마케팅에서 데이터 분석하기

마케팅에서 데이터 분석은 해당 비즈니스의 전략적인 방향성을 제시하고 판매를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 따라서 데이터 분석이 필요한 주요 이유는 다음과 같습니다.

 

 

마케팅 데이터 분석의 필요성

판매 수익 증대: 데이터 분석은 고객의 행동 패턴, 쇼핑 카트 분석 등을 통해 어떤 제품을 추천해야 할지, 어떤 영역의 마케팅 활동을 집중해야 할지 등 판매 수익을 증대시키기 위한 매우 중요한 정보를 제공합니다.

비즈니스 운영 개선: 비즈니스를 개선하기 위해 데이터 분석을 수행하면 일상적인 여러 프로세스와 작업을 개선하는 데 유용한 정보를 수집할 수 있습니다. 이렇게 얻은 데이터를 바탕으로 비즈니스 전반에서 문제를 해결하고 효율적인 운영 방법을 개발할 수 있습니다.

포지셔닝 및 직관적인 마케팅: 마케팅에서 데이터 분석은 유저 인사이트를 얻고 목표 그룹을 파악할 수 있어 원하는 인상을 주고, 효과적인 마케팅 전략을 구상하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 종합적인 마케팅 전략을 개발하고 결과적으로 브랜드의 포지셔닝을 좀 더 명확하게 할 수 있습니다.

경쟁 업체와의 비교: 데이터 분석은 경쟁 업체와의 비교 정보를 제공하여 경쟁 업체가 제품 또는 서비스의 어떤 부분을 어떻게 개선하고 있는지 직관적으로 이해할 수 있습니다.

ROI(투자 수익률) 평가: 마케팅에 투자하는 비용을 최적화하려면 프로모션 또는 광고 채널마다 ROI를 평가해야 합니다. 데이터 분석을 통해 마케팅 행위를 계속 모니터링하고 예산을 효율적으로 할당할 수 있습니다.

 

요약하면, 마케팅에서 데이터 분석은 판매 증대, 비즈니스 운영 개선, 포지셔닝, 경쟁 업체와의 비교, ROI 평가 등 다양한 이점이 있습니다.

 

마케팅에서 데이터 분석을 하는 방법

첫째, 비즈니스 목표에 따라 데이터 마이닝을 통해 유용한 정보를 수집하고 분석하는 방법입니다. 예를 들어, 특정 제품 라인의 판매가 매우 느리다면, 해당 제품의 판매를 촉진하기 위해서 커머스 데이터를 바탕으로 이 제품을 검색하는 고객들의 쇼핑 카트에서 더 자주 구매되는 제품을 모니터링할 수 있습니다.

 

둘째, 마케팅 캠페인의 성과를 추적하고 분석하여 실시간으로 반응하고 개선하는 것입니다. 이를 위해서는 '웹 분석 도구'나 '마케팅 자동화 플랫폼' 등의 다양한 도구를 사용해야 할 수 있습니다. 이러한 도구들은 접속량, 유입 경로, 구매율, 고객 이탈률 등의 데이터를 수집하여 분석하는 기능을 제공합니다.

 

분석할 데이터 항목

어떤 데이터를 분석해야 할지는 비즈니스 목표와 목표를 달성하는 데 필요한 정보에 따라 다릅니다. 하지만 대체로 마케팅 데이터를 분석하는 데 사용되는 데이터는 다음과 같습니다.

 

고객 데이터: 고객의 구매 이력, 돌발구매, 비즈니스 행동, 소비습관, 성별, 연령, 지역 등의 데이터를 포함합니다.

유입경로 데이터: 고객이 어떤 키워드를 사용하여 광고를 클릭했는지, 어떤 유통 채널을 통해 웹 사이트에 대한 액세스를 얻었는지 등의 데이터를 제공합니다.

웹 분석 데이터: 고객이 사이트에서 시간을 보낸 지점, 가격, 제품 이름, 브랜드 관심도 등에 대한 데이터입니다.

반응 데이터: 고객이 마케팅 캠페인에 어떻게 반응하는지, 이메일 클릭 및 열람 횟수, 페이지 방문 횟수, 상품 문의 등의 데이터를 제공합니다.

소셜 미디어 데이터: 고객이 참여하는 소셜 미디어 플랫폼에서의 행동과 패턴 데이터를 포함합니다.

 

이러한 데이터를 분석하여 얻을 수 있는 정보에는 다음과 같은 것들이 있습니다.

• 고객 행동 및 선호도를 이해
• 마케팅 전략 개발
• 마케팅 효과 측정과 ROI 평가
• 고객 관계 관리
• 경쟁 업체 비교
• 웹 사이트 및 앱 개선
• 판매 기회 예측 및 효과적인 Cross-Selling/Up-Selling 전략 계획

따라서, 분석을 시작할 때 비즈니스 목표와 함께 분석할 데이터를 신중하게 선택해야 합니다.

 

마케팅 분석을 위한 기술

마케팅에서 데이터 분석을 더욱 심화시키기 위해서는 다양한 기술과 지식이 필요합니다. 아래는 몇 가지 추가적인 기술과 관련하여 언급할 수 있는 몇 가지 접근법입니다.

 

빅데이터: 빅데이터는 대규모의 데이터 세트를 다루는 기술입니다. 마케팅 영역에서는 빅데이터를 사용하여 데이터 집합의 크기, 복잡성, 비례 및 다양성 등 다양한 특성을 관리하고 분석할 수 있습니다.

기계 학습: 기계 학습은 데이터에서 패턴을 식별하고 예측 모델을 작성하는 데 사용되는 기술입니다. 마케팅 관련하여, 기계 학습 알고리즘은 마케팅 캠페인 성과를 예측하거나 어떤 채널에 투자해야 하는지 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

인공지능: 인공지능은 기계 학습, 자연어 처리 등의 기술을 결합하여 인간의 정보처리 능력을 모사하는 기술입니다. 마케팅에서는 인공지능을 사용하여 고객 행동 패턴에 대한 예측을 제공하거나, 마케팅 자동화를 위한 적정 전략을 제공하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

데이터 시각화: 마케팅 데이터 분석 결과를 시각화하는 것은 이해하기 쉽고 효과적인 방법입니다. 데이터 시각화는 대시보드, 차트, 그래프 및 그림과 같은 여러 형식을 사용하여 정보를 시각적으로 전달합니다.

통계학: 마케팅에서 광고 또는 캠페인의 성과 측정과 같은 작업에서 통계학 지식이 필요합니다. 이를 통해 캠페인 결과, 상호 관계 및 추이를 이해하고 그에 따라 판매전략을 조정할 수 있습니다.

SQL: SQL은 데이터베이스에서 데이터 검색 및 조작을 위한 언어입니다. SQL을 사용하면 SQL 기반 소프트웨어를 사용하여 데이터를 쿼리 하여 마케팅 분석을 수행할 수 있습니다.

자연어 처리: 마케팅에서 매우 중요한 고객 피드백 데이터를 분석하는 것도 매우 중요합니다. 이때 자연어 처리 기술을 사용하여 데이터를 처리하고, 텍스트 분석, 감성 분석 등을 통해 소비자 피드백을 분석할 수 있습니다.

 

요약하면, 더욱 심화된 마케팅 데이터 분석을 위해서는 빅데이터, 기계 학습, 인공지능, 데이터 시각화, 통계학, SQL, 자연어 처리 등 다양한 기술과 지식이 필요합니다.

 

마케팅 데이터 분석 도구

어떤 분석 도구를 사용해야 하는지는 비즈니스 목적 및 분석 목적에 따라 다릅니다. 하지만 일반적으로 사용되는 몇 가지 분석 도구를 소개하면 다음과 같습니다.

 

엑셀: 엑셀은 가장 기본적인 분석 도구 중 하나입니다. 데이터를 재 구성하고 계산하는 데에 가장 많이 사용됩니다.
구글 애널리틱스: 구글 애널리틱스는 웹사이트에서 발생하는 데이터를 수집, 분석하고 보고서를 생성하는 데 사용됩니다. 방문자, 세션, 디바이스, 브라우저 등 다양한 정보를 수집하여 분석할 수 있습니다.

SPSS: SPSS는 데이터 분석에 가장 많이 사용되는 분석 도구 중 하나입니다. SPSS는 데이터 탐색, 데이터 전처리 및 가설 검증을 위한 다양한 분석 기술을 지원합니다.

R: R은 통계 분석 도구로, 데이터 시각화, 데이터 마이닝, 예측 분석, 머신러닝 등에 사용됩니다. 엄청나게 다양한 분석 기술을 지원하는 R의 장점은 무료이며, 확장성과 유연성이 높고 개발자들이 지속적으로 업데이트하기 때문에 분석 기능이 계속 향상됩니다.

Tableau: Tableau는 대시보드 및 데이터 시각화를 생성하는 데 사용됩니다. 대화형 분석을 지원하며, 사용자가 클릭하거나 옵션을 선택하는 등 사용자가 직접 선택 가능한 대화 상자를 생성하여 다양한 정보에 대한 가설을 수행할 수 있습니다.

Python: Python은 머신러닝, 자연어 처리, 그래픽 서버 작업 등에 광범위하게 사용됩니다. Python에서는 다양한 데이터를 처리하고, 분석 및 시각화하는 데 사용할 수 있는 라이브러리 또는 도구가 있으며, 다양한 분야에서 폭넓은 적용 범위를 가지고 있습니다.

SAS: SAS는 통계 분석 도구로, 데이터 마이닝, 예측 분석, 머신러닝 등의 분석에 사용됩니다. 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있으며, 범용성과 확장성이 높습니다.

 

요약하면, 사용자의 분석 목적과 데이터 유형에 따라 다양한 도구가 필요하며, 엑셀, 구글 애널리틱스, SPSS, R, Tableau, Python, SAS 등이 대표적인 분석 도구입니다.