2024년 8월호 |
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안녕하세요, 비즈스프링입니다. 기업마다 데이터를 활용하는 방법은 다양하지만, 대표적인 활용 방법들은 있습니다. 데이터가 어떤 의미를 갖는지 함께 알 수 있도록 시각화를 하는 것과 지금까지 쌓인 데이터를 기반으로 앞으로 어떠한 현상이 일어날지 예측하는 것이 대표적인데요, 이번 뉴스레터를 통해 각각의 방법과 사례를 살펴보겠습니다. 이 외에도 유저 행동 분석을 통해 잠재고객을 분석하는 방법과, API를 활용하여 맞춤형 광고성과 보고서를 생성하는 방법, ChatGPT와 같은 AI를 잘 활용할 수 있는 방법, 그리고 Looker Studio 속도를 개선할 수 있는 Tip까지 알아보도록 하겠습니다. |
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Highlight 시각화된 데이터 대시보드 디자인으로 설득력있는 보고서 만들기 
시각화된 데이터 대시보드 디자인으로 설득력있는 보고서 만들기
시각화된 데이터 대시보드는 데이터의 이해를 돕는데 중요한 역할을 합니다.
숫자로만 전달 받는 것보다 시각적 전달을 통해 훨씬 효과적인 이해를 할 수 있기 때문입니다. 대시보드를 잘 활용한다면 중요한 정보를 빠르게 파악하고 데이터를 활용한 스토리텔링이 가능합니다.
데이터를 시각화할 때, 가장 중요한 것은 무엇일까요?
이번 콘텐츠에서는 데이터 시각화 툴 중 무료로 사용할 수 있는 Looker Studio를 활용하는 방법을 소개합니다. 데이터 연결부터 대시보드 생성까지 손쉽게 활용할 수 있어서 처음 접하는 사람이어도 누구나 쉽게 만들어볼 수 있으니, 이미 보유하고 있는 데이터로 대시보드를 만들어보고 싶다면 이번 콘텐츠를 주목해주세요!
마케팅 믹스 모델링(MMM): 메타 로빈과 트리 기반 모델 선택
마케팅 믹스 모델링(Marketing Mix Modeling, MMM)은 다양한 마케팅 변수가 광고 성과에 미치는 영향을 분석하는 마케팅 기법입니다. MMM 기법에 머신러닝(ML)을 적용하면, 과거의 데이터를 분석하여 마케팅 변수와 영향에 상관관계를 분석하고, 이를 통해 각각의 변수들이 향후 마케팅 활동에 어떠한 결과를 발생시킬지를 예측할 수 있습니다.
이번 포스팅에서는 메타의 오픈소스 MMM 프레임워크인 Robyn과 트리 기반의 앙상블 모델을 통해 머신러닝을 적용한 MMM 과정에 대해서 알아보겠습니다. 각각의 모델을 어떻게 활용하는지, 또한 결과는 어떻게 해석할 수 있는지 등 전반적인 과정을 공유드립니다. 마케팅 예산의 효율적인 분배와 성과를 예측하기에 유용한 도구들에 대해 가볍게 살펴보고 가세요!
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