좋은 마케팅을 실행하려면 데이터 분석가가 필요합니까? 그리고 대안은 무엇입니까

​데이터 기반 세상에서는 데이터 통찰력을 활용하여 비즈니스를 관리하는 것이 필수가 되었습니다.

따라서 모든 결정, 마케팅 노력, 제품 가치 향상, 제품 시장 적합성은 데이터의 전체 잠재력을 이해하는 데 달려 있습니다.

그러나 효과적인 운영을 위해서는 데이터에 접근하고 이해할 수 있어야 합니다. 그렇다면 질문이 생깁니다. 이 목적을 위해 전문가, 즉 빅 데이터와 기계 학습에 대한 자신의 방식을 알고 데이터에 대한 다른 과학적인 접근 방식을 활용하는 마케팅 데이터 분석가가 필요합니까?

대답은 당신을 놀라게 할 수 있습니다.

그럼, 파헤쳐보자!

마케팅 분석가란?

마케팅 분석가는 마케팅 캠페인 내에서 데이터 통찰력을 분석하고 마케팅 팀의 노력을 지원하는 전문가입니다. 마케팅 분석가의 업무는 데이터를 주의 깊게 조사하고 데이터에서 해결해야 할 중요한 사항을 식별하여 조직의 결정을 지원하는 것을 목표로 합니다.

마케팅 데이터 분석가는 또한 데이터의 패턴을 추적하고 집단 내의 고객 추세를 찾습니다. 이 분석가가 따르는 전술은 순수한 사실을 위해 직관을 피하는 방식으로 마케팅 캠페인을 최적화하는 특정 접근 방식을 따르는 데이터 기반 회사의 전략과 완전히 일치합니다.

결국 이것이 데이터 기반이 되는 것의 전부입니다. 그러나 제목은 정교한 과학의 사용을 암시합니다. 데이터 분석가는 높은 수준의 분석 기술을 사용하여 팀의 지표 역할을 하고 발생과 행동을 예측하여 모든 활동과 콘텐츠의 관련성을 유지해야 합니다.

마케팅 분석가는 무엇을 하는가

그렇다면 마케팅 분석가는 정확히 어떤 일을 할까요? 마케팅 부서에서 이는 일반적으로 팀이 전략의 실수와 맹목적인 의사 결정을 최소화하는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 사람입니다. 데이터는 이해되고 시각화되는 것 외에도 모든 관련 당사자와 이해하기 쉽고 신속하게 공유되어야 합니다.

마케팅 분석가는 데이터를 수집하여 관련성을 부여하지만 오늘날 기업이 그러한 전문가 고용을 고려하는 다른 이유가 있습니다. 다음은 데이터 모니터링을 처리하고 데이터 시각화를 생성하여 관련 결과를 제공하는 별도의 역할을 갖는 주요 장점 중 일부입니다.

팀이 데이터를 이해하도록 돕습니다.

데이터는 적절한 이해 없이는 아무 것도 아니며 소화하는 가장 좋은 방법은 시각적 자료를 이용하는 것입니다. 쉽고 빠르며 팀이 조치를 취하는 데 필요한 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다.

더 나은 마케팅 캠페인 구축에 도움

마케팅 데이터 분석가는 현재 추세를 찾고, 전략의 취약한 연결고리를 지적하고, 경쟁사를 주시함으로써 마케팅 캠페인을 올바른 방향으로 유지합니다. 어떤 채널에서든 캠페인은 데이터를 통해 훨씬 더 관련성이 높고 성공할 수 있습니다.

보다 효과적인 마케팅 전략 구축

올바른 고객을 찾고 올바른 메시지를 전달함으로써 마케팅은 진정으로 효과적이 되고 주요 지표가 향상됩니다. 데이터는 분석, A/B 테스트를 통해 잠재적인 실수를 정리하고 전반적으로 마케팅 활동이 진행되어야 하는 방식을 보다 명확하게 파악하는 데 도움이 됩니다.

미래 결과 예측에 도움

미래를 내다볼 수 있는 방법이 있다면 그것은 바로 데이터입니다. 마케팅 데이터 분석가는 데이터를 사용하여 잠재적인 결과와 예측에 대한 더 많은 통찰력을 얻습니다. 이니셔티브를 추적하고 측정하면 장기적으로 효율적인 의사결정 프로세스가 만들어집니다.

이 모든 것을 달성하는 것은 다양한 분야에 걸쳐 모든 성공적인 마케팅 부서의 초점이 되어야 하며 지금까지 그래왔습니다. 노동통계국(Bureau of Labor Statistics)에 따르면 마케팅 분석가의 역할이 다음과 같은 이유일 수 있습니다.2024년까지 수요 19% 증가 예상.

마케팅 분석가와 비즈니스 분석가

데이터를 기반으로 한 마케팅 전략은 강력합니다. 이것이 바로 이제 높은 수준의 캠페인이 데이터 기반 캠페인으로 알려진 이유입니다.

그럼에도 불구하고 마케팅 분석가와 비즈니스 분석가의 차이점을 알고 이러한 각 역할이 고객 여정에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 것이 중요합니다.

비즈니스 분석가와 마케팅 분석가의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

А 비즈니스 분석가의 책임은 다음과 같습니다.

• 여러 데이터 소스를 통합하여 통찰력을 얻습니다.
• 추세 예측 및 예측
• 재무부서와 협력하여 재무보고용 번호 제공
• 여러 데이터 소스를 함께 연결하여 대시보드를 구축하고 의사 결정자를 위한 프레젠테이션을 만듭니다.

마케팅 분석가의 책임은 다음과 같습니다.

• 하나 이상의 분석 도구를 통해 온라인 캠페인 마케팅을 위한 데이터 추적
• 마케팅 데이터를 추적, 측정 및 시각화하여 팀과 의사 결정자에게 제시
• 최신 캠페인에서 수집된 현재 데이터 통찰력을 마케팅 팀이 이해할 수 있도록 안내합니다.
• 분석 데이터를 기반으로 대시보드를 구축하고 이를 결과, 예측, 향후 의사결정과 연결
• 스토리텔링을 위한 데이터 활용

간단히 말해서 비즈니스 분석가와 마케팅 분석가의 가장 중요하고 중요한 차이점은 마케팅 분석가가 실시간 마케팅 데이터와 시장 피드백에 중점을 둔다는 것입니다.

따라서 이 역할을 통해 리드, 구독자, 클릭, 페이지 조회수, 전환 및 비즈니스 성공 측면에서 마케팅이 어디에 있는지 보여주는 기타 모든 중요한 지표를 측정할 수 있습니다. 마케팅 분석가는 마케팅의 모든 영역(오프라인, 온라인)을 연결하여 데이터를 통해 다양한 채널의 영향력을 드러냅니다.

마케팅 팀에 데이터 분석가가 필요합니까? 그리고 대안은 무엇입니까

마케팅을 보다 데이터 중심적으로 만들면 결과에 대한 많은 이점과 개선 사항을 찾을 수 있습니다. 마케팅 분석가는 귀하의 팀과 비즈니스가 더욱 데이터 중심이 되고 보다 포괄적이고 스마트한 계획을 수립하는 방식으로 데이터를 해석하도록 돕는 방법이 될 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 마케팅 팀에서 그러한 역할을 고용하고 모든 데이터 측정 및 프레젠테이션을 한 사람에게 맡기는 대신 기술을 원한다면 기술이 답이 될 수 있습니다.

마케팅 분석가 한 명을 두는 대신 팀원 모두가 마케팅 분석가가 될 수 있다면 어떨까요?

이 모든 것은 데이터 분석, 프로젝트 및 파일 관리, 채팅, 팀 협업을 통합하는 디지털 작업 공간인 Slingshot과 같은 도구를 통해 이루어집니다. 좋은 소식은 Slingshot에서 데이터를 사용하기 위해 데이터 과학자가 될 필요는 없다는 것입니다. 모두 매우 직관적이며 교육이 최소화되거나 전혀 필요하지 않습니다. 마법이 작동하는 방식은 다음과 같습니다.

모든 데이터 소스

Slingshot 에서는 다양한 마케팅 데이터 소스에 빠르게 연결하고 몇 분 안에 멋진 대시보드를 만들 수 있습니다. 그러면 팀원들이 향후 캠페인 분석 및 데이터 기반 결정을 위해 이를 공유하고 사용할 수 있습니다.

몇 초 만에 데이터 시각화

Slingshot 에서는 데이터 시각화가 전혀 어렵지 않습니다. 간단한 4단계로 Slingshot에서 첫 번째 대시보드를 만드는 방법을 살펴보세요. 아니요, 데이터 과학자가 될 필요는 없습니다.

빅데이터를 빠르게

Slingshot Google BigQuery를 지원하여 Analytics를 통해 빅 데이터를 처리하는 데 상당한 속도를 추가하여 엄청난 양의 데이터 세트를 즉시 사용할 수 있도록 해줍니다.

손쉽게 이용할 수 있는 데이터 카탈로그

Slingshot 조직 전체에 서비스를 제공하는 데이터 카탈로그 기능을 제공하여 모든 곳에서 데이터 통찰력에 대한 진정한 이해와 액세스를 제공합니다. 데이터 카탈로그 기능은 다음과 같습니다.

• 적절한 사용자가 자산을 유지 관리하도록 역할과 책임을 할당하는 기능
• 데이터 카탈로그에서 최고 품질의 데이터를 홍보하기 위해 데이터 세트, 지표/KPI 및 보고서를 인증하는 데이터 인증
• 캠페인, 작업 공간 등의 올바른 맥락에서 채팅/토론과 같은 협업 기능

모든 중요한 지표 추적

Slingshot 모든 마케팅 고객 데이터를 하나로 묶고, North Star Metric을 추적하고, 분석을 통해 가질 수 있는 질문에 답하는 데이터 통찰력을 제공합니다.

더 자세히 알고 싶으십니까?

지금 무료 평가판을 시작하거나 데모를 요청하여 데이터를 중앙에 유지하면서 팀의 생산성을 향상시키십시오!