마케팅에서 ML을 쓰는 이유: 전략과 활용 사례

Python으로 배우는 마케팅용 Machine Learning

Karolis Urbonas

Head of Analytics & Science, Amazon

머신러닝의 유형

  • 지도 학습
    • X로 Y를 예측할 수 있는가?
    • 분류: Y가 범주형일 때 (예: 이탈/비이탈, 예/아니오, 물고기/개/고양이).
    • 회귀: Y가 연속형일 때 (예: 구매수, 클릭수, 사이트 체류시간).
  • 비지도 학습
    • X로 동질적인 패턴과 군집을 찾을 수 있는가?
  • 강화 학습
    • 현재 상태와 여러 행동 중 보상을 극대화하는 경로는?
Python으로 배우는 마케팅용 Machine Learning

지도 학습의 데이터 구성과 단계

  1. 목표(종속변수 또는 Y) 정의: 무엇을 예측할 것인가?

    • 예시 1: 어떤 고객이 이탈할까? [CLASSIFICATION]
    • 예시 2: 어떤 고객이 재구매할까? [CLASSIFICATION]
    • 예시 3: 향후 30일에 고객은 얼마나 지출할까? [REGRESSION]

  2. 예측력 있을 법한 특징(독립변수 또는 X) 수집:

    • 예시 1: 이탈 전 구매 패턴.
    • 예시 2: 대출 연체 횟수(부도 전).
Python으로 배우는 마케팅용 Machine Learning

지도 학습 데이터 형식

  • X by N+1 행렬:
    • X: 관측치 수(고객, 공급업체, 상품)
    • N+1: 열 수(N개 특징 + 1개 목표변수)
특징 1 특징 2 ... 특징 N 목표 Y
11 21 N1 Y1
12 22 N2 Y2
Python으로 배우는 마케팅용 Machine Learning

비지도 학습

사용/구매 데이터를 수집하고 모델을 실행해 동질적 그룹(클러스터/세그먼트)을 찾습니다:

  • 예시 1 - 제품 구매 기반 고객 세분화.
  • 예시 2 - 번들을 위한 제품 세분화.
Python으로 배우는 마케팅용 Machine Learning

비지도 학습 데이터 형식

  • X by N 행렬:
    • X: 관측치 수(고객, 공급업체, 상품)
    • N: 열 수(N개 특징)
  • 각 관측치에 대해 독립변수(특징)를 열로 나열
특징 1 특징 2 ... 특징 N
11 21 N1
12 22 N2
Python으로 배우는 마케팅용 Machine Learning

연습해 봅시다!

Python으로 배우는 마케팅용 Machine Learning

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