​레뷰-KAIST, 빅데이터 기반 마케팅 성과 예측 시스템 공동개발

심층학습·기계학습 등으로 인플루언서 추천과 성과 예측

객관화 데이터 기반으로 마케팅 전략 전개...효율성 강화

[사진=레뷰코퍼레이션]

레뷰코퍼레이션이 한국과학기술원(KAIST) 박성혁 교수팀과 함께 '빅데이터 심층학습(딥러닝) 기술을 활용한 글로벌 광고 성과 예측 시스템 개발'에 성공했다고 9일 밝혔다.

해당 시스템은 심층학습과 기계학습 모델로 구성됐다. 인플루언서의 과거 마케팅 성과 데이터를 활용해 미래 성과를 예측하고, 예측치를 주요 변수로 사용해 인플루언서를 추천한다. 광고주는 객관화된 데이터를 기반으로 성과 높은 인플루언서와 협업 가능하다.

데이터로는 레뷰코퍼레이션이 보유한 약 96만명의 인플루언서 데이터, 약 60만건의 캠페인 데이터, 약 540만건의 콘텐츠 등 활용됐다. 회사 측은 향후 지속적으로 쌓이는 데이터를 추가로 활용할 계획이라고 전했다.

레뷰코퍼레이션은 광고주의 예산 대비 광고 성과 최적화를 지원하고, 블로그·인스타그램·유튜브·틱톡 등 다매체 인플루언서 운영이 가능하도록 시스템을 고도할 계획이다.

레뷰코퍼레이션 관계자는 "앞으로도 국내외 연구개발센터는 물론, KAIST 등 외부 기술 네트워크와도 협업해 플랫폼 기술 혁신을 지속할 것"이라며 "최근 광고업계에서 디지털 전환이 중요한 전략으로 자리 잡고 있는 만큼, 이를 통해 국내 최고 애드테크 플랫폼 기업으로 성장해 나갈 것"이라고 말했다.