모든 마케팅 캠페인에는 목표가 있으며, 가장 어려운 부분은 캠페인이 목표를 달성했는지 측정하는 것입니다.
패션 브랜드가 마케팅 캠페인을 시작할 때 일반적으로 염두에 두는 목표는 하나, 즉 브랜드 인지도를 높이는 것입니다. 위치 지정 특정 지리적 지역에서.
패션 브랜드가 이 목표를 달성하려는 방식은 타겟 고객의 가치관을 반영하는 놀라운 이미지를 만드는 것입니다. 그들이 도달하려고 할 수 있는 사람의 유형에 따라 다음을 믿는 사람들에게 다가가려고 할 수 있습니다.
- 지위(부유, 사치)
- 패션 트렌드(트렌디, 패셔니스타)
- 독립적인 사상가(독창성, 트렌드 세터, 조기 채택자)
- 기타 소비 스타일
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최근 몇 년 동안 마케팅 믹스는 디지털 채널과 기타 채널을 추가하여 다중 채널로 확대되었습니다. 터치 포인트 마케팅 믹스에
전통 & 새로운 패션 마케팅 채널
전통적인 마케팅 채널
- Vogue, Elle 및 신문(NY Times, Le Figaro, Corriere della Sera)과 같은 종이 잡지
- 야외 또는 집 밖에서
- 신문과 잡지의 유기적 홍보(편집 기사)
- 제품 배치, VIP 선물
- 벽돌과 모르타르 소매점(이탈리아 밀라노의 비아 몬테나폴레오네와 같은 주요 도시의 패션 거리)
새로운 마케팅 채널
- 검색 엔진 및 온라인 잡지의 디지털 광고
- 소셜 미디어 유료 및 오가닉
- 커뮤니티 관리 및 검토
- 매장의 디지털 터치 포인트
- 고객 서비스 및 온라인 채팅
그러면 어떤 채널이 결과를 가져오는지 어떻게 측정할까요? 어떤 채널이 더 효과적일까요? 어떤 채널이 매출을 늘리고 있을까요?
마케팅 믹스 모델링의 도입
마케팅 믹스 모델링이 해결하는 문제
마케팅 믹스 모델링(MMM)은 마케터가 다양한 마케팅 채널이 판매나 기타 핵심 성과 지표(KPI)에 미치는 영향을 이해하는 데 도움이 되는 강력한 통계 기법입니다. 이는 몇 가지 핵심 문제를 해결합니다.
- 마케팅 채널의 영향 정량화:
- 귀속 도전: 전통적으로 각 마케팅 채널이 매출에 얼마나 기여했는지 정확히 파악하기는 어렵습니다. MMM은 데이터 분석을 기반으로 각 채널에 크레딧을 할당하는 데 도움이 됩니다.
- 마케팅 캠페인의 효과 측정: TV 광고, 디지털 캠페인, 프로모션 등 다양한 마케팅 캠페인의 효과를 평가하여 어떤 캠페인이 가장 높은 수익을 창출하는지 파악합니다.
- 마케팅 예산 최적화:
- 자원 할당: MMM은 가장 효과적인 마케팅 채널을 파악하고 이에 따라 예산을 배분하는 데 도움을 줍니다.
- 비효율성 식별: 이는 큰 수익 없이 리소스를 낭비하는 성과가 낮은 채널이나 캠페인을 식별하는 데 도움이 됩니다.
- 미래 매출 예측:
- 추세 예측: MMM은 과거 데이터를 분석하여 다양한 마케팅 시나리오에 따라 미래의 판매 추세를 예측할 수 있습니다.
- 마케팅 전략 계획: 이 정보는 마케터가 미래의 마케팅 전략과 예산 배분을 계획하는 데 도움이 됩니다.
- 브랜드 건강에 대한 마케팅의 영향 측정:
- 브랜드 인식 이해: MMM은 마케팅 노력이 브랜드 인지도, 고객 충성도, 브랜드 자산에 어떤 영향을 미치는지 평가하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
왜 발명되었을까?
MMM은 종종 직관과 일화적 증거에 의존하는 기존 마케팅 분석의 한계를 해결하기 위해 발명되었습니다. 마케터는 다음을 위해 보다 엄격하고 데이터 중심적인 접근 방식이 필요했습니다.
- 마케팅 활동의 실제 투자 수익률(ROI)을 측정합니다.
- 예산 배분 및 미디어 믹스에 대한 정보에 입각한 결정을 내리세요.
- 최대의 효과를 위해 마케팅 전략을 최적화하세요.
- 마케팅 캠페인의 장기적인 효과를 이해합니다.
MMM은 다양한 마케팅 채널의 영향을 정량화하여 마케터가 데이터 중심의 의사 결정을 내리고 전반적인 마케팅 성과를 개선하는 데 필요한 귀중한 통찰력을 제공합니다.
마케팅 믹스 모델링에서 AI의 역할은 무엇인가?
AI는 마케팅 믹스 모델링(MMM)의 역량과 효율성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. 다음은 주요 기여에 대한 분석입니다.
1. 데이터 처리 및 분석:
- 데이터 정리 및 준비: AI 알고리즘은 다양한 소스에서 수집된 데이터를 정리하고 포맷하는 지루한 작업을 자동화하여 데이터의 정확성과 일관성을 보장할 수 있습니다.
- 특징 엔지니어링: AI는 관련 기능을 식별하고 기존 데이터에서 새로운 기능을 만들어내어, 더욱 강력하고 예측 가능한 모델을 만들어낼 수 있습니다.
- 고급 데이터 분석: 머신 러닝과 딥 러닝과 같은 AI 기반 기술을 사용하면 기존 통계적 방법에서는 놓칠 수 있는 데이터 내의 복잡한 패턴과 관계를 발견할 수 있습니다.
2. 모델 구축 및 최적화:
- 자동 모델 선택: AI는 다양한 모델 구조를 평가하고 성능 지표를 기반으로 가장 적합한 모델 구조를 선택할 수 있습니다.
- 매개변수 튜닝: AI 알고리즘은 모델 매개변수를 자동으로 최적화하여 정확도와 예측 능력을 향상시킬 수 있습니다.
- 지속적인 모델 개선: AI 기반 피드백 루프를 통해 지속적으로 모델을 개선하고 변화하는 시장 역학에 적응할 수 있습니다.
3. 예측 능력:
- 예측: AI 기반 MMM 모델은 더 광범위한 요소를 고려하고 실시간 데이터를 통합하여 더욱 정확한 판매 예측을 생성할 수 있습니다.
- 시나리오 계획: AI는 다양한 마케팅 시나리오를 시뮬레이션하고 이것이 매출과 수익에 미치는 잠재적 영향을 예측할 수 있습니다.
- 동적 최적화: AI는 변화하는 시장 상황과 성과 지표에 따라 실시간으로 마케팅 예산과 채널 할당을 최적화할 수 있습니다.
4. 개인화 및 타겟팅:
- 고객 세분화: AI는 선호도와 행동에 따라 세부적인 고객 세그먼트를 식별하여 더욱 타겟팅된 마케팅 캠페인을 수행할 수 있습니다.
- 동적 콘텐츠 생성: AI는 각 고객에게 맞는 개인화된 마케팅 메시지와 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
5. 윤리적 고려 사항 및 편견 완화:
- 공정성 및 편향 감지: AI 도구는 데이터 및 모델의 편견을 식별하고 완화하여 공정하고 공평한 결과를 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 투명성 및 설명 가능성: AI 기반 MMM 모델은 의사 결정 프로세스에 대한 통찰력을 제공하여 신뢰와 책임을 높일 수 있습니다.
마케터는 AI를 활용하여 MMM의 잠재력을 최대한 활용하고, 마케팅 전략에 대한 더 깊은 통찰력을 얻고, 사업 성장을 촉진하는 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
마케팅 믹스 모델링(MMM), 증분 테스트, 멀티터치 속성을 결합하여 패션 마케팅의 결과를 극대화하는 방법을 알아보세요.
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마케팅 믹스 모델링은 디지털 및 비디지털 채널을 통합하여 성과를 한눈에 볼 수 있도록 하여 마케터가 예산을 최대한 효과적으로 활용하는 데 도움을 줍니다.
MMM은 증분 테스트와 멀티터치 속성을 결합하여 회사의 커뮤니케이션 활동에 대한 전체적인 관점을 제공합니다.
이 교육 세션에서는 이 세 가지 데이터 기반 마케팅 기법을 결합하여 브랜드 측정 프레임워크를 만드는 방법을 설명합니다.
최신 모범 사례와 실제 사례 연구를 바탕으로 최신 패션 브랜드와 디지털 에이전시 출신의 Digital Marketing 전문가에게 배워보세요.
가입하다
자코포 라간가, Pinko의 디지털 영업 및 마케팅 책임자
미셸 반젤리스타, 사업 분석 및 마케팅 책임자 수석 컨설턴트
팀 크라이엔캠프, Funnel의 측정 및 데이터 과학 책임자
배울 내용:
– MMM 방법론과 증분성 테스트를 이해하고 이것이 기존 마케팅 분석과 어떻게 다른지 알아보세요.
– 패션 산업의 실제 적용 및 사례
– 마케팅 캠페인의 실제 효과를 측정하는 방법: 디지털, 소셜 미디어, 전통적 광고를 포함한 다양한 마케팅 채널의 효과를 정량화하는 방법을 알아보세요.
– 마케팅 예산 최적화: 성과가 좋은 채널과 캠페인을 식별하여 예산을 현명하게 할당하는 방법을 알아보세요.
이 교육 세션은 다음을 위한 것입니다.
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– 패션 브랜드 및 리테일러의 디지털 전문가
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