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마케팅 분석 실전편: 통계 활용하기②

마케터에게 데이터란 자신의 마케팅 성과를 수치로 보는 일과 같습니다. 광고 집행 이후 노출과 클릭, 전환 같은 사람들의 반응을 수치로 확인합니다. 단순히 데이터를 확인하는 데서 나아가 분석을 통해 인사이트를 도출해 냅니다. 이는 다음 전략을 수립하기 위한 근거가 돼 줍니다. 지난 ‘마케팅 분석 실전편 : 통계 활용하기 ①’에서는 마케터가 데이터에서 의미를 찾기 위한 방법으로서 기본적인 통계 분석에 대해서 알아보았습니다. 표준편차와 표준점수를 활용해 데이터를 정확히 파악하고, A/B 테스트를 통해 가설 검정하는 방법에 대해 이야기했습니다. 이번에는 지난 시간에 이어 마케팅 데이터가 갖고 있는 패턴을 파악할 수 있는 데이터의 상관관계와 예측 분석에 대해 이야기해보고자 합니다. . . . . . 스텝 3. 매출에 영향을 주는...

A/B 테스트

마케팅 분석 실전편: 통계 활용하기 ①

시각화 차트 외에도 데이터의 의미를 파악할 방법이 있을까요? 평소 마케터 여러분들이 데이터를 보는 이유에 대해 생각해봅시다. 데이터 자체가 마케팅 결과이자 자신의 성과이기 때문이죠. 광고 집행 이후 노출과 클릭, 전환 같은 사람들의 반응이 수치상 얼마나 나오는지 살펴보며 이 데이터를 다시 비용으로 나누어 ROI(투자 대비 성과)를 계산하기도 합니다. 즉, 마케터는 본인의 성과를 측정하기 위해 끊임없이 원본 데이터의 숫자들을 집계하고 분석하고, 다시 그 변화의 정도를 보며 인사이트를 만들어냅니다. 원본 데이터의 집계와 계산을 통해 새로운 의미를 뽑아주는 방법에는 '통계분석'이 있습니다. 앞으로 두 차례에 걸쳐 마케터 여러분께 걸쳐 데이터 분석의 실전이라 할 수 있는 통계분석에 대해 알려드리려 합니다. 그리고 여러 애드테크 솔루션에서 통계 분석 방법들을 활용하고...