결론부터
MMM 회고는 '잘된 점·개선이 필요했던 점·다음 실행할 조치' 틀에 모델 고유 항목을 더합니다.
답변
3단계01
고정 항목은 ① 이번 기간 모델 버전과 재학습 사유, ② 예측-실측 괴리(fit) 변화 추이, ③ 실험(GeoX 등) 보정이 있었다면 그 결과가 모델을 어떻게 바꿨는지입니다.
02
다음 제안서에 재사용할 때는 모델 버전별 히스토리와 예측 정확도 추적 기록을 표준 부록으로 첨부해, '우리 모델이 얼마나 신뢰할 만한지'를 신규 광고주에게 데이터로 보여줄 수 있게 합니다.
03
운영 매뉴얼에는 fit 지표가 악화됐을 때 확인할 체크리스트(데이터 결측 확인 → 비매체 변수 누락 확인 → 재학습 여부 결정)를 절차서로 남겨, 담당자가 바뀌어도 같은 순서로 대응할 수 있게 합니다.
출처
과목 23502측정 신뢰성 관리: 증분성·어트리뷰션·MMM 운영MMM(마케팅믹스모델링) 도입 검토에서 대행사가 보유해야 할 원본 데이터·변경 이력·승인 기록→과목 23503측정 신뢰성 관리: 증분성·어트리뷰션·MMM 운영증분성(인크리멘탈리티) 실험 설계 회고를 다음 제안서·운영 매뉴얼에 재사용하는 형식→과목 11303MMM: 마케팅 믹스 모델링오픈소스 MMM 프레임워크 분석: 구글 라이트하우스(Lightweight MMM) 또는 메타 로빈(Robyn) 모델의 알고리즘 구동 원리와 R/Python 인프라 세팅→
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퍼포먼스 광고 운영 과정에서 이 판단 기준을 순서대로 다룹니다.