인벤토리 예측 공동 작업

템플릿 정보

인벤토리 예측 템플릿은 게시자와 광고주가 공동 작업 데이터 Clean Room 내에서 광고 인벤토리 가용성을 예측하는 데 도움이 됩니다. 게시자의 사용 가능한 광고 공급 및 대상 그룹 데이터에 대한 광고주 수요를 분석하여 향후 광고 노출 기회를 정확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 게시자는 광고 할당을 최적화하여 미판매 인벤토리를 방지하고 수익을 극대화할 수 있으며, 광고주는 주요 인구 통계 및 리전에서 사용 가능한 도달 범위를 파악하여 캠페인 계획을 개선할 수 있습니다.

이 예제에서는 게시자가 공동 작업 소유자이고 데이터 오퍼링과 분석 템플릿 및 활성화 템플릿이라는 두 가지 템플릿을 제공하는 양 당사자 공동 작업을 보여줍니다. 광고주는 공동 작업에 조인하고 자신의 데이터를 연결하고 두 템플릿을 모두 실행합니다.

공동 작업 역할

공동 작업자

역할

동작

게시자

소유자, 데이터 공급자

데이터 오퍼링(과거 판매 데이터), 분석 템플릿, 활성화 템플릿을 등록합니다. 공동 작업을 생성합니다. 광고주가 결과를 활성화한 후 게시자는 활성화 데이터를 보고 처리합니다.

광고주

분석 실행자, 데이터 공급자(자신에게)

데이터 오퍼링(현재 주식 수준)을 등록합니다. 공동 작업에 조인하고, 데이터를 연결하고, 분석 템플릿을 실행하여 예측 결과를 보고, 활성화 템플릿을 실행하여 결과를 게시자에게 보냅니다.

주요 사용 사례

  • 광고 노출 예측: 캠페인 계획을 개선하기 위해 특정 대상 그룹에 대해 사용 가능한 광고 노출 수를 예측합니다.

  • 대상 그룹 타겟팅: 타겟팅 가능한 대상 그룹의 크기를 식별하고 예측하여 광고 지출과 캠페인 도달 범위를 최적화합니다.

  • 캠페인 간격 및 제공: 광고 인벤토리를 정확하게 예측하고 과소지출을 방지하여 정시에 전체 캠페인을 제공합니다.

  • 수익 관리: 수요가 많은 광고 인벤토리를 예측하고 그에 따라 가격 전략을 조정하여 수익을 극대화합니다.

  • **소매 수요 계획**(산업 전반에 걸친 예): CPG 브랜드는 특정 리전의 제품에 대한 컨슈머 수요를 예측하여 소매 파트너가 재고 수준을 최적화해 재고 소진을 방지하고 판매를 개선할 수 있도록 지원합니다.

워크시트 및 템플릿 가져오기

워크시트를 다운로드하여 동일한 조직 및 동일한 클라우드 호스팅 환경에 있는 두 개의 별도 Snowflake 계정에 설치합니다. 이러한 워크시트는 사용하고 수정할 수 있는 인벤토리 예측 템플릿으로 Clean Room을 생성하고 실행하는 방법을 보여줍니다. 광고주는 분석 템플릿을 실행하여 예측 결과를 검토하고 선택적으로 활성화 템플릿을 실행하여 결과를 게시자의 계정으로 보냅니다.

1단계: 샘플 데이터 생성

Python 샘플 데이터 생성기를 실행하여 게시자 계정과 광고주 계정 모두에서 샘플 데이터를 생성합니다.

Python 샘플 데이터 테이블 생성기 다운로드.

샘플 데이터 생성기를 실행하려면 다음을 수행합니다.

  1. Snowsight에서 프로젝트 > 워크시트 > + > Python 워크시트 로 이동합니다.

  2. 다운로드한 파일의 내용을 워크시트에 붙여넣습니다.

  3. 처리기main 으로 설정하고 반환 유형String 으로 설정합니다.

  4. 해당 값이 포함된 DATABASE_NAMESCHEMA_NAME 변수를 업데이트합니다.

  5. 실행 을 선택합니다.

2단계: 게시자 및 광고주 워크시트 실행

샘플 데이터를 생성한 후 게시자 및 광고주 워크시트를 다운로드하여 실행합니다. 샘플 데이터를 생성하는 데 사용한 역할과 동일한 역할을 사용하여 이러한 워크시트를 실행합니다. SQL 워크시트를 Snowflake 계정에 업로드하는 방법에 대한 지침을 참조하세요.