증분 측정 이해하기
Polaris는 다음 두 가지 기술을 사용하여 증분을 측정합니다.
미디어 믹스 모델링
증분 실험
Polaris가 제공하는 증분 측정을 신뢰할 수 있도록 최소한 기본 수준에서 이러한 기술을 이해하는 것이 중요합니다. 이 기사에 링크된 자료들은 필요한 지식을 제공합니다.
자료들은 일반적으로 증분 측정에 대한 정보와 미디어 믹스 모델링 및 증분 실험의 기본 정보가 포함되어 있습니다.
짧은 프레젠테이션에서는 증분, 합성 제어 증분 실험 및 미디어 믹스 모델링에 대한 기본 정보를 단순하고 서술적인 형식으로 제공합니다. Polaris가 마케팅 증분 측정의 맥락에서 사용하는 정확한 기술에 특히 초점을 맞추고 있기 때문에 가장 먼저 시작하는 것이 좋습니다. 다른 대부분의 자료들은 MetricWorks에서 제작한 자료보다 좀 더 일반적인 개념을 설명합니다.
Format: Presentation
Audience: Everyone
자료들은 MMM에 대한 정보들입니다.
본 웹 페이지는 MMM의 작동 방식을 간략하게 설명하고 프로세스의 각 단계에서 모델을 준비하고 구축하는 방법에 대한 실질적인 조언을 제공합니다. Meta의 미디어 믹스 모델링 전문가가 작성했습니다.
Format: HTML
Audience: Analysts
본 화이트 페이퍼에서는 기초가 되는 계산을 포함한 기본적인 미디어 믹스 모델의 구조를 간략하게 설명합니다. Polaris는 훨씬 더 복잡하고 강력한 모델을 사용하지만, 상당히 단순하지만 기술을 이해하기 위한 좋은 기반을 제공할 수 있습니다.
Format: PDF
Audience: Analysts
Meta의 오픈 소스 프로젝트 Robyn은 미디어 믹스 모델링의 매우 단순한 참조 구현이라고 생각할 수 있습니다. R로 쓰여져 있고 꽤 상세한 문서도 포함되어 있습니다. Polaris는 훨씬 더 강력한 모델을 사용하지만 Robyn 코드를 탐색하시면 핵심 개념에 대한 직관을 제공 받으실 수 있습니다.
Format: Open Source Project
Audience: Analysts
본 학술지에서는 미디어 믹스 모델링에 관한 수학공식을 제공하고 자주 발생하는 특정 과제와 잠재적인 솔루션에 대해 설명합니다. Polaris는 이 문서에서 제공하는 많은 솔루션과 더불어 미디어 믹스 모델링을 퍼포먼스 마케팅에 적응시키는 데 중요한 기타 새로운 기능을 포함하고 있습니다.
Format: PDF
Audience: Data Science
본 학술논문에서는 이월효과(애드 스톡) 및 형상(반응 곡선) 효과와 같은 복잡성을 설명하면서 미디어 믹스 모델을 만들고 최적화 시키기 위해 베이지안 기술을 사용하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 이 모든 것은 자동으로 모델링 됩니다.
Format: PDF
Audience: Data Science
다음의 자료에는 통합 제어 방법(Synthetic Control Method)을 사용한 증분 실험에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
30분 분량의 비디오는 합성 제어 실험의 간단한 실사와 구글의 오픈 소스 Causal Impact 라이브러리를 사용하여 실험을 실행하는 방법을 보여 줍니다. Polaris는 매우 유사한 기술을 사용하여 증분 실험을 실행합니다.
Format: Video
Audience: Everyone
본 학술 논문은 인과적 추론을 위해 베이지안 구조 시계열 모델을 어떻게 사용할 수 있는지, 그리고 그러한 모델을 구축하고 적용할 때 무엇을 고려해야 하는지 자세히 설명합니다. Polaris가 증분 실험에 사용한 기술과 매우 유사합니다.
Format: PDF
Audience: Data Science
본 학술논문에서는 합성제어방법과 그 방법이 다양한 분야에서 인과추론에 어떻게 사용되었는지, 어떤 연구에 가장 유용한지, 그리고 그것을 가장 잘 적용하는 방법에 대해 자세히 설명하고 있습니다. 합성 제어 방법은 Polaris의 증분 실험 방법론의 토대를 구성하고 있습니다.
Format: PDF
Audience: Data Science
미디어 믹스 모델링
증분 실험
Polaris가 제공하는 증분 측정을 신뢰할 수 있도록 최소한 기본 수준에서 이러한 기술을 이해하는 것이 중요합니다. 이 기사에 링크된 자료들은 필요한 지식을 제공합니다.
General
자료들은 일반적으로 증분 측정에 대한 정보와 미디어 믹스 모델링 및 증분 실험의 기본 정보가 포함되어 있습니다.
Incrementality Explained
짧은 프레젠테이션에서는 증분, 합성 제어 증분 실험 및 미디어 믹스 모델링에 대한 기본 정보를 단순하고 서술적인 형식으로 제공합니다. Polaris가 마케팅 증분 측정의 맥락에서 사용하는 정확한 기술에 특히 초점을 맞추고 있기 때문에 가장 먼저 시작하는 것이 좋습니다. 다른 대부분의 자료들은 MetricWorks에서 제작한 자료보다 좀 더 일반적인 개념을 설명합니다.
Format: Presentation
Audience: Everyone
Media Mix Modelling
자료들은 MMM에 대한 정보들입니다.
Analyst's Guide to MMM
본 웹 페이지는 MMM의 작동 방식을 간략하게 설명하고 프로세스의 각 단계에서 모델을 준비하고 구축하는 방법에 대한 실질적인 조언을 제공합니다. Meta의 미디어 믹스 모델링 전문가가 작성했습니다.
Format: HTML
Audience: Analysts
Building and Validating Media Mix Models
본 화이트 페이퍼에서는 기초가 되는 계산을 포함한 기본적인 미디어 믹스 모델의 구조를 간략하게 설명합니다. Polaris는 훨씬 더 복잡하고 강력한 모델을 사용하지만, 상당히 단순하지만 기술을 이해하기 위한 좋은 기반을 제공할 수 있습니다.
Format: PDF
Audience: Analysts
Robyn
Meta의 오픈 소스 프로젝트 Robyn은 미디어 믹스 모델링의 매우 단순한 참조 구현이라고 생각할 수 있습니다. R로 쓰여져 있고 꽤 상세한 문서도 포함되어 있습니다. Polaris는 훨씬 더 강력한 모델을 사용하지만 Robyn 코드를 탐색하시면 핵심 개념에 대한 직관을 제공 받으실 수 있습니다.
Format: Open Source Project
Audience: Analysts
Challenges And Opportunities In Media Mix Modeling
본 학술지에서는 미디어 믹스 모델링에 관한 수학공식을 제공하고 자주 발생하는 특정 과제와 잠재적인 솔루션에 대해 설명합니다. Polaris는 이 문서에서 제공하는 많은 솔루션과 더불어 미디어 믹스 모델링을 퍼포먼스 마케팅에 적응시키는 데 중요한 기타 새로운 기능을 포함하고 있습니다.
Format: PDF
Audience: Data Science
Bayesian Methods for Media Mix Modeling with Carryover and Shape Effects
본 학술논문에서는 이월효과(애드 스톡) 및 형상(반응 곡선) 효과와 같은 복잡성을 설명하면서 미디어 믹스 모델을 만들고 최적화 시키기 위해 베이지안 기술을 사용하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 이 모든 것은 자동으로 모델링 됩니다.
Format: PDF
Audience: Data Science
Incrementality Experiment
다음의 자료에는 통합 제어 방법(Synthetic Control Method)을 사용한 증분 실험에 대한 정보가 포함되어 있습니다.
Inferring the Effect of an Event Using CausalImpact
30분 분량의 비디오는 합성 제어 실험의 간단한 실사와 구글의 오픈 소스 Causal Impact 라이브러리를 사용하여 실험을 실행하는 방법을 보여 줍니다. Polaris는 매우 유사한 기술을 사용하여 증분 실험을 실행합니다.
Format: Video
Audience: Everyone
Inferring Causal Impact Using Bayesian Structural Time-Series Models
본 학술 논문은 인과적 추론을 위해 베이지안 구조 시계열 모델을 어떻게 사용할 수 있는지, 그리고 그러한 모델을 구축하고 적용할 때 무엇을 고려해야 하는지 자세히 설명합니다. Polaris가 증분 실험에 사용한 기술과 매우 유사합니다.
Format: PDF
Audience: Data Science
Using Synthetic Controls:Feasibility, Data Requirements, and Methodological Aspects
본 학술논문에서는 합성제어방법과 그 방법이 다양한 분야에서 인과추론에 어떻게 사용되었는지, 어떤 연구에 가장 유용한지, 그리고 그것을 가장 잘 적용하는 방법에 대해 자세히 설명하고 있습니다. 합성 제어 방법은 Polaris의 증분 실험 방법론의 토대를 구성하고 있습니다.
Format: PDF
Audience: Data Science
업데이트 날짜: 31/08/2022
감사합니다!