마케팅 분석 기술을 향상시키는 방법

경력을 쌓고 싶습니까? 아니면 그냥 시작하고 싶을 수도 있습니다. 어느 쪽이든 거기에 도달하려면 경험과 일부 마케팅 분석 기술이 필요합니다.

실제로 많은 기술. 마케터는 이제 자신의 책임과 그들이 수행하는 다양한 유형의 작업 모두에서 멀티 태스킹자입니다. 그들은 기술 세트의 혼합을 사용합니다.

"소프트 스킬"(커뮤니케이션, 관리 기술, 감성 지능 및 유사 역량)이 우선이고, 글쓰기 및 콘텐츠 마케팅 기술이 그 뒤를 따릅니다. 그러나 이메일 마케팅이나 검색 엔진 최적화보다 상위권에 가까운 항목은 데이터 분석입니다.

마케팅 분야에서 일한다면 이는 놀라운 일이 아닙니다. 마케팅 담당자는 즉시 자신을 데이터 괴짜라고 생각하지 않을 수 있지만 우리의 업무는 처음부터 끝까지 데이터로 가득 차 있습니다.

데이터는 우리가 내리는 모든 결정을 알려줍니다. 캠페인의 성공 여부를 결정합니다. 그것은 우리가 우리의 요점을 증명하고, 예산과 인상을 요구하고, 심지어 우리의 직업을 정당화하기 위해 사용하는 것입니다.

우리는 현재 마케팅의 공통어인 데이터를 통해 소통합니다.

따라서 업무를 더 잘 수행하려면 데이터 관리를 더 잘해야 합니다. 그것을 분석합니다. 그것과 의사 소통. 그것을 공유합니다. 깨끗하게 유지합니다.

하지만 안타깝게도 많은 사람들이 갈 길이 먼 것 같습니다. 마케터의 약 절반이 데이터 관리가 중요한 과제라고 말합니다. 지금부터 3년 동안 일할 준비가 되려면(웨인 그레츠키가 말했듯이 "퍽이 있을 곳을 스케이팅하는 것"이 ​​되려면) 지금 마케팅 분석 기술을 강화해야 합니다.

그리고 이미 데이터 관리에 어려움을 겪고 있는 마케터의 48%에 속한다면 마케팅 자동화를 수행할 수 있는 기술이 필요합니다. 어제…

여기 그것들을 얻는 방법이 있습니다.

블로그를 읽으십시오.

마케팅 분석에 관한 수많은 블로그가 있습니다. 우리는 주제에 대해 꽤 많이 게시합니다. 하지만 회의에서 현명하게 들리고 싶다면 다음 사이트를 읽기 목록에 추가하세요.

Think with Google: 이 블로그는 분석 및 AI에 대해 매우 스마트하고 많이 연구된 콘텐츠를 게시합니다. 그것들은 그들이 다루는 주제 중 일부에 불과하지만 모두 읽을 가치가 있습니다. 모든 수준의 마케터에게 적합합니다.

Google Analytics 블로그: 이보다 더 권위 있는 블로그는 없습니다. Google 애널리틱스 보고서를 확인해야 하는 사람에게 적합합니다.

Occam's Razor: Avinash Kaushik은 마케팅 분석 전문가로서 가장 눈에 띄는 프로필을 가지고 있습니다.

Orbit Media의 블로그: Andy Crestodina와 Orbiteers는 분석을 사용하여 마케팅 작업을 개선하는 방법에 대한 훌륭하고 평가 가능하며 실행 가능한 블로그 게시물을 정기적으로 게시합니다. 콘텐츠 마케터에게 이상적입니다.

The Harvard Business Review: 예상하지 못했습니까? 그러나 HBR은 분석에 대한 뛰어난 콘텐츠를 게시하며 비즈니스 및 마케팅의 맥락에서 이를 수행합니다. 관리자 및 임원에게 이상적입니다. 등록하기 전에 한 달에 4개의 무료 기사를 받고 등록한 경우 8개의 무료 기사를 받습니다. 헤비 유저는 99달러의 연간 구독료를 과시해야 합니다.

책을 읽으십시오.

분석에 관한 수백 권의 책이 있습니다. 실제로 문제의 일부일 수 있습니다. 정보 과부하를 이해하려고 시도하면 정보 과부하가 발생할 수 있습니다.

다음은 좋은 내용입니다. 그들은 단지 시작일 뿐이며 압도당할 필요가 없습니다. 따라서 이 주제에 관한 책을 네 권만 읽을 수 있다면 다음을 추천합니다.

비즈니스를 위한 데이터 과학: Foster Provost 및 Tom Fawcett의 데이터 마이닝 및 데이터 분석적 사고에 대해 알아야 할 사항. 비즈니스 분석의 모든 주요 아이디어에 대한 훌륭하고 광범위한 소개.

The Wall Street Journal Guide to Information Graphics: The Dos and Don'ts of Presenting Data, Facts, and Figures 작성자: Dona M. Wong. 데이터 시각화의 모양과 정보 전달 방법을 획기적으로 개선하는 슬림한 볼륨입니다. 데이터베이스에 있는 내용을 자동으로 Excel 또는 Google Sheets로 추출하여 보고, 공유하고, 조치를 취할 수 있는 새로운 Engagement Insights 도구의 훌륭한 동반자입니다.

예측 마케팅: 모든 마케팅 담당자가 고객 분석 및 빅 데이터를 사용할 수 있는 쉬운 방법 작성자: Omer Artun, Ph.D. 그리고 도미니크 레빈. 개인화된 마케팅을 정말로 원하십니까? 원시 데이터에서 개인화 2.0으로 전환하는 책입니다.

분석적 마케터: 마케팅 조직을 변화시키는 방법 Adele Sweetwood 저. 제목에서 알 수 있듯이 이것은 마케팅 분석 기술을 연마하기 위해 데이터로 작업하는 것만큼이나 문화를 바꾸는 것입니다. 그러나 아시다시피 모든 사람이 참여하지 않으면 귀하의 환상적인 첨단 아이디어가 다음 상태 회의에서 눈덩이처럼 불어날 기회가 없습니다.

구독하다.

이 두 개의 선별된 뉴스레터는 응용 분석, 특히 응용 마케팅 분석에 대한 많은 훌륭한 기사와 리소스를 수집합니다.

The Full Monty: 선별된 뉴스레터 및/또는 팟캐스트입니다. 여기에서 언급된 분석 관련 기사와 마케터가 관심을 가질만한 다른 많은 기사가 있습니다.

Azeem Azhar의 기하급수적 관점: 이 일요일 뉴스레터는 AI와 머신 러닝에 중점을 두지만 마케터와 SAAS 직원에게 유용한 읽을거리가 있습니다.

Twitter에서 전문가를 팔로우하세요.

분석 인사이트를 얻어야 하지만 한 숟갈, 아니면 트윗으로 해야 할까요? 괜찮아요. 이 기사에 언급된 모든 사람과 적어도 다음 세 계정을 팔로우하십시오(특정 순서 없이 나열됨).

Jeffalytics @jeffalytics: 디지털 마케팅 및 분석 실험을 수행합니다.

Avinash Kaushik @avinash: "웹 분석 2.0 및 웹 분석: 하루 한 시간" 저자

Feras Alhlou @ferasa: "Google Analytics Breakthrough: From Zero to Business Impact"의 공동 저자.

LinkedIn에서 마케팅 분석 그룹에 가입하세요.

마케팅 및 소매 분야의 분석 및 인공 지능(AI)(회원 63,580명). 그룹 설명: "이 그룹은 전문가가 마케팅, 미디어 및 소매와 관련된 분석, 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)에 대해 논의할 수 있는 플랫폼을 제공합니다."

분석을 통한 더 나은 마케팅(회원 15,104명). “우리의 임무는 마케팅을 위해 분석을 배우고 사용하려는 사람들에게 장소를 제공하는 것입니다. 분석과 관련된 다른 마케팅 담당자를 만나 토론하고 연결하십시오. Analytics를 사용하여 마케팅 활동을 개선하려는 사람이든 이미 분석을 만들고 사용하는 방법에 대한 전문가인 사람이든 여기가 적합합니다.”

빅 데이터, 분석, 비즈니스 인텔리전스 및 시각화 전문가 커뮤니티(회원 210,797명). "빅 데이터 분석 및 검색, Hadoop, 데이터 웨어하우징, 클라우드, 통합 데이터 아키텍처, 디지털 마케팅, 시각화 및 비즈니스 인텔리전스의 융합을 연구하는 기존 전문 전문가와 회사를 위한 최고의 커뮤니티입니다."

웹 분석 전문가(21,607명의 회원). “LinkedIn에서 가장 큰 분석 그룹입니다. 분석 전문가를 위해 설계되었습니다. 많은 작업, 통찰력, 벤치마크, 업계 리더, 도구 공급자 및 기타 많은 사용자 유형. 분석 산업에 진출하는 방법입니다.”

인증을 받으세요.

Google 애널리틱스 자격(개인용). Google 애널리틱스 공인 전문가가 되려면 Google 애널리틱스 IQ(Individual Qualification) 시험에 합격해야 합니다. IQ 테스트에 액세스하려면 Google 파트너에 등록해야 합니다. 파트너 가입은 무료이며 일단 등록하면 초보자용 Google 애널리틱스 및 고급 Google 애널리틱스 트랙을 비롯한 리소스 라이브러리에 액세스할 수 있습니다. 해당 교육 프로그램을 마치고 90분 시험에 응시하여 최소 80%를 획득하면 합격입니다!

Direct Marketing Association의 마케팅 분석 인증서입니다. 제 오랜 NYU 석사 학위 교수 중 한 명인 매우 똑똑한 Perry Drake가 이 DMA 과정을 가르치고 있습니다. 수업시간은 8~9시간에 불과합니다. DMA 회원은 $479, 비회원은 $799입니다.

총회 데이터 분석 온라인 과정. 나는 몇 년 전에 이 과정을 수강한 눈 깜짝할 사이에 왔습니다. 여전히 내 위시리스트에 있습니다. 11주 코스. $1,250.

워싱턴 대학교의 디지털 마케팅 분석 전문 및 평생 교육 수료증. 8개월 커리큘럼; $3,297.

PennState의 마케팅 분석 졸업 증명서. 이것은 엄청난 요구 사항(4개의 풀 코스)과 엄청난 가격표($11,160)가 있는 엄청난 프로그램입니다. 그러나 코스워크를 확장할 수 있으며 전문가처럼 데이터를 마스터하고 싶다면 이 프로그램을 진지하게 고려하십시오.

듣다.

우리의 Nathan Isaacs는 마케팅 분석에 대한 두 개의 최근 팟캐스트를 가지고 있습니다.

• Gong의 CEO인 Amit Bendov와 함께 판매 통화 분석을 통해 판매, 마케팅, SEO 등을 개선하세요.
• Matt Heinz와 함께하는 현대 마케터의 새로운 경영진 대시보드.
• 수익 기여에 B2B 마케팅 연결

Kaushik의 사이트에는 그가 최근에 출연한 팟캐스트/웨비나 페이지도 있습니다. 읽을 시간이 없는 모든 분석 서적에 대해 Audible을 잊지 마십시오.

보다.

TED Talks는 환상적인 자료입니다. 마케팅 분석에 대한 TED 강연의 수는 매우 적지만 데이터에 대한 이야기는 많습니다.

다음은 내가 가장 좋아하는 몇 가지입니다.

• Zeynep Tufekci의 기계 지능은 인간의 도덕성을 더욱 중요하게 만듭니다.
• 앨런 스미스의 통계를 사랑해야 하는 이유
• Tricia Wang의 빅 데이터에서 누락된 인간 통찰력

TED Talks는 한 가지 특별한 점에 매우 능숙합니다. 분석을 적용할 수 있는 방법에 대해 생각하게 만드는 것입니다. 이렇게 하면 마케팅 분석의 보다 일상적인 부분에 대한 이해가 깊어집니다. 또한 새로운 시각으로 분석 작업을 확인하는 데 도움이 됩니다.

시각화하십시오.

데이터를 제시하는 방법은 데이터에서 배우는 것만큼이나 중요합니다. 최고 경영진에게 이해가 되지 않는 복잡한 데이터 시각화를 보여주면 작업 시간이 얼마나 줄어들 수 있는지 확인하십시오. 당신이 그들에게 보여준 차트를 그들이 이해하지 못한다면 당신은 거기에 서서 "그러나 이것은, 그러나 그것은"이라고 말하는 것은 도움이 되지 않을 것입니다.

그러니 똑똑해지세요. 보다 우아한 방식으로 데이터를 표시하는 방법을 알고 원형 차트와 막대 그래프를 정리하십시오. 보고서를 실행 가능하고 공유 가능하게 만드십시오. 그 중 일부는 색상 및 데이터 간소화이지만, 또 다른 일부는 우리가 선택해야 하는 모든 이상하고 멋진 데이터 시각화 옵션을 배우는 것입니다. A는 영감을 얻을 수 있는 좋은 출처인 Data Viz 프로젝트입니다.

더 나은 이야기를 들려주세요.

물론 실화입니다. 데이터 스토리텔링은 "지루한" 데이터를 활용하는 흥미로운 방법입니다. 데이터를 맥락에 두고, 의미를 부여하고, 행동을 유도할 수 있는 것이 바로 마케팅의 절정입니다. 당신은 기본적으로 데이터가 당신에게 보여준 아이디어를 마케팅하고 있습니다.

Storytelling With Data 웹 사이트는 꽤 훌륭합니다. 같은 사람이 쓴 책도 마찬가지다. 에이전시인 Column Five Media도 콘텐츠 마케팅, "데이터 비주얼리제이션" 및 데이터 스토리텔링 간의 중복에 대해 많은 글을 씁니다. 그들은 데이터 스토리텔링이 데이터 자체의 최종 진화라는 것을 이해합니다.

보너스

데이터 기술을 구축하려는 모든 사람을 위한 충분한 리소스를 제공하는 산업 조직인 Digital Analytics Association에 가입하세요.

더 큰 그림

거래는 다음과 같습니다. 데이터는 당신의 친구입니다. 지루할 필요도 없고 모든 창의성과 인간성을 방 밖으로 몰아낼 필요도 없습니다.

데이터 기반이 된다는 것은 우리가 작업을 기계에 넘겨준다는 의미도 아닙니다. 그것은 단지 우리가 더 나은 결정을 내릴 권한이 있다는 것을 의미합니다.

하지만 데이터가 모든 것에 대한 답은 아닙니다. 사실, 우리는 데이터가 우리가 얻는 답을 형성하는 것만큼이나 우리가 묻는 질문을 형성하기 위해 데이터를 사용해야 합니다. 그래서 우리 팀의 모든 사람이 이해하고 사용할 수 있는 명확하고 간단한 보고서가 필요합니다.

그러나 제발: 방대한 양의 데이터가 있고 이를 훌륭한 보고서와 인사이트, 데이터 스토리텔링으로 만들 수 있다고 해서 게으르지 마십시오. 데이터에 대한 이 모든 액세스로 인해 두뇌가 닫히지 않도록 하십시오. 데이터는 입력만큼만 좋습니다. 그것이 의미하는 바를 설명하는 것은 여전히 ​​우리 마케터에게 달려 있습니다.