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1. 마케팅 애널리틱스의 개념
1) 애널리틱스(Analytics)
- 비즈니스의 당면 이슈를 기업 내/외부 데이터의 통계적/수학적인 분석을 이용하여 해결하는 의사결정 방법론
- 전략적, 전술적, 운영적 비즈니스의 의사결정문제를 통계적/수학적, 자료프로그래밍, 전문분야 지식 기반 데이터분석을 이용하여 해결하려는 강력한 방법
2) 분석기법의 발전단계
- 사후판단(Hindsight)단계 => 통찰(Insight) 단계 => 예측(Foresight)/행동(Action)단계
3) 데이터마이닝과 빅데이터 차이
- 데이터마이닝
- 일회성 분석에 그치고 자산화 되지 못함
- 포괄성이 없어 의사결정의 일부 참조자료에 그침
- 대상주체에 따라 해석이 달라짐
- 애널리틱스
- 의사결정 문제를 먼저 정의하고 이후 데이터 수집/결합/분석이 이뤄어짐
2. 마케팅 애널리틱스의 필요성
1) 애널리틱스 데이터를 활용하는 목적
- 마케팅 성과의 증대(66%), 다양한 원천으로부터 나온 데이터를 결합하여 상관관계의 도출과 예측(39%), 채널간의 속성과 상호작용의 측정(28%), 개별 고객 수준의 데이터 연결(28%), 데이터의 정확도와 품질 개선(27%) 등
2) 마케팅 애널리틱스의 필요성
- 마케팅 실적을 적절히 평가하고, 고객들의 구매 습관, 시장 트렌드와 니즈에 대한 통찰을 얻고, 증거 기반의 마케팅 결정을 내리는데 도움을 받기 위해 진행
- 빅데이터를 통해 차별화된 경쟁력을 확보하도록 함으로써 성장을 위한 기반
- 마케팅 최고 경영자들에게 다양한 가치를 제공
3. 마케팅 애널리틱스의 유형과 필요정보
1) 고객데이터 유형
- 고객 데이터 : 업무상 데이터, 신체 데이터, 보안 데이터, 개인상세 데이터 등
- 업무상 데이터 : 웹사이트나 이메일 리스트, 소셜미디어 가입 시에 필요한 소비자들이 통상 공유하는 기초데이터로 생일, 주소, 이메일 주소 등
- 신체 데이터 :키와 몸무게 등
- 보안 데이터 : 소득수준, 핸드폰 번호, 신용카드번호 등
- 개인상세 데이터 : 종교, 정치색, 신조, 성적기호 등
2) 가격/프로모션의 결정
- B2C 기업에 있어 가장 중요한 의사결정은 가격이며, 애널리틱스 성공기업은 공통적으로 가격의사결정에 많은 노력을 투입
- 빅데이터를 활용하여 효과를 보는 분야가 가격과 프로모션의 의사결정
3) 콘텐츠 분야의 빅데이터 활용
- 빅데이터를 개인의 취향과 성향에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하거나 사용자에게 더 인기를 얻을 수 있는 매력적인 콘텐츠 기획 및 개발에 활용되는 추세
4) 물류 분야의 빅데이터 활용
- DHL, TNT등 글로벌 물류업계가 빅데이터를 적극 활용 추진
5) 빅데이터 및 애널리틱스 선숙도 모델
- 조직의 빅데이터 및 분석 능력 평가, 단기적/장기적인 목표 정의, 개선 계획, 기술 우선순위, 투자 의사결정, 사업 가치 명확하를 가능하게 지원
- 임시(Ad hoc),기회(Opportunity), 반복(Repeatable), 관리(Managed), 최적화(Optimistic)의 5단계로 구성
- 각 기업은 빅데이터 성숙도에 있어 자사의 상황이 어느 단계에 해당하는지 확인하고, 대구모 비정형 데이터 수집 체계를 갖춰 기존 데이터웨어하우스와 시스템적으로 연동해야 한다고 강조
- 분석에 대한 체계와 모델을 지속적으로 개발해 나가야만 최종단계인 빅데이터 분석 최적화 단계에 도달
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