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by Jayden Aug 15. 2019

데이터 기반 마케팅 팀 구성하기

데이터 마케팅 팀에 필요한 7명의 영웅들

데이터 기반 마케팅 팀 구성하기

데이터 마케팅 팀에 필요한 7명의 영웅들


1. 캠페인 기획자(이면서 데이터 분석가) Campaign Manager (& Data Analyst)

2. 컨텐츠 기획자 Contents Manager (Comm. Manager)

3. 데이터 과학자 Data Scientist

4. 데이터 엔지니어 Data Engineer

5. 마케팅 과학 기술자(또는 그로스해커) Marketing Technologist (or Growth Hacker)

6. 실험 과학자 Experiment Scientist

7. 마케팅 관리자 Marketing Operator(Mar-Ops)




어찌하다보니 대학을 졸업하고 CRM 관련 업무를 햇수로 9년째 진행해오고 있는 듯합니다.

(중간에 조직 개편으로 빅데이터 TF라든지 사업/영업 전략팀이라든지 하는 곳에 가 있기도 하였으나...)


최근에도 인터넷 전문은행에서 CRM 관련 업무를 계속 담당하고 있고, 기회가 닿아 여러 대학생, 취준생, 주니어 마케터 들을 대상으로 업무 관련 멘토링을 자주 진행하다 보니, 팀 구성은 어떻게 이루어지고, 각각 어떤 역량을 가지고 어떤 역할을 해야 하는지에 대해 문의하시는 분들이 많습니다. (일종의 FAQ.. 랄까?)


제가 현재 몸담고 있는 조직도 아직 완전하게 이상적으로 모든 것을 충족하고 있지는 않을 수 있으나, 이와 관련해서 저의 지극히 개인적인 경험과 생각을 정리하여 공유해봅니다.


들어가기에 앞서...

역할과 역량에 대해서는 각 회사, 조직이 처해져 있는 상황이 다르고, 꼭 이런 구성으로 이루어져야 하는지에 대해서는 여러 이견이 있을 수 있습니다.

광고, 브랜딩이나 기존의 ATL 중심의 마케팅 또는 매스 이벤트를 주로 진행하는 마케팅팀이 아닌, 데이터 기반의 개인화 마케팅 조직(흔히 그로스팀, CRM팀 등)을 기반으로 작성하였습니다.

역할/포지션 명칭은 최대한 보편적으로 사용되는 표현을 사용하려 노력했습니다.




Role and Responsibilities


1. 캠페인 기획자(이면서 데이터 분석가) Campaign Manager (& Data Analyst)


역할

고객 행동 데이터 분석 기반 마케팅/커뮤니케이션 인사이트 발굴

최적 커뮤니케이션을 위한 이벤트 트리거 발굴

성과 모니터링 대시보드 기획 (필요시 시각화 도구 등을 통해 직접 구현)

최적 타겟 고객 선정을 위한 데이터 분석(필요시 가벼운 M/L 모델링) 및 데이터 추출

마케팅/커뮤니케이션 캠페인 기획 및 실행


역량

마케팅 및 산업 전반에 대한 트렌드 지식, 관심도, 마케팅적 센스

상품/서비스/비즈니스에 대한 이해

행동심리학, 몰입 이론, 잠재 욕구 이론 등에 대한 지식

가벼운 수준의 머신러닝 알고리즘 활용을 위한 Python 기본 지식

초중급 수준의 SQL 스킬, DB 구조 및 데이터에 대한 이해(웹/앱 로그 포함)

각종 마케팅 (자동화) 도구 활용 스킬  


2. 컨텐츠 기획자 Contents Manager (Communication Manager)


역할

고객 커뮤니케이션 메시지에 대한 톤&매너 관리

고객 그룹별 효과적인 컨텐츠 인사이트 발굴

효과적이고 효율적인 컨텐츠 파악을 위한 컨텐츠 키워드, 특성 분류 기준 수립/관리  


역량

마케팅 및 산업 전반에 대한 트렌드 지식, 관심도, 마케팅적 센스

명확한 분류 및 관리 기준 수립을 위한 통찰력

행동심리학, 몰입 이론, 잠재 욕구 이론 등에 대한 지식


3. 데이터 과학자 Data Scientist


역할

예측/판단이 필요한 마케팅 문제의 정의

마케팅 목적의 고객 행동/니즈 예측 모형 개발

예측률 개선을 위한 최신 알고리즘 학습/연구


역량

통계, 머신러닝, 딥러닝 관련 지식

산업 및 비즈니스에 대한 이해

모형 개발을 위한 도구 사용 스킬(Python, R 또는 경우에 따라 SAS) 및 중급 SQL 스킬


4. 데이터 엔지니어 Data Engineer


역할

효율적인 데이터 수집, 분석 및 활용을 위한 데이터 파이프라인 관련 인프라(아키텍터) 설계/운영

데이터 처리 성능 최적화 및 자동화


역량

빅데이터 처리 및 분석 인프라에 대한 이해

Python, Java, Scala, C++ 중 중고급 수준의 특정 언어 구현 스킬

고급 수준의 SQL 스킬

기본적인 머신러닝, 통계, 데이터 시각화 등에 대한 지식


5. 마케팅 과학 기술자(이거나 성장..해.. 아 이건 도저히 우리말로 어렵겠... 그냥 그로스해커) Marketing Technologist (or Growth Hacker)


역할

새로운 기술, 데이터를 기반으로 마케팅 효과성 및 효율성 증대 방안 연구

마케팅 자동화 관련 기술, 도구 연구 및 적용

마케팅 데이터 수집 전략 수립 및 파이프라인 기획


역량

신기술 조사 및 인사이트 발굴 역량

마케팅 및 산업 전반에 대한 트렌드 지식, 관심도, 마케팅적 센스

상품/서비스/비즈니스에 대한 이해

각종 마케팅 (자동화) 도구 활용 스킬

중급 이상 수준의 머신러닝, 강화 학습 등 인공지능 관련 지식

업무 자동화 및 머신러닝 알고리즘 구현 등을 위한 중급 이상의 Python 및 SQL 스킬

데이터 파이프라인에 대한 이해 및 데이터 전략 수립 역량


6. 실험 과학자 Experiment Scientist


역할

A/B 테스트 등 마케팅 실험 설계 및 관련 플랫폼 구축

실험 비용(시간적 재무적) 최소화 및 실험 결과 정확도 증대를 위한 실험 알고리즘 구현


역량

실험 설계 및 통계 분석 관련 지식

A/B 테스트, MAB, 강화 학습 등에 대한 지식

실험 알고리즘 구현 및 자동화를 위한 Python 스킬 및 중급 SQL 스킬


7. 마케팅 관리자/운영자 Marketing Operator(Mar-Ops)


역할

마케팅 성과 측정

마케팅 전략 수립 및 가이드 제시

인적/물적 자원(+예산) 할당 및 관리

마케팅 업무 프로세스 관리


역량

마케팅 KPI 수립 및 실행 관리 관련 지식

마케팅 전략 기획 및 실행 전반에 관한 지식

커뮤니케이션 스킬

마케팅 성과 측정을 위한 데이터 관련 지식 및 초중급 SQL 스킬





제이든입니다.

고객 관계 관리(CRM) 관련 업무를 해오고 있습니다. 현재는 카카오뱅크에서 데이터 분석을 기반으로 고객의 경험을 효과적으로 증대시키는 방법을 찾기 위해 고민하고 있습니다.

라이킷, 댓글, 공유하기 그리고 구독하기는 제가 이런 저런 글을 쓰는 데 큰 동기 부여가 됩니다.

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