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넥슨 채용 공고입니다.

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넥슨 채용 공고입니다.

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넥슨 컴퍼니와 함께 할 인재를 찾습니다. 지금 도전하세요!

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파이썬, 판다스 무료로 들을 수 있는 이벤트 !

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파이썬, 판다스 무료로 들을 수 있는 이벤트 !

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여러분 ~! 파이썬과 판다스 기초가 부족하다고 생각하시는 분들은 이 강의로 조금 보충해보시는 것도 좋을 것 같습니다 ~!

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현대자동차 3월 신입 채용 공고

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현대자동차 3월 신입 채용 공고

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현대자동차 3월 신입 채용

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여러분 학습하거나 프로젝트 하면서 오늘 할 일을 적어두거나 계획표를 작성하실텐데요~! 오늘 할 일을 효과적으로 작성하고 달성하는 업무 툴을 가져왔습니다.

제가 데이터 분석 1기 전용 워크 스페이스를 작성하였는데 많이들 접속하셔서 오늘 할 일을 작성해보면 어떨까요~?

데이터 분석 1기 워크스페이스 입장하기

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태블로 관련해서 아티클들이 많아서 공유드립니다.

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1-1) Membership 개념 및 중요성

멤버십 시스템은 고객 충성도를 높이고, 장기적인 고객관계를 구축하는데 중요한 역할을 합니다. 멤버십 프로그램은 고객에게 해당 사이트(/브랜드)의 충성도를 높이는 데 도움을 주며, 고객들은 이를 바탕으로 특별한 혜택과 서비스를 받게 됩니다. (e.g: 할인, 포인트 적립, 프로모션 대상선정 등)

그 중 특히 패션 e커머스의 경우 멤버십 시스템은 고객 충성도와 장기적인 관계 구축에 핵심적인 역할을 합니다. 패션 e커머스에서 멤버십 시스템은 다음과 같은 중요성을 지닙니다.

등급별 혜택 제공: 멤버십 등급에 따라 다양한 혜택을 제공함으로써 고객의 충성도를 높이고, 장기적인 관계를 유지합니다. 이를 통해 고객의 재방문과 재구매를 유도하여 매출 증대에 기여합니다.

고객 데이터 수집: 고객의 구매이력, 선호도, 행동 패턴등의 데이터를 수집하고 분석하여 맞춤형 마케팅 전략을 수립하여 매출 증대에 기여합니다.

1-2) RFM 개념 및 중요성

RFM 분석이란, 고객을 최근 구매 시점(Recency), 구매 빈도(Frequency), 구매 금액(Monetary)을 기반으로 세분화하는 방법입니다. RFM 분석은 고객이 얼마나 가치있는 고객인지를 평가하는데 사용됩니다.

Recency (최근성): 고객이 마지막으로 구매한 시점이 언제인지?
→ 최근 구매한 고객일수록 다시 구매할 가능성이 높습니다.

Frequency (빈도): 특정 기간 동안 고객이 얼마나 자주 구매하는지?
→ 빈번한 구매는 고객 충성도의 지표가 될 수 있습니다.

Monetary (금액): 고객이 소비한 총 금액이 얼마인지?
→ 구매 금액은 고객의 가치를 나타내는 지표가 될 수 있습니다.

RFM 분석을 통해 고객을 다양한 그룹으로 그룹화하고, 각 그룹에 맞는 맞춤형 전략을 수립할 수 있습니다. (e.g: 최근에 자주 높은 금액을 지출하는 고객 : 보상 제공, 오랫동안 구매를 하지않은 고객: 재방문/재구매 프로모션 제공)

이러한 고객 세분화는 마케팅의 효율성을 높이고 고객 만족도를 증가시키는데 도움을 줄 수 있습니다.

1-3) Membership 및 RFM을 함께 확인하는 이유

멤버십과 RFM 모두 고객의 행동과 고객의 가치를 이해하는데 중요한 분석방법입니다. 그렇기 때문에 이 두 방법론을 함께 사용한다면, 보다 정밀한 고객 세분화가 가능하며 이를 통해 더욱 효과적인 고객관리 및 맞춤형 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

2-1) 경쟁사 레퍼런스

분석하고자 하는 커머스가 패션 e커머스임을 감안하여 패션 e커머스 대표 브랜드인 '무신사', '29CM', 'W컨셉'을 경쟁사로 두고 레퍼런스를 서치했습니다.

2-2) 고객사 현 상황

저희 회사에서 분석하고있는 e커머스 패션 플랫폼은 현재 멤버십 설계가 되어있지 않습니다. 멤버십 설계 없이 필요에 따라 프로모션을 진행하며 고객들에게 동일하게 혜택을 제공하고 있습니다.

이렇게 계속해서 멤버십 설계없이 사이트를 운영할 경우 발생할 수 있는 문제점은 다음과 같습니다.

1. 경쟁력 악화
현재 무신사, 29CM, W컨셉으로 대표되는 많은 패션 플랫폼에서 다양한 멤버십혜택을 제공하고 있습니다. 멤버십 프로그램이 없는 경우, 경쟁사 대비 경쟁력이 떨어질 수 있으며, 고객이 해당 플랫폼에 애착을 느끼지 못하고 이탈할 가능성이 증가합니다.

2. 고객 충성도 감소
멤버십 프로그램은 고객에게 특별한 혜택과 보상을 제공하여 충성도를 높여 고객과의 장기적인 관계를 구축하는 역할을 합니다. 멤버십이 없으면 고객이 플랫폼에 충성도를 느끼기 어려워 재방문율과 재구매율이 감소할 수 있으며, 이는 장기적인 비즈니스 성장에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

3-1) 주문 데이터 요청 및 검증

데이터가 고객사의 DB에 존재하기 때문에 자유로운 접근이 어려웠습니다. 따라서 RFM 분석을 시작하기앞서, 필요한 데이터를 정의하고 해당 데이터를 고객사에 요청했습니다.

그 후, 전달받은 데이터를 Amplitude(PA Tool)의 데이터와 비교하여 데이터의 정합성을 확인했습니다.

❓ PA Tool(Product Analytics tool)이란? : 제품 분석 도구를 말하며, 제품이나 서비스의 사용자 행동 데이터를 수집, 분석하여 제품 개선, 사용자 경험 최적화, 전략 수립 등에 도움을 주는 소프트웨어를 말합니다.

3-2) 데이터 형식 변경: 주문 데이터 → 유저 데이터

정합성 확인을 진행한 최종 DB 데이터(주문 데이터)를 바탕으로 데이터 형식변환을 진행했습니다. RFM분석을 위해서는 고객 기준 데이터가 필요하기 때문에 user_id 기준으로 유저별 'Recency(최근 구매일자)', 'Frequency(주문빈도)', 'Monetary(누적 주문액)'을 계산했습니다.

3-3) EDA (유저분포 확인)

그 후, 적절한 RFM scoring 기준을 확인하기 위해 유저분포를 확인했습니다. 유저를 10%, 5%, 1% 기준으로 구분하고 항목별 분포를 확인했습니다.

3-4) 이상치 제거

EDA에서 확인한 유저별 분포를 바탕으로 이상치를 제거했습니다. 전체 유저의 40%정도가 구매 이후 5개월 이상이 경과하였고, 70%정도가 구매횟수가 1회였기 때문에 Recency(최근 구매일자)와 Frequency(주문빈도)를 이상치제거 기준으로 설정할 수 없다고 판단하였습니다. 따라서 최종 이상치 제거의 기준은 Monetary(누적 주문액)로 설정했습니다.

RFM 분석 초기에는 일반적인 이상치 제거 기준은 IQR(4분위수), 표준편차 등의 기준으로 이상치를 제거하고자 시도했으나, 해당 분석의 목적이 멤버십 설계를 고려한 RFM분석이기때문에 상위 유저가 중요하다는 점을 고려하여 이상치 제거의 기준을 'N만원 이상 유저'로 설정했습니다.

이상치 제거의 기준을 1) M기준 300만원 이상, 2) M기준 400만원 이상, 3) M기준 600만원 이상으로 설정하고, 이상치의 갯수 및 비율을 확인했습니다.

option1. M이 300만원 이상 유저수 357명 (누적비율 0.17%)
option2. M이 400만원 이상 유저수 197명 (누적비율 0.09%)
option3. M이 600만원 이상 유저수 97명 (누적비율 0.05%)

해당 과정을 통해 최종적으로 이상치의 기준을 "option3. M이 600만원 이상"으로 설정했습니다.

3-5) RFM

1. RFM Scoring

다음으로 각 R,F,M 항목별로 점수를 구해주었습니다. 점수를 산출하는 방식은 다양합니다. 해당 분석에서는 작업시간 및 편의성등의 여러 요건을 고려하여 엑셀을 통해 분석을 진행했습니다. 엑셀을 통한 RFM 산출 과정은 해당 블로그를 참고했습니다. (출처: 엑셀을 활용한 RFM 고객가치 분석방법 링크)

R과 M는 "비율(%)"을 기준으로, F는 전체 구매회원중 약 80%가 1회 구매인 것을 고려하여 "구매횟수"를 기준으로 설정했습니다.

R Score, M Score을 계산하기 위한 비율(%)기준은 다음과 같습니다. 전체를 1~5까지로 구분한 후, 분모를 1~5까지를 더한 값으로, 분자를 점수별 내림차순 기준 값(ex. 1일때 5, 2일때 4)으로 설정했습니다. 해당 방식으로 점수별 비율을 계산하면 다음과 같습니다.

F Score을 계산하기 위한 구매횟수 기준은 다음과 같습니다. 1,2,3,4,5회 이상으로 구분했습니다.

예를 한번들어보겠습니다. 주문 데이터에 10명의 유저가 구매한 이력이 있다고 가정해봅시다.

앞서 이야기한 RFM scoring을 적용해보면 다음과 같이 계산됩니다.

2. RFM Seg 매칭

RFM 점수가 산출되었다면, 각 점수별로 유저들을 세분화(User Segmenation)하는 과정이 필요합니다. RFM 분석시 유저들을 세분화하는 여러가지 이유가 존재합니다. 먼저 유저를 세분화하므로써 각 그룹별 맞춤형 마케팅 전략을 개발하여 고객 만족도와 충성도를 향상시킬 수 있습니다. 또한 이탈 위험 고객들을 파악하고 이들에게 재활성화 캠페인을 진행하므로써 적절한 위험 관리를 할 수 있습니다.

유저 세분화 그룹은 해당 사이트를 참고했습니다. (출처: RFM Segmentation 링크) 최종적으로 도출된 점수별 유저세분화 그룹 및 각 그룹에 대한 특징은 아래와 같습니다.

3-6) Membership

1. 가중치 계산

RFM score를 멤버십 구간 설정에 활용하기 위해 R,F,M 각 요소별 가중치를 계산했습니다. 가중치를 계산하는 이유는 고객의 가치를 보다 정확하게 평가하기 위해서입니다. RFM의 각 요소는 고객의 충성도 및 구매 가능성을 반영합니다. 그러나 모든 요소가 모든 비즈니스에 동일한 중요도를 나타내지 않습니다.

예를 들어, 패션 커머스의 경우 트렌드가 빠르게 변함에 따라 고객의 최신 패션 트렌드에 대한 관심과 구매의사를 파악하는 것이 중요하므로 R(최근 구매일자)이 상대적으로 높은 중요도를 갖습니다. 반면 럭셔리 상품을 취급하는 커머스의 경우 고객의 구매 금액이 매우 중요하므로 M(누적 주문액)이 상대적으로 높은 중요도를 갖습니다.

엑셀을 통해 가중치를 구하는 방법으로는 크게 2가지가 있습니다. 첫째, 매출 기여효과의 합계를 통한 가중치 구하기와 둘째, 매출 기여효과와 매출액의 상관관계를 통한 가중치 구하기가 이에 해당합니다.

1.가중치1: 매출 기여효과의 합계를 통한 가중치를 구하는 방식은 구매 금액이 높을수록 더 높은 점수를 받는 방식으로, 매출액이 높을 경우, 즉 M의 점수가 높을경우 RFM 지수가 높게 나타납니다. 해당 방식은 업종 특성상 구매주기가 길거나, 구매 금액이 미치는 영향도가 큰 업종에서 유의미한 방식입니다.

2.가중치2: 매출 기여효과와 매출액의 상관관계를 통한 가중치를 구하는 방식은 각 R/F/M Class별 기여효과 수치와 매출액의 상관계수를 구하여 그 값의 비중대로 가중치를 정하는 방식으로, 1번 방식과 달리 M 이외의 R과 F의 요소도 어느정도 고려된다고 볼 수 있습니다. 해당 방식은 업종 특성상 반복 구매가 자주 일어나거나, 고객의 활동, 구매 스펙트럼이 넓은 업종에서 유의미한 방식입니다.

가중치1과 가중치2 기준 RFM항목별 가중치를 확인한 후, 최종적으로 M(누적 구매액)의 비중이 높은 가중치1 을 선택했습니다.

그 후, 가중치를 통해 도출된 최종 스코어를 기준으로 최종 스코어별 비율 및 R,F,M 분포(평균,최대,최소)를 확인했습니다.

1차적으로 스코어별 분포를 확인하고, R보다는 F, R/F보다는 M의 중요도를 반영하는 방향으로 새로운 가중치를 생성했습니다. 그 후, 이를 바탕으로 도출된 스코어별 비율 및 R,F,M 분포를 재확인하는 과정을 거쳤습니다.

이러한 과정을 거쳐 최종적으로 RFM의 가중치를 0.1:0.2:0.7으로 확정하였습니다.

2. 멤버십 기준 설계

멤버십은 RFM의 score을 기준으로 구간을 설정한 후, M(누적구매액)으로 기준을 변경해주었습니다.

RFM score 기준 구간설명

M(누적구매액) 기준 구간설명

RFM score를 반영한 최종적은 멤버십 기준은 다음과 같습니다.

🪜 멤버십 기준 (*최근 6개월 1회 이상 구매 유저의 누적 구매액 기준) · 이상치: 600만원 이상 (0.035%) · VVIP: 100만원 이상 600만원 미만 (1%) · VIP: 30만원 이상 100만원 미만 (7.4%) · CREW: 10만원 이상 30만원 미만 (29.3%) · WOK: 10만원 미만 (62%) · NEW/CHURN: 미구매

4.1) 멤버십 혜택 설계

매출을 증가시키기위해서는 크게 두가지 방법이 존재하는데, 주문수를 올리거나 즉, 주문빈도를 높이거나, 건단가를 높이는 방식이 이에 해당됩니다. 매출을 증가시키기 위해 각 멤버십별 유저들의 주문빈도 및 객단가를 높일 수 있도록 멤버십 설계를 바탕으로 구간별 특징을 파악하고, 멤버십 혜택을 설계했습니다.

먼저 Amplitude를 사용하여 각 구간 평균 주문수, 주문상품수, 객단가 및 건단가를 확인한 후, 이를 바탕으로 멤버십 구간별 특징을 파악했습니다.

이를 바탕으로 기존에 진행한 쿠폰 프로모션의 성과를 바탕으로 쿠폰의 효율을 예측한 후, 쿠폰 할인율에 따른 매출 증분율과 마진율을 확인하고 멤버십 구간별 쿠폰 혜택을 설계했습니다.

4.2) Membership/ RFM Dashboard

태블로(Tableau)를 통해 멤버십과 RFM 세분화를 바탕으로 대시보드를 구현했습니다.

해당 대시보드를 통해 멤버십 관련 정보(1. 멤버십 분포, 2. 월별 멤버십 비율, 3. R(최근 주문일자), 4.F(주문빈도) 5.M(누적주문액)) 및 RFM 관련 정보(6.RFM Segment 분포, 7.월별 RFM 비율)을 확인할 수 있습니다.

좌측 상단의 멤버십 버튼 클릭시 각 멤버십 단계에 해당하는 유저들이 필터링되어 표출됩니다. 이를 통해 멤버십별 분포 및 해당 멤버십에 해당하는 유저들의 RFM 세그먼트를 손쉽게 확인할 수 있습니다.

멤버십 VVIP 클릭

또한 좌측 상단의 필터를 통해 각 멤버십 및 RFM 세그먼트별 회원수 및 매출액을 파악하고 이를 비교함으로써 종합적인 비즈니스 성과를 파악할 수 있습니다.

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[프로젝트 후기] 멤버십 및 RFM 분석

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1. Membership 및 RFM 개념 1-1) Membership 개념 및 중요성 멤버십 시스템은 고객 충성도를 높이고, 장기적인 고객관계를 구축하는데 중요한 역할을 합니다. 멤버십 프로그램은 고객에게 해당 사이트(/브랜드)의 충성도를 높이는 데 도움을 주며,

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배진현님 우수 TIL로 선정되셨습니다~!

축하드려요~! 다른 분들도 분발해서 우수TIL 노려보시죠 !

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내일배움캠프 수강생들은 매일 그날 배운 것을 정리하는 TIL(Today I Learned)를 블로그에 업로드합니다. TIL은 자신의 개발 역량을 객관적으로 파악할 수 있음은 물론, 취업할 때 성실함을 증명하는 수단이 되죠.

내일배움캠프의 수강생들은 TIL을 어떤 방법으로 작성하고 있을까요? 내일배움캠프 수강생들의 우수 TIL을 발표합니다.

배진현

진현 님의 TIL에서는 오늘 배웠던 내용을 정리하며 자신의 느낀 점을 같이 남겨주시고 꾸준하게 작성하고 계시는데요. 단순하게 배운 내용을 정리만 하는 TIL이 아니라 오늘 배웠던 내용의 회고, 앞으로의 자신의 계획도 같이 잘 기술해주신 부분이 좋아서 우수 TIL로 선정하게 되었습니다.

여러분의 결심이 결실을 맺을 때까지 내일배움캠프가 함께합니다

내일배움캠프는 단순히 지식을 쌓는 곳이 아닙니다. 성장하는 개발자가 될 수 있는 토대를 마련하는 장이죠. TIL과 같은 아주 작은 습관부터 끝까지 나를 믿고 해내는 끈기까지. 누구나 개발자라는 꿈에 가닿을 수 있도록 가장 안전하고 튼튼한 계단을 놓아드립니다.

오직 성장에만 몰입할 수 있는 환경, 가장 효율적으로 개발 역량을 키울 수 있게 지도하는 튜터진, 매니저의 꼼꼼한 멘탈 관리까지 체계적인 관리 시스템이 준비되어 있습니다.

내일배움캠프와 함께 인생에서 가장 성장하는 시간을 만들어 보세요.

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내일배움캠프 우수 TIL | 데이터분석 1기 2월 4주차 - 내일배움캠프 블로그

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TIL 작성 방법이 궁금한가요? 내일배움캠프 수강생들의 우수 TIL을 참고해 보세요. | 📕수강생 학습일지

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LG 에너지솔루션 채용공고

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LG 에너지솔루션 채용공고

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DA 직군도 뽑네요

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당신의 도전이 새로운 미래를 만듭니다.

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[마케팅] 챗GPT 어디까지 사용해 봤니? AI 이미지 생성으로 컨셉 칭찬 받은 SNS 계정 알려드려요! (feat. 최신 밈)

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[마케팅] 챗GPT 어디까지 사용해 봤니? AI 이미지 생성으로 컨셉 칭찬 받은 SNS 계정 알려드려요! (feat. 최신 밈)

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챗GPT 어디까지 사용해 봤니? AI 이미지 생성으로 컨셉 칭찬 받은 SNS 계정 알려드려요! (feat. 최신 밈)

고구마팜 감성 모르는 애들은 나가라 지금 따끈하게 유행하고 있는 최신 밈/짤이 궁금하다면? 읽어보세요!
오늘도 어김없이 'SNS 유저와 소통하기에 좋은 최신 밈/짤 어디 없을까?'라며 고민하고 계신가요? 그래서 오랜만에 준비했습니다. 최근 SNS에서 뜨고 있는 '최신밈과 챗GPT를 활용한 AI 이미지 생성 계정!' 바로 알려드릴게요😉
'○○ 감성 모르는 애들은 나가라'

최근 유행하고 있는 '○○ 감성 모르는 애들은 나가라' 밈인데요. 해당 밈은 특이한 감성의 콘텐츠를 주로 업로드하는 계정 사이에서 유행하기 시작했어요. 대표적인 예시로 '소녀감성을 컨셉으로 하고 있는 주부 인플루언서 김선(@kimseon2005!)이 있죠. 가장 유명한 콘텐츠는 '전복 선글라스' 릴스! 말 그대로 전복 껍데기를 마치 선글라스 모양처럼 엮어 '어때? 내 전복 선글라스😎'라며 소개하고 있어요. 전복을 선글라스로 만들 생각은 쉽게 하지 않죠. 그 외에도 귤과 같은 과일을 마치 악세사리처럼 활용한 영상도 있는데요. 이렇게 조금은 이해하기 어려운(?) 감성을 오히려 지지하는 듯, '김선 감성 모르는 애들은 나가라'라는 댓글이 달리기 시작했죠. 그 이후에도 김선 콘텐츠 내용에 맞게 '고기 말고 해산물 좋아하는 김선 감성 모르면 나가라', '김선 졸업축하 감성 모르는 애들은 나가라' 등 댓글이 꾸준히 달렸죠.

처음에는 이렇게 댓글로 시작된 반응이 현재는 자신이 좋아하는 아이돌 혹은 대상을 알리는 데 사용되고 있어요. '○○ 감성 모르면 나가라' 이 형태를 유지하면서, ○○ 부문에 원하는 대상을 넣고 있죠. 최근 막 유행하고 있는 밈이라 SNS 유저는 활발하게 사용하고 있지만, 아직 브랜드에서 사용한 경우는 찾기 어려운데요. 빠르게 사용해보면 어떨까요? '○○ 감성 모르는 애들은 나가라'의 ○○에 브랜드명만 넣어도 좋고, 알리고 싶거나 자랑하고 싶은 우리 브랜드의 제품 및 무언가를 넣어주면 끝! 주로 관심을 한 번에 끌기 좋아, 제목에 활용하거나 포문을 열어주는 형식으로 사용하는 걸 추천해요!

💡 이렇게 활용할 수 있어요!

고구마팜 감성 모르는 애들은 나가라

지금 뜨고 있는 'ChatGPT를 활용한 AI 이미지 만들기'

최근 ChatGPT를 활용해 이미지를 생성하는 숏폼이 인기를 끌고 있어요😮 ChatGPT로 자료조사도 하고, 번역도 하고, PPT도 만들고...! 그 활용성은 무궁무진한데요. '광기의 쳇지피티'는 '특정 표현을 만들어 달라고 명령했을 때, 어떤 수준까지 AI가 이미지로 생성할 수 있는지'를 콘텐츠로 제작하고 있어요. 대표적인 예시로 '귀여운 된장찌개를 무섭게 만들어봐!'가 있는데요. 처음에는 귀여웠던 된장찌개를 점점 더 무섭게 표현해달라는 요청에 갈수록 타락하는(?) 된장찌개의 모습을 볼 수 있어요.

이 외에도 민트초코, 콩국수, 파인애플 피자 등 호불호가 갈리는 음식을 그려달라한 후, AI에게 시식(?)을 권하는 콘텐츠가 있는데요. 민트초코, 콩국수는 먹지만 파인애플 피자는 절대 먹지 않죠. 심지어 말을 듣지 않는 AI에게 벌로 파인애플 피자를 먹어라는 명령까지 요청해요🤣 이에 'AI도 감정 있는 것이 아닐까?'라며 ChatGPT에 친근한 반응 혹은 '파인애플 피자 맛있는데 왜 그래? 내 인생 피자야' 하며 논쟁에 동참하는 반응도 가득하다고!

이에 대한 후발주자로 귀여운 햄스터를 소재로 ChatGPT에게 이미지 제작을 부탁하는 'AI 햄스터'도 최근 화제예요. 위의 계정과 차이가 있다면, ChatGPT로 스토리를 함께 만들고 있죠. 주로 '서브웨이 처음 가보는 햄스터'와 같이 귀여운 햄스터가 각종 상황에 처해 벌어지는 일을 다루고 있어요. 이외에도 'AI가 그린 도미노피자 취직한 햄스터', 'AI가 그린 비행기 처음 타보는 햄스터' 등 '햄스터가 너무 귀엽다'라는 반응과 함께 '진짜 컨셉 잘 잡은 계정이다.'라는 반응까지 함께 볼 수 있어요.

그럼 해당 콘텐츠 유형을 어떻게 활용해 볼 수 있을까요? 브랜드 '아임닭'에선 이전에 ChatGPT를 활용한 광고를 제작한 적이 있는데요. 어떤 각색, 수정 없이 ChatGPT가 작성해 준 대본대로 제작한 광고예요😮 '아임닭 광고 콘티를 짜줘, 재밌게..! 광고의 마케팅 대상은 자취생, 아이엄마, 직장인이야.'라는 요청만 한 채, 대본은 ChatGPT가 만들기 시작하죠. 요청에 맞게 아이 엄마, 직장인이 때마침 등장하는 장면이 웃음 포인트라고!🤣

AI가 탑재된 핸드폰도 나오면서 AI 관련 기술이 대중화되고 있는데요. AI를 사용했다는 결과만 활용하는 것이 아니라 만들어가는 그 과정 또한 소비자의 관심을 끌 수 있는 소재라는 점! 짚고 넘어가자고요😉

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챗GPT 어디까지 사용해 봤니? AI 이미지 생성으로 컨셉 칭찬 받은 SNS 계정 알려드려요! (feat. 최신 밈) | 고구마팜

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오랜만에 최신밈도 준비했어요!

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[마케팅] 드라마 ‘태조왕건’에 클래식 음악이? 공공기관 홍보 담당자를 위한 유튜브 채널 운영 성공 사례! [궁예-레퀴엠]

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[마케팅] 드라마 ‘태조왕건’에 클래식 음악이? 공공기관 홍보 담당자를 위한 유튜브 채널 운영 성공 사례! [궁예-레퀴엠]

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드라마 '태조왕건'에 클래식 음악이? 공공기관 홍보 담당자를 위한 유튜브 채널 운영 성공 사례! [궁예-레퀴엠]

누구인가? 누가 지금 (공연 중에) 기침 소리를 내었어? 밈을 적절히 사용해 반응을 이끌어 낸 공영방송 사의 유튜브 콘텐츠가 궁금하다면? 읽어보세요!
최근 고구마팜에서 달라진 '요즘 공공기관 마케팅'을 다룬 적이 있는데요. 공공기관 SNS가 맞는지 의심이 될 만큼, 최신 트렌드에 잘 탑승하는 모습을 볼 수 있었죠. 그런데 여기 '공식 계정이 올린 거 맞아?' 싶은 영상이 올라왔어요. 지난 설 연휴 동안 화제가 되어 금세 조회 수 47만을 달성했죠. 댓글은 무려 2,500개가 넘게 달렸고요. '혹시 설 연휴에 내가 놓쳤나?' 싶다면 오늘의 아티클 주목해 보세요😉
공식 계정인지 의심스러운 KBS교향악단의 '궁예-레퀴엠'
모두에게 많이 익숙할 법한 KBS 대하드라마 <태조왕건>의 궁예만 보고 영상을 재생했다면 깜짝 놀랄 수도 있어요😮 시작과 함께 웅장한 클래식이 흘러나오더니 <태조왕건>의 명장면, 궁예의 관심법 대사가 등장하는데요. 신하는 갑자기 클래식 박자에 맞춰 바이올린을 연주하고, 지휘를 하죠. 은은하게 느껴지는 B급 유머 감성에 '일반인이 편집한 건가?' 싶지만 놀랍게도 KBS교향악단 공식 계정에 올라온 '궁예-레퀴엠' 영상이에요. 마지막에는 정명훈 지휘자와 함께하는 '2024 마스터즈 시리즈' 홍보로 임팩트 있게 끝나죠.

네 맞아요. 이 '궁예-레퀴엠'은 클래식 공연, '2024 마스터즈 시리즈' 홍보 영상이에요. 그런데 클래식과 궁예 밈의 만남이라니! 의외의 조합인데요🤔 바로 <태조왕건>에서 궁예 역을 연기한 김영철 배우가 KBS교향악단 후원회원에 가입한 기념으로 해당 밈을 활용했다는 사실! 여기엔 밈과 공연 관람 예절 간의 연관성을 고려한 기획 포인트도 살펴볼 수 있어요. 모두의 편안한 관람을 위해 공연 도중 소음은 자제해야 하죠. 이 점을 '누구인가? 지금 누가 (공연 중에) 기침 소리를 내었어?'라는 각색한 궁예의 명대사로 전달하고 있어요🤣

한편 클래식하면 보통 전문가의 영역이라 느껴지는데요. 이미 SNS에서 유명한 궁예 짤을 활용하여, 클래식에 관심이 없는 대중도 정보성 콘텐츠가 아닌 재미있는 영상으로 느낄 수 있게 기획했죠. 댓글에서 뜨거운 시청자의 반응을 확인할 수 있답니다. 이로써 더 넓어진 클래식 공연 관람자 풀도 기대할 수 있겠네요😉

KBS교향악단의 B급 감성이 느껴지는 영상은 이번이 처음이 아닌데요. 약 1년 전 스트라빈스키의 발레 음악 '불새'에 맞춰 <태조왕건>을 각색한 적이 있어요. 불새의 폭발적인 분위기를 태조 왕건이 폭군 궁예를 무찌르고 어지럽혀진 나라를 재건한 사실에 빗대어 표현한 것이죠. 당시에도 클래식과 SNS 밈의 만남으로 반응이 뜨거웠는데요. 최근 '궁예-레퀴엠이 나를 여기로 이끌어줬다.'는 반응을 볼 수 있다고🤣 그 외에도 정기 연주회 비하인드를 알 수 있는 콘텐츠로 클래식에 대한 관심을 모으고 있어요. 그중 '공연 도중 팀파니가 찢어진 영상'은 조회 수 452만 회를 달성했을 정도!😮 눈길이 가는 영상 제목과 숏폼으로 제작해도 좋을 부분을 짚어내다니, 이미 유튜브 계정 운영 고수의 향기가 느껴지는군요.

공영방송인 KBS의 사례처럼, 최근 뉴미디어 트렌드를 적절히 활용한 공공기관 마케팅이 늘어나는 추세인데요. 오늘 사례를 통해 밈, 트렌드를 반영한 소통이 지금도 유효하다는 것을 알 수 있죠. 공공기관이기에 트렌드를 살짝! 반영만 잘해줘도 긍정적인 반응을 얻을 수 있어요. 혹시 아직 뉴미디어 트렌드에 도전해 보지 않은 공공기관 마케터라면? 고구마팜에서 '요즘 공공기관 마케팅'도 살펴보며 한번 시도해 보면 어떨까요?😉

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드라마 '태조왕건'에 클래식 음악이? 공공기관 홍보 담당자를 위한 유튜브 채널 운영 성공 사례! [궁예-레퀴엠] | 고구마팜

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누구인가? 누가 지금 (공연 중에) 기침 소리를 내었어?

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유튜브는 현재 TV 광고보다 더욱 강력한 마케팅 플랫폼으로 인정받고 있어요. 특히 Z세대는 주로 유튜브를 통해 다양한 콘텐츠를 소비하며 브랜드에는 중요한 소통 수단📢이기도 해요. 이에 따라 마케터는 어떻게 하면 유튜브 광고를 효과적으로 활용할 수 있을지 파악하는 게 필요해요.

특히 지난해 12월 유튜브가 한국에서 유튜브 프리미엄 구독료를 43%나 인상한다는 소식이 알려지면서, 이용자 수 추이에 변화가 생길지 이목이 쏠리고 있어요. 만약 유튜브 영상을 '광고 없이' 시청할 수 있는 유튜브 프리미엄의 이용자 수가 감소한다면, 바로 지금이 유튜브 광고에 더욱 힘을 쏟아야 할 시점이 아닐까요? 이러한 상황 속 과연 어떤 광고가 Z세대의 취향을 저격했는지 최신 인스트림 광고와 PPL 사례를 아티클에서 낱낱이 분석해 봤어요!
롯데카드 <디지로카 시티에디션 : 디지로카! 카드를 다시 씁니다>
지난해 12월, 롯데카드는 '디지로카 시티에디션' 3종을 선보였어요. 이 카드는 '고객 개개인의 취향이 존중받을 수 있도록 차별화된 혜택을 담아낸 카드'인데요, 최근에 공개된 에서는 이 의미를 직관적으로 잘 담아냈어요.

영상 속 인물들은 서로 다른 소비 스타일을 가진 소비자를 대변하고 있어요. "카드값 먼저 내면 혜택 없나요? 늦게 내면 이자 받으면서"와 같은 대사로 소비자의 현실적인 반응을 꽤 직설적으로 표현하고 있다는 점이 인상적인데요!😮 오히려 이런 솔직하고 당당한 모습은 자신 생각을 표현하는데 거침없는 Z세대의 공감을 효과적으로 끌어낼 수 있었어요.

이후 광고에서는 "잊어주세요. 내가 주인공이 아니었던 카드 생활", "내 멋대로 내 맘대로 카드라이프"와 같이 카드 생활에서 고객이 주인공이 되도록 하겠다는 메시지를 반복적으로 전달하고 있어요. 즉 카드사에 의해 정해진 방식대로 따라가는 것이 아니라 고객이 주체가 되어 본인의 취향대로 소비생활을 주도할 수 있도록 한다는 의미를 담아낸 거죠! 이처럼 롯데카드 광고에서는 소비자의 다양성에 대한 존중과 자유로운 선택을 강조하는 전략을 활용해 Z세대의 가치관을 만족시키고자 한 모습을 볼 수 있었답니다.

🗣 Z세대의 솔직한 후기!

우리가 실제로 할 법한 생각들을 그대로 드러낸 점이 좋다. 브랜드가 고객의 반응을 제대로 캐치하고 있다고 생각되어서 그만큼 소비자의 니즈를 충족시키는 제품을 내놓았을 거라는 기대를 하게 한다.
컴포즈커피 <V is a Composer, eVeryone is a Composer>
컴포즈커피는 올해 브랜드 론칭 10주년을 맞아 그룹 방탄소년단(BTS)의 뷔(V)를 모델로 한 광고 영상을 선보였어요. 글로벌 톱스타를 모델로 선정한 덕분에 광고는 공개 하루 만에 유튜브 조회수 100만 회를 돌파했을 정도로 많은 관심을 모았답니다🎉 특히 모델이 가진 고급스러운 이미지를 영상미에 잘 녹여내어 브랜드 이미지까지도 달라 보인다는 평이 많아, MZ세대에게도 긍정적 반응을 보이고 있어요!

컴포즈커피는 모델 선정뿐만 아니라 메시지 전달에도 큰 노력을 기울였어요. '컴포즈(Compose)'가 뜻하는 '작곡하다'를 메인 소재로 삼아 "작곡가가 하나의 선율도 신중히 써 내려가듯이 컴포즈커피도 커피 한잔에 진심과 정성을 다하겠다"는 메시지를 담아냈죠. 덕분에 브랜드 이름에 담긴 커피의 품질과 정성에 대한 철학을 제대로 알릴 수 있었어요. 또 하나, 뷔는 '컴포즈커피의 바리스타' 뿐만 아니라 '컴포즈커피의 고객' 모습을 동시에 연기하면서 "V is a Composer." 이라는 메시지를 건네고 있어요. 컴포저(Composer)라는 단어에는 '작곡가'라는 뜻뿐만 아니라 '컴포즈 커피를 즐기는 소비자'라는 뜻도 있음을 간접적으로 전달한 거예요! 컴포저에 담긴 중의적인 의미를 감각적으로 풀어내어 브랜드와 소비자 간의 연결고리를 찾아낸 거죠💞

🗣 Z세대의 솔직한 후기!

처음 봤을 땐 모델을 잘 활용한 광고라고만 생각했는데, 여러 번 보다 보니 'Compose'라는 단어를 센스 있게 활용한 메시지에서 브랜드뿐만 아니라 고객의 가치도 올려주는 느낌을 받았다.
삼성전자 <Samsung Galaxy: The Next Big Thing is You>
삼성전자는 지난 17일 '갤럭시 언팩 2024'행사를 개최하면서 새로운 영상 를 연달아 선보였어요. 이번 갤럭시 S24에서는 AI가 가장 많은 주목을 받고 만큼 공개한 대부분의 광고에서도 AI의 기술력에 대한 내용을 다루고 있었는데요! 하지만 이 광고에서만큼은 초점을 맞추고 있는 대상이 조금 달랐어요🧐

이런 부분은 "The next big thing is you"라는 메인 슬로건에서 더 잘 드러나고 있어요. 결국 아무리 뛰어난 기술이라도, 사용자가 어떻게 활용하느냐에 따라 달라지기 때문에 미래의 주도권은 사용자에게 있음을 명확히 전달하고 있죠. 특히 진취적인 Z세대에게는 이라는 메시지가 더 매력적으로 느껴지지 않았을까 싶어요😎

🗣 Z세대의 솔직한 후기!

새로워진 AI의 기능을 강조하는 광고도 좋지만, 이런 메시지를 전달하는 광고도 필요한 것 같다. 세계를 이끄는 기업이 미래 기술을 주도하는 건 우리라고 말하는 메시지는 단순한 문장 이상의 울림을 준다.
📌최신 인스트림 광고에서 발견한 공통점! <짠한형 신동엽>
지난해 신동엽, 유재석 등 유명 연예인들을 주축으로 한 '토크쇼' 포맷의 유튜브 채널이 많은 인기를 끌었죠! 그중 일부는 TV에서는 쉽게 볼 수 없던 술을 곁들여 더욱 자유로운 분위기의 '술방🍻'을 컨셉으로 삼기도 했어요. 특히 2023 유튜브 최고 인기 동영상에서 이영지의 '차린 건 쥐뿔도 없지만'이 1위를 하고, '짠한형 신동엽'이 인기 크리에이터 7위에 선정되면서 '술방'은 흥행 보증수표가 되었답니다.

이러한 술방의 흥행에 힘입어 그동안 TV 광고에 제약이 많았던 주류 브랜드 역시 유튜브 PPL을 통해 더 많은 주류 소비자에게 접근할 수 있게 되었어요! 그중에서도 '짠한형 신동엽'은 술방이라는 포맷에 적합하게 주류 및 안주 브랜드의 PPL을 위주로 진행하고 있어요. 최근 진행한 비비고 PPL 영상에서는 MC인 신동엽 뒤로 제품을 배치해서 음식을 먹지 않는 장면에서도 계속 브랜드를 노출했어요. 술과 음식을 곁들여 먹으면서 억지 PPL이라고 느껴지지 않게 자연스러운 연출을 의도했고요. PPL 제품들이 쓰일 수 있는 최적의 방송을 잘 찾아간 덕분에 높은 조회수와 함께 영상 업로드 하루 만에 조기 품절되었다고!

다만 유튜브 채널 특성상 매회 다른 브랜드를 광고할 수 있기 때문에 소비자의 신뢰를 얻기 어려울 수 있다는 점을 고려해야 해요. 그러니 이런 조회수가 보장된 콘텐츠에 PPL을 진행하고자 한다면, 이미 알려진 제품의 재구매를 유도하는 목적보다는 으로 할 때 더 효과적일 거예요!

추가로, 술방 콘텐츠가 늘어남에 따라 지나친 음주 장면을 우려하는 목소리도 높아지면서 '미디어 음주 장면 가이드라인'이 본격화될 예정이에요. 따라서 주류 브랜드는 이에 대응해 또 다른 PPL 방식을 모색할 필요가 있을 것으로 보여요.

✍ PPL 전략

프로그램 콘셉트와 어울리는 제품 위주의 PPL을 통한 자연스러운 연출
총몇명 <퇴근 후 혼밥러>
아직도 꾸준하게 큰 인기를 얻고 있는 하이퍼리얼리즘 콘텐츠 채널 중에서도 다시금 주목할 만한 채널이 있는데요! 바로 현재 319만여 명의 구독자를 보유한 애니메이션 유튜버 '총몇명'이에요. 총몇명은 초기에 주로 코미디 호러 스토리의 콘텐츠를 제작했지만, 최근에는 '퇴근 후 혼밥러', '공감 특 시리즈' 등 2D 애니메이션계의 하이퍼리얼리즘 콘텐츠로 많은 인기를 얻고 있어요.

최근 업로드된 '퇴근 후 혼밥러 - 굽네 맵단짠 칩킨 편'은 업로드된 지 3일 만에 100만 뷰를 기록했어요. 영상은 방과 후 혼밥러 혜린이가 굽네치킨에서 알바하는 장면으로 시작돼요. 수험생이던 캐릭터가 수능 이후에 첫 알바를 한다는 스토리에 PPL 브랜드를 자연스럽게 녹여내 시켰죠. 퇴근 후 집에서 본격적인 먹방을 하는 장면에서는 치킨을 소스와 칩(chip)에 찍어 더욱 맛있게 먹는 장면, 순살이라 닭 다리 살만 있다고 말하는 장면, 남은 치킨에 밥을 가져와 치밥을 만들어 먹는 장면 등 들까지 알차게 담아냈어요.

이런 PPL 제품의 정보를 전달하는 장면이 일상의 섬세한 부분까지 표현하던 기존 연출과 크게 다르지 않아서 구독자에게는 오히려 더 먹음직스럽게 보이는 요소로 작용했어요! 이처럼 공감 포인트와 디테일한 표현력을 가진 총몇명의 콘텐츠는 구독자로부터 실제 먹방보다 더 배고프게 만들어 먹고 싶게 만든다는 반응이 많답니다🤤

✍ PPL 전략

· 기존의 콘텐츠에 완전히 녹여낸 자연스러운 스토리텔링

· 디테일한 표현과 공감 포인트를 통한 제품의 실용적 정보 전달
ootb STUDIO <전과자> & <대표자>

최근 첫 번째 시즌을 성공적으로 마무리한 '대표자'는 를 만들어 다른 채널과는 차별화된 PPL 방식을 보여줬어요. 제작진이 PPL 제품과 관련된 퀴즈를 내면, 정답을 맞힌 출연자가 단독 PPL씬을 촬영해서 광고비를 2배로 지급하는 코너예요. 이 코너는 퀴즈를 내면서 자연스럽게 제품에 대한 설명도 곁들일 수 있고, 과연 누가 어떤 광고를 만들어낼지 궁금증을 유발함으로써 시청자들이 PPL 장면을 건너뛰지 않도록 한 거죠!

또 다른 대표 콘텐츠인 '전과자'는 이에요. 전과자 제작진은 항상 예상치 못한 장소와 타이밍에서 PPL 제품을 들이밀어 출연자를 당황하게 하는 장면을 통해 다음 PPL은 과연 어디서 튀어나올지 기대하게 만들었어요. '전과자-기말고사' 편에서는 다녀온 학과들의 실제 기말고사 문제를 푸는 콘텐츠를 진행했는데, 그중 한 문제를 태국어로 "카스 PPL입니다"라고 적어놓고 해석하라는 황당한 문제를 내면서 날이 갈수록 기발해지는 PPL을 보여줬답니다🤣

또 하나 차별화된 점은, 매번 각 과에 재학 중인 일반 학생들과 함께 PPL 장면을 찍는다는 거에요. 가끔 연예인인 출연자보다 뻔뻔하게 잘 홍보하는 학생들의 모습은 시청자들에게 또 다른 재미를 줄 수 있었어요. ootb 스튜디오에는 PPL 코너 팀이 따로 있는 걸까 생각이 들 정도로 광고를 다양한 콘텐츠로 활용하는 능력이 대단한 것 같아요👏

✍ PPL 전략

· PPL을 하나의 고정 콘텐츠로 만들어 시청자가 오히려 이를 소비하게 만듦

· 매번 달라지는 기발한 PPL 시나리오를 통한 궁금증 유발
📌최근 유튜브 PPL 광고로 알아보는 트렌드!
앞으로도 유튜브를 중심으로 한 광고 전략은 Z세대와의 강력한 소통 창구로서 더욱 중요해질 전망이에요. 따라서 이러한 트렌드를 파악하고 독창적인 콘텐츠를 제작해 소비자와 소통하고자 한다면, 브랜드는 분명 긍정적인 결과를 가져올 수 있을 거예요😉

*외부필진이 기고한 아티클입니다.

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유튜브 광고로 보는 Z세대 공략법! : 최신 광고 사례 분석 [1월 4주차] | 고구마팜

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시간 가는 줄 모르고 광고 봤어요!

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넥슨 인텔리전스랩스 블로그

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넥슨 인텔리전스랩스 블로그

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인텔리전스랩스의 기술은 넥슨의 게임 곳곳에 녹아들어 있는데요. 플레이어의 즐거움을 극대화하기 위한 인텔리전스랩스의 연구와 도전은 오늘도 계속되고 있습니다. 우리가 어떤 문화 속에서 어떻게 성장하는지 확인해 보세요.

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JD에서 종종 발견하는 Ad Hoc 분석에 대한 아티클입니다. 내용이 영어로 되어 있긴 하지만 우리에겐 구글 번역기가 있으니까!

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But [unfortunately for the 8 year olds in all of us], the dashboard never materialized into the end-all solution to navigational needs that we'd all hoped for. We now generally leverage two vastly different sources of data when driving: the dashboard, certainly, but also the phone. While dashboards help us assess the state of our cars in transit (how's our car doing?), phones are uniquely better at helping us decide where to go and how we'll get there. Our navigational imperative overrode our 80s dreams, and our methods of automotive data ingestion have duly bifurcated.

Corporate decision-making is a lot like driving. Strong businesses similarly leverage data in service of answering the same two questions answered by our dashboard and phone: how are we doing (dashboard), and where do we go (the phone)? And analytics teams are responsible for supplying and interpreting the metaphorical phone and dashboard to those ends, which are, respectively:

Ad hoc analytics: Work that directly answers questions.
Examples: one-off work, data pull requests, stakeholder questions.

Self-service analytics: Work that makes systems to answer questions.
Examples: dashboards, data apps.

Phone = ad hoc analytics. Dashboard = self service analytics. Image by author.

But like our 80s and 90s inner children (and perhaps subconsciously following their cues), the data industry has been chasing the fallacy that increasingly complex dashboards are universal remedies to our decision-making needs, leading to a flood of unmaintained dashboards reminiscent of futuristic 80s car design. But just as when driving, you need data to inform both where to go and how you're doing to make good decisions as an organization, and thus, both ad hoc and self-service analytics are key to enabling organizations to make data-driven decisions.

Self-service work empowers stakeholders to do basic explorations themselves, while ad hoc analyses help them answer the more sophisticated questions that will inevitably follow.

In what follows, I'll elaborate on why ad hoc analytics needs to be a first-class citizen, and we'll discuss what we can do to that end.

There are three primary reasons why ad hoc work needs to be elevated:

1. Ad hoc analyses are critical to making data-driven decisions

We drove without phones for a long time, but it's hard to imagine deciding where to go and how to get there without one these days. Are we to use paper maps? Ask our friends for recommendations? How archaic!

Ad hoc analyses are like phones. They help us navigate the world of corporate decision-making by enabling the most critical questions to be answered: "which acquisition channel should we invest in?", "how do we evaluate the success of this feature without an A/B test?" This class of questions is often not answerable through a dashboard alone, but only through careful ad hoc analysis, deep collaboration with stakeholders, and expert analyst framing and interpretation.

2. Ad hoc work can be the most painful - or most rewarding - part of analytics work

Finding the strategic request behind quick questions can elevate the role of analytics to be more strategic and less reactive. Image by author.

Not all ad hoc work is created the same. A seldom discussed point in analytics circles: there are two distinct kinds of ad hoc requests: strategic analyses and quick questions. While quick questions are requests for data and data alone, strategic analyses are requests for interpretation. Heavy influxes of quick questions can lead to low job satisfaction, with analysts being treated like SQL monkeys, while strategic analytics work can lead to high job satisfaction, with analysts being included in conversations as valuable thought partners. The trick here: behind each quick question, there's always a strategic request.

Building processes and best practices for analytics teams to intentionally uncover the strategic questions underneath data pull requests can lead to substantially improved job satisfaction. But this only comes when ad hoc work is treated as a legitimate workflow, not swept under the rug.

3. Ad hoc work takes up a lot of time

We polled folks on Twitter, LinkedIn, and in person, and found that around 40-50% of analyst time is spent on ad hoc requests, even with robust tooling to enable self-service behavior (Looker, metabase, dbt, etc.). Ad hoc work is not only painful, it takes up a ton of time.

1. Make ad hoc work a first class citizen.

Simply recognizing that ad hoc work is valid work can go a long way. For team leads, ensure that ad hoc work is properly incorporated into performance reviews for analysts. For ICs, learn how to do these effectively: avoid reactively, thoughtlessly responding to requests, but working with stakeholders to involve yourself in uncovering the underlying strategic objective before you write a single line of SQL. And for stakeholders, learn to ask questions that involve analysts more deeply into the decision-making process.

2. Establish a system and standards for ad hoc work.

Ad hoc work deserves process and standardization. Build templates for analysts to ensure work is standardized, nudge stakeholders to follow their own processes to streamline conversations, store work in a central, discoverable place. We've built hyperquery precisely to make it easier to do and share strategic ad hoc work, but the objective is the process improvement, not the tool.

Conclusion
Interested in learning more about super-powering your ad hoc workflows? Reach out to me at robert@hyperquery.ai, and check out our dedicated platform for ad hoc analytics at hyperquery.ai.
While the self-service dashboarding world is certainly preferable to the data desert of generations past, there's a lot of work to be done, and relegating all data consumption to self-service is not as effective as we'd hoped. A strategy for ad hoc work needs to be a key part of any robust analytics plan.

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What Is Ad Hoc Analytics, and Why Should You Care?

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There was a period in the 80s-90s in the U.S. where the world collectively dreamt of building increasingly complex car dashboards. I remember ogling Christopher Lloyd's time machine DeLorean in Back...

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하나은행 채용공고(디지털/ICT 부문)

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하나은행 채용공고(디지털/ICT 부문)

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2024년 하나은행 채용사이트

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2024년 하나은행 채용정보,모집부문, 전형절차, 지원자격, 지원서작성 및 합격자발표를 확인할 수 있습니다.

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[마케팅] 팬덤 마케팅 성공사례: 대한적십자사 x 세븐틴 헌혈 이벤트

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[마케팅] 팬덤 마케팅 성공사례: 대한적십자사 x 세븐틴 헌혈 이벤트

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팬덤 마케팅 성공사례: 대한적십자사 x 세븐틴 헌혈 이벤트

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가수 세븐틴과 대한적십자사가 젊은층의 헌혈 참여를 독려하기 위해 헌혈 증정품으로 세븐틴의 ‘포토카드’를 제공하는 이벤트를 열었어요. 이 이벤트로 한 주만에 신규 헌혈자 수가 이전보다 69% 늘었다고 합니다. 신규 헌혈자 중 10~20대의 비율도 81%였으며, 겨울 방학 기간 10~20대의 헌혈이 줄어드는 걸 감안하면 고무적인 결과라는 평가를 받고 있어요. “오랜만에 헌혈하러 오게 해주는 내 아이돌 최고!” 세븐틴을 활용한 팬덤 마케팅 기획 방향 여러분들은 헌혈을 얼마나 자주하시나요? 전국 혈액 보유량은 2024년 1월 15일 기준 4.8일분으로 매우 심각한 수준이었어요. 적정 보유량인 5일을 밑도는 수준입니다. 이러한 저조한 헌혈률 증대를 위해 대한적십자사는 기발한 이벤트를 기획했습니다. 서울남부혈액원 소속 13개 센터를 통해 헌혈 참가자들에게 ‘세븐틴’의 포토카드 4장을 제공하는 이벤트인데요. 기존에 헌혈 증정품으로 햄버거 세트 교환권이나 영화관람권 등을 주로 제공했었는데요. 1월

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[마케팅] 생성 AI 검색엔진이 검색 마케팅에 미칠 영향

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[마케팅] 생성 AI 검색엔진이 검색 마케팅에 미칠 영향

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작년 9월 뉴스레터이지만, 마케팅 업계에서도 SEO 알고리즘이나 온라인 광고 노출 지면 때문에 피바람이 이미 한 번 불었지요. 마케터에게도 데이터 분석을 요구하는 기업이 점점 많아질 겁니다. 이런 매체 전략의 고도화를 위해서요.

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마이크로소프트와 구글에 이어 네이버가 생성형 AI 검색 서비스 '큐:(Cue:)'를 2023년 11월 출시할 것이라고 발표했다.

2022년 말, 이 검색 시장에도 큰 변화를 일으켰습니다. 구글, 빙, 네이버 같은 기존의 검색엔진은 키워드를 기반으로 정보를 찾아 링크와 간단한 설명으로 사용자에게 제공해왔습니다. 이 방식은 효율적이긴 했지만, 사용자가 원하는 정보를 더 정확하고 빠르게 얻기 위해서는 여러 링크를 클릭하며 내용을 비교해야 하는 번거로움이 있었는데요. 이에 비해 챗GPT는 대화형 인터페이스로 기존과는 다른 방식으로 사용자와 상호작용합니다. 사용자의 질문에 바로 답을 주고, 필요한 경우 추가 질문을 통해 문맥을 파악하여 더 정확한 정보를 제공하기도 하죠. 이로 인해 사용자는 이전처럼 여러 페이지를 방문할 필요없이 한 곳에서 바로 원하는 정보를 얻을 수 있게 되었습니다.

MS는 빙에 챗GPT를 결합한 AI 버전의 검색엔진을 출시하여 글을 상대로 도전장을 내밀었는데요. 새로워진 빙은 검색결과에 링크만 단순 나열하는 대신 사용자 의도를 파악해 답변과 상세 결과를 바로 제공하고 있습니다. 이에 반해, 구글은 키워드를 검색하면 관련된 정보 의 링크들이 나열되고, 사용자가 본인의 의도와 가장 가까운 정보를 택하여 클릭해야 합니다.

지난 8월, 국내 검색 점유율 1위 네이버 역시 생성형 AI 검색 서비스 '큐:'를 11 월 출시한다고 발표했습니다. 큐:가 적용된 네이버 검색 결과도 빙과 구글의 구조와 매우 비슷했어요. 큐:는 하이퍼클로바X를 기반으로 했기 때문에, 한국어 이해 능력이 더 뛰어날 것으로 기대되는데요. 또한 국내 이슈나 문화에 대한 질문에 더 정확한 답변할 수 있을 것으로 예상합니다. 이렇게 검색엔진은 이제 키워드가 아닌 '대화'를 중심으로 패러다임이 바뀌어 가고 있습니다. 더이상 단순히 정보를 제공하는 툴이 아니라, 사용자와 더 깊은 상호작용을 통해 사용자의 질문을 이해하고 해결해주는 역할로 진화하고 있는 것이죠.

이 세 회사가 새로운 검색엔진 서비스를 론칭하면서 모두 같은 목표를 강조했습니다. 바로 개인화된 결과를 통해 사용자에게 더 편리한 검색 경험을 제공하는 것 인데요. 저는 이것이 매우 중요한 시사점이라고 생각했습니다. 이전처럼 사용자가 더 많이 클릭하게 하여 광고 수익을 극대화하는 방식으로는 더 이상 경쟁력을 유지할 수 없다는 것을 깨닳은 것 같습니다. 이 변화는 단순히 기존의 검색엔진 경쟁만이 아니라, 를 가집니다. 2022년 거의 40%의 MZ 세대가 점심 식사 장소를 찾을 때, 구글 지도나 검색 대신 소셜미디어를 사용한다고 해요. 단순한 검색 결과 링크만으로는 요즘 소비자들을 만족시키기 어려워졌다는 것을 단적으로 보여주는 예시입니다. 소비자들이 이미지 같은 시각적인 정보나 다른 사람들의 리뷰 같은 요소 또한 중요하게 생각하기 때문이죠.

생성 AI의 출현으로 지난 20년 동안 발전해온 검색 시장이 패러다임의 전환을 맞이하고 있습니다. 이러한 변화는 분명 SEO와 검색 광고같은 검색 마케팅에 어떠한 영향을 미치게 될까요?

이렇게 기존 광고가 차지하던 비중이 현격히 줄어들거나 바뀌면서, 검색 광고 수익 또한 감소할 가능성이 있습니다. 검색엔진들은 이전의 수익을 복구하기 위한 돌파구를 마련하기 위해 노력할텐데요. 예를 들어, 광고 가격을 인상하거나 혹은 다양한 실험을 통해 새로운 광고 지면을 만들 수 있겠죠. 또한, 저는 생성 AI와 함께 새로운 형태의 광고 상품이나 플랫폼이 생겨날거라 기대해봅니다. 앞으로 이러한 변화를 예의주시하며 새로운 검색 광고 상품과 전략을 발빠르게 테스트 해 볼 필요가 있을 것 같습니다.

검색엔진이 생성 AI를 기반으로 더욱 맞춤화된 경험을 제공하려 노력하면서, 자연스럽게 검색 광고 역시 개인화된 콘텐츠가 중요해질 것 입니다. 이제는 키워드 뿐 아니라 대화를 통해 추출한 다양한 데이터를 활용하여 더욱 세밀하게 타겟팅할 수 있을 텐데요. 대화를 통해 추출한 데이터는 단순한 키워드 검색보다 더 많은 맥락을 제공할 수 있어, 광고의 정확성과 관련성을 높일 수 있을 것이라 생각합니다. 예를 들어, "여행 준비"라는 키워드만으로는 사용자의 실제 필요나 의도를 정확히 파악하기 어렵지만, 대화를 통해 "가족과 함께 가는 여행"이라는 추가 정보를 얻을 수 있다면, 가족 여행에 적합한 광고를 보여줄 수 있는 것처럼 말이죠.

검색 결과가 대화를 기반으로 개인화되면서 '일반적인' SEO 전략으로는 좋은 결과를 얻기 어려워질 것으로 보입니다. 각 사용자에게 제공되는 검색 결과가 다양해지면서, 어떤 사이트가 '최상위'에 노출되는지를 결정하는 알고리즘 역시 더욱 복잡해질 거구요. 이제는 더더욱이나 단순 키워드 삽입이나 링크 빌딩만으로 높은 순위를 차지하기가 어려워질 것 같아요. (왠만한 꼼수는 통하지 않게 되겠죠!) AI가 탑재된 검색엔진이 사용자의 의도와 맥락을 더 정확히 파악하게 되면서, SEO 콘텐츠의 '퀄리티'가 매우 중요해질 것입니다. 또한, 새로운 검색엔진이 사용자 경험을 강조하기 때문에 (도착) 웹사이트의 사용자 경험 역시 SEO에 큰 영향을 미칠 것이라 예상 합니다. 종합해보면 웹사이트 디자인(UX/UI), 로딩 속도, 콘텐츠 퀄리티 등의 요소에 있어 더욱 까다로운 기준이 적용될 가능성이 높습니다.

마이크로소프트와 구글에 이어 네이버가 생성형 AI 검색 서비스 '큐:(Cue:)'를 2023년 11월 출시할 것이라고 발표했다.

2022년 말, 이 검색 시장에도 큰 변화를 일으켰습니다. 구글, 빙, 네이버 같은 기존의 검색엔진은 키워드를 기반으로 정보를 찾아 링크와 간단한 설명으로 사용자에게 제공해왔습니다. 이 방식은 효율적이긴 했지만, 사용자가 원하는 정보를 더 정확하고 빠르게 얻기 위해서는 여러 링크를 클릭하며 내용을 비교해야 하는 번거로움이 있었는데요. 이에 비해 챗GPT는 대화형 인터페이스로 기존과는 다른 방식으로 사용자와 상호작용합니다. 사용자의 질문에 바로 답을 주고, 필요한 경우 추가 질문을 통해 문맥을 파악하여 더 정확한 정보를 제공하기도 하죠. 이로 인해 사용자는 이전처럼 여러 페이지를 방문할 필요없이 한 곳에서 바로 원하는 정보를 얻을 수 있게 되었습니다.

MS는 빙에 챗GPT를 결합한 AI 버전의 검색엔진을 출시하여 글을 상대로 도전장을 내밀었는데요. 새로워진 빙은 검색결과에 링크만 단순 나열하는 대신 사용자 의도를 파악해 답변과 상세 결과를 바로 제공하고 있습니다. 이에 반해, 구글은 키워드를 검색하면 관련된 정보 의 링크들이 나열되고, 사용자가 본인의 의도와 가장 가까운 정보를 택하여 클릭해야 합니다.

지난 8월, 국내 검색 점유율 1위 네이버 역시 생성형 AI 검색 서비스 '큐:'를 11 월 출시한다고 발표했습니다. 큐:가 적용된 네이버 검색 결과도 빙과 구글의 구조와 매우 비슷했어요. 큐:는 하이퍼클로바X를 기반으로 했기 때문에, 한국어 이해 능력이 더 뛰어날 것으로 기대되는데요. 또한 국내 이슈나 문화에 대한 질문에 더 정확한 답변할 수 있을 것으로 예상합니다. 이렇게 검색엔진은 이제 키워드가 아닌 '대화'를 중심으로 패러다임이 바뀌어 가고 있습니다. 더이상 단순히 정보를 제공하는 툴이 아니라, 사용자와 더 깊은 상호작용을 통해 사용자의 질문을 이해하고 해결해주는 역할로 진화하고 있는 것이죠.

이 세 회사가 새로운 검색엔진 서비스를 론칭하면서 모두 같은 목표를 강조했습니다. 바로 개인화된 결과를 통해 사용자에게 더 편리한 검색 경험을 제공하는 것 인데요. 저는 이것이 매우 중요한 시사점이라고 생각했습니다. 이전처럼 사용자가 더 많이 클릭하게 하여 광고 수익을 극대화하는 방식으로는 더 이상 경쟁력을 유지할 수 없다는 것을 깨닳은 것 같습니다. 이 변화는 단순히 기존의 검색엔진 경쟁만이 아니라, 를 가집니다. 2022년 거의 40%의 MZ 세대가 점심 식사 장소를 찾을 때, 구글 지도나 검색 대신 소셜미디어를 사용한다고 해요. 단순한 검색 결과 링크만으로는 요즘 소비자들을 만족시키기 어려워졌다는 것을 단적으로 보여주는 예시입니다. 소비자들이 이미지 같은 시각적인 정보나 다른 사람들의 리뷰 같은 요소 또한 중요하게 생각하기 때문이죠.

생성 AI의 출현으로 지난 20년 동안 발전해온 검색 시장이 패러다임의 전환을 맞이하고 있습니다. 이러한 변화는 분명 SEO와 검색 광고같은 검색 마케팅에 어떠한 영향을 미치게 될까요?

이렇게 기존 광고가 차지하던 비중이 현격히 줄어들거나 바뀌면서, 검색 광고 수익 또한 감소할 가능성이 있습니다. 검색엔진들은 이전의 수익을 복구하기 위한 돌파구를 마련하기 위해 노력할텐데요. 예를 들어, 광고 가격을 인상하거나 혹은 다양한 실험을 통해 새로운 광고 지면을 만들 수 있겠죠. 또한, 저는 생성 AI와 함께 새로운 형태의 광고 상품이나 플랫폼이 생겨날거라 기대해봅니다. 앞으로 이러한 변화를 예의주시하며 새로운 검색 광고 상품과 전략을 발빠르게 테스트 해 볼 필요가 있을 것 같습니다.

검색엔진이 생성 AI를 기반으로 더욱 맞춤화된 경험을 제공하려 노력하면서, 자연스럽게 검색 광고 역시 개인화된 콘텐츠가 중요해질 것 입니다. 이제는 키워드 뿐 아니라 대화를 통해 추출한 다양한 데이터를 활용하여 더욱 세밀하게 타겟팅할 수 있을 텐데요. 대화를 통해 추출한 데이터는 단순한 키워드 검색보다 더 많은 맥락을 제공할 수 있어, 광고의 정확성과 관련성을 높일 수 있을 것이라 생각합니다. 예를 들어, "여행 준비"라는 키워드만으로는 사용자의 실제 필요나 의도를 정확히 파악하기 어렵지만, 대화를 통해 "가족과 함께 가는 여행"이라는 추가 정보를 얻을 수 있다면, 가족 여행에 적합한 광고를 보여줄 수 있는 것처럼 말이죠.

검색 결과가 대화를 기반으로 개인화되면서 '일반적인' SEO 전략으로는 좋은 결과를 얻기 어려워질 것으로 보입니다. 각 사용자에게 제공되는 검색 결과가 다양해지면서, 어떤 사이트가 '최상위'에 노출되는지를 결정하는 알고리즘 역시 더욱 복잡해질 거구요. 이제는 더더욱이나 단순 키워드 삽입이나 링크 빌딩만으로 높은 순위를 차지하기가 어려워질 것 같아요. (왠만한 꼼수는 통하지 않게 되겠죠!) AI가 탑재된 검색엔진이 사용자의 의도와 맥락을 더 정확히 파악하게 되면서, SEO 콘텐츠의 '퀄리티'가 매우 중요해질 것입니다. 또한, 새로운 검색엔진이 사용자 경험을 강조하기 때문에 (도착) 웹사이트의 사용자 경험 역시 SEO에 큰 영향을 미칠 것이라 예상 합니다. 종합해보면 웹사이트 디자인(UX/UI), 로딩 속도, 콘텐츠 퀄리티 등의 요소에 있어 더욱 까다로운 기준이 적용될 가능성이 높습니다.

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생성 AI 검색엔진이 검색 마케팅에 미칠 영향

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📢 주목할만한 이야기 마이크로소프트와 구글에 이어 네이버가 생성형 AI 검색 서비스 '큐:(Cue:)'를 2023년 11월 출시할 것이라고 발표했다. 🤖 챗GPT가 불러온 변화 2022년 말, 챗GPT의 등장이 검색 시장에도 큰 변화를 일으켰습니다. 구글, 빙, 네이버 같은 기존의 검색엔진은 키워드를 기반으로 정보를 찾아 링크와 간단한 설명으로 사용자에게 제공해왔습니다.

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[스포츠] 축구 속의 빅데이터!

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[스포츠] 축구 속의 빅데이터!

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요새 핫한 축구 이슈들이 있는데요 가령 FC서울에온 린가드..! 그리고 국가대표로 활약 중인 손흥민, 이강인 선수 관련 이슈..! 그런 스포츠 안에서도 데이터가 활용되고 있다는 것을 알고 계신가요~? 위 블로그에 재밌는 사례들이 나와 있어서 보시면 좋을 것 같아서 공유드립니다 :)

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스마트인재개발원 : 네이버 블로그

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[마케팅] 녹지 않는 유머에 진심을 담은 작은 브랜드, 녹기 전에

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[마케팅] 녹지 않는 유머에 진심을 담은 작은 브랜드, 녹기 전에

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유머 천재, 쩝쩝 천재 / 자료 출처 녹기 전에 인스타그램 & 비마이비

오늘의 도파민보다 내일의 지속가능성을 보기 위한 노력 / 자료 출처 녹기 전에 인스타그램

유머와 진심이 서로를 포함하고 넘나들며, 염리동을 지키는 녹기 전에 / 사진 비마이비

비마이비와 녹기 전에의 브랜드 이야기를 나누는 녹싸님 / 사진 비마이비

시각적인 컬렉션을 통해 녹기 전에의 가치를 느껴볼 수 있었던 쇼케이스 / 사진 비마이비

몰입과 좋은 영향을 주는 그 사이의 브랜드로, 러브 다이브 / 자료 출처 녹기 전에 인스타그램
아래 my note는 클릭해 큰 이미지로 확인하고 마음껏 저장하세요!

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#189 녹지 않는 유머에 진심을 담은 작은 브랜드, 녹기 전에 : 비마이비(Be my B) ; 브랜드 경험 플랫폼

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브랜드의 열정적인 팬, 이른바 '충성 고객'은 브랜드를 응원하며 자발적으로 브랜드를 홍보하는 핵심 고객인데요. 그래서 많은 브랜드가 어떻게 충성 고객을 만들지 고민하고 있죠.'녹기 전에'는 마포구 염리동에 위치한 아이스크림 가게로, 많은 충성 고객을 보유하고 있는 브랜드입니다. 2만 명 이상의 인스타그램 팔로워와 더불어 단골손님이 직접 나무위키에 브랜드를 소개하는 등 독특한 이력을 가지고 있죠.

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[해커톤] 웹 로그 기반 조회수 예측 해커톤 알림

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[해커톤] 웹 로그 기반 조회수 예측 해커톤 알림

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재밌는 해커톤 알림입니다~

회귀 프로젝트 해보신 분들은 프로젝트에서 배운 내용들 도입해서 한번 해보시는것도~

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웹 로그 기반 조회수 예측 해커톤

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[추천] 브랜드로 남는다는 것

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[추천] 브랜드로 남는다는 것

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마케팅 10년차 지인에게 추천 받은 책입니다!

브랜딩에 관심있는 수강생분들은 읽어보시면 좋을 것 같네요 :)

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[마케팅] 연휴 동안 놓친 트렌드 벼락치기 하실 분?

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[마케팅] 연휴 동안 놓친 트렌드 벼락치기 하실 분?

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[마케팅] 새로운 용기를 주는 2024년 1월 1일 일본광고 3편

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[마케팅] 새로운 용기를 주는 2024년 1월 1일 일본광고 3편

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
이룬 것도 적지 않고 또 이루지 못한 것도 적지 않다.
인생 처음으로 첫 책을 써서 출간했고 감사하게도 많은 분들이 책을 읽어주고 계신다.
(출간 이후 매주 연속 경제/경영 분야 베스트셀러 선정)

책으로 좋은 분들을 만나서 좋았고 여러 곳에서 인터뷰,협업 요청도 받으며 여러가지 일을 했다.

새해를 맞아 스스로에게 하고 싶은 말이 무엇일까 생각했는데 넷플릭스 오리지널 드라마 '경성크리처'를 보는데 딱 와 닿는 대사가 있었다.

"쫄지 말고 당당하게 당연히 네가 나가야 할 길을 가는 거다"

2024년에 멋진 신룡을 불러 줄 나의 인생 그리고 브런치 구독자님들 인생의 드래곤볼 7개는 어떤 것이 될지 기대가 된다.

브런치 구독자님들께 신년 인사를 어떻게 할까 하다가 2024년 1월 1일 신년 인사를 하는 일본 브랜드의 광고 3편을 소개한다.(아사히 생맥주,세이코,슈에이샤)

아무것도 실현되지 않은 1년?

상상력을 많이 발휘한 1년?

밑바닥을 다시 바라본 1년?

그럴 때는, 세계를 '순한' 쪽에서

보는 것도 좋을지도 모릅니다.

부드러운 아사히 생맥주로

아사히 생맥주의 카피에서 ' おつかれ生です' 가 재미있는데, おつかれさまです(오츠카레사마데스

/수고하셨습니다)의 さま(사마) 부분을 生(생)맥주의 生(나마)으로 바꿔 'おつかれ生です(오츠카레나마데스)' 로 바꿔 부른다.

힘든 일도 있었던 한 해

조금 기쁜 일도 있었던 한 해

문득 올려다 본 석양이

아름다웠던 한 해

여러가지 일이 많았던 한 해였지만

연말은 여유롭게

가게에서 꾸준히 사랑받아 온

이 부드러운 아사히 생맥주로

일본의 여러분

수고하셨습니다."

멋있는 걸 당당하게.

새로운 일이라면

차례차례 세상이 건강해진다면

당신이 빠져들수 있다면

설렘과 두근거림은

내일을 위한 원동력

우리는 슈에이샤

엔터테인먼트의 가능성을

전적으로 믿는 회사입니다.

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새로운 용기를 주는 2024년 1월 1일 일본광고 3편

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새해의 다짐.쫄지 말고 당당하게 앞을 나아가는 우리가 되자! | 2023년 한해는 여러가지로 기억에 남을 것 같다. 이룬 것도 적지 않고 또 이루지 못한 것도 적지 않다. 인생 처음으로 첫 책을 써서 출간했고 감사하게도 많은 분들이 책을 읽어주고 계신다. (출간 이후 매주 연속 경제/경영 분야 베스트셀러 선정) 책으로 좋은 분들을 만나서 좋았고 여러 곳에서 인터뷰,협업 요청도 받으며 여러가지 일을 했다.

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[마케팅] AI 시대에 살아남는 콘텐츠 전략

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[마케팅] AI 시대에 살아남는 콘텐츠 전략

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
안녕하세요. 디지오션의 그레이스입니다. OpenAI의 연구에 따르면 인공지능에 의해 생성된 텍스트의 양은 지난 2년동안 1000% 증가했다고 해요. 더 치열해진 콘텐츠 경쟁 속에서 어떤 콘텐츠가 소비자의 선택을 받게 될까요?

2022년 말, 챗GPT 3.5가 세상에 등장했습니다. 그 후로 생성 AI 기술이 빠르게 대중화되고 있어요. 이름에서도 알 수 있듯이 무언가를 '생성'하는데 특화된 이 AI 기술은 콘텐츠 산업에 특히 큰 영향을 미치고 있습니다.

*프롬프트: AI를 작동시키기 위해 사용자가 언어 모델에 입력하는 지시 사항

더 퀄리티 높은 콘텐츠를 보기 위해 기꺼이 유료 콘텐츠를 선호하는 소비자가 많아질겁니다. '유료'가 일종의 필터링 역할을 하게 될 것으로 봅니다.

금전적인 투자를 감수하더라도 더 가치있고 하고 이를 탐색하는데 드는 시간을 아끼는 것이죠. 이러한 유료화 모델을 통해 크리에이터가 좋은 콘텐츠를 지속적으로 제공하는 선순환 구조를 기대해 볼 수 있을 것 같습니다.

콘텐츠의 퀄리티 혹은 관점 측면에서 신뢰하는 개인/브랜드의 콘텐츠를 더 깊이 소비하는 팬덤 문화가 발달할 것입니다.

더 이상 단순히 콘텐츠를 소비하는 존재가 아니라, 애정하는 크리에이터의 커뮤니티 구성원으로 변화 ﻿ 하는 건데요. 따라서 앞으로는 팬들과의 소통과 커뮤니티를 통해 충성도 높은 구독자층을 확보하는 전략이 중요해질거라 생각해요.

콘텐츠의 타겟을 좁히고 그 안에서 깊이 있는 정보를 제공하는 추세 또한 강해질 것으로 예상합니다. 자신의 관심사와 의견이 일치하는, 좀 더 세분화된 커뮤니티 내에서 콘텐츠를 향유하는 것을 선호하는 소비자가 많아질 거에요.

이에 발맞춰 크리에이터들도 한 보다 전문화/개인화된 콘텐츠를 더 많이 생산하게 될텐데요. 의견과 취향이 맞는 사람들끼리의 커뮤니티가 더 강하게 형성될 것입니다.

세상에는 콘텐츠가 무한대로 생성되고 있지만, 그 중 대다수는 소비되지 못한 채 잊혀지는게 실상입니다. 이런 추세는 생성 AI 적용이 확대됨에 따라 더욱 심화 될 거구요. 그래서 앞으로는 '소비되는' 콘텐츠가 즉 '살아남는' 콘텐츠가 될거라 생각합니다.

AI 툴로 쉽게 복제할 수 없는 독창적인 콘텐츠, 그리고 인사이트가 담긴 콘텐츠가 소비자의 선택을 받게 될 가능성이 큰데요. 이 '오리지널리티'는 개개인이 지닌 독특한 시각과 경험에서 비롯됩니다.

실제로 우리는 같은 사건을 경험하더라도 서로 매우 다른 방식으로 해석하며 살아가니까요. 그래서 동일한 주제를 다루더라도 서로 다른 고유한 결과물로 탄생하게 됩니다. 각자의 배경, 가치관, 감정이 합해져 전혀 다른 관점을 만들어 내는 것이죠.

이제는 '나(개인&브랜드)만 할 수 있는 이야기' 에 집중해야 하는 시기가 온 것 같습니다. 내가 직접 경험했거나, 나의 관점으로 해석했거나, 우리 브랜드만의 방식으로 풀어낸 이야기 말이죠.

이제는 제한된 범위에서 사실을 전달하는 '큐레이터'에서, 자신만의 관점과 방식으로 해석하고 콘텐츠를 디자인하는 진정한 '크리에이터'로 진화해야 할 시기가 온 것 아닐까요?

💎 오리지널리티를 찾아서
분명 예전에는 '그렇구나~'하며 지나쳤던 많은 정보들에서 새로운 점을 발견하게 되실거에요! 이 발견들이 모여 스스로 생각하는 힘이 되고, 나만의 차별화된 관점으로 정립될 것이라고 생각합니다.

독자님이 콘텐츠로 담아보고자 하는 주제, 혹은 가장 관심있는 주제는 무엇인가요? 그 주제를 주의깊게 관찰하며 '왜'를 질문해보고, 자신의 답변을 글로 먼저 정리해보세요.

아주 뻔한 주제도 나만의 시각이 담기면 아주 특별한 콘텐츠가 될 수 있습니다. 반대로 뻔한 방식으로 전달하지만 주제가 참신한 경우도 마찬가지죠. 가장 재밌고 흥미로운 부분은 바로 '나의 시각'에 있습니다. 주제나 전달 방식을 통해 고유한 시각을 찾아내고 정의하는 부분 말이죠.
2) 그리고 주제에 대해 '풀어내는 방식'을 통해 차별화
콘텐츠 마케팅하면 손쉽게 '카피라이팅'을 떠올리게 되는데요. 유니크한 콘텐츠 전략에 있어 매력적인 카피만큼 스스로 생각하는 힘 또한 중요 한 것 같습니다. 주제에 매몰되지 않으려는 노력, '내 시각과 관점을 담아 나만의 방식으로 풀어내고자'하는 마케터의 고뇌가 없이는 차별화된 콘텐츠는 탄생할 수 없을테니까요!

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AI 시대에 살아남는 콘텐츠 전략

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안녕하세요. 디지오션의 그레이스입니다. OpenAI의 연구에 따르면 인공지능에 의해 생성

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[마케팅] 파이브가이즈와 바샤커피가 거리로 나온 이유

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[마케팅] 파이브가이즈와 바샤커피가 거리로 나온 이유

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[마케팅] 파이브가이즈와 바샤커피가 거리로 나온 이유

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design by 슝슝 (w/DALL-E)

아래 글은 2024년 01월 31일에 발행된 뉴스레터에 실린 글입니다.

전체 뉴스레터를 보시려면 옆의 링크를 클릭하시면 됩니다. [ 뉴스레터 보러 가기 ]

분명 백화점이 데려왔었는데요

커피계의 에르메스라 불리는 바샤커피 를 이제 국내에서도 만나볼 수 있다고 합니다. 롯데백화점이 국내 프랜차이즈 유통권을 단독으로 확보하여, 올해 7월 첫 매장을 오픈할 계획이라 하는데요. 다만 흥미롭게도, 상징적인 1호점 위치가 롯데백화점 내부가 아닌 청담동 이라고 합니다. 보통 해외 브랜드를 유통사가 유치하면, 자사 점포에 매장을 내면서 집객 효과를 노리는 것과 상반되는 결정입니다.

그런데 최근 들어 이와 유사한 사례를 많이 찾아볼 수 있긴 합니다. 대표적으로 미국 수제 햄버거 브랜드 파이브가이즈 역시 한화갤러리아 김동선 부사장의 주도 아래 한국에 들어왔는데요. 막상 첫 매장은 강남역 인근에 오픈하였고, 심지어 2호점은 경쟁사라 할 수 있는 더현대 서울에 위치하였습니다. 더욱이 3,4호점 역시 신세계 강남과 서울역에 자리 잡을 예정 이라 하고요.

반면 반대로 백화점이 먼저 나서 경쟁사의 콘텐츠를 들여오는 것 역시 조금씩 늘어나고 있습니다. 롯데백화점이 광명점과 동탄점, 타임빌라스 등 신규 점포에 스타벅스 매장을 입점시킨 것이 대표적 입니다. 그간 일종의 금기와도 같았던, '계열사 브랜드 중심 입점' 원칙이 깨지고 있는 건데요. 이러한 변화가 일어난 원인은 그만큼 콘텐츠의 중요성이 커졌기 때문입니다.

이제는 콘텐츠가 갑입니다

과거에는 힘의 우위가 유통사에 있었습니다. 백화점 입점 자체가 브랜드의 가치를 결정하기도 했거든요. 그래서 역으로 유통 계열사 브랜드들은 비교적 쉽게 주요 점포에 입점하여 이러한 후광효과를 누리며 빠르게 성장하곤 했습니다. 하지만 이제 소비자들은 역으로 백화점에 들어온 콘텐츠는 오히려 고루하다고 느낍니다. 힙한 브랜드, 콘텐츠로 인식되려면 이제는 오히려 성수나 홍대 등으로 대표되는 로컬에서 인정받아야 하고요.

반대로 유통사 입장에선 콘텐츠가 더욱 간절해지게 되었습니다. 편의성 측면에선 이커머스가 압도적이라 과거와 달리 입지가 큰 가치를 주지 못하기 때문인데요. 따라서 고객이 찾아오게 하려면, 색다른 경험을 줄 수 있는 콘텐츠를 반드시 갖춰야 합니다. 그래서 집객력이 뛰어난 콘텐츠라면 경쟁 업체 계열사라도 어떻게든 데려오려 애쓰게 되었습니다.

로컬에서 성공한 콘텐츠 입점 유무와 개수는 신규 점포의 흥행을 좌우하기도 합니다

특히 최근 오픈하는 신규 점포들은 아예 성수나 홍대를 그대로 옮겨온 것처럼 꾸미는 일도 많습니다. 얼마 전 오픈한 스타필드 수원이 대표적으로, 성수에서 이름을 날린 매장들을 대거 입점 시켰다고 하고요. 방문한 고객들 역시 가까이서 핫플레이스의 힙함을 체험할 수 있다는 것에 만족했다고 합니다.

그렇기에 파이브가이즈나 바샤커피가 백화점 밖으로 나간 건, 로컬에서 먼저 인정받고 돌아오란 뜻이 담겨 있는 것이 아닐까요? 마치 대형 기획사 아이돌이 인디 무대에서 먼저 데뷔하여, 신선한 이미지를 더하듯이 말입니다.

크게 성공하려면 독립해야 합니다

여기에 더해 최근 브랜드 콘텐츠가 하나의 독자적인 사업으로의 성장 가능성을 증명했다는 점 역시 이러한 변화를 이끈 요인 중 하나입니다. 스타벅스만 해도 2022년 기준 2.6조 원에 달하는 매출을 낸 대형 사업체로 성장하였는데요. 스타벅스만 단독으로 놓고 보면, 안정적인 매출이 기대되는 대형 유통 점포 입점을 경쟁사라는 이유로 거절할 이유가 전혀 없습니다.

유통사가 들여온 건 아니지만, 버거 프랜차이즈 쉐이크쉑 역시 법인을 분리할 정도로 독자적인 사업성을 인정받은 바 있는데요. 이처럼 잘만 키우면 훌륭한 사업이 될 수 있다는 점에서, 브랜드 콘텐츠를 우선으로 의사결정을 하는 것도 그리 이상한 일은 아닙니다. 더욱이 브랜드 론칭 초기라면 폐쇄적인 출점 정책으로는 빠른 성장이 어려울 수밖에 없고요. 그런 면에서 파이브가이즈가 오히려 적극적으로 경쟁사 점포에 입점하는 것은 매우 합리적인 전략이라 평가할 수 있을 것 같습니다.
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파이브가이즈와 바샤커피가 거리로 나온 이유

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design by 슝슝 (w/DALL-E) 아래 글은 2024년 01월 31일에 발행된

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내일배움캠프 우수 TIL | 데이터 분석 1기

# data[].attributes.headline
[우수 TIL] 배진현님, 오준범님

# data[].attributes.subject
[우수 TIL] 배진현님, 오준범님

# data[].attributes.body
데이터 분석 1기에서도 우수 TIL이 선정되었습니다.

배진현님, 오준범님 축하드립니다 :)

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내일배움캠프 수강생들은 매일 그날 배운 것을 정리하는 TIL(Today I Learned)를 블로그에 업로드합니다. TIL은 자신의 개발 역량을 객관적으로 파악할 수 있음은 물론, 취업할 때 성실함을 증명하는 수단이 되죠.

내일배움캠프의 수강생들은 TIL을 어떤 방법으로 작성하고 있을까요? 내일배움캠프 수강생들의 우수 TIL을 발표합니다.

1. 배진현

진현 님의 TIL에서는 의사 결정 과정을 잘 파악 수 있습니다. 진현 님은 TIL을 꾸준하게 작성하고 계시는데요. 자신이 진행한 학습 및 프로젝트에 대해서 단순하게 코드만 작성해서 정리한 것이 아닌 코드 작성 과정에서 자신이 생각했던 상황들을 잘 정리해주셨습니다. 자신이 아직 고민하고 있는 부분, 질문할 내용도 정리한 부분이 앞으로의 학습에 대한 방향성도 잘 정리하셨습니다.

2. 오준범

👩🏻‍💻선정 이유

TIL을 꾸준하게 작성해주고 계신 분들은 많았지만, 준범 님처럼 자신의 프로젝트 진행 사항, 느낀 점을 작성해주신 분들은 많지 않았습니다. 그래서 TIL을 좀 자세하게 작성해주신 준범님을 선정하게 되었습니다.

여러분의 결심이 결실을 맺을 때까지 내일배움캠프가 함께합니다

내일배움캠프는 단순히 지식을 쌓는 곳이 아닙니다. 성장하는 개발자가 될 수 있는 토대를 마련하는 장이죠. TIL과 같은 아주 작은 습관부터 끝까지 나를 믿고 해내는 끈기까지. 누구나 개발자라는 꿈에 가닿을 수 있도록 가장 안전하고 튼튼한 계단을 놓아드립니다.

오직 성장에만 몰입할 수 있는 환경, 가장 효율적으로 개발 역량을 키울 수 있게 지도하는 튜터진, 매니저의 꼼꼼한 멘탈 관리까지 체계적인 관리 시스템이 준비되어 있습니다.

내일배움캠프와 함께 인생에서 가장 성장하는 시간을 만들어 보세요.

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내일배움캠프 우수 TIL | 데이터분석 1, 2기 2, 3주차 - 내일배움캠프 블로그

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TIL 작성 방법이 궁금한가요? 내일배움캠프 수강생들의 우수 TIL을 참고해 보세요. | 📕수강생 학습일지

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[프로덕트 TMI] #5. 패션  커머스 넘어 '찐' IT 프로덕트 되어가는 29CM

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[커머스] 29CM은 어떻게 클릭률 6배 '개인화' 전략 실행했나

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[커머스] 29CM은 어떻게 클릭률 6배 '개인화' 전략 실행했나

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언제부턴가 29CM 앱의 푸시 메시지가 바뀌었습니다. '특가!' '단독!' 등의 문구가 붙은 메시지가 아니라 사용자의 이름을 부르거나, '내가 본' 상품, '내가 본' 브랜드, '좋아요(하트 표시)'를 누른 브랜드의 소식, '좋아요' 한 상품 등의 소식을 보내기 시작했습니다. 평소 같으면 무시했겠지만 메시지에서 제 이름을 부르고 제가 관심을 보인 브랜드 소식이 있기에 눌러보기도 했는데, 저만 그렇게 느낀 게 아니었나봅니다. 이 개편으로 푸시 클릭률이 6배 증가했다고 하더군요.

29CM 푸시 메시지. (출처: 작성자)

이에 대해 29CM 측은 '개인화' 푸시 프로젝트의 결과라고 설명합니다. 모두에게 동일한 푸시를 보내기보다 사용자 개인에게 맞춤한 푸시를 보낼 수 있도록 했다는데요. '개인화'는 IT 프로덕트에서 푸시뿐 아니라 피드, 추천 영역 등과 관련해 수년 전부터 중요한 키워드였습니다. 모바일 데이터 분석 업체 '비즈니스 오브 앱스(Business of Apps)가 발표한 2023년 ''에 따르면 푸시 알림을 개인화하면 반응률(reaction rates)가 400% 증가한다고 합니다.

그런데 많은 것이 그렇듯, 하고 싶다고 바로 할 수 있는 건 아닙니다. 단순히 푸시메시지의 텍스트만 바꾸는 일이 아니라, 각자의 비즈니스 마다 개인화를 위해 풀어야 할 과제가 있는데요. 비즈니스 초창기에는 대량의 거래에 대비해 효율화를 꾀하기보다는 성과를 만드는 것이 중요합니다. 그래서 IT 프로덕트도 처음부터 모든 것이 디지털화되기보다 운영을 하면서 실현하는 부분이 많습니다. 명함 앱 리멤버 초창기에 사람이 직접 명함을 입력해야 했거나, 배달의 민족 초창기 전단지를 직접 주워 일일이 입력한 사례도 유명하죠. 사용자는 IT프로덕트를 사용하지만 그 뒤에서는 사람이 직접 일일이 손으로 해야 하는 일들이 꽤 있는 것입니다. 이러한 밖으로 보이지 않는 것들을 디지털화하는 것도 많은 기업의 과제입니다.

29CM의 경우 '고객이 원하는 정보'를 정의하는 과제, 콘텐츠별로 흩어져 있는 정보를 메타 데이터화해 한곳에 모으는 과제, 대량의 푸시 메시지를 데이터에 바로 연결해 적시에 자동으로 발송하는 과제 등이 있었습니다. '개인화'는 많은 프로덕트의 과제인 만큼, 요즘IT가 개인화 푸시 프로젝트를 통해 푸시 클릭률 6배를 만들어낸 29CM 팀을 만나 자세한 기획, 개발 이야기를 들어봤습니다.

좋은 성과를 낸 작은 프로젝트의 실행 기록이지만, 그 안에서 29CM의 개인화 전략, 이 비즈니스 목표를 충족하기 위한 시스템 고도화 전략을 읽을 수 있었습니다. 인터뷰에는 한재권 PO(Product Owner)*, 송효진 마케터, 정형일 개발자가 참여했습니다.

*현재 29CM에서 PO(Product Owner)라는 명칭은 사라지고, 해당 역할은 PM(Product Manager)으로 통합됐다. 실행 당시에는 PO라는 직함을 쓰고 있었기에 이번 글에서는 PO로 표기한다.

왼쪽부터 한재권 콘텐츠 스쿼드PO, 송효진 마케터, 정형일 백엔드 개발자 (출처: 요즘IT)

1. 협업: 유기적인 협업을 통한 자연스러운 공감대 형성

29CM의 프로덕트 조직은 '스쿼드'라는 목적 조직을 운영하고 있습니다. 각 스쿼드는 프로덕트에서 각자 집중하고 있는 부분을 중심으로 움직입니다. 이번 개인화 푸시 프로젝트에는 '액티베이션 스쿼드'와 '콘텐츠 스쿼드'가 등장합니다. 액티베이션 스쿼드는 사용자의 유입과 활성을 위해 움직이고, 콘텐츠 스쿼드는 콘텐츠 제품을 담당합니다.

이중 '액티베이션 스쿼드'는 '마케팅 팀'이라는 기능 조직과 긴밀한 관계를 맺고 있습니다. 마케팅 팀은 제품을 외부에 알리고 사용자의 유입 퍼널을 관리하는 만큼 액티베이션과 관계가 깊습니다. 이번 프로젝트를 주도한 송효진 마케터는 "액티베이션 스쿼드와 마케팅 팀은 주 1회 미팅을 할 정도로 협업을 많이 한다"고 말했습니다.

이 스쿼드와 마케팅 팀은 잦은 미팅을 통해 이미 개인화 푸시가 중요하다는 사실에 이미 공감하고 있었습니다. 불특정 다수를 상대로 푸시를 보내는 것의 효용성에 대해 업계 전반이 문제의식을 갖고 있는 상황이었고, 29CM에서도 실제로 푸시의 CTR 수치가 1%대로 낮아 개선 의지를 갖고 있었습니다. 이는 "기업의 입장을 넘어 푸시가 고객에게 노이즈로 다가가고 있다는 의미였기에 개선이 필요했다"고 송 씨는 말했습니다.

이러한 조직 내 단단히 형성된 공감대를 바탕으로, 마케팅 팀에서는 실험을 통해 제품의 기본적인 정책을 미리 마련하고, 제품 담당인 액티베이션 팀에 제안할 수 있었습니다. 이번 개인화 푸시 프로젝트는 송 씨를 PM(Product Manager)이라 할 만큼 마케터가 주도한 기획이기도 했습니다. 그만큼 "유연하게 움직이는 조직"이라고 송 씨는 설명했습니다.

2. 실험: 고객이 보고 싶어하는 정보는 무엇일까?

그렇다면 29CM 마케팅 팀에서는 어떤 실험을 했고, 그 실험을 통해 어떤 것을 알게 됐을까요? 크게는 두 단계에 걸쳐 진행됐습니다.

1) 고객이 가장 원하는 정보는 무엇일까?

개인화된 푸시메시지를 구현하는 데 가장 큰 목적이 되었던 것은 '고객이 원하는 정보를 효과적으로 전달한다'는 것이었습니다. 그런데 '고객이 원하는 정보'란 사실 굉장히 모호합니다. 29CM도 "이를 명확하게 만드는 작업에 시간이 꽤 걸렸다"고 송 씨는 전합니다. 이를 정의하기 위해 송 씨는 트리 구조를 그리며 문제 정의를 해나갔습니다. 트리 구조의 최상단에 놓인 문제는 '고객이 브랜드, 카테고리, 무드, 이 세 가지 중 어떤 정보에 가장 관심 있어 할까'였습니다.

"29CM에서 제공하는 콘텐츠가 곧 정보인데, 그 정보의 종류가 많아요. 브랜드가 29CM에서만 단독으로 제품을 먼저 선보이는 '선발매' 콘텐츠, '겨울' 시즌을 타깃하거나 주목 받는 브랜드를 묶는 등의 기획전, 고객이 최근 관심 있어한 상품이나 자주 보는 무드, 카테고리 등이 29CM의 콘텐츠이자 고객이 관심 가질 만한 정보라고 봤어요. 이 중에서 우리는 무엇을 가장 먼저 전달해야 하는지를 결정하는 것이 트리 구조 최상단에 있었어요."_송효진 29CM 마케터

29CM의 콘텐츠. 이 작은 화면 안에도 다양한 정보가 들어있으며 정보를 보여주는 방식이 다 다르다. (출처: 29CM)

이를 검증하기 위해서, 여러 번의 A/B테스트를 진행했습니다. 예를 들어 하나의 기획전을 담은 랜딩 페이지가 있다면, 세 가지 방향으로 메시지를 다르게 보내 고객이 어떤 것을 가장 많이 클릭하는지 보는 식이었습니다.

"파사드패턴 기획전이 있다면, '지금 파사드패턴에서 단독 선발매해요'라고 브랜드를 강조해 보낼 수도 있고, 해당 기획전에 포함된 상품 중에 반소매 티셔츠가 많이 있다면 해당 카테고리를 찾고 있는 고객에게 관련 메시지를 보낼 수도 있고, 이 브랜드와 비슷한 무드의 다른 브랜드를 좋아했던 고객에게 무드를 어필하는 메시지를 보낼 수도 있었죠."_송효진 29CM 마케터

이런 실험을 3~4회 정도 반복해 진행했고, 이중 CTR(Click Through Rate)이 가장 높았던 것은 '브랜드'라는 사실을 알게 됐습니다. 무드, 스타일을 어필한 것에 비해 약 2배 이상이 브랜드를 클릭했기 때문입니다. 그래서 29CM의 고객이 가장 원하는 정보는 '브랜드'라는 큰 방향의 결론을 얻었습니다.

2) 각 고객이 관심 있어 하는 브랜드는 어떻게 정의할까?

여기서 끝난 것은 아닙니다. 앱에서는 기능과 여정에 따라 다양한 행동이 일어납니다. 어디에 방문하는지, 무엇을 클릭하는지 등이 사용자의 관심을 추측하게 하는 요소가 되죠. 그래서 그다음으로는 '개개인의 고객이 관심 있어 하는 브랜드'란 것을 어떻게 정의할지를 알아내야 했습니다.

29CM에서는 각 브랜드의 홈이 있고, 거기서 '좋아요'를 누를 수 있게 되어 있습니다. 또 해당 홈에 방문해 상품을 둘러볼 수도 있죠. 여기서 브랜드 홈에 방문하는 행동과 '좋아요'를 누르는 행동, 상품을 둘러보는 행동은 각각 다른 행동입니다. 이런 여러 행동을 통해 무엇이 개개인의 '관심'인지를 찾는 것이 과제였던 것입니다. 그래서 29CM 마케팅 팀에서는 사용자의 이러한 여러 행동을 내부 기준에 따라 분류한 뒤, 어떤 것을 가장 많이 클릭하는지 A/B테스트를 진행했습니다.

이 테스트를 바탕으로 고객이 가장 많이 클릭하는 순에 따라 '우선순위'를 정할 수 있었습니다. 우선순위를 바탕으로, 가장 우선이 되는 A행동이 없다면 B행동에 관한 푸시 메시지를, B행동이 없다면 C행동에 관한 메시지를 보내는 식으로 정책을 다듬어갔습니다.

3. 제품: 이 정책을 어떻게 구현할 것인가?

기본적인 정책은 마케팅 팀의 한 분기에 걸친 위와 같은 실험으로 마련됐습니다. 이제 세부적인 정책과 구현 방법에 대해 제품 팀인 액티베이션 팀과 함께 머리를 맞대어야 했죠.

마케팅 팀에서는 몇 개의 브랜드를 가지고 실험을 한 것이지만, 이것이 서비스에 적용되려면 굉장히 많은 수의 데이터를, 마케팅 팀이 정의한 우선순위 등을 기준으로 자동으로 수집하고 분류할 수 있어야 했습니다. 또 일일이 메시지를 써서 보내는 게 아니라 자동으로 메시지화해 적시에 보낼 수 있어야 했습니다. 디지털화, 자동화의 영역인 거죠.

1) 스쿼드 간 협업: 콘텐츠 모델링

이를 고민하던 액티베이션 스쿼드는 콘텐츠 스쿼드를 찾아가 맥락을 공유하고 콘텐츠를 데이터화하는 것에 관해 이야기나눴습니다. 앱의 랜딩 페이지에는 다양한 정보가 포함되어 있는데, 모든 정보가 컴퓨터가 즉각적으로 이해할 수 있게 적재되고 분류되지는 않습니다. 또 랜딩 페이지의 성격에 따라서 제작 툴이 달라 데이터가 모이는 장소, 모으는 방식이 다른 경우도 있죠. 이를 모두 컴퓨터가 이해할 수 있는 정보로 만들고 분류하는 작업을 '콘텐츠 모델링' 혹은 '메타 데이터화'라고 합니다. 콘텐츠 스쿼드에서는 이 작업을 진행해 제품에서 빠르고 정확하게 메시지를 보낼 수 있는 초석을 다지기로 했습니다.

"앱에서 콘텐츠 수가 계속 늘어나고, 좋은 콘텐츠는 너무 많은데 그 모든 콘텐츠의 정보를 잘 활용하고 있지 못 했어요. 다양한 채널을 통해 다양한 콘텐츠를 유저에게 지속적으로 전달해줄 필요가 있었죠. 개인화가 그 방법 중 하나였어요. 푸시 메시지는 이 메타 데이터를 활용하는 한 가지 방법 중 하나죠"라고 한재권 콘텐츠 스쿼드 PO*가 실행 배경을 전했습니다. 그는 이어 콘텐츠 스쿼드에서 진행한 콘텐츠 모델링 작업에 관해 설명했습니다.

"보통 마이크로서비스에서는 '머테리얼라이즈드 뷰(Materialized View)'라는 게 있어요. 클라이언트가 원하는 데이터를 빠르고 쉽게 조회할 수 있도록 하기 위해 새로운 테이블에 콘텐츠의 메타데이터를 모아두는 테이블이라고 할 수 있어요. 29CM도 지금 운영되고 있는 상품은 뭐고 할인율은 얼마인지 등의 콘텐츠를 하나의 DB에서 알 수 있도록 정보를 메타 데이터화해 한 테이블에 모아두는 작업이 필요했어요."_한재권 콘텐츠 스쿼드PO*

즉 제목이면 제목, 할인율이면 할인율 등 콘텐츠에 담긴 정보를 29CM이 정한 규칙에 따라 구조화, 표준화하는 것이 콘텐츠 모델링, 혹은 메타 데이터화라고 말할 수 있습니다. 이를 통해 고객이 관심 있어하는 브랜드를 정의한 행동 우선순위를 메타 데이터화한 콘텐츠와 바로바로 연결할 수 있었습니다.

위에 첨부한 콘텐츠 이미지에 더해 이 이미지까지, 콘텐츠의 화면 구성이 각각 다르다. 이렇게 모두 다른 것을 컴퓨터가 일괄적으로 이해하고 의도에 맞게 처리할 수 있도록 하는 것이 개인화를 달성하기 위해 꼭 필요한 과정이며, 메타 데이터화가 그 기초라는 설명이다. (출처: 29CM)

2) 개발 팀의 빠른 리뷰와 대안 제시

의도에 따라 데이터가 정렬되었다면, 이제 그것을 메시지화해 발송할 수 있어야 했습니다. 그것도 대규모로요. 29CM에서는 개인화된 푸시 발송을 위해 빅쿼리에서 하루에 한 번 약 350만 건의 데이터를 조회해야 했습니다. 이를 새벽 배치 작업을 통해 미리 데이터관리 시스템 레디스(redis)에 집계하고 있었죠. 그런데 로 동작하는 레디스의 특성상 대량의 데이터를 쌓는 동안 병목현상이 일어날 수 있었습니다. 이는 데이터를 처리하는 시간이 오래걸릴 수 있다는 것을 의미했죠.

29CM에서 개발자들은 문서 리뷰를 활발히 진행합니다. 스쿼드에 속한 주니어 개발자가 설계에 관한 문서를 작성하면 스쿼드 내 개발리더뿐 아니라 '프론트엔드팀' '백엔드팀' 같은 기능 조직 내 시니어 개발자들에게도 리뷰를 받습니다. 구조를 설계하는 과정에서 2년차 백엔드 개발자 정형일 씨가 작성한 문서에는 이 데이터 적재량에 관한 정보도 들어 있었습니다. 이에 문서 리뷰 과정에서 대규모 데이터 처리 시간에 관한 이슈를 미리 공유하고, 이를 해결하기 위해 '레디스 파이프라인' 도입에 관해 의견을 나눴습니다. 테스트를 통해 시간이 줄어드는 것을 확인하고 도입해, 원래 4분이 걸리던 것을 1분으로 단축할 수 있었습니다.

"담당 개발자가 설계 문서를 작성하고, 그걸 팀 내 주요 개발자 분들께 리뷰 요청을 드려요. 문서 리뷰 과정에서 설계 방향이 유효한지, 보완점, 대안, 추구하는 시스템과 방향성이 맞는지 등에 관해 리뷰하고 논의하고요. 이 과정에서 많이 배우고, 역량도 키울 수 있었어요. 혼자 고민하거나 누구한테 물어볼지 고민하기보다는, 문서 작성하고 리뷰를 빠르게 받는 문화가 있다 보니 헤매지 않고 지름길로 갈 수 있었죠."_정형일 29CM 백엔드 개발자

처리된 데이터를 언제 어디서나 누구든 손쉽게 푸시 발송할 수 있도록 자동화하는 것도 과제였습니다. 이번뿐 아니라 지속적으로 콘텐츠가 추가될 것도 고려해야 했죠. 이를 위해 콘텐츠 발행인이 푸시 발송 로직을 모르더라도 콘텐츠만 발행하면 푸시 발송이 자동으로 처리될 수 있도록 추상화된 인터페이스를 설계했습니다. 이때 발생할 수 있는 의존성 문제는 이벤트 기반의 아키텍처로 구성해 해결했죠. 내부 메시지 플랫폼을 구축하고 고도화함으로써 외부 메시지 발송 툴에 의존해 데이터를 충분히 활용하지 못하거나 속도, 용량을 따라잡지 못하는 부분을 직접 해결한 것이죠. 비즈니스 목표가 충분히 실행될 수 있도록 내부 시스템도 디지털적으로 고도화되고 있는 것입니다.

앞으로의 29CM

이같은 다양한 주체의 협업으로 이 프로젝트는 푸시 메시지 클릭률 6배 상승의 성과를 냈습니다. 또 기존에는 푸시 하나 당 거래액 80원을 일으켰다면, 이번 프로젝트를 통해 개인화, 자동화한 푸시는 푸시 하나 당 320원 이상의 거래액을 일으키고 있습니다. 무엇보다 앞으로 더 개인화 작업에 집중할 수 있는 발판을 마련했다고 볼 수 있는데요. 개인화를 위해 29CM가 해결해야 했던 여러 문제의 바탕을 다졌기 때문입니다. '고객이 원하는 정보'가 무엇인지 일부라도 정의할 수 있었고, 다양한 콘텐츠를 메타 데이터화 해 한곳에 모음으로써 데이터 활용성을 높였으며, 대량 메시지를 데이터와 연결해 자동으로 발송할 수 있는 내부 메시지 플랫폼의 시스템을 구축했기 때문입니다.

마케터 송 씨는 29CM의 이번 푸시 개인화 작업은 '버전 1'이라고 설명했습니다. 이번 프로젝트에서는 광고 수신에 동의한 사용자의 70%만 커버하기 때문인데요. 이는 버전 1에서는 '브랜드'에만 집중했기에 브랜드 관련 활동이 최근 수 기간 동안 없었다면 푸시 메시지를 보낼 수 없습니다. 이를 100%까지 끌어올리는 것이 다음 과제죠.

이어 송 씨는 "마케팅에는 사실 고객에게 피로를 줄 수밖에 없는 행동이 많은데, 이 문제를 해결하기 위해 핵심적인 부분이 '개인화'"라며 "사람들이 마케팅 메시지도 정말 필요한 정보, 맞춤 추천으로 느낄 수 있도록 계속 방법을 찾아갈 것"이라고 말했습니다.

콘텐츠 스쿼드의 한재권 PO는 "컴퓨터가 콘텐츠를 낱낱이 해부해서 효율적으로 활용할 수 있도록 모델링 커버리지를 높이고, 구글 독스, 엑셀을 쓰지 않고 모든 게 자동화되어 있는 툴을 만들고 싶다"는 포부를 내비쳤습니다. "수작업하고 있는 부분을 자동화하기 위해 엔지니어뿐 아니라 다른 부서와 협업이 많이 필요한데, 협업이 활발한 29CM에서 그런 환경을 만들고 싶다"는 이야기도 덧붙였습니다.

이곳이 첫 직장인 정형일 개발자도 "조직 내부에 푸시 발송에 외부 툴을 쓰지 않겠다는 큰 목표가 있어서, 이에 적합한 환경을 만드는 일을 계속 할 것"이라고 말했습니다.

결국 푸시 메시지를 개인화해 발송한다는, 아주 일부분인 프로젝트의 실행기 속에서 29CM의 향후 개인화 전략, 내부 IT 툴의 고도화를 통한 전반적인 '찐' 디지털화 전략을 엿볼 수 있었습니다. 명확한 목표로 단기간 내 실행할 수 있었던 프로젝트로 큰 성과를 내고, 그것을 조직 전체의 비전으로 실현해나가는 모습도 인상적이었습니다.

우리에게 익숙했던 비즈니스가 모바일로 들어온 지 국내에서 15년이 채 안 됐습니다. 기존 비즈니스를 IT 프로덕트에서 어떻게 구현하는 것이 최적의 운영 체제인지 모두가 아직 알아가는 중이라고 할 수 있죠. 기간이 짧기에 모든 부분에서 벤치마크할 수 있는 아주 이상적인 모델이 존재하지 않습니다. 서로가 서로의 레퍼런스가 되기도 하고, 일부분을 벤치마크할 수 있을 뿐이죠. 그런 가운데 '푸시메시지가 고객에게 노이즈'라는 점에 집중해 그 문제를 해결하면서 비즈니스 효과를 높일 수 있는 최적의 운영 체제를 찾아가는 29CM의 노력도 다양한 IT 서비스 기업의 도전에 좋은 레퍼런스가 되리라 생각합니다.
TMI

인터뷰에 참여한 한재권 PO는 프론트엔드 개발자 출신으로 7년 정도 프론트엔드 개발자로 활동했고, 29CM에 프론트엔드 개발 팀 리더로 입사해 PO로 역할을 바꾼 지 2년 됐다.

한재권 PO는 '콘텐츠 모델링'의 모범 사례로 '뉴욕타임스'를 들었다. 콘텐츠에 관한 메타 데이터가 잘 정리되어 있어 콘텐츠를 활용하고 테스트하는 데 최적화되어 있다는 것.

29CM에는 글에서 언급한 액티베이션 스쿼드, 콘텐츠 스쿼드를 포함해 모두 8개의 스쿼드가 있다.

현재 29CM 팀은 ASNISUM이라는 카페가 있는 사옥에서 무신사 일부 팀과 함께 근무하고 있으며, 해당 사옥을 N1이라고 칭한다. ASNISUM은 무신사(MUSINSA)의 철자를 거꾸로 뒤집은 것.

2021년부터 29CM을 이끌고 있는 CEO는 IBM, 구글, 아마존을 거친 로, 직접 리더를 교육하는 프로그램을 만들고 조직 시스템을 정비하는 등 내실을 다지며 지난 2년 새 거래액을 세 배 가까이 증가시키는 등의 성과를 냈다. 콘텐츠 경쟁력이 강조되던 조직에 데이터 중심 의사 결정 방식을 도입하며 경영 효율을 높였다는 평이 있다.

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29CM은 어떻게 클릭률 6배 '개인화' 전략 실행했나 | 요즘IT

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언제부턴가 29CM 앱의 푸시 메시지가 바뀌었습니다. '특가!' '단독!' 등의 문구가 붙은 메시지가 아니라 사용자의 이름을 부르거나, '내가 본' 상품, '내가 본' 브랜드, '좋아요(하트 표시)'를 누른 브랜드의 소식, '좋아요' 한 상품 등의 소식을 보내기 시작했습니다. 평소 같으면 무시했겠지만 메시지에서 제 이름을 부르고 제가 관심을 보인 브랜드 소식이 있기에 눌러보기도 했는데, 저만 그렇게 느낀 게 아니었나봅니다.

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[아티클] 데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량

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[아티클] 데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량

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최근 노코드 툴, 데이터 플랫폼, ChatGPT 등이 등장하면서 데이터 분석가에게 요구되는 역량도 변화하고 있습니다. 이번 글에서는 데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량을 크게 하드 스킬과 소프트 스킬로 나눠 살펴보며, 필자가 5년 동안 데이터 분석 공부를 하며 깨달은 점들을 바탕으로 정리해 보았습니다.

데이터 분석가에게 필요한 하드 스킬

<출처: freepik>

먼저 데이터 분석가에게 필요한 하드 스킬에 대해 살펴보겠습니다. 하드 스킬의 경우, 각 기업이나 팀마다 요구하는 것이 다를 수 있으니 기본적으로 이러한 역량들이 필요하다 정도로 봐주시면 좋겠습니다.

1) 사용 언어

데이터 분석가가 실무에서 데이터 추출 및 간단한 분석을 할 때 주로 SQL을 사용합니다. 따라서 요즘은 채용 과정에서 기본적으로 SQL 코딩 테스트를 보는 회사도 많습니다. 더불어 심화된 분석(요인 분석, 예측 모델링 등)이 필요할 때는 파이썬을 주로 사용합니다. 기본적으로 데이터를 다루고 전처리할 수 있는 도구 SQL, 파이썬 등을 사전에 익혀두면 실무에서도 빠르게 활용할 수 있습니다. 속한 조직 및 분석 환경 단계에 따라 다르지만 엑셀을 사용하는 경우도 많습니다.

2) 통계학

통계학은 크게 기술 통계와 추론 통계로 나누어지는데요. 상관관계, 회귀 분석, 인과 관계 등의 통계 개념들은 데이터 분석에서 EDA(탐색적 데이터 분석) 단계를 진행할 때, 활용되는 개념으로 사전에 학습해두면 좋습니다. 기초 통계학의 경우 채용공고에 자주 등장하는 A/B 테스트에서 많이 활용됩니다. A/B 테스트에서 활용되는 개념인 귀무가설, 대립가설, 검정력 등 가설검정 관련하여 기초 통계학 관련 내용을 익혀두면 도움이 될 것입니다.

3) 도메인 및 비즈니스에 대한 이해

도메인에 따라 정의해야 할 문제와 비즈니스는 달라지게 됩니다. 이커머스, 모빌리티 등 어떤 산업을 선택하는지에 따라 풀어야 할 주요 문제와 액션이 다르기 때문인데요. 이처럼 비즈니스와 프로덕트는 직결되어 있으며, 관련된 재무, 마케팅 등 기본적인 비즈니스 지표 및 KPI 성공 지표(MAU, Gross Margin 등)에 대해 알고 있어야 합니다. 대부분의 지표는 비즈니스 지표의 증감 원인을 파악하기 위해 활용되며, 서비스 전반을 이해하는데 꼭 필요합니다.

4) 툴을 다루는 역량

시중에는 수많은 분석 관련 SaaS 툴(구글 애널리틱스, 앰플리튜드 등)과 BI 툴(루커 스튜디오, 태블로 등)이 있습니다. 이러한 툴들을 잘 다루는 것은 구성원이 데이터 기반 의사결정을 빠르게 할 수 있는 환경을 위해 필요합니다. 이때 단순히 툴을 다룰 수 있는 것뿐만 아니라, 툴을 활용할 때 데이터 분석에 용이한 데이터 마트를 직접 설계하고, 자동화하는 방법까지 습득하는 것이 좋습니다.

5) 업무 자동화와 데이터 엔지니어링

데이터 분석가에겐 다양한 부서의 일회성(Ad-hoc) 분석 요청에 대한 대응, 데이터 정합성 및 퀄리티 확인, 데이터 플랫폼 운영 이슈를 처리해야 할 상황이 있습니다. 다만 일회성 분석의 경우, BI 대시보드, 데이터 플랫폼을 통해 자동화로 해결되고 있는 추세입니다. 그러나 플랫폼이 자동화된 단계에서도 데이터 분석가는 데이터 플랫폼 운영 이슈를 처리하고, 플랫폼을 최적화할 수 있도록 개발자와 소통해야 합니다. 또한 필요한 기능을 기획 및 테스트하는 역할도 여전히 중요합니다.

한편 최근에는 데이터 마트, 데이터 파이프라인을 만드는 데이터 엔지니어링 역량도 함께 요구되고 있는데요. Airflow, SQL 등 분석을 위한 데이터 엔지니어링 언어와 도구를 활용할 수 있도록 준비해야 합니다.

데이터 분석가에게 필요한 소프트 스킬

이렇게 데이터 분석가에게 필요한 하드 스킬을 먼저 살펴봤는데요. 저도 취업하기 전에는 SQL, 파이썬과 같은 하드 스킬이 더 중요하다고 생각했습니다. 하지만 직접 데이터 분석 실무를 경험해 보니, 하드 스킬 못지않게 소프트 스킬도 중요하다는 것을 깨달았습니다. 특히 소프트 스킬을 키우려면 많은 실무 경험이 필요한데요.

하드 스킬처럼 교육을 통해 빠르게 습득하기도 어렵고, 시간이 오래 걸리는 일입니다. 그래서 대학생 때부터 다양한 대외활동, 프로젝트 등을 경험하며 관련 역량을 쌓아나가는 것이 좋습니다. 또한 데이터 분석가는 비즈니스 고객, 유저 등 많은 사람들의 행동을 이해하고, 다양한 관점에서 커뮤니케이션하게 됩니다. 무엇보다 의사결정의 기준을 세우는 직무인 만큼 업무 시 필요한 4가지 소프트 스킬 역량에 대해 알아보겠습니다.

<출처: freepik>

6) 커뮤니케이션 능력

데이터 분석가의 일을 살펴보면, 보고서와 커뮤니케이션이 70% 이상을 차지한다고 생각합니다. 데이터의 언어를 다양한 직무의 관점으로 바라보고, 모두가 이해할 수 있는 언어로 바꿀 수 있는지가 중요합니다. 또한 데이터 분석가의 역할 중 데이터 드리븐 문화를 조성하는 것도 포함되는데요. 때로는 구성원들이 자발적으로 툴 또는 플랫폼을 손쉽게 활용할 수 있도록, 전사 데이터 교육 및 스터디를 진행할 수 있습니다.

7) 협업 능력과 태도

데이터 분석가는 조직에서 경영진, PO, PM, 마케터 등 다양한 직무의 팀원들과 협업 및 커뮤니케이션을 합니다. 일반적으로 다른 직무의 팀원들은 통계학의 개념이나 용어 등을 어렵게 느끼는 경우가 많은데요. 그들이 잘 이해할 수 있는 소통 방식과 태도를 갖추어야 합니다. 위에서도 언급했듯이 모두가 이해할 수 있는 언어로 바꾸는 작업입니다. 또한 조직 구성과 목표에 따라 협업 방식이 달라질 수 있기 때문에 자신이 속한 팀이 기능 조직인지, 목적 조직인지에 대한 확인이 필요합니다.

8) 문제 정의 및 문제 해결 능력

데이터 분석 프로세스는 보통 문제 정의 > 가설 수립 > 데이터 분석 > 문제 해결에 대한 순서로 진행됩니다. 따라서 데이터 분석을 진행하기 전, 문제 정의가 선행되어야 합니다. 이때 문제를 논리적으로 정의하고, 현상에 대한 파악을 토대로 다양한 분석 방법론을 시도하는 것이 중요합니다.

9) 보고서 작성

데이터 분석가는 분석 결과를 공유하기 위해 많은 보고서를 작성하는데요. 이때 보고서 형식, 논리, 시각화에서 누구나 잘 이해할 수 있는 비즈니스 보고서를 작성하는 것이 중요합니다. 더불어 분석 결과를 토대로 기획, 전략 단계까지 사업화할 수 있는 액션 아이템을 구상할 수 있어야 합니다. 보고서의 표현과 언어를 비즈니스 관점에서 작성하면 협업은 물론, 이해관계자들을 설득하기도 훨씬 수월해집니다.

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마치며

지금까지 데이터 분석가에게 필요한 9가지 역량에 대해 살펴봤습니다. IT 기술의 발전이 가속화되면서 데이터 분석가의 역량도 계속 변하고 있습니다. 빠르게 변화하는 트렌드에 맞춰 관련 역량을 미리 준비하는 것이 중요합니다. 이러한 트렌드는 링크드인 등 채용 플랫폼에서 해외 및 국내 데이터 분석가 채용 공고를 통해 확인할 수 있습니다. 직무 기술서에 어떤 역량이 요구되는지 꾸준히 살펴보면 많은 도움이 될 것입니다.

이번 글이 현업 데이터 분석가 뿐만 아니라, 앞으로 데이터 분석가를 꿈꾸는 지망생분들에게도 도움이 되길 바랍니다.

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데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량 | 요즘IT

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최근 노코드 툴, 데이터 플랫폼, ChatGPT 등이 등장하면서 데이터 분석가에게 요구되는 역량도 변화하고 있습니다. 이번 글에서는 데이터 분석가가 갖춰야 할 9가지 역량을 크게 하드 스킬과 소프트 스킬로 나눠 살펴보며, 필자가 5년 동안 데이터 분석 공부를 하며 깨달은 점들을 바탕으로 정리해 보았습니다.

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[가이드] 이렇게 사용하세요!

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[가이드] 이렇게 사용하세요!

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