안녕하세요, BALL 입니다 !
오늘은 데이터 분석과 마케팅에 대한 이야기를 해볼까 합니다 !
현 시대에서 마케팅와 데이터는 떼놓을래야 떼놓을 수 없는 관계라고 생각합니다.
빅데이터를 가지고 추천시스템을 개발하고,
고객이 어떤 제품을 더 유심하게 보는지 판단하고,
그에 맞춰 상품을 준비하고 광고로 고객을 사로잡기 때문에,
마케팅과 데이터 분석은 서로 밀접한 관계에 있습니다.
그래서 오늘의 주제는 바로,
‘데이터 분석가와 마케터’입니다.
데이터를 다루는 직업이 인기를 얻기 시작하면서,
‘퍼포먼스 마케터’라는 직업도 인기가 올라가기 시작했습니다.
특히 ‘데이터 분야의 직업’ 강연의 대부분이
퍼포먼스마케터, 데이터 사이언티스트, CRM 마케터
이 3가지 직업의 직무에 대한 이야기였을 정도였으니까요 !
그렇다면 이 '퍼포먼스 마케터'란 무엇일까요?
→ 효율적인 마케팅 성과를 위해 주기적으로 데이터를 측정하고 분석하는 직업입니다.
퍼포먼스 마케터는 “데이터”와 “최적화”라는 단어로 설명됩니다.
디지털 환경에서 행해지는 모든 행동들은 ‘데이터’로 축적되는데,
그 데이터를 가지고 마케팅의 목적에 따라 가장 ‘최적화’된 활동을 찾아내고
수행하면서 효율적인 성과를 만드는 것이 ‘퍼포먼스 마케팅’이며,
해당 활동을 하는 직무를 ‘퍼포먼스 마케터’라고 합니다.
이렇게 ‘데이터’를 직접 다루며 ‘마케터’로서의 직무를 수행하는 직업이 따로 있을 정도이니,
마케터와 데이터 분석가는 정말 밀접한 관계에 있다고 할 수 있겠죠.
그렇다면 마케터이자 데이터 분석가가 되고 싶다면
어떤 역량을 갖추어야 할까요?
첫번째, 데이터를 다루는 일에 대해서 알아야 합니다.
데이터를 다루는 일에는 ‘소프트 스킬’과 ‘하드 스킬’이 있습니다.
'소프트 스킬'은 마케터들이 실무를 수행하다보면 기본적으로 갖추는 능력인데요,
바로 데이터에서 인사이트를 뽑거나 어떤 현상에 대해 해석하는 능력을 말합니다.
이런 스킬은 굳이 개발하지 않아도,
마케터로서 경력을 쌓아가다보면 자연스럽게 발전시킬 수 있습니다.
‘하드스킬’이란 파이썬, R과 같은 데이터 툴을 사용함으로써
데이터를 분석하는 스킬을 의미합니다.
아무리 데이터를 잘 해석하고 그 안에서 인사이트를 뽑을 줄 안다고 해도,
데이터가 너무 크고 방대하면 엑셀과 같은 프로그램으로는
물리적으로 다룰 수 없는 경우가 존재합니다.
이런 경우에는 데이터 툴을 다룰 수 있는 마케터에게 더 많은 기회가 주어질 수 있겠죠.
두번째, 데이터를 다루는 스킬에 대해서 알았다면, 이제는 직접 데이터를 체크해야 합니다.
이를 ‘마케팅 트래킹’이라고 합니다.
바로 사용자의 이용행태를 추적 및 분석하는 행위라고 볼 수 있는데요,
쉽게 설명해서,
누가 내 광고 콘텐츠를 클릭했는지,
사이트에는 얼마나 머물렀는지,
그리고 그중에서 몇명이 상품을 구매했는지 등을 분석하는 것입니다.
마케팅 트래킹을 하는 방법은 크게 2가지입니다.
바로 GA(구글 애널리틱스), Bitly(비틀리)입니다.
Bitly의 경우, 간단하게 콘텐츠별 클릭 수를 체크할 때 접근성이 좋아 많이 활용되고,
GA의 경우 다양한 데이터 트래킹이 가능해서 가장 보편적으로 사용하는 플랫폼 입니다.
마지막으로는 머신러닝과 딥러닝이 있습니다.
퍼포먼스 마케터는 데이터 성과를 체크하여 각 지표를 개선하여,
보다 나은 결과를 만드는 일을 한다고 설명드렸습니다.
이때, 예산 분배, 타겟 설정 등의 일에 머신러닝과 딥러닝이 쓰이는 데요,
처음 설정한 타겟에서 세분화 하여 다양한 타겟에게 광고를 송출하여
하루하루 학습해 나가며 더 나은 타켓팅을 할 수 있도록 만드는 것이
타겟 설정에 대한 머신러닝이라고 볼 수 있습니다.
이렇게 머신러닝과 딥러닝 기술을 다룰 줄 아는 마케터는
보다 더 나은 인사이트를 뽑아낼 수 있을 것입니다.
오늘은 데이터분석과 마케팅은 어떤 관계에 있을지에 대해서 알아보았습니다.
다음에 더 유익한 내용으로 돌아오겠습니다!
감사합니다 !
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