마케팅 리서치 직무를 희망중인 대학생입니다.

Q. 마케팅 리서치 직무를 희망중인 대학생입니다.

sswn1112

안녕하세요. 저는 지거국 심리학과에 재학 중이며 최근 마케팅 리서치 직무에 관심이 생겨 준비 중입니다. 현재 사회조사분석사 2급, 컴활 2급, SQLD, OPIC/TOEIC 등을 준비하고 있습니다. 몇 가지 궁금한 점이 있어 질문드립니다. 1. 마케팅 리서치 분야는 TO가 많지 않다고 들었는데, 지거국 출신이 학벌 때문에 취업에서 많이 불리한 편인지 궁금합니다. 2. 앞서 말씀드린 자격증이 취업이나 실제 직무에 도움이 되는지 알고 싶습니다. 3. 최근 AI로 리서치 주니어 업무가 자동화되고 SQL 등의 툴 활용 중요성이 줄어들 수 있다는 이야기를 들었는데, 현직에서는 어떻게 체감되는지 궁금합니다. 4. 기업을 대상해는 리서치 개인 프로젝트로 포트폴리오를 만들려고 하는데, 인사이트 수준/툴 활용/데이터 규모 등등 중에서 어떤 부분을 가장 강조하는 것이 좋을까요? 읽어주셔서 감사합니다.

2026.03.24

답변 6

채택스포스코
코전무 ∙ 채택률 79%
채택된 답변
안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 마케팅 리서치 직무에 대한 관심과 준비에 대한 질문을 주셨네요. 제가 아는 현직자들의 경험에 비추어 상세히 말씀드리겠습니다. 먼저 TO가 많지 않다는 부분은 어느 정도 맞는 말이지만 지거국 출신이라고 해서 학벌 때문에 취업에서 크게 불리하다고만 볼 수는 없습니다. 실제로 대형 리서치 회사에서도 지방 국립대 출신들이 많은데요. 이 직무는 학벌보다는 실제 데이터를 다루고 분석해서 인사이트를 도출하는 실무 역량이 훨씬 더 중요하게 평가됩니다. 사회조사분석사 2급 자격증은 리서치 직무의 기본적인 틀과 방법론을 이해하는 데 매우 도움이 되는 자격증입니다. SQLD는 요즘처럼 데이터의 중요성이 강조되는 시대에 데이터를 직접 다루고 분석하는 데 필수적인 역량으로 자리 잡고 있구요. OPIC이나 토익 같은 어학 성적도 칸타코리아처럼 글로벌 고객사를 상대하는 리서치 회사에서는 보고서 작성이나 클라이언트 미팅 등에서 실질적으로 사용될 일이 많으니 잘 준비하시면 분명 도움이 될 겁니다. 최근 AI로 주니어 업무가 자동화될 수 있다는 이야기는 주로 반복적이고 정형화된 데이터 수집이나 단순 보고서 작성 같은 부분에 해당될 겁니다. 하지만 리서치의 본질적인 가치인 복합적인 문제 정의나 심층적인 인사이트 도출 그리고 이를 기반으로 한 전략 제안은 여전히 사람의 영역으로 남아있어요. SQL 같은 툴 활용 능력도 AI가 생성한 데이터를 검증하거나 더 복잡하고 비정형적인 데이터를 분석할 때 그 중요성이 여전히 크다고 보시면 됩니다. 개인 프로젝트 포트폴리오를 준비하신다면 인사이트 수준에 가장 중점을 두시길 권해드립니다. 어떤 비즈니스 문제를 정의하고 해결하기 위해 어떤 데이터를 활용했고 그 과정에서 어떤 새로운 발견을 했으며 최종적으로 어떤 의미 있는 시사점을 도출했는지 이 과정 전체를 스토리텔링으로 잘 담아내시면 좋을 것 같습니다. 툴 활용 능력이나 데이터 규모 자체보다는 그 툴을 이용해 얼마나 깊이 있는 분석을 했고 설득력 있는 인사이트를 제시했는지가 더 중요하게 평가될 겁니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.
2026.03.24
다
다할수있습니다큐비앤맘
코차장 ∙ 채택률 67% ∙
직무
일치
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조금이라도 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다 ~~~~ 마케팅 리서치는 전공보다 분석 경험과 결과 해석 능력이 더 중요하기 때문에 지거국 여부가 절대적인 불리 요소는 아닙니다. 다만 TO가 적은 건 사실이라 초기 진입은 경쟁이 있는 편이라 데이터 기반 프로젝트 경험이 중요하게 작용합니다. 지금 준비하시는 자격증들은 방향성이 매우 좋습니다. 사회조사분석사는 직무 적합성이 높고 SQLD는 실무 활용도가 있습니다. 컴활과 어학은 기본 역량을 보완하는 수준으로 보시면 됩니다. AI로 단순 리서치 업무는 일부 자동화되고 있지만 가설 설정과 인사이트 도출은 여전히 사람이 해야 하는 영역이라 SQL 활용 중요성도 유지되고 있습니다. 오히려 데이터 해석력의 중요성은 더 커지고 있습니다. 포트폴리오는 데이터 크기보다 문제 정의와 인사이트 도출 과정이 핵심입니다. 단순 분석이 아니라 왜 이 분석을 했고 어떤 의사결정에 기여하는지까지 보여주셔야 차별화됩니다.
2026.03.24
P
PRO액티브현대트랜시스
코상무 ∙ 채택률 100%
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안녕하세요 멘티님~~ 마케팅 리서치 직무는 TO가 적은 편이긴 하지만, 지거국 출신이라고 해서 크게 불리한 것은 아니고 결국 포트폴리오와 경험으로 충분히 극복 가능합니다. 준비 중인 사회조사분석사와 SQLD는 직무 적합성을 보여주는 데 의미가 있고, 컴활은 보조 수준이며 어학은 있으면 플러스 요소입니다. 최근 AI로 단순 데이터 정리나 기초 분석은 자동화되고 있지만, 문제 정의와 인사이트 도출 능력은 오히려 더 중요해지고 있습니다. 따라서 포트폴리오에서는 툴 활용보다 ‘왜 이 분석을 했고, 그래서 기업이 무엇을 해야 하는지’까지 제시하는 인사이트 중심으로 구성하는 것이 가장 중요합니다.
2026.03.23
멘
멘토 지니KT
코이사 ∙ 채택률 68%
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● 채택 부탁드립니다 ● 마케팅 리서치는 학벌보다 실무 경험과 분석 결과가 훨씬 중요합니다. 지거국도 충분히 경쟁력 있으며 실제로는 포트폴리오와 인사이트가 합격을 좌우합니다. 지금 준비하신 자격증은 기본 역량 증명에는 도움이 되지만, 합격을 결정짓는 요소는 아닙니다. 결국 데이터를 어떻게 해석하고 비즈니스 관점으로 연결했는지가 핵심입니다. AI로 단순 리서치 업무는 줄어드는 건 맞지만, 오히려 데이터 해석과 문제 정의 역량은 더 중요해지고 있습니다. SQL이나 분석툴은 여전히 기본기로 요구됩니다. 프로젝트에서는 데이터 크기보다도 가설 설정, 분석 과정의 논리, 그리고 실제 기업에 적용 가능한 인사이트 도출을 강조하는 것이 가장 중요합니다.
2026.03.23
P
PRO액티브현대트랜시스
코상무 ∙ 채택률 100%
안녕하세요 멘티님~~ 결론부터 말하면 학벌보다 실무역량·포폴이 훨씬 중요합니다. 지거국도 충분히 가능하며, 사회조사분석사·SQLD는 직무 연관성 있어 도움 됩니다. AI로 단순 집계는 줄었지만 문제정의·인사이트 도출 능력은 더 중요해졌습니다. 포트폴리오는 툴보다 가설→분석→인사이트→의사결정 연결을 가장 강조하세요.
2026.03.24
Top_TierHD현대건설기계
코사장 ∙ 채택률 95%
자격증이 있다면 취업시에 더 도움이 되는 건 맞습니다. 다만 자격증은 대부분의 지원자들이 비슷하게 취득을 하기 때문에 그것이 돋보일 수 있는 스펙이 되는 건 아닙니다. 따라서 공모전에서 수상 등을 하는 것으로 역량을 객관적으로 어필하는 것이 더 좋습니다.
2026.03.24
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설계팀
대기업 반도체 산업으로 취업하기 위해선, 직관적 해석능력과 사고력이 필요합니다. 핵심 역량과 배운 지식을 취업에 활용하고 싶다면 국비지원 강의를 추천합니다.

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코전무 ∙ 채택률 79%

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안녕하세요. 멘티님. 반갑습니다. 마케팅 리서치 직무에 대한 관심과 준비에 대한 질문을 주셨네요. 제가 아는 현직자들의 경험에 비추어 상세히 말씀드리겠습니다. 먼저 TO가 많지 않다는 부분은 어느 정도 맞는 말이지만 지거국 출신이라고 해서 학벌 때문에 취업에서 크게 불리하다고만 볼 수는 없습니다. 실제로 대형 리서치 회사에서도 지방 국립대 출신들이 많은데요. 이 직무는 학벌보다는 실제 데이터를 다루고 분석해서 인사이트를 도출하는 실무 역량이 훨씬 더 중요하게 평가됩니다. 사회조사분석사 2급 자격증은 리서치 직무의 기본적인 틀과 방법론을 이해하는 데 매우 도움이 되는 자격증입니다. SQLD는 요즘처럼 데이터의 중요성이 강조되는 시대에 데이터를 직접 다루고 분석하는 데 필수적인 역량으로 자리 잡고 있구요. OPIC이나 토익 같은 어학 성적도 칸타코리아처럼 글로벌 고객사를 상대하는 리서치 회사에서는 보고서 작성이나 클라이언트 미팅 등에서 실질적으로 사용될 일이 많으니 잘 준비하시면 분명 도움이 될 겁니다. 최근 AI로 주니어 업무가 자동화될 수 있다는 이야기는 주로 반복적이고 정형화된 데이터 수집이나 단순 보고서 작성 같은 부분에 해당될 겁니다. 하지만 리서치의 본질적인 가치인 복합적인 문제 정의나 심층적인 인사이트 도출 그리고 이를 기반으로 한 전략 제안은 여전히 사람의 영역으로 남아있어요. SQL 같은 툴 활용 능력도 AI가 생성한 데이터를 검증하거나 더 복잡하고 비정형적인 데이터를 분석할 때 그 중요성이 여전히 크다고 보시면 됩니다. 개인 프로젝트 포트폴리오를 준비하신다면 인사이트 수준에 가장 중점을 두시길 권해드립니다. 어떤 비즈니스 문제를 정의하고 해결하기 위해 어떤 데이터를 활용했고 그 과정에서 어떤 새로운 발견을 했으며 최종적으로 어떤 의미 있는 시사점을 도출했는지 이 과정 전체를 스토리텔링으로 잘 담아내시면 좋을 것 같습니다. 툴 활용 능력이나 데이터 규모 자체보다는 그 툴을 이용해 얼마나 깊이 있는 분석을 했고 설득력 있는 인사이트를 제시했는지가 더 중요하게 평가될 겁니다. 모쪼록 도움이 되셨다면 채택부탁드립니다. 감사합니다.

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