마케터가 알려주는 돈이 되는 빅데이터 분석

마케터가 알려주는 돈이 되는 빅데이터 분석 - 실전에서 바로 써먹는 빅데이터 마케팅 노하우
강지은 지음 / 렛츠북 / 2020년 8월

고객 여정이 다변화되고, 경쟁이 치열해 지면서, 서비스로 유입된 신규 고객이 실제로 제품을 구입하고, 서비스를 계속해서 사용하도록 유도함으로써 '고객 생애 가치(LTV)'를 높이는 것이 최근 '디지털 마케팅의 핵심 전략'이 되고 있습니다.

특히 개인화(Personalization)가 가능한 앱 푸시나 문자 메시지, 이메일 같은 '온드 미디어(Owned Media)'는 이러한 LTV 향상에 결정적인 역할을 하고 있죠. "사용자가 계속 앱을 사용하게 하는 방법은 없을까?, 검색했거나 장바구니에 담아둔 상품을 결제하게 만들 방법은 없을까?, 서비스 이탈을 막을 수 있는 방법은 무엇일까?" 등 등..

마케팅 기술의 성숙과 빅데이터 처리기술, 인공지능 및 머신러닝, 고객 데이터 관리 플랫폼 등의 등장으로 데이터 중심의 마케팅이 가속화되면서 마케터들은 더 효율적이고 성과 높은 마케팅 전략을 위해 고심하고 있습니다. 날로 높아지는 고객 경험(CX)에 대한 기대 역시 마케터들의 난제 중 하나입니다.

오늘 소개해 드리는 <마케터가 알려주는 돈이 되는 빅데이터 분석>에서는 개발자가 아닌 지극히 현실적인 마케터 실무자 입장에서 데이터를 기반으로 마케팅을 하고 싶은 사람들에게 도움이 될 만한 내용으로 이뤄져있습니다.

즉, 데이터 분석 자체보다는 데이터 분석을 통해서 마케팅 프로그램을 만들고 실행하고, 궁극적으로 돈을 버는 과정에 초점이 맞춰 있다 하겠습니다. 예컨데, 실무 현장에서 담당자에게 데이터 분석을 해서 마케팅을 진행하라는 지시가 내려졌을 때, 어떻게 시작해야 하는지에 대해 철저히 실무 관점에서 접근하고 있다는 말입니다.

R이나 Python을 통한 알고리즘에 기반하여 데이터를 분석하는 요령을 알려주기 보다는 차라리 고객의 모든 데이터를 통합하여, 고객 Single View를 구축하고, 이를 통해 고객의 취향, 선호도 분석 및 구매로 부터 AS 까지의 '고객 가치사슬(CVC)' 전반을 관리하여, 고객 만족을 높이고, 더 높은 차원의 차별화된 경험을 제공하는 고차원적인 "CRM(고객 관계 관리)" 에 가까워 보입니다.

금융, 제조, 통신, 유통 등 산업 특성에 따라 차별화되는 CRM전략을 소개해 주어 각 산업군에 속한 마케터들의 이해와 전략 수립에 도움이 되겠습니다.

전체 데이터 분석 프로세스를 '데이터 이해' --> '데이터 정제' --> '변수 정리 및 파생 변수 생성' --> '가설 수립' --> '분석 대상 데이터 선정' --> '가설 검증' 로 설정해 놓고, 각 단계에 맞는 개념 정의로 부터 실제 저자의 현장 경험을 통해 나온 실무적 설명은 처음 마케팅 데이터 분석을 맡는 초보자에게 다양한 인사이트를 주기에 충분해 보입니다.

특히 본서에서 눈에 띄는 부분은 '데이터 분석을 통한 마케팅 실 사례들'을 설명하는 6장입니다. 마케팅 또한 경영학(Management)의 일부이므로 실제 사례 연구가 무엇보다 중요합니다. 본서에서 소개하는 각 산업의 데이터 분석 사례는 아래와 같습니다. 각 분석 사례 마다 일관되게 '데이터 분석 목적', '진행결과', '데이터 분석 대상 및 항목', '분석 방법', '결과', '프로그램 수립'과 '활용 효과' 가 일목요연하게 정리되어 있습니다.

1. (금융) 재계약을 위한 고객 세분화와 고객 유지 전략

2. (제조) 데이터 분석을 통한 재구매 프로그램

3. (제조/금융 제휴 마케팅) 공동 타겟 마케팅

4. (온라인 리테일) 실시간 개인화 추천 서비스

5. (온라인 리테일) 모바일 개인화

코로나 사태로 인해 전 산업이 디지털 비대면 비즈니스로 패러다임의 일대 변화가 일어나고 있는 지금, 발전된 데이터 분석 및 운영 플랫폼을 통해 좀 더 정교하고, 좀 더 세련된 형태의 데이터 기반 마케팅 전략과 디지털 마케팅에 가속도가 붙을 것은 분명해 보입니다.

본서를 통해 데이터를 활용하여, 과학적이고 체계적인 방법으로 세련되게 돈을 버는 마케팅을 수행하기를 원하는 분들의 일독을 권합니다.