들어가기 전에
커뮤니케이션의 디지털 시대에 데이터 과학은 그 어느 때보다 마케팅 세계에서 큰 역할을 합니다. 이제 소비자는 마케터에게 우수한 데이터를 제공할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 경쟁자를 따라가는 데 그치지 않고, 전체 분야를 새로운 성과로 이끌 수 있는 데이터 과학 도구와 프로그래밍 언어를 소개합니다.
이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: Data Science Tools for Marketing Professionals
- URL: https://www.analyticsinsight.net/data-science/data-science-tools-for-marketing-professionals
마케팅 전문가를 위한 핵심 데이터 과학 도구
1. 구글 애널리틱스
구글 애널리틱스(Google Analytics)는 모든 디지털 마케터가 사용해야 하는 도구 중 하나입니다. 웹사이트에서 방문자의 행동과 전환율을 기록하는데, 이는 모든 캠페인의 효과를 평가하는 데 매우 유용할 수 있습니다.
사용자는 다양한 기존 보고서 형식 간에 전환하고 실시간 통계를 보고 KPI를 정의하고 활동을 조정할 수 있습니다. 이 기능은 마케터가 다루는 대상 고객을 분석하고 더 구체적인 접근 방식을 사용할 수 있도록 돕기 때문에 특히 가치가 있습니다.
2. 태블로
태블로(Tableau)는 원시 및 대용량 데이터를 분석적이고 이해하기 쉬운 데이터 대시보드로 변환하는 비즈니스 인텔리전스 솔루션입니다. 마케팅 담당자는 Tableau를 사용하여 데이터 패턴, 추세 및 관계를 더 쉽게 분석하여 채택할 올바른 전략을 추천할 수 있습니다.
Tableau는 마케터가 캠페인 결과를 끌어서 놓고 비교하고, 성과를 분석하고, 연속적인 행동을 계획할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하여 편의성을 제공합니다. 이는 더 적은 단어와 더 많은 수치와 차트를 사용하여 의사 결정권자에게 결과를 제시하는 데 특히 가치가 있습니다.
3. 어도비 애널리틱스
어도비 애널리틱스(Adobe Analytics)는 다양한 디지털 채널에서 고객의 전반적인 경로를 분석하기 위한 또 다른 강력한 플랫폼입니다. 리더가 세그먼트별로 마케터 참여 지표와 전환 경로를 모니터링할 수 있도록 하는 확장된 분석 툴셋을 제공합니다.
Adobe는 Adobe Analytics를 Adobe Experience Cloud와 통합하여 마케터가 타겟 고객에게 실시간으로 개인화된 마케팅 경험을 제공할 수 있도록 했습니다. 이 도구는 여러 상호 작용 중 클라이언트의 행동을 분석하는 데 유용하여 타겟팅과 캠페인의 전반적인 효과를 개선합니다.
4. 세일즈포스
세일즈포스(Salesforce)는 가장 일반적으로 사용되는 고객 관계 관리(CRM) 중 하나입니다. 가장 중요한 것은 전화번호, 주소, 쇼핑 내역, 상호작용 기록과 같은 고객 정보를 통합한다는 것입니다.
이러한 고객 데이터를 통해 마케터는 Salesforce 도구를 적용하여 관련 후속 커뮤니케이션을 통해 고객을 세분화할 수 있는 좋은 위치에 있습니다. 마케팅 부서는 이 데이터를 사용하여 효과를 높이는 매우 구체적인 캠페인을 구축할 수 있습니다.
마케팅의 데이터 과학을 위한 프로그래밍 언어
1. 파이썬
파이썬은 이제 데이터 과학 분야와 긴밀히 연결된 보편적인 언어입니다. 마케터가 파이썬을 사용하는 것이 매우 유익할 수 있는데, 그 이유는 파이썬 라이브러리가 Pandas, NumPy, Scikit-learn으로 구성되어 있기 때문입니다.
이러한 라이브러리는 마케터가 빅데이터를 관리하고, 반복적인 활동을 수행하고, 예측을 위한 효율적인 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다. 고객 세분화, 추세 예측 및 캠페인 개인화는 Python을 사용하여 가능합니다. 비교적 사용하기 쉽고 일반적인 마케팅에 적합하기 때문에 신규 사용자와 숙련된 마케팅 전문가 모두에게 좋은 도움이 될 것입니다.
2. R
R은 또 다른 강력한 데이터 분석 및 통계 계산 언어입니다. 이 강력한 패키지 컬렉션은 마케터에게 R을 선택해야 할 훌륭한 이유를 제공합니다. 시각화를 위한 ggplot2와 데이터 분석을 위한 dplyr과 같은 도구가 있는 성숙한 라이브러리 환경이 있습니다.
마케터는 R을 사용하여 의사소통하고, 실험을 수행하고, 고객 데이터베이스를 분석하고, 예측을 합니다. 데이터를 시각화하는 기능을 통해 팀은 자신의 발견을 명확하고 설득력 있게 제시할 수 있습니다.
3. SQL
SQL은 관계형 데이터베이스를 관리하고 쿼리를 만드는 언어입니다. 마케팅에서 SQL은 종종 방대한 데이터베이스에서 정보를 끌어내는 데 사용되며, 이를 통해 실무자는 과거 고객 및 판매 패턴을 검토할 수 있습니다.
SQL에서 마케터는 특정 요인에 따라 데이터를 그룹화하고 선택하고 비즈니스 전략의 기반을 형성하는 보고서를 생성할 수 있습니다. MySQL 및 PostgreSQL과 같은 플랫폼에 있는 빅데이터를 다루는 모든 사람에게 유용한 도구 세트입니다.
마케팅에서 데이터 과학이 중요한 이유
데이터 과학이 마케팅에 도움이 되는 주요 방법은 다음과 같습니다.
개인화
현대 세계에서 마케팅의 초점은 커스터마이징입니다. 데이터 과학은 고객의 선호도와 행동을 분석하여 마케터가 마케팅 메시지를 개인화하고 추천을 하는 데 도움을 줍니다. 이러한 수준의 커스터마이징은 또한 고객 만족도를 높이고 충성도 높은 고객으로 전환될 가능성을 높이는 경향이 있습니다.
예측 분석
과거 데이터를 사용하여 가능한 미래 결과를 도출하는 것은 예측 분석에 의해 수행됩니다. 마케터에게 이는 고객 행동 예측, 추세 결정 및 계획 중 캠페인 조정으로 해석됩니다. 따라서 정확한 예측에 필요한 모델을 기반으로 마케팅 노력에서 얻은 리소스를 최대한 효율적으로 분배할 수 있습니다.
캠페인 최적화
데이터 과학자가 제시한 도구 중 일부는 캠페인 성과를 실시간으로 모니터링하고 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 그들은 Google Analytics나 Adobe Analytics와 같은 서비스에서 얻은 데이터를 기반으로 전략을 조정해야 합니다. 이러한 수준의 민첩성은 시장 변화에 관계없이 캠페인을 최종 고객에게 적절하고 효과적으로 유지하는 데 도움이 됩니다.
ROI 추적
모든 마케팅 캠페인에서 ROI는 경영진이 고려하는 중요한 요소 중 하나입니다. 마케팅 데이터 과학 도구는 마케터에게 일관되고 정확하게 ROI를 추적할 수 있는 이점을 제공합니다. 마케터는 고객 확보 비용과 특정 마케팅 캠페인의 결과를 살펴보면 어떤 방법이 가장 효과적인지, 그리고 돈을 어떻게 쓰는 것이 가장 좋은지 알 수 있습니다.
마치며
비즈니스 분야로서 데이터 과학은 마케팅 전문가들에게 게임 체인저입니다. 마케터는 다양한 통계 및 데이터 도구를 사용하여 많은 데이터를 수집한 다음 분석합니다. 이 외에도 복잡한 분석 및 자동화를 위해 Python, R 및 SQL과 같은 프로그래밍 언어를 사용합니다. 이를 통해 마케터는 고객 경험을 맞춤화하고 미래를 예측할 수 있는 입장에 설 수 있습니다.
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