마케터가 데이터 분석가처럼 생각하는 방법

현실은 귀하의 비즈니스 브랜드가 데이터 분석가를 고용할 것을 요구하지만 아직 해보지 않은 것입니다. 게다가, 당신은 당신의 방식대로 괜찮을 수도 있습니다! 데이터 분석가와 함께 일하지 않거나 그런 생각을 하지 않는다면 비즈니스는 손실을 계산할 위험이 높습니다. 그러나 데이터 분석가의 직업 기회는 향후 4년 동안 34% 증가할 것으로 예상됩니다.

비즈니스 환경 내에서 모든 종류의 데이터를 다룰 때 전체 개념을 파악하려면 데이터 분석가처럼 마음을 비틀어야 합니다. 이러한 관점에서 생각하면 군중에서 눈에 띄고 비즈니스에서 경쟁력 있는 위치를 확보할 수 있습니다. 반면에 데이터 분석가에 대해 이야기할 때 데이터 과학에 대해서도 설명합니다. 자세히 알아보도록 하겠습니다!

콘텐츠 마케팅에서 데이터 과학의 중요성

데이터 과학에는 데이터 세트에서 숨겨진 통찰력을 찾는 프로세스가 포함됩니다. 데이터를 사용하는 전체 프로세스를 통합하여 성공에 영향을 미치는 탁월한 비즈니스 관련 의사 결정을 내립니다. 더 똑똑한 비즈니스 움직임은 관리 팀이 만든 지능적인 예측에서 생성됩니다.

디지털 마케터는 업계 전반에 걸쳐 지능적으로 움직이기 위해 데이터 과학자처럼 생각해야 합니다. 주주와 고객 모두가 행복하고 비즈니스의 움직임을 지원해야 합니다. 이는 마케터가 노력을 최대한 활용하기 위해 틀에서 벗어나 생각해야 함을 나타냅니다.

데이터 관점에서 작업하면 특히 의사 결정에서 당신을 더 나은 사람으로 만드는 예측 모델을 다룰 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.

데이터 분석가의 특성

훌륭한 데이터 분석가가 되려면 문제 해결 프로세스 동안 접근 모델에서 체계적이어야 합니다. 이것은 의사 결정 과정에서 다른 리더를 도울 단계별 지침을 작성할 때 명확하고 신중해야 하는 입장입니다. 어떤 경우든 오해가 생길 경우 프로세스가 끝날 때 심각한 문제가 발생할 수 있습니다.

상상력은 데이터 분석가에게 필요한 또 다른 중요한 특성입니다. 고유하고 더 나은 결과를 얻으려면 다양한 각도에서 데이터를 시각화해야 합니다. 상상력은 데이터를 누구나 볼 수 있는 것보다 더 신선하고 혁신적으로 만드는 것입니다. 데이터를 사용하여 이전에 없었던 이야기를 전달함으로써 데이터를 단순하게 만드십시오.

데이터는 주로 추세와 패턴에 의존하기 때문에 데이터 분석가는 세부 사항에 매우 민감해야 합니다. 다양한 데이터 세트를 살펴보고 다양한 추세와 패턴을 식별할 수 있어야 합니다. 또한 청중의 웰빙을 위해 그러한 경향이 어떤 결과를 가져왔는지 평가할 수 있습니다.

데이터 분석가는 후자의 지시를 따를 수 있는 자기 동기 부여 개인이어야 합니다. 데이터를 보고 사용자에게 데이터가 필수적인 이유를 설명할 수 있는 능력이 필요합니다. 이를 통해 고객을 위해 지칠 줄 모르고 일할 수 있는 동기를 부여할 수 있습니다.

마케터는 어떻게 데이터 분석가처럼 생각합니까? 아래에서 논의되는 몇 가지 해킹을 명확하게 살펴보겠습니다.

콘텐츠 계획

대부분의 마케터는 콘텐츠 제작 기술을 이해하지만 콘텐츠를 계획하는 것은 큰 문제입니다. 콘텐츠가 목표 시장에 더 효과적이고 가치가 있는지 확인해야 합니다. 이것은 데이터 분석가의 관점에서 작업을 시작하면 가능합니다.

또한 콘텐츠를 생성하는 데 시간을 할애하기 전에 콘텐츠에 대한 시장 수요를 명확하게 살펴보십시오. 콘텐츠를 원하는 시장 잠재고객에게 정확히 맞추는 데 필요한 모든 변수가 있는지 확인합니다. 선택 항목에 따라 아이디어를 세분화하여 청중이 원하는 것이 정확히 무엇인지 확인하십시오.

콘텐츠 수정

마음대로 사용할 수 있는 데이터 분석가가 없다면 그 자리에 나서야 합니다. 모든 것이 올바른지 확인하기 위해 수정하여 만든 콘텐츠를 테스트합니다. 이것은 많은 작업으로 들릴 수 있지만 완료하는 것 외에는 다른 옵션이 없습니다. 청중과 함께 콘텐츠를 테스트하는 데 도움이 되는 가설을 만드십시오.

작동하는 것과 작동하지 않는 것을 식별하기 위해 작동하는 테스트 방법을 적용하십시오. 더 잘 수행되는 단어 중 일부를 식별하고 적절하게 활용하여 결국 더 나은 결과를 얻으십시오. 데이터 분석가는 결과 지향적인 개인임을 기억하십시오. 당신의 노력이 결과를 낳을 수 있도록 같은 라인에서 작업해야 합니다.

다른 사람보다 더 나은 성과를 내는 단어를 얻으면 의도한 결과를 최적화할 수 있는 힘을 얻을 수 있습니다. 더 나은 결과를 얻기 위해 조정하고 필요한 변경을 수행할 수 있는 전략의 부분을 확인하십시오. 테스트할 때 흥미로운 새로운 방법론을 배우기 위해 메모를 하십시오.

결과 측정

디지털 마케팅에서는 작업 증명으로 작업해야 합니다. 이 시점에서 막대 차트, 꺾은선형 차트, 파레토 차트, 산키 차트 등과 같은 데이터 시각화 차트를 구현하여 고객 확보 채널의 여러 지점에서 생성된 결과를 비교합니다. 고객이 판매 유입경로 내에서 주로 고려하는 콘텐츠를 평가합니다.

비즈니스의 일반적인 성과와 관련된 다양한 변수를 측정할 수 있는 숫자를 다루는 알고리즘 방법론을 생성하도록 선택할 수 있습니다. 실제 수치를 다루는 데 집중하여 비즈니스에서의 정확한 위치와 브랜드를 다음 단계로 끌어올리기 위해 할 수 있는 일을 결정하십시오.

브랜드를 독특하게 만들려면 다양한 도구를 사용하여 특정 시간 일정 이후에 실적을 감지할 수 있는 균일한 방법을 고안할 수 있습니다. 다양한 채널에서 비즈니스 성과를 평가하고 우수한 결과를 생성하는 채널을 활용하십시오.

과정이 끝나면 성과를 분석한 결과를 바탕으로 미래를 예측합니다. 이것은 데이터 중심적인 사고와 미래에 대한 더 많은 정보를 발견하려는 충동으로 하는 경우에만 쉽습니다.

결론적으로

데이터 분석가가 비즈니스 성공에 미치는 영향에 따라 고용률이 7.7% 증가했습니다. 비즈니스 산업이 계속 확장됨에 따라 훨씬 더 성장할 것으로 예상됩니다. 이는 비즈니스 환경에 데이터 분석가가 없는 경우에 대비해야 함을 의미합니다.

저자 약력:

Lori Gillen은 5년의 경험을 가진 디지털 마케팅 및 데이터 분석 분야의 전문 블로거/콘텐츠 제작자입니다. 현재 ChartExpo에서 선임 콘텐츠 제작자로 일하고 있습니다.