LLM( 생성형) 업무효율화, 업무활용, 인공지능 활용하여 일잘 하는법 101

따라하면 성공하는 마케팅 효과 측정

 

 

한발자국 더

실제 우리가 광고비를 집행하게 되면, 규칙적으로 집행을 해도 되지만 그러지 못한 경우도 비일비재 합니다. 먼저 앞선 예시에서는 규칙성이 있었지만, 실제 업무를 하다 보면 특히 홍보에서는 예산이 수시로 변합니다. 정말 큰 기업이거나 또는 홍보를 매우 중요하게 생각하는 기업이 아니라면 홍보비가 수시로 변합니다. 이렇게 규칙적으로 홍보비용을 집행하는 것은, 사실 규칙적으로 하기는 여간 어려운 것이 아닙니다. 다음 예시는 광고비도 들쭉 날쭉 이고 여기에 대응하는 매출액도 들쭉 날쭉 인 경우를 해석하는 것입니다. 아래 데이터는 첨부 파일에 ‘한발자국더’에 해당되고 광고비와 매출액은 제가 임의로 넣었습니다.

 

 

 

회귀방정식 결과 ‘요약출력’ 나오는 것은 앞선 예시를 참조 하시면 됩니다.

요약출력을 보면, 결정계수 가 0.4867입니다. 앞서 말씀 드린대로 이 정도 설명력이 실제 합리적인 설명력입니다. 혹시 몰라 다시 말씀 드리면 0.4 이상일 때 사용할만 합니다. 그리고 높을수록 좋은 것입니다. 이 결정계수를 해석하면 ‘방정식을 48% 수준으로 설명가능하다’는 이야기 이기 때문입니다.

 

우리가 실제 업무를 하면서 이런 회귀식을 돌리다 보면 0.4 미만으로 나오는 경우도 많이 있습니다. 그런 경우 전처리를 하거나, 아니면 데이터 조정을 통해서 결정계수가 0.4가 나오게 해야 합니다. 그렇치 않으면 해당 방정식은 사용을 못 합니다. 즉, 데이터부터 다시 해야 합니다. 무조건 0.4 이상입니다.

 

따라서, 광고비와 매출액의 관계를 분석할 때는 결정계수가 0.4 이상인 회귀방정식을 사용하는 것이 중요하며, 이를 위해 데이터 전처리나 조정을 통해 결정계수를 높이는 노력이 필요합니다. 이를 통해 보다 정확한 광고비 집행 전략을 수립할 수 있습니다.

.

.

.

생성형인공지능, LLM, 일잘러, RAG응용, 챗지피티 를 활용해서 프로 일잘러 되기 출간 준비중~~!!