Uplift Modeling을 통한 마케팅 비용 최적화 (with Multiple Treatments)

Uplift Modeling을 통한 마케팅 비용 최적화

본 글에서는 네이버페이의 마케팅 비용 최적화 문제를 uplift modeling으로 정의하고, 인과추론 모델을 적용한 사례를 소개합니다. 마케팅 목표는 특정 사용자에게 프로모션을 제공하여 전환을 유도하는 것입니다. 이를 위해 데이터 수집, 모델 개발, 정책 생성, 온라인 평가 등의 단계가 필요합니다.

Uplift Modeling

Uplift modeling은 개별 또는 그룹 수준에서 treatment의 인과 효과를 추정하는 기법으로, 각 사용자의 반응도를 기반으로 마케팅 전략을 세울 수 있습니다.

모델 개발

Double Machine Learning(DML)을 통해 인과 효과를 추정하며, cross-fitting을 통해 과적합을 방지합니다. 최종적으로 개인화된 CATE 값을 확보하고, 효과적인 treatment를 선택하여 마케팅 비용 최적화를 달성합니다.

• 데이터 수집: 랜덤화된 interventional data를 통해 confounding 문제를 제거합니다.
• 모델 학습: DML을 사용하여 CATE를 추정합니다.
• 정책 생성: CATE 값에 따라 최적의 treatment를 결정합니다.
• 온라인 평가: A/B 테스트를 통해 실제 비용 절감을 검증합니다.

이 과정을 통해 마케팅 비용을 절감하고, 효과적인 고객 관리를 수행할 수 있음을 보여줍니다.