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현업 마케터가 들려주는 빅데이터 분석 마케팅 노하우!

데이터 분석을 통한 마케팅은 분석가의 지식과 독창성이 필수적인 종합 과학 예술 영역이다.

데이터 웨어하우스의 분석 툴을 이용하여 데이터를 뽑는 사람을 일컬어 ‘데이터 사이언티스트’라고 한다. 하지만 단순히 데이터를 뽑는 일뿐만 아니라 분석한 데이터를 마케팅에 활용하는 역할도 하기에 ‘데이터 사이언티스트’보다는 ‘마케팅 사이언티스트’라는 단어로 정의되어야 한다고 생각한다.

시중에 나와 있는 빅데이터 관련 책을 살펴보면 주로 개발자들이 데이터 분석 요령을 알려주거나 데이터를 분석해서 마케팅한 실제 사례를 한 챕터씩 소개하는 경우가 많다. 그런데 왜 마케터가 실무적인 입장에서 빅데이터 분석을 논하는 책이 없을까?

마케터 실무자로서 척박한 데이터 마케팅 환경 속 개발자가 아닌 지극히 현실적으로 접근하여, 데이터를 기반으로 마케팅을 하고 싶어하는 사람들에게 나의 전문 영역에 대한 경험과 방법을 공유하고자 한다. 이 책이 데이터 분석 업무에 대한 감을 잡고 본인의 업무에 적용할 수 있는 효율적인 가이드가 되길 바란다.

■ 프롤로그 _005

■ 제1장 데이터 이야기 _015
1. 아무리 얘기해도 지나치지 않는 데이터의 중요성 _016
2. 데이터가 가치 있는 순간들 _025
3. 데이터가 우리를 속이는 방법들 _034
4. 데이터 과학의 역사 _047
5. 데이터 활용의 현재 수준 _050
6. 데이터 현실 자각 타임 _052

■ 제2장 데이터 분석가 이야기 _057
1. 데이터 분석가의 역할과 그 변화 트렌드 _058
2. 데이터 분석가가 가져야 할 역량 _061
3. 취업 시장의 데이터 분석가 구인 현황과 요구 스펙 _071
4. 데이터 분석가의 인기 _077
5. 많은 사람이 되고 싶어하는 데이터 분석가가 되는 방법 _079

■ 제3장 CRM 이야기(Customer Relationship Management, 고객 관계 관리) _087
1. 빅데이터 분석의 또 다른 이름 CRM의 진화 _088
2. CRM 빅픽처와 전략 _089
3. 고객의 모든 데이터 통합 - 고객 Single View 구축 _091
4. 산업 특성에 따라 차별화되는 CRM 전략 _094

■ 제4장 데이터 분석 실무의 모든 것 _101
1. 데이터 분석 목표 구체화하기 _102
2. 데이터 상태 진단 및 확보 방안 _103
3. 데이터 분석 프로세스 _109
4. 데이터 분석 Tool _121
5. 데이터 분석을 통한 인사이트 도출 _123
6. 분석 결과 리포트 작성 _126

■ 제5장 마케팅 프로그램 설계부터 결과 분석까지 _129
1. 마케팅 프로그램 만들기와 실제 진행 _130
2. 마케팅 할 때 마주치는 잡다한 어려움들 _133
3. 마케팅 프로그램 결과 분석 _137
4. 마케팅 ROI(Return On Investment) 계산하기 _140

■ 제6장 데이터 분석을 통한 마케팅 사례들 _143
1. 사례 1 | (금융) 재계약을 위한 고객 세분화와 고객 유지 전략 _144
2. 사례 2 | (제조) 데이터 분석을 통한 재구매 프로그램 _151
3. 사례 3 | (제조/금융 제휴 마케팅) 공동 타겟 마케팅 _155
4. 사례를 통해 본 데이터 분석 마케팅의 특징 _159
5. 데이터 분석과 마케팅 관점에서의 온라인 vs 오프라인 _161
6. 사례 4 | (온라인 리테일) 실시간 개인화 추천 서비스 _163
7. 사례 5 | (온라인 리테일) 모바일 개인화 _167

■ 제7장 빅데이터 분석의 이슈와 남은 과제들 _177

■ 에필로그 _188