국비지원 무료 데이터분석 인강 패스트캠퍼스
Intro.국비지원 데이터분석 인강 첫걸음 시작
원래 듣고 싶었던 빅데이터 강의를 국비지원을 통해 3만원 환급과정을 통해 들을 수 있게 되었다. 퍼포먼스 마케터로서 어떤 역량을 개발해야할 까 고민하다 점점 더 중요해지는 1st 2nd Data를 보다 많이 확보하고 활용할 수 있는 방법을 배우고자 빅테이터 입문 과정을 신청하였다. 나아가 이후 CRM 데이터 등을 직접 활용하기 위해 SQL 등 실무 스킬과 과제도 수행해야하는, 또한 슬랙을 통해 직접 질문과 소통을 할 수 있어 쉽게 지치는 ENFP인 나에게 적함한 강의라여겨 바로 신청하게 되었디.
하지만, 수강일을 까먹고 있었는데, 알림톡으로 진도율과 알람신청을 고객친화적인 메세지로 전달해주었다. 이모지 덕분에 빨리 들어야한다는 부담감 보다는 강의를 신청했던 설레임이 먼저 떠올랐다. 덕분에 그낭 바로 첫 강의를 수강할 수 있었고, 해당 사이트로 넘어갈 수 있는 Call To Action 버튼을 적절히 담은 카카오톡 메시지를 활용했기 때문에 쉽게 나의 행동을 유도한 것 같다.
Chap1-1. 활용가능한 데이터에 대한 고민
수많은 데이터를 나의 목적에 맞게 활용할 수 있는 방법 > 내가 궁금한 질문이 무엇인지 생각해 내는 능력이 스킬을 배우는 것에 앞서 더 중요할 수 도 있겠다.
빅데이터는 먼 기술적이야기가 아니라, 사실상 우리 삶은 수많은 데이터로 기록되고있는 일상이라는 표현이 와닿았다. 특히 퍼포먼스마케터로서 데이터를 바탕으로 유입 - 체류시간 - 전환 등에서 나타나는 고객의 심리를 추론하는데 흥미를 느끼는 나로서는 더 많은 데이터를 더 자세히 효율적으로 볼 수있는 방법을 더 배우고 싶은 흥미를 느꼈다.
Chap1-2. 마케터로서 바라보는 데이터
경영학 비 전공자도 각 비즈니스마다 어떻게 데이터를 모으고 활용하는지 과정을 상세히 살펴볼 수있다는 점이 강의의 장점이었다. 앱 구동 부터 유저 행동을 트래킹하는 전반적인 행동이 어떻게 데이터로 기록되는지 상세한 내용을 담아주셔서 초보자도 데이터와 데이터베이스가 일상속에 스며들어있음을 이해하는데 도움이 되었다. 추가적으로 UI 개선이나 고객 행동 데이트를 바탕으로 추천 서비스를 활용하는 등 보다 횯율정인 개인화 마케팅에 활용할 수 있는 방향에 대해 얘기해 주어 좋았다. 마케터로서 더 데이터에 깊이 있는 이해를 하고싶은 생각이 들었다.
강사님의 깔끔한 설명과 약 10분 이내의 적절 한 강의 시간도 부담이 없어 좋았다. 다만, 현직자인 나에게는 초반 강의가 시장조사 - 제작 - 판매 - 마케팅 / B2B , B2C 등의 개념정리 내용이 다소 너무 기초적인 내용이 아닌가? 하는 생각에 다소 집중력이 흐려지기도 했다. 하지만, 비전공생에서 퍼포먼스 마케팅 실무를 하는 사람으로서 , 제조업/ 유통업 등 기존에 근무했었던 분야를 간단히 배우는 건 신선했다. 혼자서 알지 못했던 또다른 카테고리의 비즈니스 모델과 유저특성에 대해 알 수 있어서 좋았다. 또한 이커머스 영역에서도 다양한 방식으로 빅데이터를 활용한 개인화 마케팅 예시를 알려주어 실무에 적용하는 데도 많은 영감을 받을 수 있었다. 고객이 좋아하는 컨텐츠를 데이터 체류시간을 통해 이해하고 그 다음 컼ㄴ텐츠를구성하는데 참고할 수 있다는 가이드도 실무에 적용해 보아야 겠다.
개인화 큐레이션 , A.B 테스트를 통한 고객의 반응을 확인하는 것이 데이터를 활용한 마케팅, 그로스 마케팅의매력인 것 같다.
처음 들어보는 말
디지털 트랜스포메이선 , DT
직원들을 디지털화하는게 아니라 조직문화나 업무 프로세스를 디지털화 하는 것이기 때문에 우리의 삶과 여전히 연결되어있다. 전산화 > 디지털화 > 디지털 기반의 의사결정 (전자결제/업무이메일 등) 전산화를 하면 데이터를 쉽고 가볍게 보관하고, 검색할 수 있음 . 유의점은 업무내용이 비슷하다보니, 반복적인 데이터 분석을 진행하다보니. 의미없는 분석을 하게 됨. 복붙 등 기계적 업무는 기계에게 맡기는 대시보드 등, 내가 일하고 있는 SaaS 기능 또한 여기에 포함된다. 자부심을 느끼고 확실히 효율성을 느껴 정말 필요한 곳에 고민할 수 있음을 느낀다.
데이터분석가는 과거로부터 교훈을 얻는 전략가와 같다.
알고리즘 Part
이커머스 상품추천 등을 비롯해 다양한 업종에서 어떻게 알로리즘을 통해 유저를 예측하는 지 흥미로웠다. 특히 마케팅에서는 전환율이 우수한 고객을 빨리 찾아내는 것이 관건인데, 알고리즘을 통해 우수유저를 빨리 찾아내는 것이 도움된다는 내용이 근본적이면서도 가장 기억해야하는 내용이라는 생각이 들었다. 힙한 AI / 알고리즘에 앞서 정확한 목표와 양질의 데이터가 우선적으로 필요하다는 강사님의 마지막 말씀이 와닿았다.