 기준 : 매체유형 / 매체 / 상품 / 소재 / 기타유형

  • 캠페인 집행 기간 선택 : 일자 데이터에 캠페인 미집행 기간이 포함되어있다면 '캠페인 집행 일자'를 '데이터 전체 일자'와 다르게 설정해야 합니다.

4. 데이터 변환 후 저장

해당 단계에서는 업로드한 데이터를 활용하여 다양한 분석 데이터로 변환할 수 있습니다.

  • 데이터 분석 기간 단위

기존 데이터의 기간 기준 외에도 상위 기간 기준으로 변환하여 분석할 수 있습니다.

기존 데이터 기간 기준
변환 가능한 분석 기간 단위

일별

일 단위, 주 단위, 월 단위

주별

주 단위, 월 단위

월별

월 단위

  • 분석 항목 선택

업로드한 데이터의 항목 중에서 분석하고 싶은 항목만 남겨 학습 데이터로 변환할 수 있습니다. 기간, 광고비, KPI, 기타 항목을 다양하게 조정하여 신뢰도 높은 분석 모형이 무엇인지 탐색해보세요!

전체 항목에서 원하는 항목을 드래그 앤 드롭하여 조정합니다. 선택한 항목의 분석 모형 형태가 궁금하다면 오른쪽 상단의 '분석모형 미리보기' 버튼을 클릭해보세요. 분석 모형을 한 눈에 파악하기 좋습니다.

분석 항목까지 선택 완료했다면 '저장'을 눌러 해당 학습 데이터를 저장하세요.

5. 같은 업로드 데이터로 학습 데이터 추가

같은 업로드 데이터로 다양한 항목의 학습 데이터를 설정하고 싶다면 데이터 그룹의 '학습 데이터 추가'를 클릭해보세요. 특정 광고비만 설정하거나 기타 항목을 조정해볼 수 있습니다.

등록한 학습 데이터는 오른쪽의 관리 구역에서 수정, 삭제가 가능합니다. 다만 이미 분석 모델로 활용된 데이터의 경우 삭제가 불가합니다.


STEP 3. 모델 조건 정의 및 학습

분석에 필요한 학습 데이터를 준비했다면 바로 바이퍼 분석 모델을 사용할 수 있습니다.

데이터킷에 접속하여 MixModel > VIPer > Simulation 을 클릭합니다.

1. '모델 생성' 버튼 클릭

우측 상단의 '모델 생성' 버튼을 클릭합니다. 직접 분석 모델의 조건을 선택할 수 있습니다.

2. 분석 데이터 업로드에 셋팅한 데이터 파일 선택

모델 생성 클릭시 다음과 같은 화면이 나타납니다. 모델명 입력 후 '분석 데이터 선택'에서 등록한 학습 데이터를 선택해주세요. 원하는 학습 데이터가 없는 경우 '학습 데이터' 메뉴에서 새로 등록 후 진행해야 합니다.

3. 분석 모델 선택

분석 모델의 조건을 설정합니다. 이는 분석 모델의 특성을 설정하는 기능이며 일반 분석전문가 분석 으로 나뉘어있습니다.

이용자는 일반 사용자 권한으로만 분석 조건을 설정할 수 있습니다.

분석 조건으로는 이월효과 적용과 계절성 적용 여부를 선택하여 분석모델을 추가합니다.

여러 분석 모델을 분석해보고 싶다면 아래와 같이 분석 조건을 여러 개 추가해보세요. VIPer는 다양한 분석 모델을 한번에 분석 진행하고 결과를 서로 비교할 수 있습니다.

조건에 따라 일반 분석은 최대 4개까지 추가 가능합니다. 분석 모델 조건을 모두 설정했다면 분석 실행을 클릭해주세요.


STEP 4. 모델 진단

앞서 실행한 분석 모델의 분석 현황, 모델 정보, 결과를 확인해보세요.

분석 모델을 실행하였다면 아래와 같이 현황을 파악합니다.

분석 현황은 VIPer 메인 화면, Simulation 메뉴에서 모두 확인 가능합니다. 분석 실행시 최소 5분 소요되며 실행하는 모델 개수에 따라 최대 20분까지 소요될 수 있습니다.

만일 같은 사이트에서 이미 분석 실행 중인 모델이 있다면 이후에 순차적으로 분석됩니다.

  • 모델 학습 상태 분류 정의

분류
정의

먼저 학습이 진행중인 모델이 있는 경우

본 모델이 학습 진행 중인 경우

1 ~ N개 KPI에 따른 모델학습(예산 최적화포함)까지 완료된 경우

최소 1개 이상의 KPI에서 학습실패 혹은 예산 최적화 실패한 경우

학습이 정상적으로 진행되지 않아 기여도분석만 진행된 경우

- 예산 최적화분석까지 제공 불가능한 경우

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