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- 작품명 : DNN 기반 CTR 예측 및 의사결정분석을 통한 디지털 마케팅
- 팀명 : 쿠쿠패밀리
- 팀원 : 정수빈, 고기범, 이슬, 이기준, 공준식, 고다현, 유하늘(산업경영공학과), 김도연, 양수빈(수학과)
- 지도교수 : 김관호(산업경영공학)
- 산업체 멘토 : 권태준(펫트라슈, 대표이사)
- 대학원생 멘토 : 김종은(산업경영공학)
- 수상내역 : 2023년 산학캡스톤디자인경진대회 대상 수상
1) 목적 : 기업이 보유한 데이터를 활용하여 검색 광고 키워드 선정 기준을 DNN 모델을 통해 제시
CTR을 예측하는 DNN을 개발하여 검색 광고 시 수작업으로 키워드를 선정하는 방법을 자동화함으로 인해 투자 대비 효율을 극대화 시키는 마케팅을 기획
2) DNN 기반 CTR 예측 모델
- DNN 모델을 통해 CTR이 높게 예측되는 키워드를 선정함으로써 근거있는 키워드 선정 기준을 만들고 수작업을 통한 생성되는 시간과 비용 단축
3) 의사결정분석기법을 통한 디지털 마케팅 프로모션 선정 및 광고 매체 선정
- 기업의 목표 달성과 마케팅 성과 향상을 도모하기 위해서 의사결정 기법인 SWOT 분석, TOPSIS, AHP 모델을 활용하여 기업에게 최적의 디지털 마케팅 광고 기획을 제시
- SWOT 분석과 Decision tree를 통해 기업의 현위치를 파악한 후, 소비자들의 성향을 파악하여 시장의 니즈를 기반으로 프로모션 2건을 제작
- 프로모션 참여 방안에서 사용되는 해시태그는 TOPSIS 기법을 이용하여 선정
- 협력 업체 선정시에도 다기준의사결정분석에 적합한 AHP 기법을 활용
* 실제 집행한 프로모션 썸네일
