마케팅(25)
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퍼포먼스 마케터라면 꼭 알아야 할 데이터 분석 101
아래의 글은 마케팅 팀장이라면 꼭 알아야 할 퍼포먼스 마케팅101의 후속편 입니다. 데이터 분석의 목적은 무엇일까? 데이터 분석의 목적은 크게 두 가지로 갈립니다. 하나는 이미 축적된 데이터에서 특정한 패턴을 찾아내기 위한 것이고, 다른 하나는 세워 놓은 가설이 맞았는지 틀렸는지 검정하는 것입니다. 전자는 통계적 분석 기법이나 데이터마이닝 기법, 머신러닝이나 딥러닝 기법을 적용합니다. 후자는 퍼포먼스 마케터가 일상적으로 하는 데이터 분석입니다. 데이터 분석은 기본적으로 "패턴"을 찾아내는 것은 맞습니다. 하지만 퍼포먼스 마케팅에서의 데이터 분석은 보다 목적 지향적이어야 하고, 전략적일 필요가 있습니다. 가트너 분석 성숙도 모델에 따르면 데이터 분석은 아래와 4가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 어떤 현상이..
2021.04.29 -
그로스팀에서 CRM 마케팅을 통해 배운 10가지 인사이트
좋은 일과 나쁜 일은 동시에 온다고 했던가. 작년 하반기 이직을 하면서 직무도 회사도 내게 큰 도전이었다. 좋은 점이라면 처음 접해본 비즈니스에서 새로운 업무를 배운다는 것이었고, 나쁜 것보단 우려되는 점이라면 내가 지원한 CRM 분야에 경력이 매우 부족한 상태였다. 여차저차 업무를 배우는 시간이 흘렀다. 회사 경력은 5년이 넘어가고 있지만 3개월 전부터 CRM의 기초부터 실무까지 배우는 중이다. (잠깐 이전 경력을 설명하자면 나는 원래 콘텐츠 & 퍼포먼스 마케터 이력을 가지고 있다. 과거에는 AARRR 중 Acquisiton에 초점을 두었다면, CRM은 Retention에 집중하는 쪽에 가깝다) CRM은 위키에 개념이 잘 정리되어 있는데 고객 관계 관리(Customer relationship manag..
2021.04.13 -
머신러닝을 활용한 2020 페이스북 광고 효율화 방법
페이스북 마케팅 부트캠프 세미나 후기 이번 글은 퍼포먼스 마케터라면 매일 고민하는 광고 효율화를 주제로 한다. 광고 효율화를 한 문장으로 표현하자면 '최소한의 예산으로 우리 광고에 적합한 유저를 찾아 효과적인 광고를 만드는 것'으로 말할 수 있다. 하지만 광고 효율화를 위해서는 타겟, 예산, 노출위치, 광고소재, 최적화, 머신러닝 등 고려해야 할 포인트가 너무나 많다. 나는 1월 31일 페이스북 Account Manager의 전화를 받고 에 다녀왔다. 마케팅 부트캠프는 광고주들이 성과가 좋은 광고를 운영할 수 있도록 페이스북 내에서 시작한 프로그램이다. 페이스북 광고 관리자는 업데이트도 빈번하게 발생하고 있기 때문에, 실시간으로 Catch up이 어렵다. 페이스북에 광고 옵션이 1,000개 정도 있다는 ..
2021.03.15 -
페이스북 광고 관리자에서 벗어나자
페이스북 마케팅을 할 때 빠지기 쉬운 함정은, 광고 관리자에만 지나치게 집착(?)하는 것이다. 사실 광고 캠페인을 만들고, 예산을 셋팅하고, 소재를 등록하는 '일반적인 마케터의 일'들이 모두 광고 관리자에서 이루어지다보니 페이스북 마케팅 = 광고 관리자를 다루는 일 이라고 생각하는 경우가 많다. 생각해보니 처음 페이스북 마케팅 공부를 하면서 들었던 여러 강의들도 광고 관리자의 기능을 설명하는 데 대부분의 시간을 쓰고, 나머지 메뉴는 간단히 소개하는 정도로만 넘어갔던 기억이 난다. (혹은 소개도 안했..) 하지만 페이스북 광고를 직접 운영하면서 느끼는 점은.. 광고 관리자에서 셋팅하는 광고 캠페인이 좋은 성과를 내기 위해서는, 역설적으로 광고 관리자 이외의 기능들이 먼저 잘 셋팅되어 있어야 한다는 점이다...
2021.03.15 -
매체를 사는 게 아니라, 고객을 사는 것
Publisher Buying에서 Audience Buying으로. 작년에 Moloco에서 진행한 마케팅 컨퍼런스에서 'Audience Buying'이라는 용어를 처음 듣고 무릎을 쳤던 기억이 난다. 과거의 퍼포먼스 마케팅이 예산을 집행하고 매체를 사는 것(Publisher Buying)이었다면, 앞으로는 단순히 매체를 사는 데서 그치는 게 아니라 그 매체를 통해 캠페인에 적합한 잠재 고객을 사는 것(Audience Buying)으로 바뀔 것이라는 이야기였는데, 정말 여러모로 공감되는 이야기였다(이미 이러한 방향으로 많이 변화했다고 생각한다). 사실 매체들이 경쟁하듯이 이야기하는 '머신러닝'이라는 것도 결국 개별 캠페인에 잘 반응할만한 사람들을 찾는 예측 분석 모델링에 대한 이야기니깐. 실제로 마이리얼트..
2021.03.15 -
데이터 잘 읽는 방법 - 1. 데이터 소스의 중요성
노출, 클릭, 전환, 설치, 조회, 좋아요, 팔로우, 방문, 구매, 금액, ROI, ROAS... 우리는 하루에 수많은 데이터와 그래프를 보기도 하고 만들기도 합니다. 그리고 이 데이트를 기반으로 많은 결정을 내리는데요. 데이터를 제대로 읽는 것은 마케터와 기획자에게 중요하지만, 애석하게도 회사 또는 사수가 친절하게 알려주는 사항은 아닙니다. 보기 좋은 그래프와 결과 값에 현혹되지 않고 데이터를 정확하게 읽고 만드는 데 도움이 되었으면 하여, 데이터에 익숙하지 않은 분들이 알고 있으면 좋을, 데이터 읽는 기본적인 방법을 소개해 드립니다. 1편 : 데이터 소스의 중요성 트렌드, 업종, 타깃 등을 분석한 리포트에는 기본적으로 데이터의 소스가 명시되어 있습니다. 분석 기준을 정확하게 명시한 리포트도 있고, 작..
2021.02.28