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2024.04.24 - 17일차 [고객 행동 데이터 기반 콘텐츠 전략] 오늘은 무엇을 배웠는가 - 고객 행동 데이터 정의 및 특징고객 행동 데이터는 고객이 제품이나 서비스와 상호작용하는 과정에서 생성되는 정보를 의미(사용자 데이터, 이벤트 데이터 등으로 혼용되기도 함.)사용자들이 서비스를 사용하면서 남긴 행동 데이터(페이지뷰, 클릭, 스크롤 등)를 분석하여, 가장 자연스러운 사용자의 행동 패턴을 파악할 수 있음.고객 행동 데이터는 고객의 행동, 선호도, 관심사 등이 포함되어 있어, 이를 바탕으로 고객의 니즈를 파악하여 개인화된 고객 경험과 맞춤형 마케팅 전략 수립이 가능.고객의 행동 데이터를 수집하는 데에는 개인정보 보호 문제가 발생할 수 있으므로, 이를 고려하여 적절한 개인정보 보호 조치 필요.고객 행동 데이터를 가장 잘 수집할 수 있는 곳은 온드 미디어. ..
2024.04.23 - 16일차 [디지털 콘텐츠 마케팅의 이해] 오늘은 무엇을 배웠는가 - 디지털 콘텐츠 마케팅 동향 전세계 기업의 83%가 콘텐츠 마케팅을 활용 중. 콘텐츠 마케팅에 지출하는 비용은 평균적으로 전체 마케팅 예산의 34%를 차지. 소셜 미디어는 콘텐츠 마케팅에서 가장 많이 활용되는 채널로, 전체 응답자의 72%가 소셜 미디어를 활용하고 있다고 응답(출처: Content Marketing Institute, 2023년 6월) 디지털 마케팅 전략을 수립한 기업의 66%가 ROI(투자 수익률) 향상 효과를 봤다고 응답(전년 대비 11% 증가한 수치) 콘텐츠 마케팅을 활용한 기업의 87%가 고객 유지율을 향상시켰으며, 이는 전년 대비 7% 증가한 수치. 소셜 미디어 마케팅을 활용한 기업의 69%가 브랜드 인지도를 향상시켰으며, 이는 전년 대비 5% 증가한 수..
2024.04.22 - 15일차 [데이터 기반 고객여정지도 구축] 오늘은 무엇을 배웠는가 - 고객 여정 지도의 이해(Customer Journey Map) 고객 여정은 선형적인 것이 아니라 '무한 루프' 타입으로 이해해야 함. 일단 고객을 확보하면 고객은 지속적으로 브랜드를 평가하고, 투자할 가치가 있는지 결정하게 됨. 고객여정지도를 이해하면 고객여정을 중단한 후 '휴면고객' 또는 '이탈고객'을 되찾을 기회를 찾을 수 있음. 고객이 제품 및 서비스를 경험하는 전체적인 과정을 시각적으로 표현한 도구. 고객이 처음 제품 및 서비스를 인지하게 되는 단계부터 구매, 사용, 관련 피드백 등 모든 과정을 포함. 서비스 유입부터 이탈까지 고객의 총체적인 경험을 모니터링하고, 개선이 필요한 구간을 보여줌으로써 사용자들에게 더 나은 고객 경험을 제공. 구매자 여정은 구매에서 끝나는 반..
2024.04.19 - 14일차 [데이터 기반 고객 페르소나 분석] 오늘은 무엇을 배웠는가 - 타겟 오디언스 분석 단계: 데이터 기반 페르소나/고객여정 구축 및 타겟 오디언스 분석 고객 페르소나의 이해(Customer Persona): 고객관점(CRM)에서 브랜드 메시지, 제품 및 서비스 개발을 가능하게 해 데이터 기반의 개인화 마케팅 성과에도 큰 영향을 미침. 페르소나 설정은 고객의 행동 패턴, 선호, 목표 등을 분석하고, 이를 토대로 가상의 인물을 만드는 과정. 이 가상의 인물은 실제 사용자 그룹을 대표하며, 그들의 특성, 요구사항, 문제를 반영하며, 이를 통해 기업은 고객의 입장에서 생각하고, 그들의 요구사항과 문제를 이해할 수 있음. 고객 페르소나는 실제 고객 데이터와 시장 조사를 기반으로 만들어지며, 이를 통해 기업은 자사 제품과 서비스를 특정 고객 그룹에 맞게..
2024.04.18 - 13일차 [데이터 기반 마케팅 전략 수립] 오늘은 무엇을 배웠는가 - 데이터 기반 마케팅 전략: 명확한 목표와 KPI를 설정, 데이터를 수집 및 분석하여 개인화된 마케팅 전략을 수립하는 것이 핵심. 마케팅 목표 설정 및 KPIs 설정: 명확한 마케팅 목표 설정과 그에 따른 KPIs(성과 지표)를 설정하여 마케팅 전략을 수집하고, 실행 이후의 마케팅 성과를 측정하고 평가. 데이터 수집 및 분석: 효과적인 데이터 기반 마케팅을 위해 데이터를 수집하고 분석하여 마케팅 전략에 반영. 개인화된 마케팅 전략 구축: 고객의 특성과 행동 양식을 분석하여 개인화된 마케팅 전략을 수립. 이러한 지수들을 서로 연계하여 분석하고 비교할 수 있어야 함. - 데이터 기반 디지털 마케팅 전략 수립 과정 목표 설정 S.M.A.R.T 목표 설정. 이는 경영 목표 설정에도 사용..
2024.04.17 - 12일차 [디지털 마케팅 KPI설정 및 성과분석] 오늘은 무엇을 배웠는가 - 마케팅 KPI(Key Performance Indicator) 디지털 마케팅 활동의 성과를 측정하고 분석하기 위한 핵심 성과 지표. 비즈니스 목표와 전략에 맞게 설정되며, 디지털 마케팅의 성과를 정량화하고 평가하는 데 중요. 마케팅 캠페인의 효과성에 대한 통찰력을 제공. KPI를 보며 성과 모니터링을 실시간으로 할 수 있음, 이를 기반으로 목표를 수정하는 일까지 함께 진행되어야 함. - 디지털 마케팅 KPI 중요성 성과평가: KPI는 마케팅 활동의 성과를 측정하는 데 사용. 이를 통해 마케팅 전략이 효과적인지 여부를 파악하고 개선 가능. 목표 설정: KPI는 비즈니스 목표와 연결되어 있어, 비즈니스 목표 달성 여부를 판단하고 전략을 조정하는 데 활용. 예산 편성: KPI를 통해..
2024.04.15 - 10일차 [소셜미디어 트렌드 및 데이터 분석 전망] 오늘은 무엇을 배웠는가 - 전 세계 소셜 미디어 시장 규모: 2023년 전 세계 소셜 미디어 보급률은 64%, 단일 국가 기준으로는 우리나라가 아랍에미리트에 이어 이용률 2위. - 플랫폼 중에서는 페이스북(29억 명, MAU 기준) 1위, 그밖에 유튜브, 왓츠앱, 인스타그램이 20억 명 이상 MAU 보유. - 4대 매체(페이스북, 유튜브, 왓츠앱, 인스타그램) 간 중복 이용률은 70% 이상, '친구/가족과의 연락'이 소셜미디어 이용의 주된 이유. - 우리나라 소셜 미디어 보급률은 90.7%, 디바이스별 이용자 규모에서는 모바일(3,696만 명)이 PC(1,354만 명)를 압도. - 모바일 앱 순이용자 수 기준 가장 경쟁력 있는 소셜 플랫폼은 인스타그램. 10-30대 저연령층이 가장 애용. - 2023년 ..
2024.04.12 - 9일차 [고객 데이터 분석 및 세그멘테이션] 오늘은 무엇을 배웠는가 1. 고객 생애 가치 정의 고객 생애 가치(Customer Lifetime Value, CLV): 기업이 고객과의 관계를 통해 창출하는 총 이익. 고객이 기업과 거래하는 동안 구매하는 제품이나 서비스의 가격, 구매 빈도, 구매 기간 등을 고려하여 계산. 고객 타겟팅의 기준 중 하나이며, 고객 가치가 높은 층을 대상으로 마케팅을 할 건지도 고려 대상임. 고객 생애 가치가 높은 고객은 기업에게 더 많은 이익을 창출해줌. 기업은 이들에게 더 많은 관심과 혜택을 제공하여 충성도를 높이고 이탈을 방지하려고 노력해야 함. 이를 위해 기업은 고객 데이터를 수집하고 분석하는 데 많은 노력을 기울여야 함. 고객 생애 가치를 기반으로 고객을 분류하고, 각 그룹에 맞는 마케팅 전략을 수립해 고객과의 ..
2024.04.11 - 8일차 [데이터 분석 및 인사이트 도출 2] 오늘은 무엇을 배웠는가 Dighty는 커머스에 특화. DFINERY 디지털 트랜스포메이션 실현을 위한 Customer Data Platform(CDP) 기업의 정제되지 않은 데이터를 수집, 가공하여 분석, 예측하고 개인 맞춤형 고객 여정을 위한 마케팅그로스 액션을 즉시 수행할 수 있는 고객 데이터 플랫폼. AWS Advanced Technology Partner로서 확장 가능, 유연한 데이터 플랫폼을 제공하기 위해 AWS의 클라우드 환경과 솔루션을 활용. 오늘은 무엇을 실습했는가 그제 진행한 스포티파이 분석에 이어, 피처링을 통한 인플루언서 마케팅 선정을 진행했다. 인플루언서는 총 10명을 선정했는데, 두 명은 여행 브이로그 인플루언서, 여덟 명은 음악 플레이리스트 제작 인플루언서였다. 이들은 영상에 음..
2024.04.09 - 7일차 [데이터 분석 및 인사이트 도출] 오늘은 무엇을 배웠는가 키워드 분석은 블랙키위, 데이터 분석은 마케팅클라우드, 소셜 분석은 썸트렌드에서 진행. 데이터 마케팅: 거대한 데이터 집합을 분석하여 소비자 행동과 경향에 대한 통찰력을 얻고, 이를 기반으로 최적화되고 개인화된 마케팅 전략을 수립하는 접근 방식. 가트너(Gartner): 2026년까지 B2B 조직의 65%가 데이터 기반 의사 결정 시스템을 도입할 것이라고 발표. 데이터 마케팅의 가장 중요한 장점은 개인화. 대규모 데이터를 통해 고객 세그먼트를 세밀하게 나누고, 개인화된 메시지를 제공함으로써 고객과의 관계를 강화하고 로열티 제고. (실습 위주로 진행해서 이론은 많지 않다!) 오늘은 무엇을 했는가 모바일 인덱스, 썸트렌드, IGAWorks를 이용하여 앱 하나를 선정하고 데이터 분석을 ..