데이터 수집, ML모델 개발, 실시간 예산 분배까지의 방법론적 단계를 투명하게 공개합니다.
다양한 마케팅 채널의 데이터를 표준화·정제로 분석에 활용 가능하게 만듭니다.
신뢰성 높은 예측의 토대 구축
웹·광고·소셜 등 다양한 채널에서 실적 데이터를 수집하고, 누락·노이즈 데이터를 제거합니다.
자동화 크롤러 및 API 연동을 통해 주기적·실시간으로 데이터가 갱신됩니다.
API, ETL도구, 데이터베이스, 스케줄러
정규화된 DB테이블, 수집/정제 리포트 제공
의미있는 변수 및 지표를 도출해 모델 성능을 높입니다.
예측 정확성 극대화
성과 데이터에서 패턴 있는 변수·지표 도출, 누락값 보완, 파생 변수 생성 작업 실시
통계 기반 필터링, 데이터 전처리 알고리즘 자동화 적용
Python, pandas, scikit-learn, 노트북
피쳐 세트 정의서, 파생 변수 목록
머신러닝 모델을 통해 ROI, 예산 분배안을 예측·실험하며 결과를 검증합니다.
ROI 예측 모델 타당성 검증
ML 알고리즘으로 각 캠페인별 실적 예측, 실험적 시뮬레이션 반복
머신러닝 인프라에서 훈련~검증~튜닝까지 일괄 진행
scikit-learn, TensorFlow, GPU서버
최적화된 ML모델, 성능리포트, 배포플랜
모델이 추천한 예산안과 운영전략을 자동 실행 및 결과 분석합니다.
캠페인 효율 개선과 신속한 피드백
모델이 산출한 결과를 각 채널에 자동 반영, 실적 변화 실시간 모니터링
API 통한 실시간 액션 트리거, 임계값 초과 시 즉각 알림 제공
운영자동화 툴, 실시간 모니터, 대시보드
채널별 조정로그, 실시간 대시보드 리포트
AI 기반 예측 엔진은 한 번 모델링으로 끝나는 게 아닙니다. 어떻게 지속해서 배우고 나아질까요?
엔진은 실적 데이터를 받아 과거 패턴을 반복적으로 학습합니다. 새로운 캠페인 데이터가 유입될 때마다 기존 알고리즘을 업데이트하며, 시장상황 변화에도 덜 민감하도록 설계했습니다.
모델링 후 실제 결과와 예측값의 차이를 점검합니다. 아직 완벽하게 예측하지는 못하기 때문에, 성과와 오차를 분석하며 모델을 재조정하는 반복적 과정이 이어집니다.
이런 적응성 덕분에, 점차 더 다양한 분야에서도 활용 폭이 넓어지고 있습니다. 그럼에도 불구하고 예상치 못한 변수에는 한계가 있다는 점 역시 지속해서 연구하고 있습니다.
실제 단계별 진행 모습
고객 니즈와 기존 데이터 분석으로 맞춤 적용을 준비합니다.
각 채널·목표에 맞는 연결 및 설정을 진행합니다.
기본 데이터셋을 자동·수동 혼합으로 수집합니다.
기초 ROI 예측 모델을 학습시키는 단계입니다.
실제 성과 기반으로 모델 정밀도 확인과 개선을 반복합니다.
모델 기준에 따라 자동 예산·채널 운영을 진행합니다.