모든 단계에서 데이터 정합성과 실질적 ROI 개선을 목표로 분석 및 최적화를 진행합니다.
다양한 채널의 캠페인 데이터와 외부 정보를 수집·정제하여 예측 모델 입력값을 준비합니다.
정확한 예측을 위한 고품질 데이터 확보
광고, 소셜, 검색 등 주요 채널 데이터를 자동 수집하고, 이상치 제거와 표준화 과정을 거칩니다.
API 연동, 데이터 클렌징 스크립트, 정제된 DB 구축을 통해 전체 품질을 관리합니다.
API, 데이터 파이프라인, 자동화 스크립트
정제된 데이터셋, 통합 DB, 주간 수집 리포트
캠페인별, 유형별로 최적화된 머신러닝 모델을 적용해 미래 성과를 예측합니다.
이전 결과와 패턴을 학습하는 알고리즘을 개발, 주요 성과 지표를 사전 산출합니다.
분류·회귀 모델, 하이퍼파라미터 튜닝, 반복 검증 기법을 적용합니다.
Python, ML 프레임워크, 검증 파이프라인
실제 캠페인 집행 데이터와 예측 결과를 비교 분석하여 실시간 피드백을 수행합니다.
시장의 변화에 빠른 대응
실적 데이터의 실시간 대시보드 모니터링·이상 탐지와 데이터 비교 분석을 진행합니다.
리포트 자동화, 대시보드 구축, 경고 알람 등 즉시 대응 체계를 마련합니다.
BI 툴, 알림 시스템, 대시보드 솔루션
ROI를 기준으로 광고 예산이 자동으로 채널별 배분되어 캠페인 효과를 최대화합니다.
예산 효율 극대화
성과가 높은 채널·광고군 비중을 높이고, 성과 저조 구간은 자동으로 예산을 줄입니다.
ML 예측 결과와 실시간 성과 피드백을 반영한 예산 재분배 로직을 적용합니다.
예산 자동화 모듈, ML 알고리즘, 성과 모니터링 시스템
채널별 예산 리포트, ROI 최적화 결과, 자동화 기록
시작 미팅 진행
목표 설정과 기대값 조율
필요 분석 범위와 목표 KPI를 명확히 정의합니다.
담당자와 캠페인 목표·과제 공유 후 실무 적용 방법을 안내합니다.
KPI와 분석 니즈를 미리 정리해두면 도입이 수월합니다.
내부·외부 데이터 연동 환경을 점검합니다.
광고주 계정 및 채널 API 등 연결상태를 반드시 사전에 테스트합니다.
연동 오류나 누락을 미리 확인하는 것이 중요합니다.
현업 전개 및 피드백
분석 리포트 리뷰 및 활용
실제 캠페인 집행 후 플랫폼 평가를 진행합니다.
성과 리포트와 예측 결과 활용 범위, 개선 포인트를 구체적으로 기록합니다.
팀 내 피드백 노트를 수시로 남기세요.