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[Day. 88] 통계의 오류 (평균값 vs 중앙값) 1. 평균값 (Mean)정의: 모든 데이터를 다 더한 후 데이터의 개수로 나눈 값특징: 데이터 전체의 흐름을 반영하기 좋지만, 극단적인 값(이상치)이 하나라도 있으면 값이 확 튀어버리는 단점 2. 중앙값 (Median)정의: 데이터를 크기순으로 나열했을 때 딱 가운데에 위치하는 값입니다.특징: 극단적인 값의 영향을 거의 받지 않아, 데이터의 보편적인 수준을 파악할 때 더 정확하게 사용 가능계산: 개수가 홀수면 정중앙 값을, 짝수면 가운데 두 값의 평균을 사용 3. 쇼핑몰 고객 5명의 구매 금액 예시 A 고객2만 원티셔츠 구매B 고객3만 원모자 구매C 고객5만 원바지 구매D 고객10만 원운동화 구매E 고객1,000만 원명품 가방 구매 (이상치)* 평균값: 약 204만 원문제: "우리 매장 고객들은 인당 ..
[Day. 87] Meta 광고의 Hierarchy(계층)구조 1. 계층 구조 캠페인 단위 > 광고 세트 단위 > 광고 소재 단위 2. 캠페인(1) 목적브랜드 인지도전환리드 생성 (2) 목적과 성과 지표를 연결하여 분석목적브랜드 인지도전환리드 생성주요 지표노출수, 클릭수 등(ROAS 상대적 취약)CTR, 전환수, CPA, ROAS 등CTR, 전환수 등분석"어떤 캠페인이 돈을 벌고 있는가?" 3. 광고 세트(1) 타겟Broad Target, Lookalike Target(유사 타겟), Retargeting, ...또는 인구통계학적 기준에 따른 타겟 분류 (성별, 연령 등)+) 예산+) 학습 상태 (2) 광고 세트별 CTR, CVR, CPA 비교 4. 광고 소재(크리에이티브)동일 세트 안에서 소재별 CTR, CPC 비교 e.g. 이미지 vs 영상, 짧은 카피 vs 긴..
[Day. 86] 데이터를 기반으로 마케팅 문제 진단하고 해결하기 1. 퍼포먼스 구조CTR 문제: 소재 또는 타겟 문제CVR 문제: 유입 품질 문제, 랜딩 페이지 문제, 퍼널 문제CPA / ROAS 문제: 전환 단계, 매출 구조 문제 2. 세그먼트 분석기기: IOS vs Android매체: Meta vs Google vs Tiktok유저: 신규 vs 기존그룹: 소재/세트/캠페인 단위 3. 퍼널 분석인지, 유입, 활성화, 구매, 재구매, 추천까지의 퍼널이 잘 작동하는지,특정 단계에서 병목이 발생하지 않는지 확인e.g. 노출 → 클릭 → 세션 → 상품 조회 → 장바구니 → 구매 4. 유의미한 데이터를 추출하는 방법데이터가 급격히 변화한 지점의 날짜 확인- 제품 업데이트, 할인 이벤트, 광고 소재 변경 등 원인 파악 5. 해결(1) 가설 수립- 해결책은 현상이 아닌 원인에 ..
[Day. 81] GA4 헷갈렸던 부분들 utm에 따른 유입을 확인하고 싶다면 보고서 > 획득 > 사용자 획득 > 신규 사용자 기본 채널 그룹 + 세션 소스/매체 보고서 > 획득 > 사용자 획득 동질 집단= 코호트 분석 DAU / WAU ≈ 주 사용자들이 며칠에 한 번 쓰는가약 14% → 주 1회 수준약 28% → 주 2회 수준약 50% → 거의 매일 WAU / MAU ≈ 월 사용자들이 주 단위로 얼마나 다시 돌아오나~20% → 한 달에 한 번 찍고 끝나는 사용자 많음20~40% → 월 사용자 중 일부는 주기적으로 재방문50%+ → 월 사용자 절반 이상이 최근에도 계속 방문 DAU / MAU ≈ 흔히 말하는 스틱니스(stickiness) 지표~3–5% → 비정기·필요할 때만 쓰는 서비스5–10% → 어느 정도 반복 사용은 있음15%+ ..
[Day. 80] 건강한 마케팅 지표, 마케팅 4대 지표 건전성 평가, GA4에서 기여도 모델 변경하는 방법 1. 건강한 마케팅 지표ARPU= 사용자당 평균 매출= 총 매출 / 사용자 수 ARPPU= 유료 사용자당 평균 매출= 총 매출 / 결제 사용자 수 LTV= 고객 생애 가치= 1명의 고객이 평생 동안 결제할 총 금액= 평균 구매 금액 × 구매 빈도 × 고객 생애 기간 CAC= 고객 획득 비용= 1명의 고객을 데려오는 데 필요한 비용= 광고비 / 고객 수 LTV / CAC= 3:1 → 매우 건강= 2:1 ~ 3:1 → 건강= 1:1 ~ 2:1 → 주의= 1:1 미만 → 위험 리텐션= 일정 기간 후에도 서비스를 계속 사용하는 고객의 비율e.g. D7 리텐션: 7일 이후 잔존 고객(%)서비스D7 건전 지수 D30 건전 지수 소셜/게임20%+15%+이커머스30%+20%+SaaS/구독60%+70%+ 리텐션이 중요한..
[Day. 79] 데이터 실무 심화 세션, GA 기초 세션 1. Zapier 로 업무 자동화하기https://zapier.com/app/home?conversationId=8f97faf6-e577-43a9-a029-8c5b8f42e282 https://zapier.com/app/login?next=%2Fapp%2Fhome%3FconversationId%3D8f97faf6-e577-43a9-a029-8c5b8f42e282 zapier.com e.g. 페이스북 리드 생성 시 → 슬랙 알림 연동페이스북 계정이 없어서 ((페이스북 →)) 스프레드시트 → 슬랙 ㄴ 이 단계는 생략 굉장히 다양한 연동이 가능했다. 싱기방기구글 폼과 스프레드시트를 연결하면 요긴하게 쓸 수 있을 것 같다.2. 바이브 코딩으로 ..
[Day. 78] 아티클 스터디 — 10년 차 카피라이터의 비밀 노트: 당신의 기록이 단순한 '데이터'가 아닌 '아이디어'가 되는 법 10년 차 카피라이터의 비밀 노트: 당신의 기록이 단순한 '데이터'가 아닌 '아이디어'가 되는 법 매일 스마트폰 메모 앱을 켜고 무언가를 바쁘게 적지만, 정작 중요한 기획 회의나 한 줄의 카피가 필요한 순간에 쓸만한 재료가 없어 막막했던 적이 있나요? 많은 사람들이 정보를 '저장'하는 데 급급하지만, 그것은 내 것이 되지 못한 채 클라우드 어딘가에 유기된 '죽은 데이터'일 뿐입니다. CJ 대한통운의 브랜드 네이밍 '오네(O-NE)', 보험 클리닉의 '만나고 싶을 때 만나', 에어부산의 '여행의 힘을 믿으세요' 등... 수많은 히트 캠페인을 만든 10년 차 카피라이터 성미희 님은 말합니다. "기록은 단순히 데이터를 쌓아두는 창고가 아니라, 나를 성장시키는 가장 강력한 엔진"이라고요. 화가 황교백 선생님..
[Day. 77] 브랜드 스터디 — 유한양행 1. 부서 및 직무 개요: [담당 영역] 생활용품, 화장품, 건강기능식품 등 B2C 헬스케어 제품 마케팅 [핵심 목표] 브랜드 가치 제고와 매출 및 브랜드 성장 [주요 업무]① 제품 기획 → 출시 → 소비자 접점 마케팅 전 과정 총괄② 시장 및 소비자 트렌드 분석을 통해 신제품 개발 방향과 브랜딩 전략 수립③ 데이터 분석을 기반으로 마케팅 전략 도출 및 실행④ 유관 부서 및 외부 대행사와 협업하여 마케팅 프로젝트 기획·운영 2. 필요 역량 및 인재상 [핵심 자질]① 긍정적·적극적 태도② 창의적 사고③ 소비자 중심 문제 해결 능력 [핵심 역량]① 데이터 기반 시장·소비자 분석 능력② 협업 중심 커뮤니케이션 능력③ 책임감과 실행력 [전공]마케팅, 경영학, 광고홍보학 등 관련 전공 우대단, 트렌드 이해와 아..