2022년 마케팅 분석가의 9가지 기술

노동 통계에 따르면 마케팅 분석가의 일자리는 2020년에서 2030년 사이에 22% 증가할 것으로 예상됩니다.

그리고 이러한 성장의 원동력은 글로벌 데이터 생산의 증가입니다. 시장 조사 분석가 역할은 과거에 질적 조사에 더 집중했을 것입니다. 그러나 오늘날 마케팅 분석가는 마케터보다 데이터 과학자에 가깝습니다.

그리고 이 역할에는 데이터 분석과 통계 데이터 기술이 필요하기 때문에 매력적인 급여 패키지가 제공됩니다.

따라서 2022년 마케팅 분석가가 되기 위한 직업 조언을 찾고 있거나 최고의 회사에서 역할을 맡을 기회를 높이고 싶다면 이 기사가 적합합니다.

마케팅 분석가가 필요한 이유

2022년 마케팅 분석가를 위한 9가지 필수 기술

1. 고급 데이터 분석

2. 실험 설계 경험

3. 기여 모델링

4. 예측

5. 프로젝트 관리 및 보고

6. 시장 조사 기술

7. 고객 서비스 노하우

8. 사고의 창의성과 다양성

9. 소프트 스킬의 혼합

2022년에 필요한 기술을 갖추었는지 확인

마케팅 분석가가 필요한 이유

Market Strategies International의 수석 분석가인 Katie Zmijewski는 기업이 디지털 마케팅 분석가를 필요로 하는 이유로 끊임없이 진화하는 소비자 요구를 인용합니다.

전자 상거래는 더 이상 틈새 판매 매체가 아닙니다. 2025년까지 전자 상거래 판매는 전 세계 총 소매 판매의 24.5%를 차지할 것입니다. 그리고 2021년에 소비자는 전자상거래 구매에 4조 9000억 달러를 지출했습니다. 본질적으로 전자 상거래 판매는 많은 가치 있는 전자 상거래 데이터를 생성합니다.

안타깝게도 대부분의 마케팅 팀에는 이 데이터를 분석할 수 있는 기술이 없습니다.

여기에서 디지털 마케팅 분석가가 등장합니다. 그들은 시장 조사를 수행하고 데이터를 해석하여 회사의 마케팅 캠페인을 개선할 수 있는 통찰력을 발견합니다. 역할을 성공적으로 수행하려면 기본 마케팅 원칙과 세부 사항 지향적인 사고를 결합해야 합니다.

그리고 데이터 생산이 급증하고 있기 때문에 분석가 일자리와 마케팅 분석가 수요도 급증할 것입니다.

미국에서 마케팅 분석가의 중간 급여는 보너스를 포함하여 연간 $71,833 입니다. 그러나 급여는 위치와 회사에 따라 다릅니다. 또한 학사 학위는 필요하지 않지만 마케팅 또는 분석 관련 학위가 있으면 경력 목표에 도움이 됩니다.

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경력 경로는 수석 분석가로 이동하기 전에 주니어 마케팅 분석가로 시작합니다. 그 다음에는 분석 이사, 마케팅 이사, 마케팅 관리자 또는 최고 마케팅 책임자와 같은 관리 역할이 있습니다.

그러나 직책의 기술적 특성으로 인해 경력 경로를 전환하고 데이터 분석가 또는 데이터 과학자가 되는 것도 가능합니다.

2022년 마케팅 분석가를 위한 9가지 필수 기술

마케팅 분석가로서 탁월한 성과를 거두려면 큰돈을 벌고 순위를 높이며 다음과 같은 최고의 기술을 보유하고 있는지 확인하십시오.

1. 고급 데이터 분석

고급 데이터 분석은 마케팅 분석과 관련하여 가장 중요한 기술입니다.

LinkedIn 연구에 따르면 웹 분석과 Google Analytics는 가장 수요가 많은 디지털 마케팅 기술 중 두 가지입니다. 게다가 2021년에 5번째로 많이 본 코스는 Google Analytics였습니다.

마케팅 분석가로서 분석해야 하는 통계 데이터 유형은 다음과 같습니다.

• 판매 데이터.
• 고객 데이터.
• 경쟁사 분석.
• 시장 조사.
• 제품 데이터.

특히 2022년에는 두 가지 최고의 데이터 분석 기술이 있습니다.

데이터 시각화

기술 데이터를 이해하는 것이 편할 수 있지만 다른 이해 관계자는 그렇지 않을 것입니다. 시각화는 원시 데이터를 가져와 다음과 같은 시각적 요소로 변환합니다.

• 테이블
• 차트
• 그래프
• 그리고 지도

이러한 시각적 개체는 이해 관계자가 데이터를 더 잘 해석하는 데 도움이 됩니다. 친숙해야 하는 최고의 시각화 도구는 다음과 같습니다.

• Tableau
• 파워 비즈니스 인텔리전스
• 그리고 구글 차트

다음은 단계별 도움이 필요한 경우 효과적인 시각화에 대한 요약입니다.

데이터 정리

Tableau는 데이터 정리를 "데이터 세트 내에서 부정확하거나, 손상되거나, 형식이 잘못되거나, 복제되거나, 불완전한 데이터를 수정하거나 제거하는 프로세스"로 설명합니다.

그리고 데이터 정리는 좋은 마케팅 캠페인으로 이어지는 정확한 통찰력을 발견하는 데 중요한 부분입니다.

이 가이드에서 모든 마케팅 데이터 정리 단계와 모범 사례를 설명했습니다.

인사이트를 생성하기 위해 여러 위치에서 여러 형식의 데이터를 가져와야 하는 경우가 많습니다. 따라서 데이터를 균일한 구조로 정렬하고 불일치 및 오류를 제거해야 합니다.

Python 및 R을 사용하여 손으로 데이터를 정리할 수 있지만 ETL(추출, 변환, 로드) 도구를 사용하여 데이터를 준비할 수도 있습니다. ETL 플랫폼은 수동 개입 없이 데이터를 집계, 정리 및 저장합니다.

2. 실험 설계 경험

마케팅 분석가로서 실험 설계는 주목해야 할 트렌드를 파악하는 데 매우 중요합니다.

MarketerHire의 성장 담당 부사장인 Aaron Christensen은 "최소한 마케팅 분석가는 테스트 그룹과 컨트롤 그룹을 설정하고 실험을 실행하고 결과를 비교한 경험이 있어야 합니다."라고 믿습니다.

이 기술을 통해 마케팅 분석가는 기본 A/B 테스트를 넘어 iOS 15s 개인 정보 업데이트와 같은 변화하는 상황에 적응할 수 있습니다.

실험할 수 있는 몇 가지 측면은 다음과 같습니다.

• 마케팅 예산 할당.
• 방문 페이지 사본.
• PPC 캠페인.
• 그래픽 디자인 선택.
• 이메일 캠페인.

많은 최고의 마케팅 분석가도 머신 러닝을 사용하여 실험을 지원하거나 새로운 아이디어를 생성합니다.

기계 학습의 이점은 다음과 같습니다.

• 여러 마케팅 테스트에 대한 실시간 실험 모니터링 및 자동 분석.
• 추가로 분석하고 실험을 설계할 수 있는 자동 추세 인식.

예를 들어 Mailchimp는 상호 작용을 분석하는 데 사용할 수 있는 Click Maps를 제공합니다. 그런 다음 A/B 테스트를 만들어 마케팅 활동을 개선할 수 있는지 확인할 수 있습니다.

3. 기여 모델링

귀속 모델링은 회사의 마케팅 활동의 영향을 이해하는 데 매우 중요합니다.

여기에는 마케팅 전환에 책임이 있는 채널과 터치포인트를 분석하는 작업이 포함됩니다.

예를 들어:

• 콘텐츠 마케팅.
• 트위터 광고.
• 광고 캠페인 및 유료 검색.
• 구글 광고.
• 이메일 캠페인.

그리고 실행할 기여 모델을 결정하는 것은 마케팅 분석가의 역할입니다. 문제는 선택할 수 있는 다양한 모델이 있고 각각이 가치를 다르게 분배한다는 것입니다.

Agency Analytics의 Peter Foy는 6가지 일반적인 기여 모델을 나열합니다.

• 첫 번째 상호작용
• 마지막 상호작용
• 마지막 간접 클릭
• 선의
• 시간 붕괴
• 위치 기반

또한 특정 마케팅 요구 사항에 맞는 맞춤 기여 모델을 만들 수도 있습니다.

각 기여 방법에는 장단점이 있으며 일부는 특정 상황에서 다른 것보다 더 잘 작동합니다. 따라서 각 방법과 사용 시기에 대한 이해가 필요합니다.

기여 모델에 대해 자세히 알아보려면 다음 중 하나를 수행하세요.

• Google의 MCF 모델 도구를 사용해 보세요.
• Analytics Academy를 ​​통해 배우십시오.

4. 예측

예측을 사용하면 리드 생성 수 및 전환율과 같이 수익에 영향을 미치는 요소를 예측할 수 있습니다.

예측의 또 다른 측면은 과거 상호 작용을 기반으로 고객 행동을 예측하는 것과 관련된 예측 모델링입니다.

이 동작을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

• 전환 가능성이 더 높은 고객에게 마케팅 리소스를 기울이십시오.
• 고객에게 콘텐츠를 제공할 시기와 장소를 결정합니다.
• 관련 교차 판매 및 상향 판매를 통해 고객 평생 가치를 높입니다.
• 디지털 마케팅 전략을 세웁니다.

그러나 예측은 마케팅 예측이 다음에 영향을 미칠 수 있으므로 나머지 회사에도 직접적인 영향을 미칩니다.

• 장기적인 관리 결정.
• 영업 팀.
• 투자자 인식.
• 제품 전략.

정확한 예측을 생성하기 위해 마케팅 분석가는 다음을 기반으로 합니다.

• MATLAB: 데이터를 처리, 정리, 구성 및 시각화하는 데 소요되는 시간을 단축하는 프로그래밍 언어입니다. 또한 예측을 자동화할 수 있는 기계 학습 모델을 실행할 수도 있습니다. ‍
• Microsoft Excel: 원래 데이터 분석 플랫폼은 오늘날에도 여전히 인기가 있습니다. 기본 프로그래밍 언어인 VBA와 Microsoft의 Analysis ToolPak은 마케팅 분석가가 기본적인 통계 및 분석 작업을 단축하는 데 도움이 됩니다.

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이러한 언어에 대해 더 자세히 알고 싶다면 다음을 확인하세요.

• MATLAB을 사용한 프로그래밍 소개.‍
• 데이터 분석 및 시각화를 위한 Excel 기술.

5. 프로젝트 관리 및 보고

마케팅 분석가는 예측, 실험 설계 및 데이터 분석 전반에 걸쳐 많은 프로젝트를 실행하게 됩니다.

이러한 모든 움직이는 부품을 작동 상태로 유지하려면 프로젝트 관리 기술이 필요합니다. 또한 다음을 포함한 많은 이해 관계자와 조정해야 합니다.

• 엔지니어
• 그래픽 디자이너
• 마케팅 팀
• 영업 및 사업 개발

Trello 또는 Basecamp와 같은 프로젝트 관리 도구를 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 도구는 이해 관계자에게 정보를 제공하고 작업 효율성을 개선하면서 프로젝트 진행 상황을 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다.

각 프로젝트가 끝나면 마케팅 부서에 실행 가능한 통찰력을 제공하는 보고서와 대시보드를 만들어야 합니다.

경력을 쌓으면서 마케팅 동향을 강조하는 실시간 보고 대시보드 및 보고서를 만들게 됩니다. 그리고 위에서 언급한 시각화 및 정리 언어와 도구를 사용하여 이를 만들 것입니다.

다음은 마케팅 분석가로서 만들 수 있는 대시보드의 예입니다.

보고에 더 많은 시각적 형식이 필요한 경우 인포그래픽을 만들고 보고의 일부로 통합하는 방법을 배울 수도 있습니다.

6. 시장 조사 기술

시장 조사는 모든 마케팅 분석가에게 기본적인 기술입니다. 이 기술을 사용하면 실제 실험을 설계하고 마케팅 전략을 개선하는 데 도움이 되는 데이터를 수집할 수 있습니다.

2022년 마케팅 분석가는 일반적으로 양적 데이터를 다룰 것입니다. 그러나 고객 인터뷰 ​​및 설문 조사와 같은 질적 조사를 수행해야 할 수도 있습니다.

시장 조사의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 경쟁자 전술 분석
• 마케팅 도구 분석
• 신제품 또는 서비스에 대한 제품 시장 적합성 결정
• 고객 여정 데이터 분석
• 마케팅 결과를 분석하는 새로운 방법 개발

7. 고객 서비스 노하우

마케팅에서는 고객이 어떻게 움직이는지 이해하는 것이 중요합니다. 일반적인 고객 서비스 기술을 아는 것도 고객 및 이해 관계자와 강력한 관계를 구축하는 데 도움이 됩니다.

고객과 채팅하거나 고객 경험을 이해하기 위해 고객 서비스를 수행하는 데 시간을 할애하는 것이 좋습니다. 직접적인 고객 피드백을 얻으면 고객의 요구와 요구를 더 잘 이해하는 데 도움이 되어 더 나은 마케팅 실험을 할 수 있습니다.

고객과 이야기할 기회가 없다면 다음과 같은 다른 부서와 연결해야 합니다.

• 영업 및 사업 개발.
• 계정 관리
• 고객 성공
• 최고 경영진

이 부서의 사람들은 모두 서로 다른 이해 각도를 가질 것입니다. 마케팅 활동을 지원하기 위해 실행 가능한 실험으로 합성하는 것은 귀하에게 달려 있습니다.

8. 사고의 창의성과 다양성

사람들은 종종 기술적 역할을 창의성이 없는 것으로 착각합니다. 그러나 이것은 특히 마케팅 분석가의 경우 진실에서 멀어질 수 없습니다.

소비자의 취향은 항상 변합니다. 예를 들어, 보다 시각적인 형태의 마케팅에 대한 수요가 증가함에 따라 점점 더 많은 회사에서 비디오 마케팅 캠페인을 수용하기 시작했습니다. 따라서 창의성과 사고의 다양성은 기본적 사고로 이어집니다.

그러나 창의성에 대한 오해가 있습니다. 바퀴를 재발명하는 것이 아닙니다. 일반적으로 분리되어 있는 사물과 아이디어를 연결하는 것입니다.

창의성과 사고의 다양성을 향상시키는 가장 좋은 방법은 폭넓게 읽고, 듣고, 배우는 것입니다.

잘 알려진 카피라이터 Eddie Shleyner는 그의 기술과 관련이 없는 다양한 출처에서 영감을 얻습니다.

예를 들어:

• David Gelb 의 Jiro Dreams of Sushi - 의도와 공예에 관한 영화. ‍
• Charles Bukowski 의 Reach For The Sun—저자가 쓴 개인 편지 모음. ‍
• 어니스트 헤밍웨이의 단편 소설 전집— 허구의 이야기 모음.

9. 소프트 스킬의 혼합

마케팅 분석가는 하루 종일 화면 속 숫자 뒤에 앉아 있지 않습니다.

의사 소통, 비판적 사고, 수완 및 기타 많은 것과 같은 부드러운 기술이 작용합니다.

다음을 수행해야 합니다.

• 연구 및 분석 프로젝트를 설계합니다.
• 데이터 개인 정보 보호 및 추적 문제를 탐색합니다.
• 실험 아이디어를 생성합니다.
• 고객 및 다양한 이해관계자와 소통합니다.

또한, 발견한 통찰력에 대해 설득력 있는 설명을 작성해야 합니다. 어려운 숫자를 보고하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 당신은 그 숫자를 가지고 당신의 회사가 그 숫자로 무엇을 할 수 있는지 설명해야 합니다.

커뮤니케이션 기술에 대해 자세히 알아보려면 LinkedIn에서 Eddie Shleyner 및 Nicolas Cole과 같은 카피라이터 및 콘텐츠를 팔로우하세요. 그들은 심리학, 스토리텔링 및 기타 기술에 대한 팁을 공유합니다.

마케팅 분석가로서 달성하는 모든 것이 기술 레퍼토리에 의존해야 하는 것은 아님을 명심하십시오. 기술 및 변환 도구를 사용하면 필요한 결과를 얻기 위한 여정에 도움이 될 수 있습니다.

2022년에 필요한 마케팅 분석가 기술을 갖추었는지 확인

이 9가지 중요한 기술은 당신을 2022년 주문형 마케팅 분석가로 자리매김하고 보람 있는 경력을 쌓는 데 도움이 될 것입니다.

그러나 그들에 대해 읽는 것만으로는 충분하지 않습니다. 집중할 기술 세트를 (최소한) 하나 선택하고 게시물 전체에서 언급된 리소스를 사용합니다.

마케팅 분석가가 되는 방법과 전문가의 업계 통찰력에 대해 자세히 알아보려면 Improvado의 블로그를 확인하세요.