마케팅 예산 제대로 사용하고 있으신가요? 

성과를 제대로 파악해야 불필요한 예산을 줄이고, 어떤 채널에 집중해야 할지 쉽게 판단할 수 있습니다.
보다 더 좋은 성과를 위해 데이터  잘 읽는 노하우를 확인해보세요.

차고 넘치는 마케팅 데이터, 잘 쓰고 계신가요?

마케팅 데이터 분석의 목적 중 현상의 원인과 결과를 이해하고 인사이트를 공유하는 측정과 스토리텔링의 방법에 대해 이야기하려 합니다.  (자세히 보기)

마케팅, 데이터로 해야 하는 이유!

방대한 데이터에서 의미 있는 행동적 지표를 찾을 수 있도록 도와주는 도구와 유의미한 인사이트를 사용자에게 어떻게 적용하는 지 사례를 통해 알아보고자 합니다. 그로스 해킹에 성공한 회사의 사례 3가지를 보고, 그로스 해킹을 도와 줄 도구 몇 가지를 소개해드리도록 하겠습니다.  (자세히 보기)

웹분석을 어떻게 할 것인가?

이번 포스팅에서는 웹분석 프레임을 이해하는 데 있어 중요한 용어와 개념을 설명해 보도록 하겠습니다. 분석 프레임이 아주 잘 정리되어 있기에 소개합니다.  (자세히 보기)

구글 애널리틱스 실무 마스터 과정 (아이보스 교육) 

데이터 분석을 원하는 마케터들을 위한 최고의 과정,  단 2일 투자로 구글 애널리틱스에 대한 자신감을 얻을 수 있습니다. (자세히 보기)

데이터로 하는 마케팅, 그로스 해킹 (Growth Hacking)

사용자의 데이터를 분석해 급격한 성장을 이루는 마케팅 전략이 스타트업에서 많은 관심을 받고 있는데 들어보셨나요? 바로 인스타그램, 드롭박스, 트위터, 페이스북 등이 이례적인 성장을 할 수 있었던 이유이기도 한 데이터를 기반으로 한 마케팅, ‘그로스 해킹’에 대해 이야기해보고자 합니다.  (자세히 보기)

기여모델, 성과를 어떻게 배분할 것인가?

어떤 마케팅 활동이 가장 좋은 성과를 내고 있을까? 오늘은 웹분석에서 매우 중요하지만 또 한편으로는 그만큼 어려운 주제인 기여 모델(Contribution model)에 대해 얘기를 해볼까 합니다.  (자세히 보기)

마케팅 분석 실전편 : 통계 활용하기

데이터 분석의 실전이라 할 수 있는 통계분석에 대해 알려드리려 합니다. 그리고 여러 애드테크 솔루션에서 통계 분석 방법들을 활용하고 있는지 알아보겠습니다.  (자세히 보기)

데이터 마케팅을 위한 구글의 무료 솔루션

가장 기본이 되는 것은 바로 데이터 분석입니다. 데이터를 정확히 분석하면, 고객의 마음을 사로잡는 성공적인 마케팅을 할 수 있기 때문이죠. 오늘은 데이터 분석을 위한 구글의 무료 솔루션들을 소개해 드리겠습니다.  (자세히 보기)

마케터가 알아두면 좋을 낯선 시각화

우리는 데이터를 통해 문제를 발견하고자 합니다. 데이터에서 문제를 볼줄 알아야 하는데, 여기에 시각화의 필요성이 있습니다.  시각화 프로세스는 그 과정과 목적에 따라 3단계로 구분할 수 있습니다. 각 과정에 따라 사용해야 할 시각화의 종류와 데이터가 달라질 수 있습니다.  (자세히 보기)

[데이터 지식] 데이터 분석으로 고객 이탈 줄이기

유입된 방문자를 놓치지 않는 것. 그 첫걸음은 랜딩 페이지에서의 이탈을 막는 것입니다. 방문자의 이탈을 막기 위해 어떤 데이터 분석을 해 볼 수 있는지 몇 가지 사례를 살펴보겠습니다.  (자세히 보기)

데이터 잘 읽는 방법 1편 - 데이터 소스의 중요성

보기 좋은 그래프와 결과 값에 현혹되지 않고 데이터를 정확하게 읽고 만드는 데 도움이 되었으면 하여 데이터에 익숙하지 않은 분들이 알고 있으면 좋을, 데이터 읽는 기본적인 방법을 소개해 드립니다.  (자세히 보기)

데이터 잘 읽는 방법 2편 - 기준의 중요성

그래프가 주는 효과를 더 극대화하기 위해, 작성자는 다양한 옵션을 넣기도 하는데, 이 옵션들을 하나하나 살펴보지 않으면 왜곡된 데이터 해석을 낳을 수 있습니다.  (자세히 보기)

데이터분석, 추적이 빠졌다면 일단 멈춰 STOP!

데이터분석의 시작점이 될 수 있는 것이 바로 ‘추적’입니다. 어떻게 보면 ‘정말 당연한 말을 하는 거 아니야’라고 생각하실 수 있지만 분석을 하시는 분들 중에 해당 부분을 많이 놓치시는 분들이 많습니다. 제대로 된 추적을 하지 않는 경우 제한적인 데이터들로만 분석을 하실 수밖에 없습니다.  (자세히 보기)

이 글이 도움 되셨다면, 여러분의 SNS에 공유하여 더 많은 이들에게 보여주세요. 

(지금도 같은 문제로 고민하고 있을 많은 이들을 위해 이 글이 널리 퍼졌으면 합니다)