기계 학습이란 무엇이며 앞으로 나아갈 길입니까?

게시 됨: 2022-05-25

머신 러닝이 비즈니스에 적합한지, 마케팅을 보고하고 최적화하는 방식이 확실하지 않습니까? Distract 팀이 생각을 공유합니다.

기술이 발전함에 따라 머신 러닝은 우리의 일상 생활에 더 많이 스며들고 있습니다.

결국, 마케터의 40%가 더 나은 데이터가 마케팅 성과를 향상시킬 것이라고 믿는 것으로 나타났습니다.

그리고 우리는 그 이유를 이해합니다.

더 나은 데이터에 액세스하면 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 더 많은 자신감을 얻을 수 있습니다. 그리고 머신 러닝을 사용하면 캠페인 실적을 기반으로 직관적인 추천을 받을 수도 있습니다.

따라서 이 블로그에서는 다음을 살펴보겠습니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?
마케팅이 머신 러닝의 이점을 얻을 수 있는 이유는 무엇입니까?
기계 학습 기회를 준비하기 위해 취해야 할 단계

끼어들자.

머신 러닝이란 무엇입니까?

기계 학습은 소프트웨어 응용 프로그램이 과거 데이터와 분석을 사용하여 결과를 더 잘 예측할 수 있도록 하는 인공 지능의 한 형태입니다.

디지털 마케팅 분야에서 일한다면 머신 러닝이 불가피하며 많은 경우 비즈니스 성과를 크게 높일 수 있다는 것을 알고 있습니다.

마케팅에서의 기계 학습의 예

기계 학습으로 비즈니스를 지원하는 모든 종류의 인공 지능 도구가 있습니다.

마케팅 관점에서 볼 때 기계 학습 소프트웨어에는 다섯 가지 주요 유형이 있습니다.

추천 시스템
예측 타겟팅
LTV 예측
이탈률 예측
보고 및 빅데이터 분석

각각에 대해 조금 더 자세히 살펴보겠습니다.

예측 타겟팅

일반적으로 유료 광고는 특정 인구 통계 또는 과거 활동을 기반으로 사용자를 타겟팅합니다.

그러나 구매 가능성이 가장 높은 사용자를 타겟팅할 수 있는 예측 타겟팅도 있습니다.

LTV 예측

LTV는 소급적이라는 의미의 보고서의 일부로 계산됩니다. 이상적으로는 고객이 떠나기 전에 LTV를 계산해야 합니다. 또한 특정 유형의 고객이 이탈을 고려할 때를 예측하고 이를 사용하여 캠페인을 시작하여 고객을 유지하는 것이 훨씬 더 좋습니다.

또한 리드 또는 판매가 아닌 LTV에 대한 마케팅 캠페인의 영향을 측정하는 데 사용할 수도 있습니다.

이탈률 예측

위와 유사하게 해지율 예측은 비즈니스에 예측 마케팅 기회를 제공하여 고객을 더 오래 온보딩 상태로 유지하고 해지의 주요 원인을 조기에 식별할 수 있습니다.

보고 및 빅데이터 분석

마지막으로 중요한 것은 보고 및 빅 데이터 분석이 마케팅 머신 러닝의 핵심 미래 트렌드입니다.

Google Analytics와 같은 도구는 한 곳에서 모든 마케팅 데이터를 제공하지만 통찰력이나 권장 사항을 제공하는 데는 그다지 도움이 되지 않습니다.

우리는 마케팅 관점에서 보다 예측 가능한 분석을 제공하는 소프트웨어의 향상을 예측합니다.

마케팅 분석에서 기계 학습을 준비하는 단계

역사적으로 마케터는 마케팅 캠페인, 특히 유료 광고의 품질을 이해하기 위해 Google Analytics와 같은 도구와 Google Ads 및 Facebook Business Manager와 같은 도구 내의 기본 보고에 의존해 왔습니다.

그러나 제3자 쿠키의 소멸과 개인 정보 업데이트가 이루어지면서 최적화를 위한 사용자 메트릭 분석이 점점 더 어려워지고 있습니다.

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이 때문에 마케팅 플랫폼은 머신 러닝에 의존하고 있으며, 마케팅 담당자의 손에서 민감한 데이터를 빼내고 플랫폼이 만드는 스마트한 최적화를 신뢰하도록 강요하고 있습니다.

Google 및 Facebook과 같은 마케팅 플랫폼을 사용하면 광고 캠페인의 목표를 선택하여 특정 전환을 최대화하거나 특정 ROAS에 도달하거나 단순히 웹사이트로 트래픽을 유도할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 이러한 목표를 달성하기 위해 사용자에 대한 자세한 메트릭(배타적으로 공개하지 않음)을 사용할 수 있다고 주장합니다.

그러나 Google은 볼 수 있는 사용자 검색어의 양을 대폭 줄였으며 GA4로 전환하면서 많은 데이터 세트 없이 웹사이트 탐색을 분석하는 것은 거의 불가능할 것입니다.

관련 항목: 유니버설 애널리틱스와 GA4의 주요 차이점

iOS 14는 Facebook 광고에 또 다른 중요한 영향을 미쳤습니다. 전환을 볼 때 인구 통계학적 타겟팅을 더 이상 사용할 수 없습니다.

이와 같은 한계로 인해 마케터는 기계 학습 시스템을 신뢰하는 것 외에 다른 선택의 여지가 없습니다.

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전환을 올바르게 설정하는 것이 중요한 이유

마케팅 목표를 달성하기 위해 캠페인을 최적화하기 위해 이러한 플랫폼을 위임할 때 제공한 데이터가 정확한지 확인하는 것이 중요합니다.

전환이 올바르게 설정되고 플랫폼에 있는지 확인하는 것은 올바른 발판을 마련하고 플랫폼이 올바른 것을 위해 최적화하고 있음을 의미합니다. 플랫폼에 관련 데이터를 제공하지 않으면 머신 러닝 프로세스가 훨씬 더 길어집니다. 또한 완전한 혜택을 보지 못할 가능성이 높습니다.

기계 학습에 제공할 수 있는 데이터가 많을수록 좋습니다. 10,000명의 사용자 그룹에서 중요한 유사성을 찾는 것이 100명의 그룹보다 더 정확할 것입니다.

Google에서 전환 최적화

Google에는 기계 학습이 최전선에 있는 많은 캠페인 유형이 있습니다. 가장 최신 버전은 Performance Max로, 여러 자산을 입력하면 Google이 전환을 가져올 가능성이 있다고 판단되는 사용자에게 귀하를 대신하여 여러 Google 플랫폼에서 광고합니다.

이것은 극단적인 형태의 머신 러닝이지만, 곧바로 뛰어들고 Google이 모든 것을 손에서 빼줄 것이라고 믿을 필요는 없습니다.

자동 입찰 전략도 기계 학습의 한 형태입니다. Google이 전환할 사람들에게 해당 광고를 표시하도록 허용하면서 키워드 및 문구를 계속 제어할 수 있습니다.

Google에 가능한 한 많은 양의 데이터를 제공하면 올바른 사용자를 확보할 수 있는 최적의 위치에 놓이게 됩니다. Google 플랫폼 사용의 주요 이점 중 하나는 모든 Google 도구가 원활하게 함께 작동한다는 것입니다. 따라서 Google 태그 관리자, Google 애널리틱스 또는 Google Ads 자체를 사용하여 전환을 쉽게 설정할 수 있습니다. 전환이 Google Ads에 추가되면 즉시 머신 러닝 및 스마트 최적화의 이점을 누릴 수 있습니다. Google은 기계 학습을 사용하여 입찰 전략에 따라 목표를 달성합니다.

눈금자를 사용하면 여러 가지 방법으로 통화 또는 양식을 Google Ads로 가져올 수 있습니다. 눈금자 호출은 Google 애널리틱스에 이벤트로 자동으로 가져온 다음 목표로 만들어 Google Ads로 가져올 수 있습니다.

관련: Google 애널리틱스에서 전화 통화를 추적하는 방법

또는 양식 및 통화 데이터를 모두 Ruler에서 내보내고 Ads로 업로드할 수 있습니다. 이 방법은 전환을 소급하고 GCLID를 사용하는 광고와 연결합니다. 그러면 Google은 이 정보를 사용하여 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

소셜 플랫폼을 최대한 활용

타사 플랫폼이 Facebook 및 기타 소셜 미디어 플랫폼과 대화하도록 하는 것은 어려울 수 있습니다. 소셜 플랫폼에서는 각 광고에 UTM을 추가하여 웹사이트에서의 작업이 소셜 캠페인, 광고 그룹 및 특정 광고로 다시 추적될 수 있도록 하는 것이 가장 좋습니다.

Ruler를 사용하면 이러한 UTM을 분석하여 귀속될 수 있는 호출 및 양식의 수를 결정할 수 있습니다.

그러나 기계 학습을 활용할 수 있는 또 다른 방법은 사용자 지정 대상을 만드는 것입니다. 잠재고객은 전화번호 및 이메일 주소와 같은 식별자를 사용하여 소셜 플랫폼에 업로드할 수 있습니다. 이렇게 하면 이 맞춤 잠재고객을 리마케팅 또는 유사 잠재고객으로 타겟팅할 수 있습니다. 이러한 유사 청중은 기계 학습이 필요한 곳입니다.

소셜 플랫폼은 맞춤형 잠재고객 목록을 분석하고 주요 마커를 사용하여 이러한 사용자의 공통점을 식별합니다. 그런 다음 이러한 키 마커를 소유한 추가 사용자를 기반으로 유사 잠재고객을 만들 수 있습니다. 이론적으로 이 잠재고객은 리마케팅 목록과 유사하므로 유사한 조치를 취할 가능성이 더 큽니다.

모든 플랫폼에 제공할 수 있는 데이터가 많을수록 스마트 최적화가 향상됩니다. 사용자 지정 대상을 만들 때 300명 이상의 사용자 목록을 갖는 것이 좋습니다.

과거 구매자 또는 전환자 목록을 만드는 것이 가능하지 않은 경우 전환 전 단계 또는 전환 전 단계를 살펴보십시오. 사이트에서 주요 액션을 완료한 사용자의 잠재고객을 만들면(전환 여정의 마지막 단계이든 아니든) 유사 잠재고객이 완전히 새로운 광범위한 잠재고객보다 전환에 한 걸음 더 가까워질 가능성이 높아집니다.

마무리

머신러닝은 디지털 마케팅 공간에서 벗어날 수 없습니다.

지금 능동적으로 잠재고객과 추적을 설정하세요. 나중에 캠페인에서 사용할 수 있으며 플랫폼에는 이미 의사 결정을 내릴 수 있는 데이터가 있습니다.

기여 도구는 머신 러닝의 첫 번째 디딤돌임을 기억하십시오. 지금 하나에 투자하여 마케팅 데이터를 유리하게 시작하십시오.

Ruler Analytics는 모든 주요 마케팅 도구와 통합할 수 있는 최고의 어트리뷰션 도구입니다. 자세한 내용은 데모를 예약하세요.

또는 마케팅 캠페인을 끝까지 만드는 지원이 필요한 경우 Distract 팀에 연락하십시오.

한나 랭턴 소개

Hannah는 Distract의 수석 검색 광고 계정 관리자입니다. Hannah는 5년의 경험을 바탕으로 디지털 광고와 기계 학습의 미래를 바라보고 있습니다.

산만 정보

Distract는 이스트 미들랜즈의 링컨 시에 본사를 둔 창의적인 디지털 마케팅 및 광고 대행사입니다. Distract는 B2B 및 B2C 부문의 고객이 경쟁에서 두각을 나타낼 수 있도록 하는 혁신과 창의성에 자부심을 갖고 있습니다.

Distract의 검색 및 소셜 팀은 고객과 창의적으로 협력하여 판매 리드와 문의를 지속적으로 전달하고 브랜드 인지도를 높이는 캠페인을 만듭니다. Distract는 명확한 개인 브랜딩, 혁신적인 전략 및 디자인, 비디오 및 소셜 미디어를 통해 생성된 창의적인 요소의 사용을 결합하여 이를 달성합니다.