데이터를 기반으로 마케팅 계획의 성장 영역 및 위험을 예측하는 방법

우리는 최근에 데이터, 전체 시장 데이터 및 기계 학습을 기반으로 마케팅 목표의 실현을 예측할 수 있는 신제품 OWOX BI Insights를 발표했습니다. 마케터에게 다음과 같은 중요한 질문에 대한 답변을 제공합니다.

• 이번 달에 판매, 리드 및 기타 지표에 대한 계획을 이행할 것입니까?
• 아무 것도 변경하지 않으면 연말까지 얼마나 많은 판매, 리드 등을 얻을 수 있습니까?
• 어떤 채널, 지역 및 세그먼트에서 달성되지 않은 목표가 있으며 성장을 위한 핵심 영역은 어디입니까?
• 시장과 관련하여 우리는 어떻게 하고 있습니까? 시장이 하락했습니까, 아니면 우리가 잘 못하고 있습니까?

이 기사에서는 예측을 작성하는 이유와 경쟁자보다 한 발 앞서기 위해 성장 영역 및 위험을 찾는 방법에 대해 설명합니다.

지금 예측을 주문하세요!

• 기술과 데이터는 우리에게 많은 것을 말해줍니다
• 식욕에는 귀인이 따른다
• OWOX BI 마케팅 분석가는 어떤 작업을 처리합니까?
• OWOX BI 보고서는 어떻게 생겼나요?
• 의사 결정권자를 위한 이메일 뉴스레터
• 구현: 시작 위치 및 예측 구축 방법
• 그 과정에서 얻은 결론

마케팅 분석은 현대 비즈니스에서 중요한 역할을 합니다.

2018년에는 기업의 마케팅 예산에서 처음으로 마케팅 기술에 지출된 평균 점유율(29%)이 이러한 기술을 사용하는 사람들에게 지출된 몫(24%)을 초과했습니다.

회사의 성장 예측이 충족되지 않으면 대부분의 관리자는 우선 마케팅 이사를 해고합니다. 따라서 CMO는 기술을 도입하고 더 나은 솔루션을 찾는 데 많은 관심을 가져야 합니다.

대다수의 CMO(78%)는 마케팅 전략을 수립할 때 분석을 사용하여 ROI를 높였습니다.

이 모든 것이 몇 년 전에 어떻게 시작되었는지, 그리고 어떻게 우리가 고객에게 예측과 통찰력이 필요하다는 것을 깨닫게 되었는지에 대한 짧은 이야기입니다.

OWOX BI: Google Analytics를 설정하시겠습니까?
고객: 물론입니다. 하지만 Facebook 및 Yandex.Direct 마케팅 캠페인에 대한 Google Analytics의 ROI를 볼 수 없으며 그 효과를 비교할 수도 없습니다.
OWOX BI: 자동화된 데이터 가져오기가 있습니다. 광고 서비스에 대한 액세스 권한을 추가하기만 하면 모든 데이터가 자동으로 Google Analytics로 가져오기됩니다. 모든 광고 캠페인에 대한 ROI를 얻을 수 있습니다.
고객: 좋습니다. 하지만 Google Analytics의 데이터가 CRM의 데이터와 일치하지 않습니다. 우리 경영진은 CRM의 데이터를 믿으며 Google Analytics 데이터가 올바른지 확인하기 위해 Google Analytics 데이터를 재처리할 수 없습니다. 또한 특히 쿼리 시간 가져오기가 없으면 이 데이터를 내부 데이터와 소급하여 결합할 수 없습니다.
OWOX BI: 좋습니다. 여기 Google BigQuery에 있는 모든 데이터가 있습니다. Google Analytics, 광고 서비스, 통화 추적 및 모바일 애플리케이션에서 수집했습니다. 이제 CRM의 데이터와 결합하여 보고서를 작성할 수 있습니다.
클라이언트: 굉장해! 그러나 우리는 이 모든 것에서 과소평가된 캠페인을 찾아야 합니다. 사용자가 구매 경로를 따라 여러 번 클릭하기 때문에 간단한 SQL 쿼리를 사용하는 것은 도움이 되지 않습니다. 우리는 이 모든 단계의 가치를 어떻게든 귀속시켜야 합니다. 즉, 개발자를 고용해야 합니다.
OWOX BI: 동의합니다. ML 깔때기 기반 기여 및 기성 보고서는 어떻습니까? 이 단계를 지정하기만 하면 저평가된 캠페인이 표시됩니다.
고객: 이 모든 데이터에서 성장 영역을 식별할 수 있습니까? 판매 계획을 이행하기 위해 어디를 살펴봐야 하는지 말씀해 주십시오.
OWOX BI: 그렇군요 ... 마케팅 분석가에게 기대하는 바에 대해 논의해 보겠습니다.

1. 마케팅 목표가 달성되고 달성되지 않은 위치를 보여줍니다.
매월 초 회의에서 관리자는 마케팅 이사에게 "왜 그것이 이행되지 않았습니까?"라고 묻습니다. 어느 지역이나 광고 채널이 있었습니까? " 그리고 응답으로 듣습니다. «아직 모릅니다. 며칠이 필요합니다. 보고, 다시 와서 말할 것입니다. » 일반적인 상황은?

우리는 충분하다고 결정했습니다. 전체 프로세스를 자동화하십시오. 여기에서는 모든 것이 간단합니다. 소급 데이터, 즉 사실을 가져와 계획된 데이터와 비교합니다. 이것은 다른 세그먼트에 대해 자동으로 수행되는 것이 중요합니다.

2. 지금과 같은 속도로 더 나아가면 연간 계획 목표를 달성하는 방법을 보여줍니다.
카테고리나 지역에서 마케팅팀이 부족하다는 것을 미리 알게 되면 빠르게 마케팅 전략을 수정하고 결과를 개선할 수 있습니다. 고객이 그러한 기회를 가질 수 있도록 당사는 고객의 데이터를 가져와 최대 1년까지 예측 모델을 구축합니다. 여기서 예측은 계획과 비교됩니다.

3. 다음 달의 성장 영역과 위험 요소를 찾습니다.
이를 위해 OWOX BI Insights는 지역, 채널, 매개변수 수준 및 회사의 각 의사 결정권자의 책임 영역 내에서 마케팅 목표와 예측을 자동으로 비교합니다.

4. 질문에 답하는 데 도움이 됩니다. «이것이 우리가 작업하지 않는 것입니까, 아니면 시장이 가라앉은 것입니까?».
이것은 자체 데이터에 답하기에 충분하지 않기 때문에 모든 회사에서 항상 열려 있고 관련성이 있는 질문입니다. 예를 들어, 계획이 초과되면 다음을 아는 것이 흥미로울 것입니다. 이들은 마케터입니다. 잘했거나 시장에서 무슨 일이 일어났고 모두가 돈을 쓰기 위해 달려갔습니다. 또는 목표를 2%까지 달성하지 못했다고 가정해 보겠습니다. 이것은 마케팅 팀에 좋은 결과입니까, 나쁜 결과입니까? 시장이 성장했다면 나쁜 것이고, 15% 하락했다면 좋은 것이다.

시장 데이터는 이러한 질문에 답하는 데 중요합니다. 그렇기 때문에 우리는 수만 개의 프로젝트 데이터를 기반으로 기계 학습 모델을 구축하여 자신의 과거 데이터만 사용하여 달성할 수 있는 것보다 더 나은 예측을 제공하고 있습니다.

5. 일상적이고 편리한 서비스에서 보고서를 생성합니다.
우리의 경험에 따르면 대부분의 회사는 신제품이 출시될 때 다른 서비스를 도입하고 싶어하지 않습니다. "나는 Excel(또는 Google Sheets, Data Studio, Tableau, Power BI)이 있습니다. 거기에 예측을 추가할 수 있습니까? » 물론 가능합니다. 거의 모든 시각화 서비스가 계산 결과를 저장하는 Google BigQuery에서 데이터를 가져올 수 있기 때문입니다.

먼저 최종 보고서를 살펴보겠습니다. 그럼 어떻게 만들어지는지 알려드리겠습니다.

첫 번째이자 가장 간단한 방법은 매월 계획, 실제 및 예측이라는 세 개의 열을 얻는 것입니다.

계획을 세우는 것은 간단한 문제입니다. Excel의 모든 분석가가 만들 수 있습니다. 비즈니스에 이 데이터가 있으므로 실제 값을 계산할 수도 있습니다. 우리의 임무는 예측을 추가하는 것입니다.

참고: 보고서에는 4월 초의 데이터가 포함되어 있습니다. 보시다시피 실제 값이 작고(이 월이 막 시작됨) 4월의 나머지 기간에 대한 일종의 예측이 있습니다. 따라서 이번 달의 계획은 실제 값과 예측 값의 합과 비교해야 합니다.

위 그래프에서 노란색 선은 클라이언트가 설정한 목표, 진한 파란색 열은 이미 달성된 실제 값, 하늘색 열은 예측입니다.

결정을 내리는 데 필요한 매개변수의 맥락에서 목표, 예측 및 실제 값을 알게 되면 Google 스프레드시트에서 기본 피벗 테이블을 작성할 수 있습니다.

이 테이블에는 보고 월, 채널 그룹(자연 검색, 마켓플레이스, 이메일 등) 및 지역의 세 가지 매개변수가 있습니다. 이것은 대부분의 기업이 작업하는 기본 그룹입니다. 다음으로 마케팅 예산을 관리하는 데 필요한 주요 지표를 보여줍니다.

보고서에서 지역 1의 유료 검색은 계획보다 적은 수익을 창출할 가능성이 있음을 알 수 있습니다. 또한 이메일 채널이 거래보다 지연될 수 있음을 알 수 있습니다. 이 정보를 통해 예산이 차선으로 지출되기 전, 그리고 성장 영역이 과거가 되어 손실되기 전에 결정을 내릴 수 있습니다.

그리고 가장 좋은 점은 미래에 대한 예측이 있다는 것입니다. 현재 추세가 계속되면 어떻게 될지 보여줍니다.

이 표의 일부 요소를 자세히 살펴보겠습니다. 빨간색과 녹색으로 강조 표시된 백분율 편차는 다음과 같은 간단한 공식을 사용하여 계산됩니다.

우리는 예측과 함께 사실을 받아들입니다. 그것이 우리가 이번 달 말에 받을 가능성이 가장 높습니다. 여기서 세그먼트의 목표를 빼고 결과를 해당 기간의 계획으로 나눕니다. 결과 숫자는 특정 세그먼트가 예측에서 어느 정도 벗어나는가 하는 질문에 답합니다.

예를 들어, 4월 거래의 경우 -4.8%의 편차가 있습니다.

이것은 4월에 거래 계획보다 4.8% 뒤쳐져 있음을 의미합니다. 이 수치 위의 모든 채널에 대한 값을 더하면 합계는 -4.8%가 됩니다.

우리는 이것을 왜 봅니까? 상대편차를 살펴보지 않는 이유는 무엇입니까? 예를 들어 작은 추천 채널이 있다고 가정해 보겠습니다. 계획에 따르면 50개의 트랜잭션이 있어야 합니다. 거래가 20개라도 차이가 나면 40%의 편차가 발생합니다. 그러나 이것은 훨씬 더 큰 채널이 있기 때문에 처음부터 주의를 기울여야 하는 것은 아닙니다. 그리고 더 큰 채널이 10%의 편차를 보인다면 비즈니스에 훨씬 더 중요할 것입니다. 표의 빨간색과 초록색은 기업이 이 부문에 주의를 기울이는 것이 얼마나 중요한지를 보여줍니다.

아래 스크린샷에서 4월 데이터를 확장했습니다.

여기에서 데이터가 채널과 영역으로 분해될 수 있음을 알 수 있습니다. 먼저 보고 싶은 세그먼트를 선택할 수 있습니다. 빨간색은 위험 영역, 녹색은 성장 영역입니다. 전환율은 파란색으로 표시되며 하단에 요약이 있습니다.

이제 예측과 목표를 비교하는 데 사용되는 8개 기간을 보여주는 가장 중요하고 흥미로운 보고서를 소개하겠습니다.

1. 올해 실적 은 연초부터 현재 시점까지의 실제 수치를 보여줍니다. 이러한 값을 목표와 비교하여 목표를 얼마나 잘 충족하고 있는지 이해할 수 있습니다.
2. Last Month Actual 은 지난 달의 실제 데이터를 보여줍니다. 전월을 마감했기 때문에 실제 수치와 계획 수치가 일치하는지 각 섹션 및 세그먼트에서 쉽게 확인할 수 있습니다.
3. Last Week Actual 은 지난 주의 실제 데이터를 보여줍니다.
4. 이번 주 예측 은 현재 주의 예측을 보여줍니다. 한 주가 시작되었고 우리에게 무슨 일이 일어나는지 알 수 있습니다. 예를 들어 유료 검색을 담당하는 사람이 주말에 더 나은 결과를 얻으려면 지금 주목하십시오. 이렇게 하려면 위험(빨간색으로 강조 표시)을 피하고 성장 영역(녹색으로 강조 표시)을 구현하면 됩니다.
5. 다음 주 예측 은 다음 주에 대한 예측을 보여줍니다.
6. 이번 달 예측 은 이번 달의 예측을 보여줍니다.
7. 다음 달 예측 은 다음 달의 예측을 보여줍니다. 경험상 기본 차원만을 기반으로 이 예측을 작성하는 것이 좋습니다. 즉, 노이즈가 많고 예측 품질이 좋지 않기 때문에 두 번째 수준(우리의 경우 지역)으로 분할하는 것은 더 이상 권장되지 않습니다.
8. 올해 예측 은 올해 말까지의 예측을 보여줍니다. 핵심 지표인 소득에 대해서만 구축합니다. 경험에 따르면 올해가 끝나기 전에 지역, 채널 및 기타 세그먼트에 걸친 트래픽 분포를 예측하는 것은 매력적인 작업이 아니며 예측에 대한 큰 오류와 신뢰 상실로 이어집니다.
   

언제든지 Google 스프레드시트에서 표를 볼 수 있습니다. 그러나 의사 결정자는 일반적으로 기성 보고서를 받고 여기를 보고 말하길 기대합니다. 성장 영역이 있는 것 같습니다.

이 보고서를 만드는 것은 쉬운 일이 아니며 우리가 아직 작업 중인 것입니다. 우리는 고객이 훌륭한 분석가가 작성하는 것처럼 인간의 언어로 작성된 명확하고 의미 있는 메시지를 얻기를 바랍니다.

두 가지 문제가 있습니다. 첫 번째는 많은 뉘앙스입니다. 관리되지 않는 직접 채널에 대해 우는 늑대는 별로 유용하지 않습니다. 추천 또는 다이렉트가 떨어졌다면 어떻게 해야 합니까? 자신이 관리할 수 있는 것에 집중해야 하며 이를 위해서는 인사이트를 찾을 때 프로그램에 대한 더 많은 지식이 필요합니다.

두 번째 문제는 이러한 이메일에 다음과 같이 응답할 수 있다는 것입니다. «자세한 내용을 알려주세요.» 그러나 [email protected]은 대화에 참여할 계획이 없었습니다. 그러나 분석 서비스의 커뮤니케이션은 마케팅 분석가와의 커뮤니케이션과 최대한 유사해야 한다고 생각합니다. 따라서 향후 메신저를 통해 성장 지역 및 리스크에 대한 인사이트를 전달할 예정입니다.

이메일 끝에는 주요 기간에 대한 결과가 빨간색과 녹색으로 강조 표시된 흥미로운 표가 있습니다. 이것은 즉시 Google 스프레드시트를 열어 이 기간의 세부정보를 살펴봐야 하는지 여부를 보여줍니다.

예측 작성을 시작하기 전에 몇 가지 중요한 질문에 답해야 합니다.

이 구현의 결과로 다음과 같은 테이블을 얻을 수 있습니다.

첫 번째 열은 책임 영역을 나타냅니다. 이 예에는 일반적인 마케팅, 유료 PPC 캠페인 및 SEO(유기적)의 세 가지가 있습니다.

두 번째 열은 각 책임 영역에서 목표를 설정하고 성과를 평가하는 데 사용되는 KPI입니다. 이러한 지표 중 일부에는 계획이 있습니다. 예측을 하기로 결정할 때 기존 목표를 변경하지 않는 것이 좋습니다. 비즈니스에서 항상 무언가를 개선할 수 있고 보고서에 새로운 지표를 추가할 수 있다는 것은 분명합니다. 그러나 이동 중에 그러한 작업을 수행할 수는 없습니다. 먼저, 이미 가지고 있는 것을 자동화한 다음 새 측정항목을 추가하는 것이 좋습니다.

세 번째 및 네 번째 열에는 계획이 있고 예측을 작성할 수 있는 메트릭을 표시합니다.

다섯 번째 열에서 양적 및 질적 측정항목은 다르게 표시되어야 하고 다르게 처리되어야 하기 때문에 표시합니다.

여섯 번째 열은 세분화 기준입니다. 다른 책임 영역에서 동일한 메트릭이 다른 기준으로 분류됩니다. 예를 들어 마케팅 세션은 채널별로 분류하는 것이 더 흥미롭습니다. SEO는 검색 엔진별로 분류되어야 합니다.

일곱 번째 열은 두 번째 차원입니다. 두 개 이상의 차원이 있을 수 있지만 이 경우 데이터 볼륨에 대한 요구 사항이 더 높아야 합니다. 세분화 매개변수가 많을수록 통계적으로 유의미한 예측에 더 많은 데이터가 필요합니다.

마지막 열은 보고서에서 보고자 하는 특정 매개변수에 대한 값의 수입니다. 왜 이것이 필요합니까? 예를 들어 지역별로 제한을 지정하지 않고 목록을 확장하면 지역이 5개가 아니라 500개가 됩니다. 그들 중 대부분은 너무 작고 정보가 없을 가능성이 큽니다. 이 전체 레이블이 어떻게든 Google 스프레드시트에 맞고 작업할 수 있도록 제한을 추가하는 것이 좋습니다.

따라서 이와 같은 테이블을 만들고 Google BigQuery(또는 다른 클라우드 저장소)에서 모든 데이터(계획 및 실제)를 수집했습니다. 다음에 무엇을 해야 합니까? 가장 먼저 할 수 있는 가장 쉬운 일은 OWOX BI에 문의하는 것입니다. 당사의 AI 알고리즘은 귀하의 데이터를 분석하고, 이를 시장 데이터와 비교하고, 예측하고, 귀하의 성장 영역과 위험이 어디에 있는지 보여줍니다.

예측을 직접 작성하려는 경우 여러 가지 방법으로 수행할 수 있습니다. 여러 가지 방법이 있습니다. 이 플랫폼이 우리에게 가장 친숙하기 때문에 Google Cloud에서 이를 수행하는 방법을 공유하겠습니다. 분명히 회사에서 다른 도구를 사용할 수 있습니다.

Google Cloud에서 예측을 작성하는 세 가지 기본 방법이 있습니다.

1. TensorFlow 및 CloudML은 모델 사용자 지정에 시간을 할애하기에 너무 게으르지 않은 데이터 과학자가 가장 자주 사용하는 방법입니다. 어려운 도구이지만 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
2. BigQuery ML — 머신 러닝으로 작업한 적이 없지만 Google BigQuery에 이미 데이터가 있는 경우 이 방법으로 시작하는 것이 좋습니다. Google 애널리틱스 360의 데이터가 있는 경우 이미 모델을 학습시켜 전환 확률, 이탈 확률 또는 기타 매개변수를 계산할 수 있습니다. 예측 변수, 기능 및 테스트 모델을 선택하는 것은 매우 쉽습니다. 이것은 SQL에 익숙한 분석가를 위한 현명한 방법입니다.
3. AutoML 및 CloudML API는 개발자를 위한 가장 기본적인 방법입니다. 모델을 배포하고 비교하고 버전 관리를 롤백하기가 더 쉽습니다. 이것은 개발자이고 작업이 프로덕션에서 구축한 모델을 롤아웃하는 것인 경우에 이상적입니다.

이것은 편차, 변환을 쉽게 계산할 수 있는 데이터가 포함된 큰 테이블입니다. 이에 대한 모든 구성 요소가 있고 계획, 실제 및 예측의 세 블록으로 그룹화되어 있기 때문입니다.

1. «우리에게는 마케팅 목표가 있습니다.»라는 메시지가 표시되면 기껏해야 분석가가 일주일에 한 번 수동으로 업데이트하는 Excel 스프레드시트를 의미합니다.
2. 자동화된 예측은 분석을 대체하는 것이 아니라 효율성을 높이는 방법일 뿐입니다. 경험상 항상 수동 조정이 필요합니다. 예를 들어, 10월에 휴스턴에 대형 매장을 연다고 가정해 보겠습니다. 예측 모델은 이러한 지식이 없기 때문에 이를 설명하지 않습니다.
3. 자체 데이터 외에 시장 데이터를 사용하면 예측 품질이 크게 향상됩니다. 이것이 OWOX BI의 예측 접근 방식이 질적으로 다른 이유입니다. 우리는 모델을 훈련시키기 위해 수만 개의 프로젝트에서 얻은 데이터를 사용합니다. 결과적으로 시장 동향을 보다 정확하게 보여줍니다. 예를 들어, 우리는 고객과 동일한 틈새 시장에 있는 프로젝트에 대한 유기적 검색 및 유료 검색의 시장 점유율을 알고 있으며 이러한 수치가 무엇으로 이어지는지 압니다. 이 데이터로 모델을 강화하면 추세를 더 잘 이해하고 자신이 잘하고 있는지 아니면 시장이 막 성장하고 있는지 알 수 있습니다.
4. 데이터 시각화에서 계산을 분리해야 합니다. 정확성과 깊이에 대한 기대치를 공식화하면 엄격하게 할당된 시간에 예측을 작성하고 데이터를 계산할 수 있습니다. 데이터 시각화의 경우 이것은 끝없는 작업이며 완벽에는 제한이 없습니다.
5. 두 개의 매개변수 단위로 고품질 예측을 얻으려면 매월 300만 세션에 대한 웹사이트 데이터가 필요합니다. 세분화 없이 더 적은 양으로 예측을 구축하는 것이 가능하지만 문제는 그 이유입니다. 예를 들어 목표가 실현되지 않고 있는 경우 어떤 부문에서 효과가 없다고 말할 수 있습니까? 어떤 지역? 데이터가 거의 없기 때문에 답을 찾지 못할 가능성이 큽니다.

Google Analytics의 2년 동안의 과거 데이터가 있고 매월 300만 세션의 트래픽이 있고 마케팅 목표를 달성하고 통찰력 덕분에 더 빨리 성장하려면 당사 사이트에서 양식을 작성하여 저희에게 편지를 보내주십시오. 자세한 내용을 논의하고 예측을 작성하는 데 도움을 드리겠습니다.