오늘의 학습
- 김영민 튜터님
- 주혜민 튜터님
- 차수빈 튜터님
- 김영민 튜터님 "돈 버는 마케팅을 한다!"
[마케팅 전망]
제품 품질 상향 평준화 ➡️ 마케팅으로 승부 보는 시대
[마케터 업무]
돈 벌기 위한 투자 = 마케팅
📍 마케팅 과정
노출 > 호감 > 유입 > 신규 구매 > 재구매
➖ 매체에 돈을 쓰지 않고 마케팅 활동을 한다 = 브랜드 마케팅/콘텐츠 마케팅/홍보&PR
➖ 매체에 돈을 쓰고 마케팅 활동을 한다 = 퍼포먼스 마케팅(Paid 마케팅)
*최근에는 돈을 쓰지 않고 마케팅 하는 경우 거의 XX
🔻🔻🔻
마케팅 투자 성공 확률 ⬆️ 데이터 필수‼️
단순히 데이터 보는 마케터 ❌
데이터에서 문제 정의와 가설, 결과 평가까지 잘 보는 마케터 ⭕️
[마케터 커리어 확장성]
➖ 퍼포먼스 마케터 ➖ CRM 마케터 ➖ 그로스 마케터 ➖ PM/창업
➖ 콘텐츠 마케터 ➡️ 브랜드 마케터 or 퍼포먼스 마케터
💡 느낀 점
대학생 때부터 인턴, 온라인 제품 판매, 창업 등의 다양한 활동을 하시는 모습에서 그 행동력을 배우고 싶다는 생각을 많이 했습니다. 대기업보다 스스로 성장이 가능한 곳을 찾아 차근차근 일을 배워나가는 걸 보며 직무만큼이나 기업도 내가 어떤 업무 방식을 선호하는지 성향을 잘 파악해서 지원해야겠다는 것을 느꼈습니다.🥸
- 주혜민 튜터님 "실패해도 배우는 자세!"
[광고 플랫폼에서 데이터 사이언티스트 업무]
1️⃣ 광고 데이터 분석
➖ 고객 정보 외 유저 행동 로그 분석을 통해 사용자 이해
⭐️ 개인정보 유출로 인한 고객 정보 주의‼️
➖ CTR, CVR 등 성과 분석
➖ 어뷰징 탐지
어뷰징: 게임 내에서 재화를 많이 획득해 불법 돈 세탁을 한 다음 유저들에게 판매함으로써 실질적인 현금을 얻는 불법 집단
2️⃣ 타겟팅 최적화
➖ 광고에 대한 부정적 인식 ⬇️
➖ 관심사 분석 ➡️ 맞춤형 유저군에게 광고 노출
➖ 개인 알고리즘 개발 ➡️ 고객 행동 로그 분석 ➡️ 광고 노출
3️⃣ 실험 설계 및 평가 (A/B 테스트)
➖ 개인화 알고리즘 변경 시 CTR 변화 측정
➖ 광고 문구, 이미지 변경 시 전환율 분석
[퍼포먼스 마케터의 관점]
1️⃣ 3가지 중요한 태도
➖ 호기심: 데이터 분석은 의문을 가지는 자세로 시작
➖ 의심: 분석 결과에 대해 끝없이 의심하고 현상의 원인에 대해 고민
➖ 관점: 다양한 관점에서 데이터를 바라보고 트렌드에 맞춰 새로운 관점 계속해서 가지기
2️⃣ 3가지 중요한 습관
➖ 문제적 정의
➖ 논리적 사고
➖ 활발한 의사소통
💡 느낀 점
마케터나 데이터와 전혀 관련되지 않은 전공을 나오고서도 알파고 등장을 보고 변화하는 세상에 맞춰 데이터를 독학하여 공부하고, 그 길로 취업을 했다는 것이 정말 대단하시다는 생각이 들었습니다.👍🏻👍🏻
퍼포먼스 마케터가 가져야 하는 태도와 습관, 하는 업무를 보면서 일상 속에서 계속해서 문제를 정의하고 가설을 내리고 검증해보며 개선 방안을 도출해보는 습관을 들여야겠다고 생각했습니다.🧐
- 차수빈 튜터님 "데이터는 한정된 자원으로 회사가 나아갈 방향을 알려주는 나침반, 그 나침반을 읽고 활용할 줄 아는 사람이 회사의 키맨"
[실무]
➖ 기획을 위한 EDA(탐색적 데이터 분석)
➖ A/B 테스트
➖ 퍼널 분석
➖ 유저 세그먼트
➖ 대시보드 기획/제작/운영
etc...
[업무 흐름]
1️⃣ 문제 정의 및 정량화
2️⃣ 데이터 수집 및 탐색
3️⃣ 그룹 분류 및 실험 설계 확인
4️⃣ 성과 지표 정의 및 계산
5️⃣ 통계적 분석
6️⃣ 결과 해석 및 인사이트 도출
7️⃣ 시각화 및 보고서 작성
( 8️⃣ 추가 제안 )
[SQL과 Python, 통계의 쓰임]
2️⃣ 데이터 수집 및 탐색
➖ SQL: 데이터 추출
➖ Python: EDA
➡️ SQL에서 정제하고 Python에서 보정 작업 진행
3️⃣ 그룹 분류 및 실험 설계 확인
➖ SQL: 특성 비교, 사전 매출 비교
➖ Python: 시각화 / 통계적 동질성 검정
4️⃣ 성과 지표 정의 및 계산
➖ SQL: KPI 계산용 집계
➖ Python: 복잡한 계산, 지표 정의 함수화
5️⃣ 통계적 분석
➖ Python(중심 툴): t-test 등 분석
6️⃣ 결과 해석 및 인사이트 도출
➖ Python: 결과 요약 표, 주요 수치 강조 시각화
7️⃣ 시각화 및 보고서 작성
➖ Python: 여러 라이브러리 활용해 데이터 시각화
💡 느낀 점
데이터 분석가가 직접 알려주는 현업에서의 업무를 보니 생각보다 하는 일이 많은데 당장 차주부터 EDA에 대해 배운다고 하니 재밌을 것 같다는 생각이 듭니다. 👐🏻 지금 열심히 공부하고 있는 SQL과 파이썬도 실무에서의 전 과정에서 사용이 된다고 하니 더 뽝 집중해서 제대로 공부해야겠단 다짐이 드네요‼️
