필요한 데이터

수행할 작업을 파악하고 나면 계획을 구현하는 데 필요한 데이터가 모두 있는지 확인해야 합니다. Optimize에서는 Campaign을 사용하며 다음과 같은 사항이 필요합니다.

응답 추적 및 분석(컨택 및 응답 기록 포함) - 동일한 사람에게 오퍼를 너무 많이 보내지 않도록 컨택 피로도를 관리하려면 보내는 내용을 추적해야 합니다. 캠페인 및 최적화의 효과를 모니터링하려면 고객 응답을 추적해야 합니다. 대상 그룹에 컨택할 때와 통계적으로 비슷한 컨트롤 그룹의 구성원과 컨택하지 않을 때의 결과를 비교할 수 있습니다. 또한 Optimize 사용 효과를 평가하려면 최적화를 거치지 않은 제안된 컨택 그룹을 유지하면서 최적화된 컨택 결과와 비교할 수 있습니다. 최적화의 이점은 응답 비율 또는 ROI 증가, 옵트아웃 감소, 고객 만족도 증가 등과 같이 다양한 형태로 나타날 수 있습니다.

정의된 오퍼 - 특정 오퍼 그룹에 적용될 수 있는 규칙 및 제한조건을 설계할 때 최적화에 포함된 오퍼를 모두 보여 주는 리스트가 필요합니다(일반적으로 오퍼 속성 또는 오퍼 유형을 기반으로 오퍼 리스트로 정의됨). 중앙 집중식 점수 행렬에 점수를 직접 입력하려면 점수 값을 입력할 대상 오퍼 리스트가 있어야 합니다.

정의된 세그먼트 - 규칙과 제한조건을 설계할 때 최적화할 모든 세그먼트에 대해 잘 알고 있어야 하며, 규칙과 제한조건의 적용 가능성과 범위를 특정 세그먼트로 제한할 수 있습니다. 중앙 집중식 점수 행렬에 점수를 직접 입력하려면 점수 값을 입력할 대상 세그먼트 리스트가 있어야 합니다.

정의된 스코어 - 구현을 계획할 때 스코어 부여 방법을 선택했습니다. 이러한 스코어를 생성하는 프로세스가 있어야 합니다. 예를 들어, 스코어 부여 행렬에 상수를 채울 경우 스코어를 표시할 세분 단위(즉, 오퍼 및 세그먼트)을 선택하고 실제 스코어 값을 결정해야 합니다. 계산을 사용할 경우(예: 파생 필드를 사용하여 개인의 평균 잔액을 기준으로 제안된 신용 한도액 증가 오퍼의 수익성 계산) 방정식을 정의해야 합니다. 예측 모델을 사용할 경우 모델링 응용 프로그램에서 데이터를 수집, 집계, 사전 처리 및 모델링해야 합니다.