토스ㅣSLASH 24 - ML 기반 자동 타겟팅으로 고객 만족과 마케팅 효율 모두 잡기!
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AI 핵심 요약
마케팅 세그먼트를 만들려면 데이터를 찾고 모델을 이해해 여러 차례 테스트해야 해 시간이 들고, 발송 시점을 놓치거나 성과가 낮아질 수 있었다. 이를 줄이기 위해 과거 캠페인 사례를 기준으로 기존 서비스·광고 반응 모델을 시뮬레이션하고, 반응 사용자와 유사한 사용자를 찾는 LightGBM 모델을 함께 적용해 자동 타겟 세그먼트를 생성했다. 결과는 내부 서비스에서 쓸 수 있는 쿼리로 제공했으며, 발표에 따르면 2024년부터 운영한 기능은 사람이 만든 세그먼트보다 평균 성과가 높았고 광고 발송에도 활용됐다. 다만 요청과 모델이 늘어나는 운영 비용, 사용자에게 메시지가 과도하게 쌓이는 문제를 해결하려면 모델 효율화와 채널 차원의 발송 제어가 필요하다고 설명했다.
- 과거 캠페인에서 메시지에 반응한 사용자와 반응하지 않은 사용자를 구분해 유사 사용자 모델의 학습 데이터로 활용한다.
- LightGBM 기반 서비스·광고 반응 예측과 트랜스포머 기반 결제 카테고리 예측을 참조 사례와 결합한다.
- CTR·CVR 기준을 만족하는 확률 구간을 탐색하고, 여러 모델의 결과는 사용자 ID 기준으로 합쳐 세그먼트를 구성한다.
- 모델 성능뿐 아니라 발송 채널의 메시지 빈도와 리타게팅 주기도 관리해야 사용자 피로와 성과 저하를 막을 수 있다.
소개
늘 고민되는 세그먼트 타겟팅, 더 효율적이고, 더 효과적으로 할 수 없을까요? ML 기반 자동 타겟팅으로 사용자 만족과 마케팅 효율 모두를 잡은 과정을 소개합니다. 김하영 / Data Scientist 토스 개발자 컨퍼런스 SLASH에 대한 자세한 정보는 👉🏻 https://toss.im/slash-24 컨퍼런스 및 세션에 대한 문의는 👉🏻 slash@toss.im 토스에 합류하고 싶다면 👉🏻 https://toss.im/career/jobs #토스 #개발자컨퍼런스 #SLASH #SLASH24 #datascience #machinelearning 유의 사항 *본 발표자료의 저작권은 연사에 있으며, 저작권자의 사전 서면 동의 없이 자료의 일부 또는 전부를 이용하거나 배포할 수 없습니다. *또한 해당 자료를 복제하여 SLASH 행사 홈페이지를 제외한 온라인상에 게재하는 행위는 연사가 동의한 저작권 및 배포전송권에 위배됩니다. *토스가 다루는 모든 개인정보는 고객...
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