대만유통·이커머스2019 – 진행 중까르푸 대만
정밀 온라인 광고를 위한 머신러닝 모델
까르푸 대만이 고객 타기팅 머신러닝 모델로 온라인 광고 액션당 비용을 40% 낮췄다
문제
까르푸 대만은 2018년 전자상거래 매출을 크게 키우겠다는 목표를 세웠다. 매출의 상당 부분이 온라인 광고에서 나왔고, 소매업체는 더 비용 효율적인 타기팅 방법이 필요했다.
접근 방식
2019년 소매업체는 고객 데이터를 구글 클라우드 AutoML에 올려 고객 생애 가치, 세분화, 전환율, 이탈을 다루는 모델 4개를 만들었다. 구글 클라우드 전문 서비스팀이 개발 단계를 짜고, 구글 광고팀이 성과 지표를 조언했다. 생애 가치 모델이 고가치 고객을 가려내 이들에게 광고 대부분을 노출했고, 세분화 모델은 더 개인화된 광고를 뒷받침했다.
주요 수치
40%온라인 광고의 액션당 비용 감소
2.64배이전보다 높아진 광고비 수익률, 회사의 디지털 최고기술책임자 발언 기준
시사점
소매업체에는 복잡한 모델을 다뤄 본 직원이 없어 공급사 서비스팀의 도움으로 구축했다. 모델을 광고 타기팅에 직접 연결하고 광고 성과로 평가했다.
분류
출처
출처 요약
[1]Google Cloud2022년 11월 22일
구글 클라우드의 고객 사례는 까르푸 대만이 2019년 온라인 광고 타기팅용 AutoML 모델 4개를 만든 과정과, 이후 시스템을 구글 클라우드로 옮긴 일을 소개했다. 액션당 비용이 40% 낮아졌고 광고비 수익률이 이전보다 2.64배 높아졌다고 밝혔다. 페이지에는 날짜가 없으며, 인터넷 아카이브가 2022년 11월 22일에 처음 저장했다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 4일 · 수정일 2026년 11월 4일
