마케팅 직무에 무기가 되는 데이터 분석 프로젝트 만드는 법

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이재림 현) 카드회사 카드금융팀 마케터 마케팅 직무에 무기가 되는 데이터 분석 프로젝트 만드는 법 1부 강연

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발표자 소개 안녕하세요! 카드회사 마케터로 취업한 이재림입니다. - 통계학과 졸업 → CPA 수험생활 → 기업은행 인턴 → 서비스 기획 부트캠프 - ʻ인스타그램 팔로워 RFM 분석’ 프로젝트 기획 및 분석

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목차 1. 마케터 직무 선택 이유 2. 채용 공고 분석 3. 프로젝트 소개 4. Q&A

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마케터 직무 선택 이유

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마케터 직무 선택 이유 데이터 분석 역량 새로운 것을 기획 마케터 - 통계학과 시계열/R 분석 프로젝트 - 교통 데이터 분석 공모전 - 적극적인 액션 - 서비스 기획 부트캠프 팀 프로젝트 - ?? 포트폴리오를 만들어야겠다!💡

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채용 공고 분석

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채용 공고 분석 <채용 공고 - 업무 내용> ● 금융상품 마케팅 대상자 타겟팅 ● 타겟팅 대상자 캠페인 운영 ● 캠페인 대상 효과 모니터링 및 성과 분석 - 나에게 기대하는 역량은 뭘까? - 내가 강조할 수 있는 경험은 뭘까? - 어떤 근거로?

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채용 공고 분석 <채용 공고 - 업무 내용> ● 금융상품 마케팅 대상자 타겟팅 ● 타겟팅 대상자 캠페인 운영 ● 캠페인 대상 효과 모니터링 및 성과 분석 <핵심 역량> ● 데이터를 기반으로 고객을 세분화하고, 적합한 타겟을 선정할 수 있는 능력. ● 맞춤형 마케팅 컨텐츠 기획 및 실행 능력 ● 정량적 데이터 분석을 통해 캠페인 성과를 평가하고, 이를 개선 방향으로 연결할 수 있는 능력.

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채용 공고 분석 → 나는 데이터 분석 역량이 있고, 이를 기반한 마케팅 기획 능력을 갖추고 있다는 것 강조하자! <채용 공고 - 업무 내용> ● 금융상품 마케팅 대상자 타겟팅 ● 타겟팅 대상자 캠페인 운영 ● 캠페인 대상 효과 모니터링 및 성과 분석 <핵심 역량> ● 데이터를 기반으로 고객을 세분화하고, 적합한 타겟을 선정할 수 있는 능력. ● 맞춤형 마케팅 컨텐츠 기획 및 실행 능력 ● 정량적 데이터 분석을 통해 캠페인 성과를 평가하고, 이를 개선 방향으로 연결할 수 있는 능력.

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프로젝트 소개

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분석 배경(문제 정의) 계정 성장 ● 수익화 하고 싶다 ● 팔로워 관리가 어렵다

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분석 배경(문제 정의) 계정 성장 ● 수익화 하고 싶다 ● 팔로워 관리가 어렵다 서비스! ▶ 나는 마케터!

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마케팅과 프로젝트 연결하기

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마케팅과 프로젝트 연결하기 상품 / 서비스 고객 ● 마케터의 관점에서 나의 삶과 관련된 문제 해결

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마케팅과 프로젝트 연결하기 상품 / 서비스 고객 - PUSH알림 / 컨텐츠 / 고객 소통 전략 / 광고 / 기업 이미지 / 앱 화면(프로세스) / …

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마케팅과 프로젝트 연결하기 상품 / 서비스 고객 - PUSH알림 / 컨텐츠 / 고객 소통 전략 / 광고 / 이미지 / 앱 화면(프로세스) / …

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마케팅과 프로젝트 연결하기 상품 / 서비스 → 인스타그램 고객 → 팔로워 - PUSH알림 / 컨텐츠 / 고객 소통 전략 / 광고 / 이미지 / 앱 화면(프로세스) / …

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인스타그램 계정 팔로워 고객 소통 전략 나의 팔로워들은 어떤 특성을 가졌는가? 마케팅과 프로젝트 연결하기

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인스타그램 계정 팔로워 고객 소통 전략 나의 팔로워들은 어떤 특성을 가졌는가? 마케팅과 프로젝트 연결하기 그들과 어떻게 소통해야 하는가?

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인스타그램 계정 팔로워 고객 소통 전략 그들과 어떻게 소통해야 하는가? 마케팅과 프로젝트 연결하기 나의 팔로워들은 어떤 특성을 가졌는가? 어떻게 수익화 할 수 있는가?

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분석 목적 “ 인스타그램 팔로워 그룹을 RFM 분석으로 분류하고, 팔로우가 증가함에 따라 팔로워와 효율적으로 소통하고, 집중해야 할 팔로워 그룹을 선별하여 차별적인 소통 전략을 제안한다. ”

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인스타그램 수익화 방식 인스타그램 공동구매 인스타그램 제품 협찬

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인스타그램 수익화 방식 인스타그램 공동구매 인스타그램 제품 협찬 [소통 → 신뢰형성 → 수익창출]

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인스타그램 수익화 방식 인스타그램 공동구매 인스타그램 제품 협찬 [소통 → 신뢰형성 → 수익창출] 찐 팬층 구매 좋아요, DM, 저장, 공유하기, 댓글

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댓글 데이터를 사용한 이유

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RFM 분석이란? ■ RFM 분석이란? ｜ Recency : 얼마나 최근에 구매했는가 ｜ Frequency : 얼마나 자주 구매했는가 ｜ Monetary : 얼마나 많은 금액을 지출했는가

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RFM 분석이란? ■ RFM 분석이란? ｜ Recency : 얼마나 최근에 구매했는가 ｜ Frequency : 얼마나 자주 구매했는가 ｜ Monetary : 얼마나 많은 금액을 지출했는가 → 얼마나 최근에 댓글을 남겼는가 → 얼마나 자주 댓글을 남겼는가 → X

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데이터 분석 ■ Recency, Frequency를 집계하는 기간을 어떻게 설정할 것인가 ■ Recency, Frequency를 각각 몇 단계로 나눌 것인가

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데이터 분석 ■ Recency, Frequency를 집계하는 기간을 어떻게 설정할 것인가 - 2023.09.04~2024.01.04 (3개월간)

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데이터 분석 ■ Recency, Frequency를 각각 몇 단계로 나눌 것인가

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분석 과정

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결론

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결론 → 장기적으로 신뢰성 있는 관계 집중 → (최근 방문, 빈도 낮음) 신뢰성 있는 소통으로 지속적인 방문 유도 → 댓글의 질보다 양에 초점