분석(2)
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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 -
데이터 분석 사례 - GA 세그먼트 실전 활용 사례
구글 애널리틱스를 사용하시는 대다수의 사람들을 보면 대부분 구글 애널리틱스 추적 코드를 설치 및 전자상거래 적용을 하고 나서, GA를 통해 월 방문자수, 소스/매체 유입, 일일 수익 정도만 파악하고 계신 경우가 많았습니다. 물론 이는 잘못된 것이 아니지만, 구글 애널리틱스가 사용자의 비즈니스에 맞게 새로운 인사이트를 제공할 때는 위와 같은 방식만으로는 어려울 때가 많습니다. 그래서, 지금부터 GA의 가장 필수적인 활용 기능인 "세그먼트"에 대해 알아보겠습니다. 세그먼트는 GA에서 "조건에 맞는 필터"를 걸어 가설에 대한 검증을 데이터로 확인할 수 있도록 만들어 줍니다. 이번 시간에는 GA 세그먼트를 활용하는 방법을 데이터 분석 사례에 입각하여 말씀드리도록 하겠습니다. Case 1. 세그먼트 데이터 분석 ..
2020.10.31