AI 모델 생성

Monetai의 AI는 앱 SDK를 통해 수집된 사용자 이벤트 데이터를 기반으로, 맞춤형 구매 예측 모델을 자동으로 빌드하고 학습합니다.

모델 생성 과정

1. 데이터 수집 단계
SDK가 연동되면, Monetai의 시스템으로 사용자 이벤트 데이터가 전송되기 시작합니다. 초기 단계엔 신뢰도 높은 모델을 만들기 위해 충분한 데이터가 쌓이는 데 집중합니다. Monetai는 아래 데이터들을 집중적으로 추적합니다.

• 일반적인 사용자 행동 (예: 상품 페이지 조회)
• 주요 구매 이벤트 (예: 무료 체험 시작, 유료 전환, 구독 갱신)

2. 모델 학습 시작 조건
특정 데이터 기준점을 넘어서면 모델이 자동으로 학습을 시작합니다. 별도의 수동 작업은 필요하지 않습니다.

• ✅ 학습 시작 조건: 최근 3개월 데이터 내에서 100명 이상의 결제자와 100명 이상의 미결제자 데이터가 수집되면 학습이 시작됩니다.

설정이 필요 없는 자동화

전체 모델 학습 과정은 완전히 자동화되어 있습니다. Monetai 시스템은 매일 데이터를 확인하고, 조건이 충족되면 자동으로 학습을 시작하므로 별도 설정이나 개입이 전혀 필요하지 않습니다.

모델 정확도 및 상태

정확도 측정 기준
Monetai는 표준 머신러닝 지표인 Recall(재현율)로 모델 정확도를 측정합니다. Monetai에서 재현율(Recall)이란 실제 구매자 중 모델이 구매자로 정확히 예측한 비율을 뜻합니다. 즉, '구매할 사람을 놓치지 않고 얼마나 잘 찾아내는가'를 보여주는 핵심 지표입니다.

• Recall이 중요한 이유: Recall이 높아야 프로모션이 없어도 구매할 사용자를 정확하게 식별하여, 불필요한 할인을 제공하지 않고 기준 매출(baseline revenue)를 보호할 수 있습니다.

정확도 단계	Recall 값	설명
높음	0.8 이상	예측 정확도가 매우 높음
보통	0.6 ~ 0.8	신뢰할 수 있는 안정적인 예측 정확도
낮음	0.6 미만	예측 정확도 개선이 필요함
최적화 중	-	데이터 수집 중 또는 모델 학습이 진행 중인 상태

모델 상태 확인하기
Monetai 대시보드 오른쪽 사이드바에서 모델의 현재 학습 상태와 실시간 정확도를 확인할 수 있습니다.

캠페인 시작 권장 시점

모델 정확도가 보통(0.6) 이상에 도달했을 때 캠페인을 시작하는 것을 권장합니다. 이 시점부터 효과적이고 수익성 있는 프로모션 캠페인을 진행하기에 충분한 신뢰도를 확보한 것으로 볼 수 있습니다.

모델 재학습

현재 지원되지 않는 기능

모델 재학습은 아직 지원되지 않습니다.앱이나 유저 베이스에 큰 변화가 생겨 모델 재학습이 필요하다고 판단되는 경우, support@monetai.io로 별도로 문의해 주세요.

자주 묻는 질문

• Q. AI 모델이 '구매자'와 '비구매자'를 나누는 기준은 무엇인가요?
  
• A. Monetai의 AI 모델은 단순히 구매 여부만으로 사용자를 판단하지 않습니다. 더 정확한 예측을 위해, 아래와 같은 활동 조건을 만족하는 경우에만 분석 대상에 포함됩니다.
  • 세션 길이: 12분 이상
  • 첫 이벤트: SDK가 자동 수집하는 결제 이벤트가 아닌, 고객사가 직접 기록한 커스텀 이벤트
  • 기간: 최근 90일 이내의 데이터

• Q. 앱에서 결제가 발생했는데, 왜 Monetai 대시보드의 '구매자' 수치에 바로 반영되지 않나요?
• A. 구매가 발생했더라도, 해당 사용자가 위의 세 가지 기준(세션 길이, 첫 이벤트, 데이터 기간)을 모두 만족해야 AI 모델이 유효한 '구매자' 또는 '비구매자'로 인식하고 분석을 시작합니다.
  이는 일회성으로 접속하거나 구매만 하는 비활성 사용자를 분석에서 제외하여, 예측 모델의 정확도를 높이기 위한 과정입니다.
  

기술 지원
모델 생성 과정에 대해 궁금한 점이 있다면, 주저하지 말고 support@monetai.io로 문의해 주세요.

다음 단계

모델 정확도가 충분히 올라왔다면, 이제 마지막 단계를 진행해 볼까요?

• 캠페인 시작하기