마케팅을 위한 데이터 분석 초보자 가이드

데이터 분석은 유용한 정보를 얻기 위해 원시 데이터에 논리적, 통계적 기법을 체계적으로 적용하는 것입니다. 데이터 분석을 통해 데이터에 존재하는 '노이즈'와 관심 있는 현상을 분리할 수 있습니다.

데이터 분석을 사용하여 데이터를 설명, 압축 및 평가할 수도 있습니다.

데이터 분석 프로세스는 모든 분야에서 결정과 조치를 안내하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어 부동산 분야에서 데이터 분석 기능을 갖춘 도구는 부동산 평가 자동화, 구매자 선택 프로세스 최적화, 추세 모니터링 및 ROI 향상에 도움이 될 수 있습니다.

AI(인공지능)는 데이터 분석의 잠재력과 가능성을 더했습니다.

기업 내에서 데이터 중심의 의사결정과 전략이 강조되고, 인공지능과 빅데이터의 발전으로 데이터 분석의 미래는 밝아 보입니다. 글로벌 데이터 분석 시장은 2023년부터 2032년까지 연평균 성장률(CAGR) 29.4%로 성장할 것으로 예상됩니다.

데이터 분석은 새로운 콘텐츠 아이디어를 창출하고 마케팅 기회를 창출하는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 분석을 배워야 하는 이유

높은 수요와 높은 수요에 대한 예측은 호기심을 불러일으키기에 충분한 이유이지만, 여전히 데이터 분석을 배워야 하는 이유와 이 지식이 어떻게 도움이 될 수 있는지 알고 싶을 수도 있습니다.

다음은 데이터 분석에 뛰어드는 몇 가지 이유입니다.

• 데이터 분석을 사용하면 청중의 선호도와 참여도를 더 나은 방식으로 이해할 수 있습니다. 이러한 이해를 바탕으로 타겟 고객에게 더 많은 공감을 불러일으킬 수 있는 콘텐츠를 만들고 매우 효과적이고 성공적인 마케팅 캠페인을 실행할 수 있습니다.
  
• 데이터 분석을 통해 마케팅 캠페인의 ROI를 예측할 수 있습니다. 이러한 예측은 마케팅 예산에 대해 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 데이터 분석을 통해 더 나은 ROI를 위해 마케팅 캠페인을 최적화할 수도 있습니다.
  
• 기업은 데이터 분석을 사용하여 마케팅 캠페인을 위한 영향력 있는 사람을 발견하고 선택합니다. 데이터 분석은 진정한 영향력을 행사하는 사람을 식별하는 데도 도움이 됩니다.
  
• 수동적이기보다는 적극적으로 대처할 수 있습니다. 데이터 분석은 소셜 청취와 통합될 수 있으며 통찰력을 활용하여 전략을 수립할 수 있습니다. 소셜 청취와 데이터 분석을 결합하면 리드를 효과적으로 식별하고 참여시키고 육성하는 데 도움이 됩니다.

• 데이터 분석을 잘 활용하면 상당한 경쟁 우위를 얻을 수 있습니다.

데이터 분석의 주요 방법

데이터 분석 방법은 수집된 데이터 유형에 따라 다릅니다. 이러한 방법은 요구 사항에 따라 조합하여 사용하거나 단독으로 사용할 수 있습니다. 데이터 분석의 두 가지 기본 방법은 정량적 데이터 분석과 정성적 데이터 분석입니다.

정량적 데이터 분석에는 수치 변수가 포함됩니다. 소셜 미디어의 맥락에서 정량적 데이터 분석은 기반, 도달 범위, 참여, 전환과 같은 지표를 중심으로 이루어질 수 있습니다.

기본 및 도달 범위는 전략과 전술의 지침이 되며, 참여도 및 전환 지표는 귀하의 행동과 그 효과에 대한 통찰력을 제공합니다.

질적 데이터 분석은 더 미묘하고 어렵습니다. 여기에는 참여 품질, 청중 정서 등의 요소를 추적하고 분석하는 것이 포함될 수 있습니다.

대부분의 정성적 데이터 분석은 여전히 ​​수동으로 수행되지만, 사용자 친화적인 소프트웨어와 자연어 처리(NLP)의 발전으로 인해 이러한 상황이 바뀌고 있습니다.

데이터 수집 및 준비

데이터는 과거 성과를 측정하는 데 도움이 되지만 미래(및 현재) 캠페인에 대한 정보도 제공합니다.

기술 발전이 마케팅 담당자에게 제공하는 가장 큰 이점 중 하나는 실시간으로 데이터를 수집할 수 있다는 것입니다. 마케팅 캠페인을 시작한 지 몇 시간 이내에 초기 성공 여부를 가늠할 수 있습니다.

데이터 분석을 통해 필요한 경우 전환하는 데 도움이 될 수 있는 시장에 대한 철저한 이해를 얻을 수 있습니다.

데이터 소스

요즘에는 옴니채널 마케팅 캠페인이 일반적입니다. 이는 여러 데이터 소스와 많은 양의 데이터를 의미합니다. 이벤트를 최신 상태로 유지하려면 마케팅 담당자는 여러 플랫폼을 모니터링하고 다양한 소스에서 데이터를 수집해야 합니다.

마케팅 담당자는 Google Analytics, Google Search Console, 광고 플랫폼, 소셜 미디어 플랫폼 및 CRM(고객 관계 관리) 도구를 사용해 작업해야 합니다. 영업팀과 기술 지원팀에서도 중요한 데이터를 제공할 수 있습니다.

또한 소비자, 지리, 산업 및 경제 전체를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 데이터를 수집하려면 다른 공개 데이터 소스도 활용해야 합니다.

데이터 정리

데이터 정리는 불완전하거나, 부정확하거나, 중복되거나, 손상되었거나, 잘못된 형식의 데이터를 제거하거나 수정하는 것입니다. 여러 데이터 소스를 결합하면 데이터 중복 가능성이 높아지고 이러한 데이터는 오해의 소지가 있을 수 있습니다.

잘못된 데이터로 인해 알고리즘과 결과를 신뢰할 수 없게 됩니다. 데이터 정리 프로세스는 데이터 세트에 따라 달라지므로 데이터에 적합한 정리 프로세스에 대한 템플릿을 설정해야 합니다.

데이터 탐색

데이터 탐색은 데이터의 성격을 이해하는 데 도움이 됩니다. 데이터 분석의 첫 단계, 혹은 초기 데이터 분석의 첫 단계라고 할 수 있습니다.

데이터 탐색을 위해 데이터를 스프레드시트로 수동으로 필터링하거나 목적에 맞는 스크립트를 작성할 수 있습니다.

세 번째 옵션은 자동화된 데이터 탐색 도구를 사용하는 것입니다. 데이터 탐색을 사용하면 데이터 행과 열의 의미를 더 쉽게 할당하고 전달할 수 있습니다.

데이터 분석의 기본 유형

각 유형의 데이터 분석은 특정 목적을 수행하며 다른 방법을 따릅니다. 다음은 기본 유형의 데이터 분석에 대한 간략한 요약입니다.

기술 분석

기술 분석을 통해 데이터, 해당 구조 및 속성에 대한 포괄적인 개요를 얻을 수 있습니다. 데이터세트의 주요 특징을 이해할 수 있습니다.

추론 분석

추론 데이터 분석에서는 더 많은 모집단에 대해 추론하기 위해 표본의 데이터를 분석합니다. 여기에는 증거를 기반으로 거의 정확한 일반화를 만드는 것이 포함됩니다.

예측 분석

예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 사건이나 결과를 예측하는 데 도움이 됩니다. 통계 모델과 알고리즘을 사용하여 과거 데이터의 패턴을 식별할 수 있습니다. 기계 학습 알고리즘은 다음을 기반으로 합리적으로 정확한 예측을 수행합니다.

처방적 분석

과거 마케팅 데이터를 기반으로 규범적 분석을 통해 현재와 미래에 취할 수 있는 가장 영향력 있는 조치를 추천할 수 있습니다. 마케팅 자동화 도구와 함께 처방적 분석 도구를 사용하여 권장 사항을 즉시 구현할 수 있습니다.

텍스트 분석

텍스트 분석을 통해 구조화되지 않은 텍스트 데이터에서 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 텍스트 분석에는 NLP(자연어 처리), 주제 모델링, 텍스트 마이닝과 같은 기술이 사용됩니다.

데이터 분석 도구

마이크로 소프트 엑셀

Microsoft Excel은 데이터 분석과 관련하여 여전히 최고의 자리를 차지하고 있습니다. 단순성과 다양성으로 인해 데이터 분석을 위한 가장 인기 있는 애플리케이션으로 남아 있습니다.

Microsoft Excel을 사용하면 데이터를 쉽게 가져오고, 정리하고, 탐색하고 분석할 수 있습니다. 이전에 Excel을 사용해 본 적이 없더라도 온라인 Excel 교육 과정을 통해 필요한 기술을 쉽게 습득할 수 있습니다.

파이썬

Python은 비교적 배우기 쉬운 프로그래밍 언어입니다. 확장성, 유연성 및 인상적인 라이브러리로 인해 데이터 분석 및 데이터 시각화에 일반적으로 사용됩니다.

Python에 대한 포괄적인 이해는 데이터 분석을 수행하는 데 매우 유용할 수 있습니다.

R 프로그래밍

R은 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있는 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. R의 놀랍고 강력한 패키지는 데이터 계산, 조작 및 시각화를 더 쉽고 빠르게 만듭니다.

R을 시작하면 R이 매우 쉬운 코딩 스타일을 가지고 있다는 것을 알게 될 것입니다.

데이터 분석 소프트웨어

이제 다양한 기능과 기능을 갖춘 다양한 데이터 분석 소프트웨어 도구를 사용할 수 있습니다. SAS, Jupyter Notebook 및 Tableau는 인기 있는 데이터 분석 소프트웨어 중 일부입니다.

레거시 시스템에 갇혀 있는 경우 Door3 서비스는 시스템을 현대화하고, 데이터를 마이그레이션하고, 새로운 시스템에 필요한 기능을 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

데이터 분석의 윤리적 고려 사항

데이터 프라이버시

데이터 및 분석과 관련된 주요 관심사 중 하나는 개인 정보 보호입니다. 수집 및 분석 중에 민감한 개인 데이터의 개인정보 보호를 보장해야 합니다. 데이터 요청에는 투명성이 있어야 합니다. 강력한 개인 정보 보호 정책으로 시작하여 규정 준수를 보장하세요.

편견과 공정성

데이터 분석에서 편견을 제거할 수는 없지만 문제를 완화하고 결정에 대한 부정적인 영향을 방지하기 위해 적극적으로 노력하려면 편견이 존재한다는 사실(데이터 및 분석을 수행하는 사람에)을 인식해야 합니다. 데이터 분석의 공정성은 편견을 강화하거나 생성하지 않는 방식으로 데이터를 사용하는 것을 의미합니다.

데이터 보안

데이터 보안을 데이터 개인정보 보호와 혼동해서는 안 됩니다. 데이터를 수집, 정리, 저장, 분석하는 동안 해커와 랜섬웨어로부터 안전한지 확인해야 합니다. 데이터에 대한 공격은 잠재적으로 수익 손실, 고객 신뢰 또는 두 가지 모두로 이어질 수 있습니다. 데이터는 기업의 자산이므로 그에 따라 보호되어야 합니다.

결론

데이터는 '새로운 석유'로 간주되는 것이 맞습니다. 그리고 데이터가 석유만큼 가치 있다고 생각한다면 데이터 분석은 석유를 다양한 용도에 적합하게 만들기 위해 석유를 추출, 정제, 분리하는 과정에 비유될 수 있습니다.

마케팅 맥락에서 기업은 데이터 분석을 통해 경험의 개인화를 제공할 수 있습니다. 이는 기업과 소비자 모두에게 이익이 됩니다.

보다 현명한 비즈니스 결정을 내리려면 데이터 분석의 힘을 활용해야 합니다. 데이터 중심 세상에서 데이터 분석은 중요한 기술이 되었습니다.