VIPer 분석 방법과 결과를 이해하셨다면, 실제 나의 브랜드에 적용할 시간입니다.
하지만 아직 VIPer를 어떻게 활용할 수 있을지 어려운 분들을 위해
다양한 분석 사례를 소개해드립니다.
브랜드가 유사한 캠페인을 진행했다면 참고하여 새로운 인사이트를 얻어보세요.
마케터 A는 다양한 요인으로 KPI가 출렁이고 있어 순수 광고 효과를 평가하기는데 고민이 많습니다.
세일 기간
같은 카테고리의 경쟁사 광고비 (SOV)
환절기로 인한 보습 화장품 구매 증가 (계절성)
마케터 A가 진행한 마케팅 전략의 순수한 효과를 평가하려면 어떻게 분석해야 할까요?
1️⃣ 기타 변수 포함하기
이렇게 다양한 요인이 KPI에 영향을 미치는 경우 예상하는 기타 변수 데이터를 포함하여 분석해보세요.
2️⃣ 계절성 효과 적용하기
또한 주기적으로 발생하는 KPI 흐름이 있다면 모델 생성시 '계절성(Seasonality)' 효과를 적용시켜보세요.
3️⃣ 변수 조합을 다양하게 투입해보고 KPI에 가장 잘 맞는 모델 선택하기
위 변수를 모두 넣거나 일부만 넣는 등 여러 모델 조건을 만들어 KPI에 가장 최적화된 모델을 찾습니다. 이 때 KPI 최적화 평가는 모형 설명력, MAPE 수치를 통해 해석합니다.
마케터 C는 큰 예산 변동 없이 정기 캠페인을 진행하는 브랜드를 맡고 있습니다. 예산은 기존 예산 금액으로 운영해야하지만 KPI 성장을 위한 탐구는 지속해야하는데요. 과연 마케터 C에게 필요한 분석 방법은 무엇일까요?
가장 중요한 마케팅 KPI 선정
총 예산은 원래 예산 금액 그대로 투입
예상 배분 상세 옵션 > 적용 > 예산 변동 범위 설정 조정
이 때 변동 범위를 높게 설정할 수록 광고 전략별 예산이 활발하게 이동하기 때문에 더 새로운 마케팅 믹스안을 살펴볼 수 있습니다. 혹시 달성할 수 있는 최대 KPI 수치를 놓치지 않았는지 살펴보세요.
VIPer를 이해하고 첫 분석 모델을 실행하는 이용자를 위한 내용입니다.
VIPer 각 메뉴별의 세부 메뉴 및 버튼 기능을 상세히 안내합니다.
사용이 어려운 메뉴가 있다면 아래 세부 메뉴별 안내를 참고해주세요.
VIPer는 지속적인 고도화 작업으로 세부 메뉴 이용 방법이 변경될 수 있습니다.
MixModel
> VIPer
VIPer의 모든 기능을 퀵하게 확인할 수 있는 메인 화면입니다.
VIPer 소개서 확인
: VIPer 솔루션을 설명하는 소개서를 다운받을 수 있습니다.
데이터 양식 다운로드
: 신규 컨설팅을 요청할 경우 분석 모델에 필요한 데이터 양식을 다운받을 수 있습니다.
신규 모델 생성하기
: 새로운 분석 모델 생성시 해당 버튼으로 빠르게 분석 모델을 생성할 수 있습니다.
VIPer 솔루션이 어려우시다면 VIPer 컨설팅 받기
를 진행해보세요. 분석 전문가가 다양한 마케팅 사례 경험을 토대로 마케팅 캠페인에 꼭 맞는 분석 모델을 제시해드립니다.
가장 최근에 실행했던 분석 모델 정보를 확인하고 신규 모델을 빠르게 추가할 수 있습니다.
설정
> 분석 모델 추가
: 가장 최근에 실행했던 모델의 데이터를 활용하여 새로운 분석 모델을 추가합니다.
설정
> 데이터 다운로드
: 가장 최근에 실행한 분석 모델의 분석 데이터를 다운로드합니다.
모델 학습 정보
: 가장 최근에 실행했던 분석 모델의 분석 세부 정보를 확인합니다.
모델 학습명
: 모델 학습명을 클릭하면 해당 모델 학습 결과를 확인할 수 있습니다.
과거 실행했던 분석 모델들을 확인할 수 있습니다. 전체는 학습 상태 구별 없이 모든 분석 모델을 확인할 수 있으며, 학습완료, 대기/학습중 메뉴에서는 학습 상태를 구별하여 모델 목록을 확인합니다.
분석 모델의 전체 목록을 확인합니다. 톱니바퀴 모양의 관리 메뉴를 누르면 분석모델 추가
, 모델 정보 수정
, 모델 삭제
가 가능합니다.
모델명 옆의 화살표를 펼치면 속해있는 세부 분석 모델을 확인할 수 있습니다.
데이터 다운로드
: 분석에 활용한 로데이터를 다운받습니다.
모델 학습 상태
: 각 모델의 학습 상태에 따라 대기중
, 학습중
, 일부완료
, 학습완료
, 학습실패
로 나타납니다.
신규로 진행한 분석 모델이 학습을 완료하면 '학습완료'
목록에 표시됩니다.
분석 모델 신규 생성시 '대기/학습중'
목록에서 확인할 수 있습니다. 다른 분석 모델을 실행 중이라면 모델 학습 상태가 '대기중'
으로 표시되며, 분석 진행시 다시 '학습중'
으로 표시됩니다.
VIPer를 직접 시뮬레이션해보는 공간입니다. 분석 모델을 실행하였다면 이 때까지 진행한 분석 모델 리스트와 세부 결과를 확인할 수 있습니다. 또한 신규 분석 모델을 실행할 수 있습니다.
생성한 분석 모델의 데이터 또는 분석 조건을 업데이트할 수 있습니다. 또한 필요시 분석 정보를 수정하거나 모델을 삭제할 수 있습니다.
분석 모델 재설정
: 과거 실행했던 분석 데이터로 새로운 분석 조건으로 분석 실행
분석 정보 수정
: 분석 모델의 이름, 관리 권한, 보기 권한 수정이 가능합니다.
특정 모델 분석 결과를 특정 계정에게 노출 및 관리 불가 하도록 설정하고 싶다면 권한 해제 기능을 활용해보세요. 설정한 권한 해제는 다시 취소가 가능합니다.
모델 삭제
: 해당 분석 모델을 삭제합니다. 목록 삭제시 하위 분석 모델 모두 삭제되며 복구가 어려우니 삭제시 유의 부탁드립니다. 하위 모델만 삭제하고 싶다면 오른쪽 화살표를 눌러 하위 모델 설정에서 삭제하세요.
생성된 모델의 오른쪽 화살표를 누르면 해당 모델에 속하는 세부 모델 정보를 확인할 수 있습니다.
데이터 다운로드
: 분석에 활용한 로데이터를 다운합니다.
모델 학습 상태
: 각 모델의 학습 상태에 따라 대기중
, 학습중
, 학습완료
, 일부완료
, 학습실패
로 상태가 나타납니다.
VIPer 모델의 해소되지 않은 궁금증이나 신규 모델에 대한 고민이 있다면 VIPer 컨설팅에 문의글을 남겨보세요. 운영진이 빠른 시일 내에 확인하여 문의 답변을 남겨드립니다.
VIPer에 대해 문의한 전체 목록을 확인할 수 있는 공간입니다.
문의 등록
: 신규 문의를 등록할 때 이용
내 문의글만 보기
: 문의글이 많아졌을 때 내 문의글만 볼 수 있는 기능
처리 상태
: 문의 답변 처리 상태
문의 분류
: 신규 컨설팅
, 모델 학습
, 기타 문의
로 분류하여 확인 가능
다음과 같은 과정으로 VIPer 컨설팅 문의를 등록합니다.
문의 구분 선택하기
바이퍼 분석 모델을 실행하면서 궁금하거나 어려웠던 점을 운영진에게 문의할 수 있습니다. 문의 방식은 신규 컨설팅
, 모델 학습
, 기타 문의
가 있습니다.
신규 컨설팅
: 신규 마케팅 건으로 분석할 때 도움이 필요한 경우
모델 학습
: 모델 조건을 설정하거나 학습 결과 해석에 대한 도움이 필요한 경우
기타 문의
: 위 2가지를 제외한 모든 문의에 해당됨
문의 제목 / 내용 작성하기
기존 분석 모델에 대한 문의인 경우 해당되는 분석 모델 선택
기존 모델의 컨설팅이 필요한 경우 해당되는 분석 모델을 선택합니다. 운영진이 문의 답변시 해당 분석 모델을 참고하여 분석 상황에 적합한 문의 응대를 제공할 예정입니다.
신규 분석 문의인 경우 VIPer 데이터 양식을 다운로드하여 첨부한 뒤 문의하기
분석 모델 조건을 직접 설정하기 어렵다면 바이퍼 데이터 양식을 다운로드하여 신규 컨설팅으로 문의해보세요. 데이터 양식에는 광고비 데이터와 KPI 데이터를 기재합니다.
문의 저장
등록한 문의 글을 수정하거나 같은 문의 내용으로 재문의할 수 있습니다.
분석 모델의 실행 결과에 따라 다음과 같이 결과를 해석하거나 분석 모델 조건을 수정합니다.
축하합니다! VIPer 분석 모델을 성공적으로 학습 완료하였습니다.
모델 학습 정보를 확인하여 분석 모델 세부 정보를 확인합니다. 분석 모델 내 KPI 별 모델 설명력
, MAPE
수치를 확인합니다. 해당 수치는 KPI별로 분석 모델을 최적화했을 때 모델이 얼만큼 데이터를 반영했는지의 평가 지표로 해석합니다.
모델 학습 정보 파악은 어떻게 하나요? ▶
분석 데이터 및 분석 모델 설정에 따라 분석 모델의 학습이 실패할 수 있습니다. 이 경우 모델 정보와 결과는 확인할 수 없습니다. 분석에 활용된 데이터셋을 수정하거나 모델 조건을 조정하여 모델 학습을 재실행해보세요.
모델 학습 상태가 '일부 완료'
인 경우는 여러 KPI를 투입했을 때 최소 1개 이상의 KPI 모델에서 학습 실패한 경우입니다. 해당 실패 케이스는 학습 실패, 예산 최적화 실패가 있습니다. 이는 세부 결과에 따라 다르므로 세부 모델 결과를 직접 확인해야 합니다.
최소 1개 이상의 KPI에서 학습실패
한 경우
분석에 활용된 KPI 중 1개 이상의 KPI 모델이 학습실패했을 때 '일부완료'
상태가 나타납니다. 해당 KPI 모델을 다시 구축하고자 한다면 모델 조건을 재설정하거나 VIPer 컨설팅에 문의해보세요.
최소 1개 이상의 KPI에서 예산 최적화 실패
한 경우
분석에 활용된 KPI 중 1개 이상의 KPI 모델이 예산 최적화에서만 실패한 경우에도 '일부완료'
상태가 나타납니다. 이 경우 결과 탭에서 최적 예산 배분안 분석
을 제외한 결과는 확인할 수 있습니다.
최적 예산안 분석이 필요한 경우 모델 조건을 직접 수정하여 재실행하거나 아래 VIPer 컨설팅 받기를 클릭하여 분석 모델 조건을 수정해보세요.
모델 상태가학습 완료
이거나 일부 완료
상태인 경우 모델 결과를 확인할 수 있습니다. 세부 결과는 아래와 같이 확인하며 캠페인 성과 요약, 기여도 분석, 최적 예산 배분안 분석, 예산 시나리오 리포트로 결과 탭을 확인할 수 있습니다.
캠페인의 전체적인 성과를 요약하고 KPI와 마케팅 전략 사이의 관계성을 분석합니다. 상단의 KPI 필터를 바꾸면 각 KPI 별의 결과 요약을 확인할 수 있습니다.
캠페인 집행 기간과 총 광고비, 총 달성한 KPI 수치를 요약합니다.
캠페인 비집행기간과 집행기간의 KPI 수치, 일자별 KPI 추이를 비교할 수 있습니다.
해당 분석 결과는 아래 조건에만 분석이 가능합니다.
데이터에 캠페인 비집행 기간이 포함된 경우
캠페인 비집행 기간이 분석 기간 단위 4단위 이상인 경우
(ex. 분석 기간 단위가 '주' 단위일 때 최소 4주 비집행데이터 필요)
캠페인 집행 기간이 분석 기간 단위 2단위 이상인 경우
(ex. 분석 기간 단위가 '주' 단위일 때 최소 2주의 집행 데이터 필요)
캠페인 비집행기의 KPI와 캠페인 집행기의 KPI 수치를 비교합니다.
캠페인 비집행기간 데이터를 기반으로 캠페인을 미집행했을 시의 KPI를 추정하여 해당 기간에 얼만큼의 추가 KPI를 얻었는지를 시각적으로 확인할 수 있습니다.
위 사례의 경우 캠페인 집행시 미집행시보다 KPI 88%를 추가 확보했음을 추정할 수 있습니다.
해당 분석은 실제 캠페인 집행 기간 동안 '캠페인 미집행'을 가정하여 가상의 캠페인 미집행시의 KPI를 추정해야 합니다. 현재 사이트 상에서는 미집행 기간의 평균치로 가상의 미집행 기간 KPI를 예상하지만, 커스텀 VIPer
를 통해서는 시계열적 요소인 '트렌드', '계절성'을 반영할 수 있습니다. 비집행기에도 패턴적으로 상승하는 KPI 성과 수치를 배제하고 순수한 KPI 상승률을 추정할 수 있습니다.
광고비와 KPI 간의 상관성을 분석합니다. 상관성은 -1 에서 1 사이의 값으로 나타나며 1에 가까운 숫자일 수록 양의 관계가 강한 것으로 해석합니다.
예를 들어 KPI가 '사이트 유입'인 경우 온라인 동영상, DA 광고에 노출되었을 때 광고를 통한 사이트 유입이 자유로워 상관성이 더 높게 나타날 수 있습니다.
이처럼 특정 KPI별로 관계성이 높은 매체가 무엇인지 탐색해보세요.
광고비와 KPI 간의 반응함수를 살펴볼 수 있습니다. 기울기가 높을수록 적은 광고비로 높은 KPI를 달성할 수 있다고 해석할 수 있습니다. 추정 범위는 일자별 예산 중 최대 금액의 1.2배까지 가능합니다.
위 사례는 TVC, DA는 예산 대비 완만한 곡선으로, 동영상은 상대적으로 가파르게 KPI가 상승하고 있습니다. 적은 예산 차이로도 동영상이 타 매체 대비 높은 KPI를 달성할 수 있음을 의미합니다.
특정 매체의 함수를 더 자세히 보고 싶다면 보고 싶은 범위 영역을 드래그하여 확대할 수 있습니다. 원래 화면으로 돌아가고 싶다면 상단의 '초기화' 버튼을 누르세요.
캠페인 총 기간의 분석 기준별 KPI 기여도와 효율 지표(CPA, ROAS)를 확인할 수 있습니다.
기여도
: '광고 전략이 KPI 성과에 얼만큼 기여했는가'를 나타내는 지표
예를 들어 DA 기여도가 0.04, IPTV 기여도가 0.07인 경우 어떻게 해석하면 될까요?
KPI를 얻을 때 DA 광고가 4%만큼, IPTV가 7%만큼 평균적으로 기여했다고 해석합니다. 또한 IPTV 광고가 DA 광고보다 KPI에 평균적으로 더 많이 기여했다고 볼 수 있습니다.
왼쪽 상단의 'Error bars'
를 체크하면 추정된 기여도 비중의 오차 범위를 확인할 수 있습니다. 검은색 선 범위까지 기여도 오차가 발생할 수 있으니 해석에 참고해주세요.
효율 지표 선택
CPA
(Cost Per Action) : 분석 기준별 예산 / 추정한 분석 기준별 KPI 기여도 (원)
ROAS
(Return On Ad Spend) : 추정한 분석 기준별 KPI 기여도 /분석 기준별 예산 (원)
오른쪽 상단의 '효율 지표 선택' 필터를 통해 CPA, ROAS 수치를 확인합니다. CPA가 낮을수록 ROAS가 높을수록 KPI 기여 효율이 좋다고 해석할 수 있습니다. 집행된 예산 대비 KPI 달성이 얼만큼인지 효율을 직관적으로 확인해보세요.
일자별로 광고 전략별 KPI 기여도를 살펴볼 수 있습니다. 전략 실행 시기가 상이한 경우 일자별 기여도 추이를 참고하시면 한 눈에 전략별 기여도 흐름을 살펴볼 수 있습니다.
앞서 살펴본 기여도에는 Baseline 값이 포함되지 않았으나 일자별 기여도 추이에서는 Baseline 값이 포함됩니다.
Baseline
: 광고 전략 기여도를 제외한 패턴적으로 생길 수 있는 KPI 수치
Baseline
은 어떤 마케팅 상황에 필요한걸까요?
예를 들어 화장품 중에 겨울철 구매가 늘어나는 보습 브랜드의 마케터라고 가정해봅시다. KPI가 제품 구매였다면 겨울철 증가한 KPI 수치에는 오로지 광고 전략 집행만이 기여하지 않았을 것입니다. 이처럼 데이터 안에서 패턴적으로 증가하는 KPI 흐름을 살펴 트렌드와 계절성 특성을 반영하여 볼 수 있습니다.
일자별 기여도 추이는 엑셀 데이터로도 다운로드 가능합니다. 특정 집행 기간의 기여도 비중을 더 자세히 보고 싶은 경우 '다운로드' 버튼을 클릭해보세요.
해당 KPI 모델이 학습 완료한 경우에만 최적 예산 배분이 가능합니다.
같은 예산 금액으로 최대 KPI를 달성할 수 있는 최적 예산 배분안을 확인할 수 있습니다.
이는 KPI 별로 선택하여 특정 KPI에 맞는 최적 예산안을 확인할 수 있습니다. 만일 분석에 활용된 KPI 중 '페이지 방문'이 가장 중요했다면 해당 KPI를 선택하여 최적 예산안을 확인 후 추후 마케팅 믹스 기획에 참고할 수 있습니다.
결과 확인
해당 KPI를 최대 달성할 수 있는 최적 예산안과 기존 예산안을 비교한 차트입니다.
특정 KPI 별로 어떤 매체가 KPI 달성에 유리한지, 기존과 대비해서 얼만큼의 예산을 어떤 매체에 이동해야하는지를 확인할 수 있습니다.
기존 예산안의 KPI 예측값과 최적 예산안 집행시 달성 가능한 KPI 예측값을 비교한 차트입니다.
기존 예산안 KPI 수치는 실제 KPI 수치가 아닌 모델 내에서 예측한 KPI 수치입니다.
이때 해석에 주의해야할 점은 기존 예산안의 KPI 수치 또한 예측값이라는 점입니다. KPI 상승률을 동등한 조건에서 비교하기 위해서 기존 예산안 또한 KPI 값을 예측하여 분석합니다.
학습된 분석 모델을 토대로 새로운 예산 금액으로 최대 KPI 달성을 위한 광고 전략 예산안을 산출할 수 있습니다. 다음 마케팅 캠페인을 위해 새로운 최적 예산안을 도출해보세요.
최적 예산안을 산출하고 싶은 KPI 선택하기
새로운 예산 금액 입력하기
만일 기존 예산 금액에서 분석기준별 예산 배분만 조정하고 싶다면 '예산 배분 상세 옵션'만 설정해보세요.
(분석 기준별) 예산 배분 상세 옵션 설정하기
매체별 예산 배분에 상세 조건을 걸어서 분석할 수 있습니다.
예산 배분 상세 옵션을 미적용하여 재분석을 실행합니다.
미적용했을 시 예산 변동 범위는 기본 변동 범위인 20%를 기준으로 최적 예산안을 탐색합니다.
예산 변동 범위란 분석 기준별(ex. 매체별) 예산의 변동 범위를 말합니다.
예를 들어 유튜브 1억 기존 집행시 예산 금액은 0.8 ~ 1.2억 범위에서 움직일 수 있습니다.
분석 기준별 예산 배분 조건을 상세히 설정할 수 있습니다.
특정 광고 전략의 예산 고정, 범위 설정이 가능합니다. 만약 SNS 광고는 예산 범위의 20%로 꼭 고정하고 싶다면 예산 비중 조건을 20%, 조건을 '같다'로 설정하고 재분석을 실행해보세요.
예산 변동 범위 설정이란, 분석 기준별 예산 최대 변동 범위를 설정하는 기능입니다.
예산 배분 상세 옵션을 '미적용'할 시 예산 변동 범위는 기본 조건인 20%로 고정됩니다.
예를 들어 아래와 같은 기존 마케팅 믹스에서 예산 변동 범위가 20%로 설정되었다면 아래와 같은 변동 범위 안에서 최적 예산안을 산출하게 됩니다.
최대 변동 범위는 99%까지 가능하나 예산 산출 목적에 따라 변동 범위 수치를 조정하시길 바랍니다.
기존 예산안과 유사한 예산안
: 20% ~ 30%
분석 적정 예산 변동 범위
: ~ 50%
최대 설정 범위
: ~ 99%
설정 완료했다면 최적 예산안의 재분석 실행
클릭
설정한 총 예산과 상세 옵션은 기존 분석 데이터에 따라 오차 범위가 발생할 수 있습니다.
위 방법으로 추가로 설정한 예산 배분 조건에 따라 분석이 실패한 경우입니다. 다시 새로운 예산 금액, 조건을 설정하여 재분석하거나 이전 배분안으로 돌아갈 수 있습니다.
이전 배분안으로 가기
: 가장 최근에 실행했던 분석 배분안으로 다시 돌아갈 수 있습니다. 클릭시 예산 시나리오 리포트에도 해당 배분안이 화면에 로드됩니다.
예산 배분 재분석 실행
: 예산 금액 및 예산 상세 옵션을 다시 재설정하여 분석합니다.
가장 최근에 실행한 최적 예산 배분안을 KPI 별로 한데 모아볼 수 있습니다. 최적 예산 배분이 실패한 KPI는 표시되지 않으며 예산안을 엑셀 파일로 다운로드할 수 있습니다. 가장 효율적인 예산안을 분석하고 다운로드하여 마케팅 업무 효율을 높여보세요.
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
VIPer 분석 전에 일자별 분석 기준 광고비 데이터 및 KPI 데이터를 준비합니다.
분석에 필요한 데이터를 수집하고 하나의 데이터셋으로 병합합니다. 추후 분석에 활용시 하나의 데이터셋으로 데이터를 투입 후 분석합니다.
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.
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.
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.
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.
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.
VIPer에 '학습 데이터' 메뉴가 추가되었습니다!
데이터셋을 한번만 업로드하여 다양한 조건의 분석을 진행해보세요. 신뢰도가 높은 분석 모형을 보다 손쉽게 찾을 수 있습니다.
'데이터 그룹 생성 +' 버튼을 클릭하여 신규 학습 데이터 그룹을 생성합니다. 데이터 그룹명을 입력하고 필요시 관리/보기 권한을 설정합니다.
위에서 세팅한 데이터 학습 데이터 그룹을 선택합니다. 파일 선택 후 하단의 '다음 단계'를 클릭합니다.
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.
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.
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.
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.
분석에 필요한 학습 데이터를 준비했다면 바로 바이퍼 분석 모델을 사용할 수 있습니다.
데이터킷에 접속하여 MixModel
> VIPer
> Simulation
을 클릭합니다.
우측 상단의 '모델 생성' 버튼을 클릭합니다. 직접 분석 모델의 조건을 선택할 수 있습니다.
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.
분석 모델의 조건을 설정합니다. 이는 분석 모델의 특성을 설정하는 기능이며 일반 분석
과 전문가 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 실행
을 클릭해주세요.
전문가 분석 조건은 데이터 스케일링 방식
, 이월효과 방법론 선택
, 계절성 유형
등 다양한 조건을 세부적으로 조정할 수 있습니다.
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
메인 화면
Simulation
실행한 분석 모델이 학습 완료되었나요?
진행한 분석 모델 결과를 확인하여 바이퍼만의 인사이트를 확인해보세요.
결과 정보 또한 VIPer 메인 화면, Simulation 메뉴에서 모두 확인 가능하며 세부 분석 모델의 이름을 클릭하면 결과를 확인할 수 있습니다.
오른쪽 상단의 화살표 버튼 을 누르면 아래 기능을 빠르게 활용할 수 있습니다.
자세한 컨설팅 요청 방법은 메뉴 이용 안내를 참고해주세요.
학습 상태별 정의를 알고 싶다면? ▶ 참고하기
모델 학습 결과
: 모델 학습의 결과를 확인합니다.
모델 학습 결과
: 해당 분석 모델의 세부 분석 정보를 확인합니다.
'모델 생성' 클릭시 신규 분석 모델을 생성할 수 있습니다. 자세한 가이드는 를 참고해주세요.
학습 상태별 정의를 알고 싶다면? ▶ 참고하기
모델 학습 결과
: 모델 학습의 결과를 확인합니다.
모델 학습 결과
: 해당 분석 모델의 세부 분석 정보를 확인합니다.
모델 학습 실패로 어떻게 재분석해야 할지 어렵다면 에 문의해보세요.
커스텀 VIPer를 요청하고 싶으시다면 에 문의해보세요!
이월효과가 궁금하다면 ? ▶
계절성 적용이 궁금하다면 ? ▶
분석 조건을 브랜드 캠페인에 맞게 세심히 조정하고 싶다면 을 클릭하여 전문가 분석을 진행해보세요!
분석 모델의 세부 조건을 확인하려면 모델의 아이콘을 클릭하거나 '모델 세부정보'를 클릭하세요.
학습 정보 및 결과를 세부적으로 이해하고 싶다면 를 참고해주세요!
분석 결과 해석 방법이 고민된다면 를 참고해주세요!
모형 설명력
해당 분석 모델이 데이터를
얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 지표
(회귀모델의 R스퀘어 값과 동일한 개념)
높을수록 좋음
MAPE
(Mean Absolute Percentage Error)
MAPE 예측 모델의 정확도를
평가하는데 사용되는 지표
낮을수록 좋음
유튜브
1억
0.8억 ~ 1.2억
메타
2억
1.6억 ~ 2.4억
네이버
5억
4억 ~ 6억
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.
2023-10-01
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2023-10-01
2023-10-02
2023-10-08
2023-11-01
2023-10-03
2023-10-15
2023-12-01
일별
일 단위, 주 단위, 월 단위
주별
주 단위, 월 단위
월별
월 단위
Step 1.
Step 2.
Step 3.
Step 4.
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