데이터 과부하 해결! 마케팅 AI 모델의 성능을 높이려면?

 

 

 

안녕하세요! 🌊 오늘은 마케팅 AI 모델의 성능을 높이는 특징 선택 기법에 대해 이야기해볼까 해요.

데이터 과부하 시대, 어떻게 하면 효과적으로 정보를 선별하고 활용할 수 있을까요? 함께 알아보아요!

 

 

데이터 과부하 현상: 더 많다고 항상 좋은 건 아니에요

 

 

여러분, 혹시 "데이터가 많으면 많을수록 좋다"고 생각하신 적 있나요? 음... 그렇지 않아요! 😮 요즘 기업들은 소비자 데이터를 모으는 데 엄청난 노력을 기울이고 있죠. 왜 그럴까요? '더 많은 데이터 = 더 나은 모델 = 더 높은 수익'이라는 공식을 믿기 때문이에요.

하지만 실제로는 데이터가 많아질수록 오히려 모델의 성능이 떨어지고 설명력이 낮아질 수 있답니다. 광고 업계는 지금 데이터 과부하로 골치를 앓고 있어요. 이로 인해 효율성은 떨어지고, 고객들의 신뢰도 잃고 있죠. 아이고, 이 무슨 일인가요?!

 

 

데이터 과부하의 실태

2024년 현재, 광고 차단 사용률이 역대 최고를 기록했다는 사실, 알고 계셨나요? 미국에서는 주별로 데이터 프라이버시법이 채택되고 있고, 소비자들의 마케터에 대한 신뢰도 바닥을 치고 있어요. 무려 60%의 소비자가 기업들이 자신들의 데이터를 오용하고 있다고 믿는다니, 정말 큰 일이죠! 😱

 

 

해결책: 작게 생각하고, 똑똑하게 만들기

 

 

자, 그럼 어떻게 해야 할까요? 🤔 해답은 바로 '작게 생각하고, 똑똑하게 만드는 것'이에요!

하나의 거대한 모델을 만드는 대신, 여러 개의 작고 목적에 맞는 모델들을 만들어 함께 작동시키는 거예요.

AI가 마케팅 기술 스택의 큰 부분을 차지하면서 '특징 선택(feature selection)'이라는 개념이 중요해졌답니다.

 

특징 선택 기법의 중요성

 

특징 선택이란 뭘까요? 간단히 말해, 데이터를 수집하고 모델 훈련을 시작하기 전에 데이터의 가치를 이해하는 도구와 기술이에요. 이를 통해 방대한 데이터 중에서 가장 중요한 것만 골라낼 수 있죠.

 

예를 들어볼까요? 광고의 영향을 측정하는 다중 접점 기여도 모델을 생각해봐요.

이 모델을 만들 때 광고 지출뿐만 아니라 전반적인 경제 상황, 브랜드 인지도, 지역 가구 소득, 인구 밀도 등 다양한 요소를

고려해야 해요. 심지어 개인 소비자의 신용카드 사용 내역, 인터넷 활동으로 드러난 관심사, 나이, 성별, 인종 등도 포함될 수 있죠.

 

와, 정말 많은 데이터죠? 하지만 이 모든 걸 다 사용할 필요는 없어요. 특징 엔지니어링(feature engineering)을 통해

이 방대한 데이터 중에서 가장 중요한 것만 골라낼 수 있답니다.

 

특징 엔지니어링이란?? 원시 데이터를 머신 러닝 모델에서 사용할 수 있는 관련 정보로 변환하는 프로세스를 말한다고 합니다.

 

효과적인 특징 선택 기술들 :

머신러닝에서 사용하는 기술들이라 실제 개발자가 아닌 이상 모두 완벽히 이해하긴 어렵지만, 상식 차원에서 알아두면 참고가 될 것 같아요 :)

 

주성분 분석(PCA)이나 변수 중요도 분석 같은 기술을 사용하면 어떤 데이터가 실제 판매에 얼마나 영향을 미치는지 정량화할 수 있어요. 이렇게 하면 소비자에게 모든 데이터를 요구하지 않고도, 선별된 가장 영향력 있는 데이터만으로 강력한 모델을 만들 수 있답니다. 멋지지 않나요? 

 

주성분 분석(PCA)과 변수 중요도 분석: 실제 사례

1. 주성분 분석(PCA): 고객 이탈 예측 모델

• 문제: 통신사에서 고객 이탈을 예측하기 위해 많은 고객 데이터를 가지고 있습니다. (나이, 성별, 요금제, 사용량, 프로모션 참여 여부 등) 하지만 너무 많은 변수가 있어 모델 학습이 어렵고, 어떤 변수가 고객 이탈에 가장 큰 영향을 미치는지 파악하기 어렵습니다.
• 해결: PCA를 활용하여 고객 데이터를 몇 개의 주성분으로 축소합니다. 예를 들어, '요금제'와 '사용량'이라는 두 개의 변수를 하나의 주성분으로 합칠 수 있습니다. 이렇게 축소된 데이터로 모델을 학습하면, 더 간결하고 해석 가능한 모델을 얻을 수 있습니다.
• 실제 적용: 주성분 분석을 통해 얻은 주성분 중 고객 이탈과 가장 관련이 높은 주성분을 찾아, 해당 주성분에 영향을 미치는 원래 변수들을 분석합니다. 이를 통해 '요금제'가 고객 이탈에 가장 큰 영향을 미친다는 사실을 알 수 있다면, 해당 요금제에 대한 개선 방안을 마련할 수 있습니다.

2. 변수 중요도 분석: 부동산 가격 예측 모델

• 문제: 부동산 가격을 예측하기 위해 면적, 방 수, 층수, 건축 연도 등 다양한 변수를 사용합니다. 어떤 변수가 부동산 가격에 가장 큰 영향을 미치는지 알고 싶습니다.
• 해결: 랜덤 포레스트, XGBoost와 같은 모델을 학습시킨 후, 각 변수의 중요도를 계산합니다.
• 실제 적용: 변수 중요도를 분석한 결과, '면적'이 가장 중요한 변수라는 것을 알 수 있다면, 면적이 부동산 가격에 미치는 영향을 더 자세히 분석하여 부동산 가격 예측 모델의 정확도를 높일 수 있습니다.

 

최근 10년간의 연구 덕분에 우리가 어떤 데이터를 분석할 때 쓰는 도구들이 많이 발전했는데, 이전에는 좀 단순한 도구만 썼지만, 이제는 훨씬 더 정확하고 복잡한 데이터까지 분석할 수 있는 고급 도구들이 생겨난 것처럼 위와 같이 다양한 기술들이 생겨났다고 해요. 마치 예전에는 연필로 그림을 그렸다면, 이제는 컴퓨터 프로그램으로 세밀한 그림을 그릴 수 있게 된 것처럼 말이죠.😊

 

윤리적 데이터 사용의 중요성

 

그런데 말이에요, 이런 특징 선택 기술을 사용하는 것은 단순히 모델의 성능을 높이는 것 이상의 의미가 있어요.

요즘 소비자들은 자신의 데이터 가치에 대해 점점 더 똑똑해지고 있거든요. 데이터가 어떻게 사용되는지에 대해 투명성과 주의를 요구하고 있죠.

 

 

소비자 신뢰 회복을 위한 노력

특징 선택 도구를 잘 활용하면 AI를 윤리적이고 안정적으로 사용할 수 있어요. 이는 소비자의 신뢰를 회복하는 데 큰 도움이 될 거예요. 데이터 윤리에 대한 관심이 증가하고 있는 만큼, 기업들은 단순히 법적 규제를 준수하는 것을 넘어 보다 책임 있는 데이터 사용 방식을 채택해야 해요.

 

 

마치며: 똑똑한 데이터 활용의 미래

 

여러분, 어떠세요? 오늘 이야기가 도움이 됐나요? 앞으로 데이터를 대할 때 '양보다 질'을 생각해보는 건 어떨까요?

작지만 강력한 모델, 함께 만들어봐요! 💪

 

꼭 머신러닝에 직접 관여하는 직무가 아니더라도, 어떤 기획을 할 경우 불필요한 데이터들은 가지치기하고

선별된 가장 영향력 있는 데이터를 기반으로 구상을 해 보는 방법을 하나씩 적용해 가보면 어떨까요?

데이터와 정보가 무분별하게 넘쳐나는 요즘, 한번쯤 모두 생각해보면 좋을 것 같아요. 

다음에 또 재미있는 주제로 찾아올게요. 그때까지 행복한 매일되세요! 👋🌟