• 채택 영향 분석

  방법론 성과 영향분석을 수행하기 위해 통제집단합성법(SCM)을 사용하여 채택단계에서 선정하지 않은 유사한 국가를 기반으로 각 선정국가의 성과에 대한 기대치를 설정합니다. 그 기대는 통제를 나타내고 비선정 국가의 라스트 터치 데이터를 기반으로 마케팅을 계속 추진하는 것이 중요합니다. 채택 단계에서 각 선정 국가의 지표에서 관찰된 변화는 기대 또는 통제와 비교되며, 그 차이는 증분 측정의 채택으로 기인한 향상분(업리프트) 입니다. 이것은 Polaris의 Ground Truth 실측 실험에서 작동하는 것과 동일한 이치로 작동합니다. 국가 수준 지표는 측정을 위한 귀인이나 모델링의 형태가 필요하지 않으므로 항상 신뢰할 수 있습니다. 따라서 채택 단계에서 하나 이상의 전체 국가에 걸쳐 모든 트래픽에 대한 마케팅 프로세스를 추진하기 위해 증분을 사용소수 독자

• 채택 단계 목표

  채택 단계의 두 가지 주요 목표는 다음과 같습니다: Polaris와 함께 실전 경험을 얻습니다. 증분 데이터를 프로세스에 도입할 때 성과에 미치는 영향을 평가합니다. 실전 경험 증분 데이터를 사용하도록 프로세스를 조정할 수 있고 팀 구성원 간의 필요한 조정을 유지할 수 있다는 확신을 줍니다. 또한 특히 성과 데이터를 쉽게 사용할 수 없는 경우(예: iOS 에서, SKAdNetwork 사후) 의사 결정을 위해 일관되고 포괄적이며 세분화된 측정 데이터를 보유하는 것의 내재적 가치를 분명히 이해하게 될 것입니다. 성과 영향 증분 데이터 채택이 성과에 미치는 영향을 평가하기 위해 채택 단계에 참여할 국가는 하나 또는 한 국가 이상이 선정될 것 입니다. 선정된 국가에서는 프로세스를 주도하는 데이터가 라스트 터치보다는 Polaris의 증분 매트릭스가 된다는 점을 제외하고 현재 마케팅 프로세스는 채택 단계에서 정상적으로 계속 작동될 것입니다. 다른 모든 국가에서는소수 독자

• 채택 단계 계획

  채택 단계의 해부학적 구조 대부분의 채택 단계는 다음 단계로 구성됩니다: 고객 성공 관리자가 제공하는 채택 계획서(Adoption Plan)를 작성합니다. 데이터가 합리적으로 보정 되었는지 확인하기 위해 초기 실험을 완료합니다. 귀하의 정상적으로 원하는 최적화 빈도로 데이터를 Polaris로 가져오도록 합니다. 정상적인 마케팅 프로세스를 실행하는 데 필요한 모든 사람과 도구가 Polaris의 증분 지표를 사용할 수 있는지 확인합니다. 비 선정 국가에서는 라스트 터치 데이터를 계속 사용하면서 증분 데이터를 사용하여 채택 단계에 선정된 국가의 모든 채널에서 정상적인 마케팅 프로세스(예: 입찰 및 예산 최적화)를 실행합니다. 채택 단계 완료 후 성과 영향 분석을 합니다. 증분 측정 및 실험의 향후 사용을 결정합니다. 채택 계획 채택 계획은 채택 단계에 대한 범위, 성공 기준 및 기대치를 설정하는 데 도움이 됩니다. 채택 계획에서소수 독자

• 채택 분석 데이터 패키지

  각 채택 분석 데이터 패키지는 하나의 앱에 대한 결과와 기본 데이터가 포함된 zip 아카이브 형태로 제공됩니다. 각 패키지에는 도표, 미가공 데이터, 결과 및 가중치등의 4개의 하위 폴더가 들어 있습니다. 집계 결과 집계결과 파일은 결과 하위 폴더에 있으며 채택 단계가 성과 지표에 미치는 영향을 평가하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. 데이터 패키지의 다른 모든 파일에는 영향 분석 방법론을 검증하는 데 사용할 수 있는 기본 데이터 또는 동일한 데이터의 다른 보기가 포함되어 있습니다. summary.csv - 결과 하위 폴더의 summary.csv 파일은 채택 단계의 결과를 요약합니다. 열은 다음과 같습니다: avgimpact - 일 평균 영향입니다. 양수 값은 지표의 상대적인 증가입니다. avgimpactpct - 지표의 실제값과 합성제어 값 사이의 % 차이로, 일 평균 영향입니다. 양수 값은 지표의 상대적인 증가입니다. totalimpact소수 독자

• 채택 단계 요약

  첫째, 채택 단계가 끝나면 Polaris에서 제공하는 개인 정보 중심 증분 지표를 통해 마케팅 프로세스에 증분을 추가하는 방법을 이해할 수 있습니다. 둘째, 증분 측정 데이터를 보정하고 정기적인 Ground Thruth 실험을 통해 데이터를 점점 더 정확하게 만들 수 있는 도구와 지식을 갖게 됩니다. 마지막으로, 일상적인 마케팅 프로세스와 높은 수준의 마케팅 전략에서 증분 지표를 사용함으로써 성과가 향상되는 것을 확연히 볼 수 있습니다. 귀하의 비즈니스에 증분을 채택하고 결함이 있는 라스트 터치 지표에 점차적으로 덜 의존하며 개인 정보 중심적인 광고 세계에서 성공할 수 있는 장기적인 계획을 세울 수 있습니다.소수 독자