우리나라는 삼국시대부터 꿩 사냥을 즐겨했다고 합니다. 당시 귀족들은 활을 사용하기도 했지만, 특히 매를 이용한 사냥, 즉 방응(放鷹)이 고급 스포츠로 자리 잡았습니다. 매를 다루는 전문 사냥꾼은 응사(鷹師)라고 불렸습니다.

오늘날 기업들도 매출을 높이기 위한 효과적인 예산 운용에 대해 깊이 고민합니다. 기업의 경험, 시장 상황, 소비자 트렌드 등을 종합적으로 고려해 광고예산을 결정합니다. 특히 광고예산의 규모, 매체별 예산 배분, 시기, 노출량은 기업 성과에 큰 영향을 미칩니다.

최근에는 AI 기반 도구와 시스템 분석을 활용하는 사례가 늘고 있습니다. 그중 대표적인 것이 바로 MMM (Marketing Mix Modeling/Media Mix Modeling)입니다. MMM은 다양한 데이터를 기반으로 예산 배분의 효율성을 평가하고, 매출 향상에 기여하는 요소를 분석하여 예산 최적화(Optimization)를 돕는 기법입니다.

기업들은 이를 통해 KPI 달성을 위한 최적의 예산 배분(Budget Allocation)을 수행하며, 지속적으로 모델을 고도화하여 매출 증대에 가장 적합한 의사결정의 반복성과 안정성을 확보하고 있습니다.

결국 속담에서 말하는 바와 같이, “꿩 잡는 게 매”,
즉 목표를 이루기 위해서는 가장 효과적인 수단과 실행력이 필요합니다.
오늘의 시장환경에서는 데이터 기반 의사결정과 시스템적 접근이 바로 그 ‘매’가 될 것입니다.