| Time Decay (시간 가치 하락)개념 금융(투자)에서는 옵션 상품을 평가할 때, 시간 경과에 따라 옵션 계약 가치 하락률을 측정하는 지표를 Time Decay라고 합니다. 옵션 만기일이 가까워지면 거래에서 수익을 실현할 시간이 줄어들기 때문에 시간 가치 하락은 가속화됩니다. 데이터 마케팅 영역에서도 이러한 Time Decay(시간 가치 하락) 개념을 이용할 수 있는데, 고객(사용자)이 최근에 행동한 1개의 사건과 과거에 행동한 1개의 사건의 가치를 다르게 적용하여, 최신성 가치를 적용할 수 있습니다. | Time Decay(시간 가치 하락) 예제 데이터 마케팅에서 Time Decay 개념 이해와 활용 방법에 대한 간단한 예를 설명하겠습니다. ​현재 시점이 2023년 7월 1일이라고 해보도록 하겠습니다. 그리고 2022년 7월 1일부터 2023년 7월 1일까지 매월 1일에 구매 횟수가 각 1건씩 발생했다고 가정하겠습니다. 시간의 흐름에 따라 각 구매 횟수를 그래프로 나타내면 직선으로 표시가 됩니다. 반면, Time Decay(시간 가치 하락)을 적용하여 계산할 경우 과거에 발생한 구매 건의 가치가 더 하락하는 형태로 나타나게 됩니다. (그래프 이미지는 하기 링크 원문을 참고해주세요) 위 예시 데이터를 그대로 가지고 와서 실무에서 활용할 수 있는 예시로 설명해 보겠습니다. ​한 온라인 쇼핑몰에서 고객이 가장 선호하는 브랜드에서 사용할 수 있는 할인 혜택과 신상품 정보를 담아 타깃 마케팅 기획을 준비하고 있습니다. 이때, 고객의 최선호 브랜드를 선정하기 위해 과거 1년 치 거래 데이터 정보를 가지고 구매가 많았던 브랜드를 선정한다고 가정하겠습니다. 예시의 고객은 지난 1년간 B 브랜드에서 총 8번을 구매했고, A 브랜드에서 총 5번을 구매했습니다. 지난 1년간 구매가 가장 많았던 브랜드를 최선호로 선정한다고 했을 때, 구매가 3번이나 더 많았던 B 브랜드가 이 고객의 최선호 브랜드가 될 수 있습니다. 그러나 이 고객이 최근에 A 브랜드에서만 구매를 했다고 한다면, 이 고객의 선호 브랜드 변화가 생겼다는 것을 감지할 수 있습니다. 그럼 이 변화를 데이터로 나타낼 수 있는 방법이 있을까요? 위에서 소개한 Time Decay(시간 가치 하락) 개념을 적용하면 이를 수치화할 수 있습니다. Time Decay(시간 가치 하락)을 적용하는 방법은 어렵지 않습니다. 엑셀이나 구글 시트로도 충분히 구현이 가능합니다. 우선 시간의 기준점을 먼저 설정합니다. 위 예시에서는 현재 기준일이 2023-07-01이라고 했기에 해당 날짜를 기준점으로 두겠습니다. ​그리고 기준점 시점부터 거래가 발생한 각 일자의 경과일수를 계산합니다. 스프레드시트로도 두 날짜 간 경과일수는 연산 기호를 통해 쉽게 구할 수 있습니다. 아래와 같은 식을 적용하여 계산을 해보도록 하겠습니다. Parameter^(기준일자 - 해당 시점의 일자) = Parameter^(경과일수) 위 식을 적용하기 위해 Parameter(파라미터)를 선정해야 합니다. 파라미터는 어렵게 생각할 필요 없이 1과 0 사이의 값을 설정해 주시면 되는데, 경과일수변화에 미치는 영향도를 설정한다고 생각하시면 됩니다. 따라서, 위 식의 Parameter가 0에 가까울수록 경과일수에 따른 시간 가중치 하락이 커지게 됩니다. 참고로 경과일수 대신 경과월수 등으로도 설정이 가능합니다. 다만, 경과월수로 설정할 경우 Parameter 값을 경과일수로 했을 때보다 작게 설정하는 것이 필요합니다. (0.90 ~ 0.95 수준) 저는 Parameter 값을 0.995로 설정을 해보겠습니다. 그리고 아래 식에 맞춰서 계산을 하여 다음과 같이 시간 가중치(Time Decay)를 적용한 값을 구하겠습니다. 0.995^(경과일수) 이 값을 가지고서 다시 한번 각 브랜드 단위로 구매 횟수 합계(SUM)를 구하면 아래와 같습니다. - 가중치 미적용 시 A브랜드 : 5건 B브랜드 : 8건 - Time decay (시간 가중치 적용 시) A브랜드 : 3.773건 B브랜드 : 2.339건 시간의 가치를 고려하지 않고 단순 구매 횟수의 합으로 판단한 선호 브랜드는 B 브랜드이나 Time Decay(시간 가치 하락)을 고려하여 구한 선호 브랜드는 A라는 것을 확인할 수 있습니다. 데이터 마케팅 영역에서 '시간' 가치는 유저의 행동 변화를 잘 담고 있는 변수라고 할 수 있습니다. 그렇기 때문에 이러한 시간 가치를 적용하여 마케팅 분석을 하시면 더 효과적인 마케팅을 전개할 수 있습니다. 특히, Time Decay(시간 가치 하락) 개념은 이해하기 어렵지 않고 엑셀과 구글 스프레드시트와 같은 프로그램을 통해서도 간단한 식을 적용하여 쉽게 구할 수 있기 때문에 실무에서 충분히 활용 가능합니다. 그래프와 이미지를 통해 설명한 원문을 보시면 조금 더 이해하시기 쉬울 수 있습니다. 🙂 https://blog.naver.com/bestinall/223157528318