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알고리즘 마케팅 인공지능을 활용한 마케팅 자동화

데이터 과학
일리야 캐서브 지음 | 조종희 옮김 | 에이콘출판 | 2019년 05월 22일 출간
  • 정가 : 35,000원
    판매가 : 31,500 [10%↓ 3,500원 할인]
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상품상세정보
ISBN 9791161752907(1161752900)
쪽수 520쪽
크기 151 * 228 * 31 mm /759g 판형알림
이 책의 원서/번역서 Introduction to algorithmic marketing : artificial intelligence for marketing operations./Ilya Katsov

책소개

이 책이 속한 분야

마케팅 분석가를 위한 고급 마케팅 자동화에 관한 가이드다. 테크놀로지, 광고, 소매 업계에서 검증된 다양한 기법을 소개하고 최신 경제학 이론 및 인공지능 기술과 연결시킨다. 이 책에서 소개하는 내용은 알고리즘 기반의 실시간 의사결정을 요구하는 이커머스 검색, 추천, 가격결정, 제품 구성 최적화 등의 영역에서 유용하게 활용할 수 있다.

상세이미지

알고리즘 마케팅(데이터 과학) 도서 상세이미지

저자소개

저자 : 일리야 캐서브

마케팅 기술과 소매업계의 분석 영역에서 다양한 경험을 쌓았다. 메이시스, 콜스, JC 페니, 애플, T-모빌, 세포라, 카탈리나 마케팅, 인테그럴 애드, 야후 등의 회사와 컨설팅 프로젝트를 진행했다. 마케팅 자동화와 분석 그리고 타깃팅, 성향 모델링, 매출 관리, 채널 어트리뷰션 등의 경제학 모델링에 대해 깊은 식견을 갖고 있다.

역자 : 조종희

데이터를 활용한 비즈니스 환경에서의 과학적인 의사 결정 및 업무 성과의 최적화가 주된 연구 분야다. 포드 자동차, JP 모건 체이스, 빅토리아 시크릿 등과 같은 세계적인 회사에서 10년 넘게 마케팅 데이터 분석 경력을 쌓았다. 카네기멜런대학교에서 분석적 마케팅 전공으로 MBA를 마쳤다. 하버드 비즈니스 리뷰 코리아의 객원 번역가로 활동하고 있으며 미국 조지아대학교, 한양대학교 등에서 강의했다.

작가의 말

마케팅 분야에서 통계적 알고리즘을 활용한 과학적인 데이터 분석의 필요성은 예전부터 많이 논의됐지만 어떤 알고리즘을 어떤 상황에서 사용해야 하는지에 대한 체계적인 안내서는 찾기 힘들었다. 이 책은 광고, 검색, 추천, 가격 책정 등의 다양한 분야에서 쓰일 수 있는 알고리즘의 상세한 이론적 배경 및 실제적인 구현 사례를 보여주고 있으므로 마케터들과 마케팅 분야에서 일하는 데이터 과학자들에게 아주 유용한 참고서가 될 것이다. 이 책이 우리나라에서 알고리즘 기반의 고급 분석적 마케팅의 도입을 앞당기는 데 조금이나마 도움이 되길 바란다.

목차

추천의 글
지은이 소개
감사의 글
옮긴이 소개
옮긴이의 말

01장. 개론
__1.1 알고리즘 마케팅의 주제
__1.2 알고리즘 마케팅의 정의
__1.3 역사적 배경과 맥락
____1.3.1 온라인 광고: 서비스와 시장
____1.3.2 항공사: 매출 관리
____1.3.3 마케팅 과학
__1.4 프로그램 기반 서비스
__1.5 누가 이 책을 읽어야 할까?
__1.6 요약

02장. 예측 모델링 리뷰
__2.1 기술적, 예측적, 처방적 분석
__2.2 경제적 최적화
__2.3 머신 러닝
__2.4 감독학습
____2.4.1 모수/비모수 모델
____2.4.2 최대 가능성 추정
____2.4.3 선형 모델
____2.4.4 비선형 모델
__2.5 표현 학습
____2.5.1 중요 요소 분석
____2.5.2 클러스터링
__2.6 다른 특수 모델들
____2.6.1 고객 선택 이론
____2.6.2 생존 분석
____2.6.3 경매 이론
__2.7 요약

03장. 프로모션과 광고
__3.1 환경
__3.2 비즈니스의 목적
____3.2.1 제조업체와 소매업체
____3.2.2 비용
____3.2.3 이익
__3.3 타깃팅 파이프라인
__3.4 응답 모델링과 측정
____3.4.1 응답 모델링 프레임워크
____3.4.2 응답 측정
__3.5 구성 요소: 타깃팅과 생애 가치 모델
____3.5.1 데이터 수집
____3.5.2 계층별 모델링
____3.5.3 RFM 모델링
____3.5.4 성향 모델링
____3.5.5 세그멘테이션과 페르소나 기반 모델링
____3.5.6 생존 분석을 이용한 타깃팅
____3.5.7 생애 가치 모델링
__3.6 캠페인 디자인과 운영
____3.6.1 고객 여정
____3.6.2 제품 프로모션 캠페인
____3.6.3 다단계 프로모션 캠페인
____3.6.4 고객 유지 캠페인
____3.6.5 보충 캠페인
__3.7 자원 할당
____3.7.1 채널에 따른 할당
____3.7.2 목적에 따른 할당
__3.8 온라인 광고
____3.8.1 환경
____3.8.2 목표와 애트리뷰션
____3.8.3 CPA-LT 모델 타깃팅
____3.8.4 다접촉 애트리뷰션
__3.9 효율성 측정
____3.9.1 랜덤화된 실험
____3.9.2 관찰 연구
__3.10 타깃팅 시스템의 구조
____3.10.1 타깃팅 서버
____3.10.2 데이터 운영 플랫폼
____3.10.3 분석 플랫폼
__3.11 요약

04장. 검색
__4.1 환경
__4.2 비즈니스 목표
____4.2.1 적합성 지표
____4.2.2 상품 통제
____4.2.3 서비스 품질 지표
__4.3 검색의 기본: 매칭과 랭킹
____4.3.1 토큰 매칭
____4.3.2 불리언 검색과 구절 검색
____4.3.3 정규화와 스테밍
____4.3.4 랭킹과 벡터 스페이스 모델
____4.3.5 TF3IDF 스코어링 모델
____4.3.6 n-그램 스코어링
__4.4 적합한 신호 믹싱하기
____4.4.1 복수의 필드 검색
____4.4.2 신호 엔지니어링과 평준화
____4.4.3 신호 믹싱 파이프라인 디자인
__4.5 의미 분석
____4.5.1 동의어와 계층
____4.5.2 단어 임베딩
____4.5.3 잠재 의미 분석
____4.5.4 확률적 토픽 모델링
____4.5.5 확률적 잠재 의미 분석
____4.5.6 잠재 디리클레 할당
____4.5.7 Word2Vec 모델
__4.6 상품을 위한 검색 기법
____4.6.1 결합 구절 검색
____4.6.2 통제된 정확도 감소
____4.6.3 중첩 개체와 동적 그룹화
__4.7 적합성 튜닝
____4.7.1 랭킹 생성 학습
____4.7.2 암묵적 피드백으로부터의 랭킹 생성 학습
__4.8 제품 검색 서비스의 아키텍처
__4.9 요약

05장. 추천
__5.1 환경
____5.1.1 고객 레이팅의 성질
__5.2 비즈니스 목표
__5.3 품질 평가
____5.3.1 예측 정확도
____5.3.2 랭킹 정확도
____5.3.3 참신성
____5.3.4 우연성
____5.3.5 다양성
____5.3.6 적용 범위
____5.3.7 실험의 역할
__5.4 추천 기법들의 개관
__5.5 콘텐츠 기반 필터링
____5.5.1 최근접 이웃 접근
____5.5.2 나이브 베이즈 분류기
____5.5.3 콘텐츠 필터링을 위한 특징 엔지니어링
__5.6 협업 필터링 개관
____5.6.1 베이스라인 추정
__5.7 이웃 기반 협업 필터링
____5.7.1 사용자 기반 협업 필터링
____5.7.2 아이템 기반 협업 필터링
____5.7.3 사용자 기반과 아이템 기반 기법의 비교
____5.7.4 회귀 문제로서의 이웃 기법
__5.8 모델 기반 협업 필터링
____5.8.1 레이팅 예측에 대한 회귀 모델의 적용
____5.8.2 나이브 베이즈 협업 필터링
____5.8.3 잠재 요소 모델
__5.9 하이브리드 기법들
____5.9.1 스위칭
____5.9.2 블렌딩
____5.9.3 특징 증강
____5.9.4 하이브리드 추천에 대한 표현 옵션들
__5.10 맥락 추천
____5.10.1 다차원 프레임워크
____5.10.2 맥락 기반 추천 기법들
____5.10.3 시간 기반 추천 모델
__5.11 비개인화된 추천
__5.12 다중 목표 최적화
__5.13 추천 시스템의 아키텍처
__5.14 요약

06장. 가격 책정과 상품 구성
__6.1 환경
__6.2 가격 책정의 영향력
__6.3 가격과 가치
____6.3.1 가격 경계
____6.3.2 인지된 가치
__6.4 가격과 수요
____6.4.1 선형 수요 곡선
____6.4.2 상수-탄력성 수요 곡선
____6.4.3 로지트 수요 곡선
__6.5 기본적인 가격 구조
____6.5.1 단위 가격
____6.5.2 마켓 세그멘테이션
____6.5.3 다단계 가격 책정
____6.5.4 번들링
__6.6 수요 예측
____6.6.1 상품 구성 최적화를 위한 수요 모델
____6.6.2 계절 세일에 대한 수요 모델
____6.6.3 재고 부족이 있는 경우의 수요 예측
__6.7 가격 최적화
____6.7.1 가격 차별화
____6.7.2 동적 가격 책정
____6.7.3 개인화된 할인
__6.8 자원 할당
____6.8.1 환경
____6.8.2 2개의 클래스가 있는 할당
____6.8.3 다중 클래스의 할당
____6.8.4 다중 클래스에 대한 휴리스틱
__6.9 상품 구성 최적화
____6.9.1 스토어 레이아웃 최적화
____6.9.2 카테고리 관리
__6.10 가격 관리 시스템의 아키텍처
__6.11 요약

__부록 A. 디리클레 분포

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출판사 서평

★ 추천의 글 ★
권력이 소비자에게 옮겨 가는 시대에 있어 브랜드와 소매업체는 여기저기 옮겨 다니는 소비자의 주의를 끌기 위해 노력하고 있고 고객을 유치하거나 유지하기 위해 데이터를 대규모로 활용할 수 있는 능력을 바탕으로 경쟁하고 있다. 마케팅 전문가와 기술 제공자들 모두 마케팅 가치 체인과 이를 어떻게 디지털화할 것인지에 대해 알고자 한다면 이 책을 유용하게 활용할 수 있을 것이다. 이 책은 알고리즘에 기반을 둔 마케팅으로의 여행을 떠나는 모든 사람에게 필수불가결한 참고서가 될 것이다.
-알리 부후치(세포라 미국 담당 CTO... 더보기

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