By Kim jisu in 플랫폼 가이드 — 2024년 11월 1일

팡고 마케팅 믹스 모델링 MMM

TVC 부터 퍼포먼스 마케팅까지 성과를 측정할 수 있는 솔루션이 있다?

팡고 마케팅 믹스 모델링 (MMM)

팡고의 마케팅 믹스 모델링 MMM으로 가장 효과적인 마케팅 전략을 구성하여 예산 배분을 최적화하세요. 해당 기능은 데이터 기반 마케팅 전략에 대한 성과, 기여도 분석으로 효과적인 캠페인 관리를 도와주고 예측 분석을 통해 인사이트를 도출하여 유용하게 이용할 수 있습니다.

▪️ MMM 이란?

MMM이란 마케팅 믹스 모델링 (Marketing Mix Modeling)으로 Meta에서 제공하는 Robyn 오픈소스 라이브러리에 머신러닝 기법을 활용하여 광고 및 마케팅 효과를 측정하기 위한 방법입니다.

팡고의 마케팅 믹스 모델링 MMM은 Meta에서 제공하는 Robyn 오픈소스 알고리즘을 적용하여 다양한 마케팅 변수가 광고 성과에 미치는 영향을 분석하여 각 채널의 기여도에 따른 광고비를 효율적으로 배분하여 예산을 최적화에 도움을 줍니다.

▪️ MMM의 주요 기능

Robyn MMM은 자동화 기능을 통해 데이터 기반의 마케팅 전략을 수립하여 효율적인 관리를 도와줍니다. Robyn의 주요 장점은 아래와 같습니다.

수집된 데이터를 바탕으로 데이터의 패턴 및 상관관계를 정리하여 자동화된 데이터 전처리 및 머신러닝을 통한 모델링이 가능합니다.
모델링 완료 후 광고 예산을 효율적으로 배분하여 제안하고 향후 캠페인 성과에 영향이 있는 변수를 파악하는 데 도움을 주면서 마케팅 효과를 정량적으로 평가할 수 있습니다.
광고 예산, 타켓 설정 등 다양한 시나리오 설정을 통해 마케팅 전략을 예측하여 마케터들이 데이터에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 의사결정에 도움을 줍니다.

이러한 Robyn MMM을 효과적으로 이용하기 위해서는 데이터 수집, 모델 세팅 등 정확한 데이터 소스 입력을 통한 데이터 분석이 필요합니다. 팡고 플랫폼에서는 어려운 코드 입력 없이 마케팅 믹스 모델링 기능을 활용하여 마케팅 전략 수립이 가능합니다.

▪️ 팡고 마케팅 믹스 모델링 MMM

팡고의 마케팅 믹스 모델링은 플랫폼 내 계정 연동을 통해 모든 매체의 데이터를 한 번에 비교 분석하여 쉽게 활용이 가능합니다.

MMM의 경우 데이터 소스가 정확하지 않으면 분석 결과를 얻을 수 없습니다. 팡고 플랫폼은 마케팅 믹스 모델링 생성으로 원하는 매체 선택, 간단한 정보 입력만으로 복잡한 데이터를 분석하는 머신러닝을 이용하여 모델을 자동으로 구축합니다.

수집된 데이터 기반의 통계적 모델 구축은 특정 변수들이 매출에 어떻게 기여하는지, 광고 캠페인이 효과적이었는지 등을 파악하여 마케팅 활동의 효과를 정량적으로 평가합니다.

이러한 MMM은 과거 데이터 분석뿐 아니라 미래의 마케팅 전략을 예측하고, 예산을 최적화하는 데 도움을 주어 채널별 ROI를 정확하게 분석하는 데 도움을 줍니다.

분석된 MMM을 토대로 팡고 AI를 활용하면 더 효과적인 다양한 마케팅 전략 수립 및 상세한 인사이트를 도출할 수 있습니다.

AI 분석 결과는 차트별 핵심 내용과 데이터 분석에 대한 적절한 예산 분배 제안, 마케팅 전략 인사이트 제공으로 마케터들이 주관적인 판단이 아닌 데이터에 기반한 결정이 가능하도록 합니다.

💡MMM 활용 팁

마케터들이 MMM을 통해 얻은 인사이트를 활용하면 좋은 점은 데이터 해석이 필요한 채널별 특성, 광고 지표, 예산을 최적화하여 마케팅 활동이 매출에 미치는 영향을 정확히 평가하고 지속적으로 관리가 가능합니다.

채널별 ROI 최적화
MMM 결과를 통해 효과적인 예산 배분으로 채널별 기여도에 따른 성과 확인이 가능합니다. 캠페인 모니터링을 통해 성과를 지속적으로 비교하면서 성과가 저조한 채널을 식별하여 광고 지출과 배분을 최적화할 수 있습니다.
주요 성과 KPI 분석
구체적인 지표 확인을 통해 현실적인 KPI를 설정하여 효과적으로 캠페인을 운영할 수 있습니다. 채널별 효과 확인으로 콘텐츠를 구성하여 전반적인 캠페인 성과를 높일 수 있습니다.
시나리오 예측 및 분석
캠페인 진행을 위해 다양한 마케팅 전략을 구상할 수 있습니다. MMM은 과거 데이터를 세분화 분석하여 예측 성과를 제안해 다양한 시나리오 설정이 가능합니다. 다중 채널 분석을 통해 잠재적인 결과를 예측하고 가장 효과적인 인사이트를 도출하는 데 유용합니다.
전략적 의사 결정
MMM을 통해 단순한 예산 배분뿐만 아니라 장기 마케팅과 단기 퍼포먼스 마케팅의 성과를 비교하여 전략 구성이 가능합니다. 시장의 동향과 계절적 변동 요인, 고객 여정의 행동 반응 등 데이터 비교 분석으로 미래 전략을 수립할 수 있습니다. 이러한 변수 확인을 통해 MMM은 효과적인 캠페인 관리를 도와줍니다.

마케팅 믹스 모델링 MMM은 마케터가 데이터 기반의 가장 효과적인 마케팅 전략을 세우는 데 도움을 주고 모든 채널을 고려한 인사이트를 공유하면서 좋은 성과를 얻을 수 있습니다.

팡고 마케팅 믹스 모델링 MMM으로 광고 계정 연동을 통해 손쉽게 마케팅 믹스 모델링을 생성하여 다양한 매체에 복잡한 데이터를 수집, 상세히 분석하는 MMM 전략 제안을 추천받아보세요.

다양한 시뮬레이션과 고도화된 접근 방식으로 지표를 분석하여 각 채널의 효과 확인 및 팡고 AI 분석 결과 활용으로 ROI 최적화를 경험할 수 있습니다.