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모델 생성

Monetai의 AI 모델은 SDK를 통해 수집된 사용자 행동 데이터를 기반으로 구매자 예측 모델을 자동으로 생성합니다.

모델 생성 과정​

1. 데이터 수집 단계​

SDK가 설치되고 이벤트가 수집되면 다음과 같은 과정을 거칩니다:

  • 사용자 행동 데이터 수집: 고객사가 수집한 사용자 로그 데이터 기반
  • 구매 이벤트 수집: 무료 체험 시작, 유료 구족 전환, 갱신 등의 이벤트
  • 데이터 축적: 충분한 데이터가 쌓일 때까지 대기

2. 모델 학습 시작 조건​

모델 학습은 다음 조건이 충족되면 자동으로 시작됩니다:

  • ✅ 수집된 3개월 데이터 내에서 구매자 수 100명, 비구매자 수 100명 이상 수집 완료
모델 학습 자동화

모델 학습은 완전히 자동화되어 있어 별도의 설정이나 개입이 필요하지 않습니다. 매일 고객사의 구매자 수와 비구매자 수를 체크하여 각각 100명 이상의 데이터가 수집되면 모델이 자동으로 학습을 시작합니다.

모델 정확도 및 상태​

정확도 정의​

모델의 정확도는 구매자 클래스에 대한 recall 값으로 정의됩니다:

  • Recall (재현율): 실제 구매자 중에서 모델이 구매자로 올바르게 예측한 비율
  • 높은 정확도: 구매자를 정확히 식별하여 불필요한 할인 제공을 방지
  • 낮은 정확도: 구매자를 비구매자로 잘못 예측하여 수익 손실 발생

정확도 단계 및 상태​

모델 정확도는 다음과 같은 단계로 구분됩니다:

정확도 단계Recall 값설명
높음0.8 이상구매자를 매우 정확하게 예측
보통0.6 ~ 0.8적절한 수준의 예측 정확도
낮음0.6 미만예측 정확도 개선 필요
최적화 중-아직 구매 데이터가 쌓이지 않았거나, 구매 데이터를 기반으로 모델이 생성 중
캠페인 시작 권장 시점

정확도가 보통(0.6~0.8) 이상일 때 캠페인을 시작하는 것을 권장합니다. 이 시점에서는 모델이 충분한 예측 정확도를 확보하여 효과적인 프로모션 캠페인을 진행할 수 있습니다.

실시간 예측 정확도 확인​

모델의 학습 상태와 정확도는 Monetai 대시보드의 오른쪽 사이드바에서 "실시간 예측 정확도" 를 통해 확인할 수 있습니다.

모델 재학습​

현재 지원되지 않는 기능

모델 재학습 기능은 현재 지원되지 않습니다. 모델 재학습이 필요한 경우 support@monetai.io에 별도로 문의해 주세요.

다음 단계​

모델이 생성되면 다음 단계로 진행하세요:

지원​

모델 생성 과정에서 문제가 발생하면 support@monetai.io에 문의해 주세요.