예측 모델링(predictive modeling)은 데이터 마이닝에서 미래의 행동과 변화의 결과를 예측하기 위해 사용되는 기법으로 크게 보면 인공지능(AI) 기술에 속한다. 기업이 미래를 예측하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 성장을 촉진하는 데도 기여한다. 그렇다면 예측 모델링이란 무엇이고, 실제 마케팅 및 비즈니스에서 어떤 다양한 시나리오에 어떻게 적용되는지 알아보자.
예측 모델링이란 무엇인가 ?
예측 모델링은 과거 및 현재의 이벤트에서 수집한 데이터를 기반으로 미래에 발생 가능한 결과를 예측하는 모델을 만드는 프로세스이다. 예측에 사용되는 데이터 유형에는 거래 데이터, CRM 데이터, 광고 데이터, 고객 서비스 데이터, 경제 데이터 및 인구통계 데이터 등이 있다. 예측의 대상은 고객 이탈에서 신용 위험, 스포츠 결과 및 TV 트렌드에 이르기까지 모든 것이 될 수 있기 때문에 기업은 예측 모델링을 통해 중요한 의사결정을 보다 합리적으로 내리고, 이익을 증대하고, 결과적으로 상당한 경쟁우위를 확보할 수 있다.
가장 일반적으로 사용되고 있는 예측 모델 종류 다양한 유형의 예측 모델 및 알고리즘이 있다. 각 기업의 비즈니스에 가장 적합한 것이 무엇인지 우선 파악해야 모델 구축을 통해서 많은 것을 얻을 수 있고 정보에 기반한 의사결정을 내릴 수 있다. 회귀 모델 (Regression Model) 회귀 알고리즘은 독립 변수를 기반으로 종속 변수를 예측한다. 실제로 어떤 변수가 영향을 미치는지 수학적으로 파악하는 기법이다. 분류 모델 (Classification Model) 분류 모델은 과거 데이터에서 학습한 내용을 기반으로 데이터를 카테고리별로 분류하여 예측한다. 가장 단순한 모델로서 광범위한 분야에 활용되고 있다. "이 고객이 이탈할 것인가"와 같은 예/아니오 질문에 대답하는 데 이상적이다. 클러스터링 모델 (Clustering Model) 마케팅에서 클러스터링 모델을 활용하면 공통 특성을 가진 고객들을 비슷한 그룹으로 분류하고 고객 규모가 훨씬 더 커져도 각 그룹에 대한 맞춤 전략을 수립하는 데 도움이 된다. 신경망 모델 (Neural Networks Model) 신경망 모델은 인간의 두뇌와 같은 방식으로 작동하고 학습하는 예측 모델이다. 비선형 데이터 간의 관계를 파악해 처리할 수 있고, 숨겨진 패턴과 레이어를 찾을 수 있기 때문에 예측 정확도가 다른 예측 모델보다 우수하다. 예찰 모델 (Forecast Model) 예찰 모델 또한 널리 사용되고 있는 모델 중 하나이다. 수치로 된 과거의 데이터를 사용할 수 있는 모든 분야에서 적용할 수 있다. 과거 데이터에서 학습한 내용을 기반으로 새로운 데이터의 숫자 값을 추정하는 방식으로 작동한다. 콜센터에서 진행되는 시간당 통화량을 예측하는 것 등이 적용 예가 될 수 있다.
예측 모델링으로 기대할 수 있는 비즈니스 성과 향상 예측 모델링은 고객이나 미래에 나올 수 있는 결과와 관련하여 의미 있고 정확한 통찰력을 제공할 수 있기 때문에 더 나은 전략적 의사결정을 내리고 비즈니스 효율성과 성과를 높이는 데 도움을 준다. 어떻게 작용하는지 그 원리를 이해하기 위해 실제 마케팅 및 비즈니스에서 적용되고 있는 예측 모델링을 살펴보자.
1. 오디언스 타겟팅 개선 성공적인 마케팅 캠페인의 핵심은 적합한 고객을 적시에 적소에서 공략하는 것이다. 전통적으로는 마케팅을 진행할 때 누구를 대상으로 언제, 어떤 채널을 통해 공략할지 정할 때 경험과 추측에 의존해왔다. 그러나 예측 모델링을 사용하면 어떤 고객이 메시지를 볼지, 심지어 제품을 구매할 가능성이 있는지 등을 파악할 수 있고, 이렇듯 정밀하게 고가치 고객을 찾아 집중 공략함으로써 전환을 증대할 수 있다.
2. 구매자 여정에 대한 더 깊이 있는 인사이트 고객 여정은 점점 더 복잡해지고 있다. 소비자들은 더 이상 단순한 선형의 구매 경로를 거치지 않는다. 소비자들의 구매 여정이 여기저기 흩어져 있는 복잡한 비선형 구조를 형성하면서 원활한 고객 경험 제공을 더 어렵게 만들고 있다. 고급 분석 및 예측 모델링을 사용하면 고객 여정에 대해 실시간으로 인사이트를 얻을 수 있다. 이런 정보를 활용하여 마케팅 퍼널의 각 단계마다 지속적인 최적화를 실행하면 잠재고객을 효과적으로 육성하여 전환으로 유도할 수 있다. 더 많은 판매를 유도하고 더 높은 수익률(ROI)을 창출하는 데 도움된다.
3. 디지털 소재 최적화 예측 모델링이 활발하게 활용되고 있는 또 다른 분야는 마케팅 및 광고 캠페인용 광고 소재 제작이다. 광고 소재가 캠페인 성공에 미치는 영향이 크기 때문에, 어떤 요소가 효과가 있고 없는지 아는 것이 중요하다. 기존에는 어떤 소재가 더 효과가 있는지 파악하기 위해 수동으로 A/B 테스트를 고되게 수행해야 했다. 그러나 통합 예측 시스템을 사용하면 동적 소재 최적화를 구현할 수 있다. 이를 통해 모든 채널에서 얼마나 많은 참여가 일어나고 어떤 성과가 나고 있는지 실시간으로 확인하면서 지속적으로 소재 최적화를 수행할 수 있다.
4. 더 원활한 비즈니스 운영 예측 모델링은 여러 마케팅 프로세스를 간소화하는 것 외에 비즈니스 운영을 개선하는 데도 도움을 준다. 전자상거래 사이트는 재고 예측에 예측 모델링을 사용할 수 있다. 항공사는 예측 모델링으로 각 항공편별 판매할 티켓 수를 결정할 수 있다. 호텔은 투숙객 수를 예측하여 객실 수용률 및 매출을 극대화할 수 있다. 병원 또는 헬스케어 기관들은 예측 모델링으로 환자 분류 등의 의료 서비스를 개선할 수 있다.
5. 정확한 위험도 평가 잠재적인 위험의 정도를 평가하고 가능한 한 피할 수 있도록 장치를 마련해 두는 것은 모든 비즈니스에 필수적이다. 기업은 예측 모델링을 사용하여 문제의 소지가 있는 위험을 식별하고 이를 방지하기 위한 올바른 전략적 의사결정을 내릴 수 있다. 예를 들어 금융 서비스 기업은 예측 모델링으로 신용 점수를 매기고 지불불이행 위험도를 예측하거나 사기성 보험 청구 건인지 평가할 수 있다. 위험에 대한 예측 모델링은 환자에게 발생할 수 있는 질병 또는 건강 상태를 예측하거나 코로나19와 같은 팬데믹 상황에서 대응 계획을 세우고 알리는 등의 건강 관련 산업에서도 사용될 수 있다. 예측 모델링은 여러 비즈니스 분야에서 광범위하게 활용되고 있다. 각 기업별 요구사항에 맞는 올바른 모델을 선택하고, 적합한 데이터를 투입하고, 비즈니스 프로세스에 구현하면 의사결정을 원활히 하고 수익성을 높일 수 있다.
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