Q. 데이터사이언스 전공 마케팅 실무 활용

답변 6

• 유

  유기농사과맛intellectus

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  일치

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  데이터 사이언스는 들어서 나쁠 게 없습니다. 기본 이론은 탄탄하시니까 조금 응용하면 됩니다. 사실, 과제로 하는 실제 회귀 분석은 말씀해주신 것 처럼 그냥 돌리면 됩니다. 실무에선 1. 문제점을 어떻게 정의하고 2. 정의에 따라 어떤 데이터를 확보할지 결정하고, 3. 어떤 식으로 데이터를 분석했는지 가 중요합니다. 모든 대표들은 불안함의 덩어리입니다. 미래를 알지 못하기에 데이터에 의지하려 합니다. 최근엔 그 역할을 PM, 마케터, 데이터 사이언스 담당자가 하는 거구요. 예를 들어볼까요 ? 문제 : 이용자수가 떨어지는 이유가 궁금하다 고 회의에서 발의. 마케터 또는 PM은 아래와 같은 방식으로 생각을 전개해야 합니다. 1. 이 기업에서 말하는 이용자란 뭘까? 를 생각합니다 ex. 이용자란 7일마다 한 번 씩 들어오는 사람일까? 매일 들어오는 사람일까? 한 달에 한번 결제하는 사람일까? 이벤트 시즌에만 들어오는 사람은 이용자라고 정의할 수 있을까? 한 달에 한 번 들어오는 이용자는 왜 이용자라고 할 수 없을까? 이용자가 100%일 때, 결제자가 그 중n%라면, 개선이 필요해서 나에게 물어본 것일까? 등등. 2. 7일마다 로그인 또는 회원가입을 하는 사용자=이용자 로 가정 (도메인 특성에 따라 매우 달라집니다) 여러 곳에 분산되어있는 row 데이터를 확인하며 이용자가 떨어지는 시기와 얼추 맞아떨어지는 지표를 몇 개 확인합니다. (이 지표는 단순히 유입률같은 간단한 것 일수도, 홈페이지나 앱 내 행동, 푸쉬, 등 다양한 케이스가 있습니다. 시간이 약입니다) 1-2번을 계속 번갈아가면서 생각하고 데이터를 확인합니다. 3. 데이터 분석 경험을 적용하여 데이터의 상관 관계를 숫자로 확실히 보여줍니다. 4. 우리가 고쳐야 할 지표를 정의합니다. 예를 들어, 이용자가 이탈하는 이유가 잔존률이 낮은 부분이라고 나왔다면 액션을 정합니다. 이용자가 결제까지 가는 과정이 너무 힘들다면 uiux를 개선할지, 이용자의 컨텐츠가 부족하다면 어떻게 보충할지 5. 고친 뒤 어떤 데이터를 보면서 성과를 확인할지 결정합니다. 잔존률이 문제였다면, 1일 유입 후 몇 초, 분이나 잔존하는지 개선되지 않았다면 어디서 이용자가 새어 나갔을지 이 1-5번을 계속 순환하는 것이 PM과 마케터의 일입니다. 지금 예를 들어드린 부분은 마케팅과 PM의 중간 그 어디 즈음에 맞물려 있는 일인데요, 하다보면 점점 pm의 일에 욕심이 나실지도 모르겠네요. 이 과정에서 분석은 모르면 못하는 일이 맞긴 하지만 사실 가장 어려운 것은 문제 정의와 지표 설정이라는 것을 느끼실 수 있습니다. 어떤 브랜드를 맡았다는 상상을 해보시고 애널리틱스 지표를 가지고 이렇게 고쳐봤다. 나름대로 이렇게 생각해봤다. 하는 가설을 포폴에 써보시는 게 어떨까요 ? 개인적으로 이런 분석이나 생각을 할 줄 아는 마케터라면 기업 입장에서 마다하기 아깝습니다. 체계적인 분석을 하는 마케터는 좋은 인재거든요. 마침 데이터를 배우셨다면 더 좋습니다. 기본이 웬만한 마케터보다 더 탄탄하시니까요 취업 응원합니다.

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• 유

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  데이터 사이언스는 들어서 나쁠 게 없습니다. 기본 이론은 탄탄하시니까 조금 응용하면 됩니다. 사실, 과제로 하는 실제 회귀 분석은 말씀해주신 것 처럼 그냥 돌리면 됩니다. 실무에선 1. 문제점을 어떻게 정의하고 2. 정의에 따라 어떤 데이터를 확보할지 결정하고, 3. 어떤 식으로 데이터를 분석했는지 가 중요합니다. 모든 대표들은 불안함의 덩어리입니다. 미래를 알지 못하기에 데이터에 의지하려 합니다. 최근엔 그 역할을 PM, 마케터, 데이터 사이언스 담당자가 하는 거구요. 예를 들어볼까요 ? 문제 : 이용자수가 떨어지는 이유가 궁금하다 고 회의에서 발의. 마케터 또는 PM은 아래와 같은 방식으로 생각을 전개해야 합니다. 1. 이 기업에서 말하는 이용자란 뭘까? 를 생각합니다 ex. 이용자란 7일마다 한 번 씩 들어오는 사람일까? 매일 들어오는 사람일까? 한 달에 한번 결제하는 사람일까? 이벤트 시즌에만 들어오는 사람은 이용자라고 정의할 수 있을까? 한 달에 한 번 들어오는 이용자는 왜 이용자라고 할 수 없을까? 이용자가 100%일 때, 결제자가 그 중n%라면, 개선이 필요해서 나에게 물어본 것일까? 등등. 2. 7일마다 로그인 또는 회원가입을 하는 사용자=이용자 로 가정 (도메인 특성에 따라 매우 달라집니다) 여러 곳에 분산되어있는 row 데이터를 확인하며 이용자가 떨어지는 시기와 얼추 맞아떨어지는 지표를 몇 개 확인합니다. (이 지표는 단순히 유입률같은 간단한 것 일수도, 홈페이지나 앱 내 행동, 푸쉬, 등 다양한 케이스가 있습니다. 시간이 약입니다) 1-2번을 계속 번갈아가면서 생각하고 데이터를 확인합니다. 3. 데이터 분석 경험을 적용하여 데이터의 상관 관계를 숫자로 확실히 보여줍니다. 4. 우리가 고쳐야 할 지표를 정의합니다. 예를 들어, 이용자가 이탈하는 이유가 잔존률이 낮은 부분이라고 나왔다면 액션을 정합니다. 이용자가 결제까지 가는 과정이 너무 힘들다면 uiux를 개선할지, 이용자의 컨텐츠가 부족하다면 어떻게 보충할지 5. 고친 뒤 어떤 데이터를 보면서 성과를 확인할지 결정합니다. 잔존률이 문제였다면, 1일 유입 후 몇 초, 분이나 잔존하는지 개선되지 않았다면 어디서 이용자가 새어 나갔을지 이 1-5번을 계속 순환하는 것이 PM과 마케터의 일입니다. 지금 예를 들어드린 부분은 마케팅과 PM의 중간 그 어디 즈음에 맞물려 있는 일인데요, 하다보면 점점 pm의 일에 욕심이 나실지도 모르겠네요. 이 과정에서 분석은 모르면 못하는 일이 맞긴 하지만 사실 가장 어려운 것은 문제 정의와 지표 설정이라는 것을 느끼실 수 있습니다. 어떤 브랜드를 맡았다는 상상을 해보시고 애널리틱스 지표를 가지고 이렇게 고쳐봤다. 나름대로 이렇게 생각해봤다. 하는 가설을 포폴에 써보시는 게 어떨까요 ? 개인적으로 이런 분석이나 생각을 할 줄 아는 마케터라면 기업 입장에서 마다하기 아깝습니다. 체계적인 분석을 하는 마케터는 좋은 인재거든요. 마침 데이터를 배우셨다면 더 좋습니다. 기본이 웬만한 마케터보다 더 탄탄하시니까요 취업 응원합니다.

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  어벤져스핀다

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  일치

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  프로모션이나 이벤트 기획에 있어서 타겟 정의 / 제품이나 브랜드에 관심있어 하는 고객들의 모수 / 고객의 행동 퍼널에 따른 데이터를 파악해서 기획에 활용하는 방법으로 어필하시면 좋을 것 같아요! 실제로 마케팅 기획에 있어서 현업에서도 위와 같은 방식으로 데이터를 활용하기도 하구요.

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  학사로 지원시에는 지원하는 직무와 핏한 경험이 아니라도, 잠재역량을 보여주는 것만으로도 어필요소가 됩니다. 그리고 결과물의 수준이 높다면 그 것이 역량에 대한 객관적인 증빙도 되어 분명 도움이 되는 사항이라 팩트 그대로 전달을 하시기 바랍니다.

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  멘티님 데이터사이언스 복수전공은 일반 마케터·기획자로 지원할 때 '데이터 기반 의사결정 능력'과 '숫자·통계 활용력'으로 실무적 강점이 됩니다. 학부 수준의 데이터 전처리·분석 스킬은 마케팅 시장 조사, 소비자 행동 분석, 캠페인 성과 예측, 트렌드 분석 등 실제 마케팅 업무에서 매우 유용하게 활용할 수 있습니다. 통계와 R·파이썬 기본 지식은 자료 해석, 타깃 선정, 전략 수립 등에서 차별화를 제공하니 경험이 작아도 '문제 해결력'과 '데이터를 통한 논리적 설득력'으로 강조하세요. 자체 분석 프로젝트는 실무형 마케팅 보고서나 제안서 작성에서도 큰 자산이 될 수 있습니다. 채택부탁드리며 파이팅입니다!

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