데이터 분석 실무 10 강마케팅의 데이터 분석 트렌드 , 리뷰

GA, 추적 조사에서 빅데이터까지

• 마케팅과 데이터 분석은 불가분의 관계• 디지털 마케팅의 장점 = 디지털 기반의 추적조사가 가능• 유비퀴터스 /IOT 기술 = 온오프라인을 아우르는 추적조사가 가능 더 많은 데이터 , 더 상세한 데이터 , 더 빠른 분석과 피드백

마케팅과데이터 분석

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디지털 마케팅의 장점 = 디지털 기반 추적조사

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UBIQUITAS / IOT

• 언제 , 어디서 , 무엇이든• 디지털 방식의 추적 조사가 가능 하지만 사생활 침해의 우려

기술의 발전 분석 역량의 강화• ’07 년 XLS 형식은 약 6.5 만 ROWS

’10 년 XLSX 형식은 약 100 만 ROWS (X16 배 )• ’06 년까지 일반적인 RDB (SQL) 한계는 20 억 ENTITY 기준 64BIT ARCH. 보급 이후 일반 데스크톱에서도 100 억 ENTITY 처리가 가능• 분석 패러다임의 전환

• ALGORITHM: 다소 시간이 걸리더라도 정확한 분석 / 세밀한 분석 / 시각화 대세• HEURISTIC: 빠르게 결과를 보고 준실시간 반응할 수 있는 STOCHASTIC 분석 / 시각화 대세

기술의 발전은 어떤 의미 ?

1. 분석 용량의 증가 더 많은 데이터를 수집해서 더 세밀한 분석이 가능2. 분석 속도의 향상 과거에는 처리하기 힘들던 데이터도 빠르게 분석이 가능

자동화 + 개인화

자동화 AUTOMATION

• 사용자 액션 데이터 수집 분석 / 실험 결정 다음 사용자 액션에 반영• 기존에 수 개월 ~ 수 일 이상 걸리던 작업이 분 / 초 단위로 축소• 사용자의 행동 & 반응을 실시간 (15 초 이내 ) 또는 준 실시간 (5 분 이내 ) 컨텐츠에 반영

협력적 필터링COLLABORATIVE FILTERING

• 출처 HTTPS://WWW.RESEARCHGATE.NET/FIGURE/220116257_FIG5_FIGURE-5-EXAMPLE-ITEM-BASED-COLLABORATIVE-FILTERING

회귀분석REGRESSION

• 출처 HTTPS://EN.WIKIPEDIA.ORG/WIKI/REGRESSION_ANALYSIS

클래스 분류CLASSIFICATION

• 출처 HTTP://WWW.HOLEHOUSE.ORG/MLCLASS/06_LOGISTIC_REGRESSION.HTML

클러스터 분석CLUSTERING

• 출처 HTTPS://EN.WIKIPEDIA.ORG/WIKI/CLUSTER_ANALYSIS

페이지 랭크PAGE RANK

• 출처 HTTPS://EN.WIKIPEDIA.ORG/WIKI/PAGERANK

그 밖에 ( 혹시 관심이 있으시다면 )

• MARCOV CHAIN• LOGISTIC REGRESSION• BAYESIAN MODELING• NEURAL NETWORK MODELING• ...

개인화 PERSONALIZATION

• 사용자의 프로필 , 사용 패턴을 바탕으로 신속하게 정밀 타게팅• 리마케팅 REMARKETING, 마이크로 세그멘테이션 MICRO-SEGMENTATION

BIG DATA 시대의 개막

• 인터넷 서비스의 보급 디지털 기록 / 활동량 증가• 클라우드 컴퓨팅 CLOUD COMPUTING 의 보급 분산 처리• 분석 기술 / 도구 / 알고리즘의 발전 ( 준 ) 실시간 대응

BIG DATA

• 규모 VOLUME• 속도 VELOCITY• 다양성 VARIETY• 다형성 VERACITY• 가치 VALUE

출처 HTTPS://WWW.LINKEDIN.COM/PULSE/20140306073407-64875646-BIG-DATA-THE-5-VS-EVERYONE-MUST-KNOW

SNS MONETIZATION

• 바이럴 블로그 MCN 마케팅• 추천 엔진 / 사고 감지 시스템의 고도화 ( 인공지능 알고리즘의 발전 )• 리마케팅 , 표적 마케팅

그럼에도 불구하고

• 주요 SNS 의 API 기능 축소 자체 분석 서비스 ( 써드파티 솔루션의 감소 )• 빅데이터 수집의 어려움• 사생활 보호 / 개인정보 보안 문제

마케팅 분석의 입장

• SMALL-MID 데이터 분석의 강화 , 성능 최적화• 데이터 수집 / 분석 기능의 자동화 , 고도화• GUT FEELING!

REVIEW: 우리는 지금까지 무엇을 어떻게• 데이터란 ? 모델링이란 ?• 마케팅 데이터 분석은 어떻게 ?• GA 의 웹 추적 분석• GA 태그 설치 및 분석 전략 수립• 세그먼트 SEGMENT, 퍼널 FUNNEL, 코호트 COHORT, 행동 흐름 BEHAVIOR FLOW ...• 상관계수 CORRELATION MATRIX, 선형 회귀분석 LINEAR REGRESSION, AB TESTING ...• 페이스북 인사이트 – SNS 마케팅 성과 분석• 데이터 분석 전략의 설계

Modeling =

Hypothesis

Data analysis=

Experiment

숫자의 배경에 있는 이야기

더 자세히 보고 싶다면 ?

• 프로그래밍 – PYTHON / IPYTHON / R-STUDIO• 데이터 베이스 – SQL, SQLITE• 데이터 분석 및 모델링 – EXCEL / EXCEL MODEING• 데이터 마이닝 / 예측 모델링

안타깝게도 아직 비즈니스 활용을 위한 데이터 분석 개론서는 없습니다 :P여러분이 도전 ㄱㄱ ?

감사합니다앞으로도 계속 BLOG.DMETRIX.KR 에서 만나요