Adobe Marketing Campaign Analytics은(는) Adobe Mix Modeler의 발전 및 리브랜딩입니다. 일부 Experience League 컨텐츠는 여전히 Marketing Campaign Analytics 대신 Mix Modeler을 참조할 수 있습니다.
Marketing Campaign Analytics의 모델 기능을 사용하면 비즈니스 목표에 맞는 모델을 구성하고, 교육하고, 평가할 수 있습니다. 교육 및 점수는 멀티터치 기여도 분석과 마케팅 믹스 모델링 간의 AI 기반 전환 학습을 지원합니다.
이 모델은 애플리케이션 워크플로의 일부로 만드는 통합 데이터를 기반으로 합니다.
Marketing Campaign Analytics의 모델은 마케팅 투자를 기반으로 지정된 결과를 측정하고 예측하기 위해 사용되는 머신 러닝 모델입니다. 마케팅 접점 및 요약 수준 데이터를 입력으로 사용할 수 있습니다. Marketing Campaign Analytics을 사용하면 매출, 판매 수량, 리드 등과 같은 다양한 변수, 차원 및 결과 세트를 기반으로 모델의 변형을 만들 수 있습니다.
모델은 다음을 필요로 합니다.
- 전환 1개.
- 요약 수준 데이터, 마케팅 접점 데이터(이벤트 데이터) 또는 둘 다로 구성된 하나 이상의 마케팅 접점(채널).
- 구성 가능한 전환 확인 기간.
- 구성 가능한 교육 창.
모델은 다음을 선택적으로 포함할 수 있습니다.
- 외부 요인.
- 내부 요인.
- 과거 관련자 경험, 증분 테스트, 기타 모델 등 다른 소스의 마케팅 기여에 대한 사전 지식.
- 마케팅 데이터가 희소할 때 상대 지출 공유를 프록시로 사용하는 지출 공유.
모형을 처음 만들었을 때, 그 만들기는 곧바로 훈련과 채점 과정을 시작한다. 초기 교육 및 채점 실행이 완료되면 모델 인사이트를 검토할 수 있습니다. 모델은 나중에 다시 교육됩니다. 또한 모델에 데이터를 추가할 때 모델에 대한 수동 복원이 필요합니다. 재교육 및 재검사는 새로운 발견과 정보가 나타나고 비즈니스 목표에 가장 적합한 모델 적합성을 얻기 위해 조정이 필요하므로 반복적인 프로세스입니다.
전체 funnel 모델링
전체 funnel 모델링을 사용하면 funnel의 실제 단계를 모델링할 수 있습니다. 예를 들어 뉴스레터 등록에서 구매까지. 전체 funnel 모델링은 마케팅이 해당 funnel을 통해 고객을 이동하는 방법을 보여줍니다. 전체 funnel 모델링을 통해 상위 funnel 채널에 다운스트림에 영향을 주는 전환에 대한 크레딧을 제공할 수 있으며, 두 번 카운트하지 않고 기여도가 올바르게 합산되도록 결과를 조정합니다.
전체 funnel 모델링을 사용하여 하나의 상위 funnel KPI와 하나의 하위 funnel KPI를 모델링할 수 있습니다.
- 상위 funnel KPI의 예로는 뉴스레터 등록 및 기타 브랜드 인지도 지표가 있습니다.
- 낮은 funnel 지표의 예로는 매출 및 주문과 같은 일반적인 전환 지표가 있습니다.
상위 funnel 전술은 전환 집중 MMM 모델에서 더 적은 크레딧을 받습니다. 전체 funnel 모델링을 통해 다음을 이해할 수 있습니다.
- 미디어 및 마케팅 전략이 funnel 상위 목표에 기여한 사항
- 어떤 미디어 및 마케팅 전략이 전환 목표에 간접 영향을 미쳤습니다. 상위 funnel 모델 가중치는 적절한 미디어 및 마케팅 전략에 더 높은 가중치를 부여하기 위해 하위 funnel 모델에 대한 입력입니다.
모델 구축
모델을 만들려면 Open model canvas을(를) 선택할 때 사용할 수 있는 Marketing Campaign Analytics 단계별 안내식 모델 구성 흐름을 사용하십시오. 자세한 내용은 모델 빌드를 참조하십시오.
모델 관리
Marketing Campaign Analytics 인터페이스에서 현재 모델의 표를 보려면 다음을 수행하십시오.
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왼쪽 레일에서
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현재 모델의 표가 표시됩니다.
테이블 열은 모델에 대한 세부 사항을 지정합니다.
table 0-row-2 1-row-2 2-row-2 3-row-2 4-row-2 5-row-2 6-row-2 열 이름 세부 사항 Name 모델 이름. 모델이 전체 funnel 모델링에 대해 활성화되어 있으면 [전체 funnel]{class="badge informative"} 페이지가 표시됩니다. Description 모델에 대한 설명. Conversion event 모델에 대해 선택한 변환입니다. Run frequency 모델 교육의 실행 빈도입니다. Last run 모델의 마지막 교육 날짜 및 시간입니다. Status 모델의 상태입니다. 오름차순
Name 열을 정렬하거나 크기를 조정하려면 Name
모델의 보고된 상태는 모델이 라이프사이클 내에 있는 위치에 따라 다릅니다. 예를 들어 모델이 생성되었는지, (재)트레이닝이 성공했는지 또는 (재)채점이 성공했는지 여부에 상관없이 표시됩니다.
아래 표에서:
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table 0-row-6 1-row-6 2-row-6 3-row-6 4-row-6 5-row-6 6-row-6 7-row-6 8-row-6 9-row-6 10-row-6 11-row-6 12-row-6 13-row-6 2-align-center 3-align-center 4-align-center 5-align-center 6-align-center 9-align-center 10-align-center 11-align-center 12-align-center 13-align-center 16-align-center 17-align-center 18-align-center 19-align-center 20-align-center 23-align-center 24-align-center 25-align-center 26-align-center 27-align-center 30-align-center 31-align-center 32-align-center 33-align-center 34-align-center 37-align-center 38-align-center 39-align-center 40-align-center 41-align-center 44-align-center 45-align-center 46-align-center 47-align-center 48-align-center 51-align-center 52-align-center 53-align-center 54-align-center 55-align-center 58-align-center 59-align-center 60-align-center 61-align-center 62-align-center 65-align-center 66-align-center 67-align-center 68-align-center 69-align-center 72-align-center 73-align-center 74-align-center 75-align-center 76-align-center 79-align-center 80-align-center 81-align-center 82-align-center 83-align-center 86-align-center 87-align-center 88-align-center 89-align-center 90-align-center 93-align-center 94-align-center 95-align-center 96-align-center 97-align-center layout-fixed 상태 빌드 교육 점수 다시 교육 다시 검색 진행 중
진행 중
진행 중
진행 중
진행 중
교육 실패
교육 실패
교육 성공
교육 성공
채점 실패
채점 실패
채점 성공
채점 성공
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-
목록에 표시되는 열을 변경하려면
특정 모델에 대해 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
모델 인사이트
모델 인사이트 기능은 성공적으로 교육되고 채점된 모델에서만 사용할 수 있습니다.
모델의 통찰력을 보려면 다음 작업을 수행하십시오.
- 왼쪽 레일에서
- 모델 이름을 선택합니다.
모델 인사이트(으)로 리디렉션되었습니다.
세부 정보 보기
모델의 세부 정보를 보려면 다음 작업을 수행하십시오.
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왼쪽 레일에서
-
Description, Run frequency, Last run status, Spend share 등의 세부 정보가 포함된 팝업을 표시하려면 모델에 대해
복제
모델을 빠르게 복제할 수 있습니다.
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왼쪽 레일에서
-
모델에 대해
원래 모델 이름에 (Copy) (n)이(가) 추가된 제안된 이름으로 새 모델을 만드는 단계로 리디렉션됩니다.
편집
모델의 이름, 설명 및 교육 및 채점 일정을 편집할 수 있습니다.
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왼쪽 레일에서
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모델에 대해
Edit model 대화 상자에서:
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새 Name 및 Description을(를) 입력하십시오.
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예약을 사용하려면 Enable schedule model training and scoring을(를) 사용하도록 설정하십시오. 교육되고 점수가 매겨진 모델만 예약할 수 있습니다.
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Scoring frequency 선택:
- Daily: 올바른 시간(예:
10:00 am)을 입력하거나 - Weekly: 요일을 선택하고 올바른 시간(예:
10:00 am)을 입력하거나 - Monthly: [모든 시간에 실행] 드롭다운 메뉴에서 요일을 선택하고 올바른 시간(예:
10:00 am)을 입력하거나
- Daily: 올바른 시간(예:
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드롭다운 메뉴에서 Training frequency을(를) 선택합니다. Monthly, Quarterly, Yearly 또는 None.
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전체 funnel 모델이 활성화되면 전체 funnel 속성 활성화 가 비활성화되어 표시됩니다. 이 설정은 수정할 수 없습니다.
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Customer Journey Analytics에서 점수 데이터를 사용할 수 있도록 설정하려면 Enable scores for Customer Journey Analytics을(를) 선택하십시오.
Customer Journey Analytics에 대한 점수가 활성화되면 모델을 삭제하지 않는 한 이 설정을 비활성화할 수 없습니다.
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Granular Insights Reporting Fields 섹션에서 세부 인사이트 보고 필드를 업데이트하려면 다음을 수행하십시오.
- 통합 필드 선택에서 Includes 아래의 통합 필드를 하나 이상 선택하십시오. 선택한 조화화된 필드가 패널에 추가됩니다.
- Harmonized 필드
- Clear all을(를) 선택하여 선택된 모든 조화 필드를 제거합니다.
note important IMPORTANT 2026년 1월 12일 이전에 생성된 MTA가 있는 모든 모델은 세분화된 모델 통찰력을 사용할 수 있도록 복제되어야 합니다.
업데이트된 세분화된 차원을 점수 데이터에 반영하려면 기존 모델에 대한 재평가가 필요합니다.
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Save를 선택합니다.
교육
새로운 증분 마케팅 및 요소 데이터를 포함하려는 경우 모델을 재교육합니다. 자세한 내용은 모델 교육 및 점수를 참조하십시오.
점수
새 마케팅 데이터를 기반으로 모델에 증분 점수를 매기거나 특정 날짜 범위에 대한 모델을 다시 정렬할 수 있습니다. 자세한 내용은 모델 교육 및 점수를 참조하십시오.
모델 삭제
모델을 삭제하려면
- 왼쪽 레일에서
- 모델에 대해
- Delete model 확인 대화 상자에서 Delete을(를) 선택하여 모델을 삭제합니다. 취소할 Cancel을(를) 선택하십시오.
여러 모델을 삭제하려면 다음을 수행합니다.
- 여러 모델을 선택합니다.
- 파란색 작업 표시줄에서
- **Delete x 모델확인 대화 상자에서 Delete 을(를) 선택하여 모델을 삭제합니다. 취소할 Cancel 을(를) 선택하십시오.