AI로 ROI를 개선하고 장기적인 성장을 달성하세요

Incrementality 마케팅은 간단히 말해서 설치나 IAP와 같이 마케팅 활동이 앱의 핵심 성과 지표에 미치는 실제 영향을 측정합니다.

전통적인 Incrementality 측정은 통제 그룹과 테스트 그룹을 사용합니다. 이 방법을 사용하면 테스트 그룹은 캠페인에 노출되고 통제 그룹은 캠페인에 노출되지 않습니다. 마케터들은 두 그룹의 성과를 비교하여 캠페인에 의해 생성된 Incrementality 리프트를 확인할 수 있습니다.

그러나 A/B 테스트는 마케터들에게 많은 비용과 시간을 필요로 합니다. 또한, 개인정보 보호 규제에 따라 Incrementality A/B 테스트에 필요한 상세 수준을 구현하는 것이 점점 어려워지고 있습니다.

Adjust의 AI 기반 Incrementality은 업계 벤치마크에 기반한 적격 정보에 기반합니다. Adjust의 고객사들은 평소와 같이 마케팅 캠페인을 진행하고, Adjust는 통제 그룹의 역할을 하는 유사 앱을 대상으로 캠페인 성과를 분석합니다. 결과 데이터는 클라이언트가 테스트 변수(예산, 채널 등)를 변경하지 않았다면 어떻게 되었을지 예측합니다. 이러한 Incrementality 측정 방법은 특정 사용자 세분화를 필요로 하지 않는 보다 미래 지향적인 방법입니다.

미디어 믹스 모델링은 과거의 판매 데이터를 분석하여 무엇이 이러한 판매에 기여했는지 파악하는 방법입니다. 믹스는 제품, 가격, 장소, 프로모션을 종합적으로 평가하는 것을 의미합니다. 요약하자면, 마케팅은 마케터들에게 자신의 광고가 얼마나 효과적인지 알려주어, 배운 내용을 향후 캠페인에 적용하고 더 나은 ROI(ROI)를 얻을 수 있도록 합니다. 믹스와 어트리뷰션 이전에 발명된 마케팅은 마케터들이 어느 채널이 사용자(UA)에 가장 효과적인지 추측할 수 있는 최초의 방법 중 하나였습니다. Adjust는 이를 기기 ID 이후의 모바일 애널리틱스 환경에서 필수적이라고 생각합니다.

마케팅에서의 예측적 애널리틱스(Predictive Analytics)는 데이터에 기반한 캠페인 최적화 접근법으로, 예측적 모델링(예측 모델링)을 활용합니다. 최근 예측적 애널리틱스 툴은 머신 러닝 기술을 활용하여 예측적 모델을 구축하고 있습니다. 예측적 애널리틱스는 앱 마케터가 데이터에 기반한 명확한 성과 지표와 핵심 성과 지표를 설정할 수 있도록 지원하여 성과 측정을 개선할 수 있습니다. 고객 행동과 캠페인 결과를 정확하게 예측하면 마케팅 활동과 ROI를 더욱 정확하게 측정할 수 있습니다.