MMM Agent
예산, 감이 아니라 데이터로 배분합니다
Meta, Google, TikTok 등 채널별 기여도를 Google Meridian·Meta Robyn 등 최신 오픈소스 MMM으로 과학적으로 분석하고, 최적 예산 배분 시나리오를 시뮬레이션합니다.
Last-click은 성과를 끝단에만 돌립니다
MMM은 전체 퍼널을 모델링해 실제 기여도를 되찾습니다
| 기존 어트리뷰션 | 최신 MMM (Meridian · Robyn) | |
|---|---|---|
| 어트리뷰션 | Last-click 중심 | 전체 퍼널 기여도 분석 |
| 분석 단위 | 채널별 개별 측정 | 채널 간 상호작용 포함 |
| 의사결정 | 감 + 경험 기반 배분 | 시뮬레이션 기반 최적화 |
| 상위 퍼널 | 과소 평가 | 브랜드·CTV 기여도까지 측정 |
어트리뷰션
분석 단위
의사결정
상위 퍼널
예산 재배분의 효과
정확한 기여도가 측정되면, 같은 예산으로 더 많은 매출을 만듭니다
+34%
Global ROAS 개선
-22%
낭비성 채널 예산
x2.1
채널별 기여도 정확도
* 마켓핏랩 그로스 프로젝트 평균 기준. 고객사 환경에 따라 차이 있음.
MMM Agent의 핵심 기능
최신 MMM 모델(Meridian·Robyn) 기반 모델링부터 예산 시뮬레이션까지
채널 통합 데이터 수집
Meta, Google, TikTok 등 채널별 지출·성과 데이터를 자동 통합합니다
최신 MMM 엔진 병용
Google Meridian, Meta Robyn 등 최신 오픈소스 MMM으로 베이지안 기반 기여도를 추정합니다
예산 시뮬레이션
다양한 예산 배분 시나리오를 시뮬레이션하여 최적 조합을 도출합니다
크로스 채널 분석
Last-click을 넘어 상위 퍼널 채널의 기여도까지 정밀 측정합니다
실시간 대시보드
채널별 성과와 최적 예산 배분을 상시 모니터링합니다
Global ROAS 최적화
단일 캠페인이 아닌 전체 마케팅 자산의 수익률을 극대화합니다
이렇게 작동합니다
데이터 수집부터 예산 재배분까지 4단계
수집
데이터 통합
채널별 지출 및 성과 데이터 자동 수집
모델링
MMM 실행
Meridian·Robyn 등 최신 MMM으로 기여도 모델 학습
분석
기여도 측정
전체 퍼널에서 채널별 실제 기여 추정
최적화
예산 재배분
시뮬레이션 기반 최적 시나리오 도출
Why MFL ARMY
Last-click의 한계를 넘어,
전체 퍼널의 기여도를 되찾습니다
마켓핏랩의 채널 분석 노하우와 최신 오픈소스 MMM을 결합했습니다
250+
그로스 프로젝트 경험
마켓핏랩이 7년간 쌓은 채널 분석·ROAS 개선 노하우
Meridian · Robyn
최신 오픈소스 MMM 병용
Google·Meta의 베이지안 기반 MMM으로 과학적 기여도 추정
기존 스택에 바로 연동됩니다
MMM 엔진·광고 데이터·분석 툴에 연결하여 즉시 기여도 분석을 실행합니다
함께 사용하면 효과적입니다
ARMY의 다른 에이전트와 조합하면 퍼널 전체를 커버합니다