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통경 크림슨 정리 피티

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마케팅 3팀 제안: 내용

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마케팅 3팀 제안: 내용

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1. CRM 기반 개인 맞춤 마케팅 강화

CRM 통합 데이터를 기반으로 고객별 맞춤형 추천 시스템을 강화한다.
고객의 구매 이력과 행동 패턴을 분석하여, 개인화된 상품 제안과 프로모션을 제공함으로써 장기적인 고객 관계를 구축하고 충성도를 제고한다.

2. 외부 데이터 연계형 차별화 전략

날씨, 지역, 트렌드, 시간대 등 외부 데이터를 마케팅에 결합하여 차별화된 타깃 전략을 추진한다.
예를 들어, 출퇴근 시간대에 맞춘 광고 노출, 특정 날씨 조건에 따른 제품 프로모션, 지역별 인기 품목 반영 등을 통해 효율적인 광고 타이밍과 메시지를 구현한다.

3. 고객 세분화 기반 타깃 마케팅

고객군별 특성에 따라 차별화된 마케팅 전략을 수립한다.

우수 고객: 장기 리워드 프로그램 운영

이탈 위험 고객: 복귀 쿠폰 및 한정 이벤트 제공

신규 고객: 첫 구매 후기 이벤트 진행

이를 통해 고객 이탈률을 낮추고, 신규 고객의 재구매율을 높인다.

4. 데이터 시각화 및 KPI 대시보드 구축

고객군별 매출 구조, 재구매율, 이탈율, ROI 등 핵심 지표를 시각화한 KPI 대시보드를 구축한다.
이를 통해 실시간으로 마케팅 성과를 파악하고, 투자 대비 효율성을 높이는 데이터 기반 의사결정을 지원한다.

5. 20대 타깃(Z세대) 맞춤 전략

젊은 소비층을 대상으로 SNS 및 체험형 마케팅을 강화한다.

지역 한정 밀키트를 오프라인 매장에서 선출시 후, 반응이 좋은 제품을 온라인으로 확대

지도 어플 및 카드사 데이터를 활용하여 20대가 자주 방문하는 상권을 타깃으로 설정

인플루언서 및 유튜버 마케팅을 활용하여 자연스러운 브랜드 노출 유도

이러한 전략을 통해 Z세대에게 ‘참여형’ 브랜드 경험을 제공한다.

6. 3040세대 대상 커뮤니티·유튜버 중심 마케팅

3040 소비층이 주로 이용하는 온라인 커뮤니티 및 유튜브 채널을 중심으로 마케팅을 강화한다.
특정 지역 커뮤니티를 활용하여 할인 코드나 프로모션 정보를 확산하고, 3040세대의 관심사 기반 유튜버와 협업하여 신뢰도 높은 콘텐츠형 광고를 진행한다.

7. 정기배송·예약배송 기반 충성도 프로그램

정기 구매 고객을 중심으로 한 예약배송 및 리워드 프로그램을 도입한다.
앱 내 알림 기능을 통해 정기배송을 홍보하고, 예약배송 전용 쿠폰을 제공함으로써 반복 구매를 유도한다.
상품별 및 고객별 구매 패턴을 분석하여 최적의 프로모션 시점을 제안함으로써 지속적인 구매 경험을 제공한다.

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1. 거주지 정보 (지역별 매출)

2. 유입 경로별 매출 분석)

3. RFM 분석 (정기 배송 홍보를 위한 충성 고객 분석)

4. 상품별 매출 1 (건식품팀, 과일팀, 음료&차, 축산팀 등등)

5. 상품별 매출 2 (연령층별, 가구별)

6. CRM 데이터 통합

7. 외부데이터(날씨·지역·트렌드) 연계 분석

8. 고객 세분화 데이터 구축

9.데이터 시각화 및 KPI 분석

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마케팅 3팀의 제안: 30~40대 상품 패키징 마케팅 방안 

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마케팅 3팀의 제안: 30~40대 상품 패키징 마케팅 방안 

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논의 과정:

저희 IT팀은 마케팅팀이 상품 패키징 마케팅의 주요 타깃층으로 30~40대 소비자를 선정한 것에 대해 회의를 진행하였습니다.

마케팅팀과의 논의 내용:

마케팅팀은 당초 20대 소비자층을 주요 타깃으로 설정했으나, 20대는 트렌드에 민감하고 차별화된 경험을 중시하는 특성이 있어 지속적인 구매로 이어지기 어렵다는 한계가 있다고 판단하였습니다.

이에 따라 기업 입장에서 안정적인 수익 구조 확보가 필요하다는 점을 고려해, 트렌드에는 다소 둔감하지만 구매력이 높은 40대 소비자층을 중심으로 한 패키징 전략을 보완 방안으로 제시하였습니다.

결과적으로, 20대와 40대를 각각 다른 전략으로 접근하는 이중 타깃 전략을 수립하여, 트렌드 대응력과 수익 안정성의 균형을 동시에 확보하는 방향으로 논의를 진행하였습니다.

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1. CRM 통합 데이터 기반 개인화 마케팅

• 고객 맞춤형 추천 시스템을 강화하고, 트래킹 과정을 통해 구매 전환율을 높임.

• 근거: 기존의 단순 캠페인 중심 마케팅은 효과가 제한적이며, 고객 행동 데이터를 기반으로 한 CRM 마케팅은 재구매율과 고객 충성도를 높이는 데 효과적임.

2. 외부 데이터(지역, 날씨, 트렌드 등) 연계 활용

• 내부 고객데이터와 외부 요인을 결합해 맞춤형 마케팅을 강화.

• 근거: 식자재 시장은 계절·날씨·지역적 요인에 따라 수요 변동이 크므로, 외부 데이터 분석을 통해 수요 예측 정확도를 높일 수 있음.

3. 고객 세분화 기반 타깃 마케팅 및 리워드 프로그램 운영

• 우수 고객은 리워드 프로그램, 이탈 위험 고객은 쿠폰 등 맞춤 혜택 제공.

• 근거: 고객 등급별 차별화된 마케팅 전략은 마케팅 효율성과 고객 만족도를 동시에 높이는 핵심 전략임.

4. 데이터 시각화 및 의사결정 지원 체계 구축

• 고객군별 매출, 유입률, 재구매율 등을 한눈에 볼 수 있는 대시보드 구성 및 투자대비 수익(ROI) 그래프화.

• 근거: 데이터 기반 경영은 마케팅 효율성을 정량적으로 평가하고, 향후 예산 배분의 객관성을 확보할 수 있음.

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우리 부서의 제안 내용: 

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우리 부서의 제안 내용: 

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먼저, 마케팅팀의 다양한 데이터 요청을 모두 예측하기는 어렵기 때문에 데이터 판단 기준을 세워 데이터 제공 가능 여부를 신속하게 결정하는 것을 목표로 한다.

판단 기준은 법적·윤리적 적합성 , 민감도 및 재식별 위험도 , 기술적 수집 가능성 , 보안·관리 안정성 , 비즈니스 활용가치 등 다섯 가지 항목으로 구성된다.

다음으로, 데이터 수집부터 폐기까지 전 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 이슈를 정리하였다. 수집 단계에서는 과도한 개인정보 수집과 명시적 동의 부족의 위험이 있고, 저장·관리 단계에서는 보안 취약성과 외부 솔루션 의존으로 인한 정보 유출 가능성이 존재한다. 분석활용 단계에서는 알고리즘 편향과 동의 범위 초과 활용의 문제가, 폐기 단계에서는 데이터의 장기 보관과 불완전한 삭제가 문제로 지적된다. 또한 조직 차원에서는 IT팀과 마케팅팀 간의 윤리 기준 불일치가 갈등을 유발할 수 있다.

이러한 문제를 예방하기 위해 윤리성 평가표를 마련하였다. 평가표는 ①수집의 적법성 ②최소 수집 원칙 ③이용자 동의 절차 ④접근권한 관리 ⑤외부 위탁 보안 ⑥편향성 점검 ⑦동의 범위 내 활용 ⑧데이터 보존·폐기 관리 ⑨윤리 교육 및 내부 감사의 9가지 항목으로 구성되며, 각 기준을 점검하여 윤리적 리스크를 최소화하도록 한다.

마지막으로, 마케팅 사례로 마켓컬리와 배달의민족의 데이터 활용 방식을 조사하였다.

--마켓컬리는 클릭, 조회, 구매 등 플랫폼 내 로그 데이터와 이메일 반응 데이터를 자동으로 수집하며, 고객 인터뷰 및 오프라인 행사 조사도 함께 수행한다.

--배달의민족은 가게, 메뉴, 쿠폰, 광고 관련 데이터를 비롯해 사용자 행동 로그와 주문 기록을 수집하고, 브랜드 커뮤니티와 뉴스레터 반응 데이터도 마케팅 분석에 활용한다.

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협의 전반에 걸쳐 양 부서는 서로의 요청을 적극적으로 수용하며 원활하게 의견을 조율하였다.

다만, 20대 타깃 전략 관련 인플루언서 협업 방안 논의 과정에서 한 차례 의견 조정이 있었다.
마케팅팀은 기존 3040대 대상 마케팅 전략 경험을 바탕으로, 타깃 고객 중 3040세대가 선호하는 유튜버 및 커뮤니티 데이터를 분석해달라고 정보시스템부에 요청하였다.
그러나 정보시스템부에서는 해당 데이터가 개인의 검색·시청 기록 등 접근이 어려운 비공개 데이터에 기반해야 하므로 수집 가능성이 낮다는 점을 설명하였다. 또한, 특정 인플루언서나 커뮤니티의 마케팅 영향력 판단은 전략적 의사결정 영역으로, 마케팅팀이 주도하는 것이 바람직하다고 보았다.
이에 정보시스템부는 관련 분석 환경과 데이터 처리 인프라를 지원하되, 인플루언서 선정 및 영향력 평가는 마케팅팀이 수행하는 것으로 역할을 명확히 구분하자고 제안하였다.
양 부서는 이 제안에 합의하였으며, 결과적으로 데이터 접근성 및 업무 효율성을 모두 고려한 실질적 분업 체계를 확립하였다.

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(1) 정보기술팀의 주요 업무

정보기술팀은 데이터 기반 분석 및 인프라 구축을 중심으로 아래 9개 항목을 담당한다.

1. 거주지 정보 분석(지역별 매출)

2. 유입 경로별 매출 분석

3. RFM 분석(정기 배송 홍보를 위한 충성 고객 분석)

4. 상품별 매출 분석 ① : 품목별(건식품, 과일, 음료&차, 축산 등)

5. 상품별 매출 분석 ② : 연령층별, 가구 형태별

6. CRM 데이터 통합 및 개인화 마케팅 지원

7. 외부 데이터(날씨·지역·트렌드 등) 연계 분석

8. 고객 세분화 데이터 구축

9. 데이터 시각화 및 KPI 대시보드 설계

(2) 마케팅팀의 주요 업무

마케팅팀은 정보기술팀의 분석 결과를 활용하여 데이터 마케팅 전략의 구체화 및 실행 계획 수립을 담당한다.

1. 정보기술팀이 제공한 데이터 기반 세부 마케팅 전략 수립

2. 유사 업계·사례 조사 및 벤치마킹

3. 3040세대 대상 영향력 있는 커뮤니티·유튜버 조사

4. 인플루언서 협업 및 캠페인 기획