데이터는 마케팅의 지표가 된다
fm5946@naver.com
데이터 분석 툴
두가지의 환경
- 웹, 앱 환경이 다르다. 화면이 작기때문에 그 공간을 활용해
화면 사이즈의 다름
사용자 스크롤 시간 다름 : 웹(long) 앱(short -> 확 이끄는)
Web분석
- Ga4
- Ace counter
- Adobe analytics
app분석 (Sdk 설치를 통한 데이터 트래킹)
- 앱스플라이어
- 에어 브릿지
- 파이어베이스
구글 애너리틱스 (ga4)를 많이 쓰는 이유
- 비용
- 웹앱 동시 추적(firebase 같이 사용하면)
- 객관성
- 맞춤 이벤트
- 구글 애즈와 연동되는 환경이 너무 좋다.
퍼포먼스 마케팅
- 온라인 마케팅 지표를 기반으로 마케팅 캠패인의 문제점과 개선점을 도출하는 과정
- 소비자의 행동을 정의하고 캠페인의 효과를 데이터로 검증하는
- 온라인 광고를 운영하고 축적된 데이터를 바탕으로 빠르게 의사결정을 하는 사람
- 항상 예측이 불가하기 때문에 마케터는 고민보다는 빠르게 실현해서 데이터를 쌓는게 중요하다. 데이터를 기반으로 방향성을 제시하는 길잡이
- 그러면 growth 마케팅과 차이점은? 사진 참고
비즈니스 고객 확보 유형
- 오가닉 (홍보를 하지 않아도 필요해서 자체적으로 찾아오는)
- Paid (광고, Ppl, 프로모션)
- Customer (기존 고객)
실무에서의 퍼포먼스 마케팅
인지 주목 - 브랜드 알리기
- 비용 적음,
흥미 - 유입 (우리 칫솔팔아)
검색 - 나 칫ㅅ솔 필요한데 거기서 사볼까?
행동 - 구매)
———
[사진 참고]
코로나 -> 골프 웨어 사진용
타겟 설정과 다르게 메타 테스트 이후 테스트 결과가 달랐음
퍼포먼스 마케팅 판매채널 선택
- 틱톡(10-20대), 카카오(전연령), 메타(20-30), 버티컬매체(티맵)(자동차 보유한 사람)
- 많이 써봐야 어떤 채널에서 우리의 고객을 찾을 수 있는지 알수있다.
업셀링 포인트
- 브랜딩 소재 (가격 ㄴㄴ, 상품 소개)
- 프로모션 배너 (가격 할인 프로모션)
클릭한 사람 100명 구매한사람 5명 -> 5% -> 굳
퍼포먼스 마케터가 되려면
- 데이터 영역을 많이 사용하는 마케터이다.
- 어떤 밈을 어떤식으로 적용해서 고객들이 까먹지 않게 할 수 있을까-> 트렌드
- 스크립트 설치를 해야 머신러닝 학습을 한다. -> 자동적으로 광고 노출
——
여러 실무에서 어려웠던 그리고 해결할 수 있었던
- 분석 환경이 잘 구축되어있지 않으면 마케팅이 어렵다.
광고의 전환률을 봐야한다. 어떤 소재가 후킹한지 그런것들이 중요하다
내가 설정한 타겟이 4-50대인데 사실 요즘 마케팅은 거의 인스타, 앱내 광고, 틱톡 이런식인데 사실 이런것들은 연령대에 맞지 않은 광고니까 어떻게 광고를 세팅하는지 내가 설정한 타겟보다 결과로 나온 타켓
-> 라인 광고
-> 시니어 타겟 벌티컬 앱 (리멤버, 블라이드)
-> 연령대 사용 다수
-> 구매전환 단가가 30-40에 맞춰졌기때문에 광고 상품과 다르기때문에 광고 판매 플랫폼을 바꿔야한다.
고객을 분석한다는게 지표를 분석하는 것인지?
-> 지표를 분석할때 중요한점
Ga4 티스토리 -> 데이터 분석 환경 -> ga4 환경에서 잘 되는지
브랜드 평판 지수 -> 브랜드 마케터 -> 크레이티브 마케터
광고 매체 적음
페이스북 메타를 추천
200만원 제한
제품비용 천원대 -> 50만원
브랜드의 제품 가격을 생각해서 전환당 비용 cpa 15배
로직대로 하면 성공
로직 : 타겟 분석 -> 매체 탐색 -> 광고에서 무엇을 얘기하는지
어떤 매체에서 결정하는 지 , 연령 타겟 분석 :
검색광고 자격증
태그 매니저, 스크립트 학습할 수 있는 채널? 실무강의, 구글 검색 시 경험 후기 따라해보기
왜 꺾였는지 알아야해
고객 분석이 어찌보면 지표 분석이라 할수있따.
캠페인의 목적이 중요하다. 유입 캠페인, 고객전환 캠페인
Cpc 유입 캠페인
전환 캠페인 유입의 단가는 상관없이 전환당 비용 cpa
'대외활동 및 인턴 > 빅데이터 분석 학회 BDA' 카테고리의 다른 글
5주차 (0) | 2024.11.13 |
---|---|
CTE 응용 (BDA학회 SQL 문법 기초 연습반) (4) | 2024.11.10 |
비전공자를 위한 커리어 패스 강연 : 데이터 분석가란? (9) | 2024.11.08 |
쿼리 구조화, CTE 문법 (BDA학회 SQL 문법 기초 연습반) (2) | 2024.10.13 |
IF ELSE, CASE 문법 (BDA학회 SQL 문법 기초 연습반) (2) | 2024.09.29 |