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마케팅관련33

마케팅 믹스 모형(Marketing Mix Modeling)에서 TV광고 효과가 과대평가되는 이유 마케팅 믹스 모형(Marketing Mix Modeling, MMM)은 오프라인과 온라인 채널을 포함한 다양한 마케팅 활동의 기여도를 정량적으로 측정하고 예측하기 위해 고안된 통계적 기법입니다. 이러한 MMM은 여러 채널의 ROI를 계산하고 예산 배분의 최적화를 도와주는 강력한 도구이지만, 실무에서 자주 지적되는 문제 중 하나는 TV광고 효과가 과대평가되는 경향이 있다는 것입니다. 이 글에서는 그 이유를 다양한 관점에서 깊이 있게 살펴보겠습니다.TV광고 효과의 과대평가: 단순한 착시가 아니다1. 모형 설계 상의 한계MMM은 다중 회귀 분석 계열의 기법을 사용하여 독립변수(마케팅 활동)와 종속변수(판매 실적 등) 간의 관계를 도출합니다. 그런데 이때 다음과 같은 설계상의 제약이 존재합니다.공변량 문제(Co.. 마케팅관련 2025. 5. 21.
클릭률(CTR) 변화에 숨겨진 다중공선성(Multicollinearity)의 흔적 단순한 클릭률 변화? 그 이면을 의심하라마케팅 데이터 분석에서 가장 흔히 활용되는 지표 중 하나가 **CTR(Click-Through Rate, 클릭률)**입니다. 광고의 효과성, 콘텐츠의 매력도, 타이밍과 배치의 적절성 등 다양한 요소들이 이 수치에 반영되죠. 하지만 CTR의 변화가 언제나 ‘의미 있는 원인’에 기반한다고 생각하면, 우리는 데이터 해석에서 큰 오류를 범할 수 있습니다.이 글에서는 마케팅 실무자와 데이터 분석가가 자주 놓치는 한 가지 함정, 바로 **다중공선성(Multicollinearity)**의 위험성과 그 흔적을 CTR 분석 사례를 통해 살펴보겠습니다.다중공선성이란 무엇인가?다중공선성(Multicollinearity)은 독립 변수 간 상관관계가 지나치게 높아지는 현상을 말합니다. 회.. 마케팅관련 2025. 5. 20.
프로비트(Probit) 모델을 사용한 구매의도 분석 실험기 실험 배경과 목적마케팅 캠페인을 기획하거나 제품의 런칭 전후로 소비자의 반응을 예측하는 것은 매우 중요한 일입니다. 그중에서도 ‘구매의도’는 행동에 앞서 나타나는 중요한 심리적 지표로, 이를 정량적으로 분석할 수 있다면 마케팅 전략을 보다 정교하게 다듬을 수 있습니다.이번 실험은 Probit(프로비트) 모델을 사용하여 소비자의 구매의도를 분석하고, 그에 영향을 미치는 요인들을 도출하는 데 목적이 있습니다. Logit 모델과 함께 이항 선택 모델(Binary Choice Model)로 자주 사용되는 Probit 모델은 확률분포 이론을 기반으로 하여 의사결정 확률을 추정하는 데 매우 효과적입니다. 이 글에서는 실험 설계부터 데이터 수집, 분석, 해석까지의 전 과정을 다루며, 실제 블로그 독자 분들이 따라할 .. 마케팅관련 2025. 5. 18.
전환율(Conversion Rate)의 신뢰구간 계산이 중요한 진짜 이유 전환율은 단순한 숫자가 아니다마케터나 데이터 분석가라면 하루에도 수차례 "전환율(Conversion Rate)"이라는 단어를 마주합니다.예를 들어, A/B 테스트 결과에서 A안의 전환율은 3.2%, B안은 3.5%라고 하면, 많은 사람들은 곧바로 "B가 더 성과가 좋다"고 결론짓기 쉽습니다.하지만 그게 정말 사실일까요?전환율이라는 수치는 단순히 전체 방문자 중 몇 %가 원하는 행동(구매, 클릭, 회원가입 등)을 했는지를 보여주는 비율일 뿐, 통계적으로 의미 있는 차이인지는 별개의 문제입니다.바로 이 지점에서 **신뢰구간(confidence interval)**의 중요성이 드러납니다.신뢰구간이란 무엇인가?신뢰구간이란, 어떤 모수를 추정할 때 실제 값이 있을 가능성이 높은 범위를 뜻합니다.즉, 우리가 어떤 .. 마케팅관련 2025. 5. 17.
'요인분석'을 이용한 소셜미디어 이용 패턴 분해 “사용자는 많고, 패턴은 복잡하다. 그래서 요인분석이 필요하다”디지털 네이티브 세대의 일상에서 소셜미디어는 단순한 소통 채널을 넘어 일과 여가, 소비와 자기표현의 중심으로 자리잡았습니다. 그러나 이들의 이용 행태는 플랫폼별, 시간대별, 목적별로 복잡하게 얽혀 있어 표면적인 사용 지표만으로는 실제 이용자의 행동 패턴을 제대로 파악하기 어렵습니다. 이러한 고차원적이고 다차원적인 데이터를 요약하고, 그 이면의 ‘숨은 차원(latent dimensions)’을 도출하기 위한 강력한 통계 기법이 바로 **요인분석(Factor Analysis)**입니다.본 포스팅에서는 요인분석의 이론적 개요부터 실제 소셜미디어 이용 행태 데이터를 활용한 분석 과정, 그리고 그 결과를 마케팅 전략에 어떻게 적용할 수 있을지까지 구체.. 마케팅관련 2025. 5. 15.

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