데이터 과학, 머신 러닝 및 분석의 맥락에서, 지상 진실 일반적으로 직접 관찰, 경험적 증거 또는 세심한 검증을 통해 확립된 객관적으로 사실 또는 정확한 것으로 알려진 정보를 말합니다. 이는 모델, 예측 및 데이터 해석을 비교하고 검증하는 신뢰할 수 있는 기준 또는 벤치마크 역할을 합니다. 예를 들어 데이터 기반 마케팅 접근 방식은 정확성과 효율성을 위해 근거를 확립하고 사용하는 것이 필수적입니다.
지상 진실이 확립되는 방법
실측 데이터는 일반적으로 높은 정확도를 보장하는 방법을 통해 수집됩니다. 여기에는 다음이 포함될 수 있습니다. 수동 인간 주석 또는 데이터의 라벨링(예: 이미지에서 객체 식별, 텍스트에서 감정 분류).
직접 측정 보정된 기기나 통제된 실험을 사용하는 것도 또 다른 방법입니다. 다음 출처에서 얻을 수도 있습니다. 검증되고 권위 있는 출처 또는 신뢰할 수 있는 여러 데이터 세트를 상호 참조하여 사용합니다. 핵심은 실측 데이터가 주어진 문제에 대해 '올바른' 데이터로 간주된다는 것입니다.
마케팅 및 광고에서 실측 데이터의 활용
실측 데이터는 다양한 마케팅 애플리케이션에서 중요한 역할을 합니다. 다음과 같은 용도로 사용됩니다. 머신 러닝 모델 훈련 및 검증 잠재 고객 세분화, 예측 리드 스코어링 및 LTV 모델링. In 어트리뷰션 모델링, 근거 데이터(또는 이에 매우 근접한 데이터, 예: 제어된 증분성 테스트)를 통해 어떤 접점이 전환에 실제로 영향을 미쳤는지 확인할 수 있습니다.
다음과 같은 경우에 중요합니다. 데이터 품질 보증 다음과 같은 시스템에서 DMP(데이터 관리 플랫폼) 를 통해 퍼스트 파티 데이터 또는 다른 데이터 소스가 정확한지 확인합니다. 예를 들어 온라인-오프라인 광고 어트리뷰션광고에 노출된 특정 가구와 연결된 검증된 판매 데이터를 포함할 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 인사이트를 위한 실측 데이터의 중요성
근거 데이터가 없으면 마케터는 잘못된 가정이나 부정확한 데이터를 기반으로 운영할 위험이 있으며, 이는 '쓰레기 유입, 쓰레기 배출' 현상으로 이어질 수 있습니다. 잘못된 데이터로 학습된 모델은 잘못된 예측을 하게 되고, 캠페인 성과 분석은 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다.
지상 진실은 다음을 보장합니다. 현실에 기반한 데이터 기반 의사 결정보다 효과적인 전략, 더 나은 리소스 할당, 궁극적으로 개선된 ROI(투자 수익률). 이는 신뢰할 수 있는 미디어 믹스 모델.
실측 데이터 확보 및 활용의 과제
고품질의 실측 데이터를 확보하는 방법은 다음과 같습니다. 시간과 비용이 많이 드는. 예를 들어 수동 주석 작업에는 상당한 사람의 노력이 필요합니다. 또한 주관성 객관적인 진실을 규명하려고 할 때에도 인간의 판단에 의존합니다.
동적 시스템의 경우 지상 진실 데이터는 다음을 수행할 수 있습니다. 구식이 되다 정확성을 유지하기 위한 지속적인 노력이 필요합니다. 이러한 어려움에도 불구하고 신뢰할 수 있는 근거 자료의 가치는 특히 중요한 비즈니스 의사 결정에 있어 비용보다 더 큰 경우가 많습니다.
글로벌 마케팅 맥락에서의 실사 기반 데이터
국제적으로 사업을 운영할 때는 데이터 가용성, 수집 방법, 문화적 해석의 차이로 인해 근거 데이터를 구축하는 것이 더 복잡할 수 있습니다. 한 시장에서 검증된 정보를 구성하는 요소는 시장마다 다를 수 있습니다. 글로벌 마케터들이 활용하는 해외 미디어 기획 및 구매 서비스는 건전하고 현지화된 의사 결정을 내리기 위해 여러 지역에 걸쳐 데이터 소스의 신뢰성을 확보하는 데 특히 주의를 기울여야 합니다.
전문가 팁: 마케팅에서 AI 또는 머신러닝 모델을 사용할 때는 항상 학습 및 검증에 사용된 실측 데이터에 대해 문의하세요. 데이터의 출처와 품질을 이해하면 모델의 결과물에 대한 신뢰도를 높이고 잠재적인 편견을 식별하는 데 도움이 됩니다.