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.
팁
샘플 데이터 생성기를 실행하려면 다음을 수행합니다.
Snowsight에서 프로젝트 > 워크시트 > + > Python 워크시트 로 이동합니다.
다운로드한 파일의 내용을 워크시트에 붙여넣습니다.
처리기 를
main으로 설정하고 반환 유형 을String으로 설정합니다.해당 값이 포함된
DATABASE_NAME및SCHEMA_NAME변수를 업데이트합니다.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.