S5. 옴니채널 캠페인 ROAS (AMWAY)
2분 읽기
1. URL · 페르소나
/campaign-roas· P1 (ABO Field)
2. 채널 후보
- SMS · 이메일 · 카톡/Line · 인스타 광고 · 자사몰 배너 · ABO 직판 (Sponsor) · 카탈로그 · 인플루언서
3. 데이터 믹스
| 데이터 | 출처 |
|---|---|
| 과거 캠페인 | Snowflake CAMPAIGN_MART |
| 채널 sell-through | OrderTransaction + ABODirectSale |
| SNS 반응 | SocialSignal (인스타·Reddit·X) |
| 검색 트렌드 | 다국어 검색 트렌드 |
4. 처리 파이프라인
- Snowflake의 과거 채널·국가 데이터를 사용해 캠페인 모델의 사전 가정을 정합니다.
- PyMC에서 마르코프 연쇄 몬테카를로(MCMC)로 1,000개 표본을 뽑아, 데이터를 반영한 뒤의 사후분포를 근사합니다.
- 표본으로 얻은 모델 결과에서 채널 조합별 광고비 대비 매출(ROAS)의 분포를 추정합니다.
- 마지막 접점, 선형, 시간 감쇠 방식으로 전환 기여도를 어떻게 배분했는지 보고합니다. 이 배분 방식과 모델의 불확실성은 구분합니다.
5. 출력 UI
- 추천 채널 믹스 (donut)
- ROAS 분포 (violin)
- 채널·국가별 한계 효율
- 트렌드·SNS 영향 분리 표시
6. 가드레일
- 동의 미수신 자동 제외
- 미성년 캠페인 자동 제외
- 직접판매 규제 위반 텍스트 차단
7. 데모 시나리오
- 예산 1억 / Nutrilite 신상 / 골드 ABO 5만 → 추천 믹스
- ABO 직판 비중 +20% → ROAS 변화 즉시
- "트렌드 효과 vs 캠페인 효과" 분리