통계학과와 데이터마케팅
* 주의: 이 글은 강한 편견이 들어 있습니다.
인트로
어떻게 시작해야 할 지 모르겠습니다. 저는 종종 "통계학과를 나와서 데이터 마케팅을 하고 싶다"는 질문을 듣습니다. 저는 통계학과를 나오지 않았을 뿐 아니라 머신러닝 계열입니다. 그리고 작지도 크지도 않은 회사에서 월 2-3억 정도 퍼포먼스 마케팅을 1년 동안 해 봤던 경험이 전부입니다. 마지막으로 이 경험은 2018년 8월에 그쳤기 때문에, 충분히 낡은(outdated) 정보일 수 있습니다. 그러니 이 점을 감안해서 읽어주시면 좋겠습니다.
데이터 마케팅 또는 퍼포먼스 마케팅은 데이터 드리븐 마케팅(Data-Driven Marketing)과 뗄 수 없습니다. 그리고 데이터 드리븐 마케팅은 '데이터 드리븐'과 '마케팅'의 합성어로, 정복을 위해서는 두 가지 요소의 핵심 키워드를 파악하고 있어야 합니다.
1. 키워드 위주의 이해
2. KPI 전략
3. 실전(에 준하는 프로젝트) 경험
이 세 가지가 중요한 것 같습니다. 비중으로 치면 순서대로 10%, 25%, 65% 정도인 것 같습니다.
실전 프로젝트를 하다 보면 1, 2는 저절로 채워집니다. 그런데 "3을 어디서 하냐. 중고 신인 구하는 거 아니냐"하면 또 맞는 말이라 고개가 끄덕여집니다. 그래서 대한민국에선 실전 경험을 추구하는 사교육이 발달했고, 공교육은 고고한 이론만 가르친다 봅니다. 실전(에 준하는) 경험이 없는 이는 안타깝게도 좋은 회사의 신입으로 들어가기 어려운 세상입니다. 공교육에 대한 한탄은 시장이 받아줄 수 없는 상담입니다. 그러니 어쩔 수 없이 우리는 이 경험을 채워야 합니다.
https://www.kaggle.com/c/springleaf-marketing-response
https://www.kaggle.com/olistbr/marketing-funnel-olist
처음부터 위 두 가지 내용을 모두 이해하려 하실 필요는 없습니다. 다만, 퍼포먼스 마케터에게 프로그래밍 언어는 이럴 때 필요하다는 말을 하고 싶었습니다. 여기서 '이럴 때'란 필요한 문제를 해결할 때를 말합니다. 그러니까 자신을 '문제가 발생하는 상황에 노출시키고, 프로그래밍 언어와 기술을 함께 습득하는 것'은 직무 스킬과 감을 잡는데 가장 빠른 길입니다. 만약 이렇게 스스로 문제를 찾고 '맨 땅에 헤딩'하며 배우실 방법을 모르겠다면, (저는) 사교육이 가장 빠른 길이라고 봅니다.
1. 실전에 준하는 경험 쌓기
2. 좋은 커뮤니티
저는 개인적으로 이 두 가지를 제공하지 못하는 사교육은 좋지 못하다고 봅니다. 그 이유는 (1)을 하기 위한 근본적인 목표가 학원이기 때문이고, (2)는 초심자가 중급, 고급자가 되기까지 오래 공부할 수 있는 최고의 유인이기 때문입니다. 초등학교에서 무얼 배우는지 우리는 일일히 나열할 순 없지만 그때 만났던 친구들, 선생님에 대한 인상은 중학교 고등학교 대학교로 이어지는 커뮤니티 흐름을 만듭니다. 물론 커뮤니티 활동에 매몰되는 것은 좋지 않겠지만, 그래도 좋은 커뮤니티는 최신 동향이 어떤지 손쉽게 파악할 수 있는 좋은 시작점이 될 것입니다.
최소 3년 이상 한 직종에 종사하시고 싶은 분들께 한 가지 경험적 제안을 하자면, 좋은 커뮤니티를 찾으시라는 겁니다. 그리고 좋은 커뮤니티를 찾는 가장 좋은 방법은 자주 옮겨다니는 것 입니다. 물론 본진이 있으면 좋겠지만 본진보다 좋은 커뮤니티를 찾기 위해 끊임없이 노력하셨으면 합니다. 친구 역시 커뮤니티입니다. 자신이 머무는 자리가 가장 좋은 자리라는 생각은 잠시 잊는 시간이 필요합니다. 좋은 사람들을 찾아다니세요. 그렇게 하다 보면 정말 어떤 시기 이후에는 함께하고 싶은 분들이 모여있는 공간을 찾을 것 입니다.
마지막으로 처음부터 모든 말을 진리라고 받아들이지 마시고 계속 실험하시기 바랍니다. 물론 이 글도 의심의 대상이 되어야 할 것입니다.
키워드 위주의 이해
시작하기 전에 좋은 기사를 읽고 각각의 개념이 무엇인지를 파악해야 합니다. 제가 20분 정도 서핑해 본 바 읽을만한 내용은 이 정도인 것 같습니다. 참고로 '빅데이터', '그로스해킹', '소셜미디어 마케팅', '인사이트', '보고서', '스케일' 등의 마케팅 용어에 매몰되지 않기를 바랍니다. 이 용어들은 개념적일 뿐 이지만 충분히 내용이 많고 매력적이기 때문에 학습자의 정신을 쏙 빼놓기 좋습니다. 나중에 어느 정도 안목이 생긴 이후에 이 내용들은 저절로 취득하게 될 것입니다.
다노의 미디엄 https://medium.com/dano-ai
CPC, CPM, CPA, CPI https://github.com/jyoonsong/jyoonsong.github.io/blob/c9b187ee49ff229da60965b3190d549206f4eb2c/_posts/2017-12-22-influencer.md
ROAS, ROI, ROO, RFM, KPI 등에 대한 이해 http://www.bloter.net/archives/251757
검색어 최적화, 키워드/퍼포먼스 마케팅 에 대한 이해
SEO
네이버/구글 키워드 마케팅, 리타게팅
소셜미디어 마케팅(fb), 도달률
퍼널(Funnel) 전략
LTV, MAU, DAU, AU, Stickiness
KPI에 대한 전략
마케팅은 결국 돈을 벌기 위해서 돈을 쓰는 행위입니다. 디지털 마케팅, 대량 마케팅이 유행을 선도하고 있고, 이 카테고리 안에서 유행은 폭풍처럼 옮겨가고 있습니다. 따라서 어디에 돈이 모이고, 어떻게 돈이 쓰이고 하는 것을 수시로 파악하는 것은 KPI를 설정하는데 매우 중요합니다.
결국 좋은 마케터란 돈을 벌어주는 마케터입니다. 따라서 퍼포먼스(이해하기 쉽게, 디지털 마케팅이라고 할 수도 있겠습니다) 마케팅을 지향하신다면, 디지털 계에서 돈을 벌어다 주는 어떤 수단이라도 좋은 마케팅이 될 것으로 봅니다.
1. 타인에게 좋은 광고 제공하여 수익 만들기
2. 고정비 아껴 쓰기
1번 뿐 아니라 2번도 돈을 버는 방법임을 기억해두세요. 회사의 규모가 커지면 유용하게 쓰일 수 있습니다.
실전 경험
실전(또는 이것에 준하는) 경험은 매우 중요합니다. 일이 반복되기 때문이 아닙니다. 퍼포먼스 마케팅은 인터넷 세상에 대한 마케팅입니다. 그리고 인터넷은 기술적으로든 사회관계쪽으로든 다양한 일이 수 없이 발생합니다. 실전 경험은 운용자의 판단 시간을 단축시키고 유연성을 키워줍니다. 따라서 좋은 실전 경험이 이론만큼 중요하다고 생각합니다.
저는 학원 광고를 하고 싶지 않고, 학원에 다닌 경험도 없습니다. 그렇지만 제 관점에서 학원은 좋은 실전 경험을 제공하면서 좋은 커뮤니티를 만들어주는 가장 쉬운 장소로 보입니다. 제가 만약 새로운 분야에 대하여 취직을 해야 한다면 저는 주저없이 교육기관. 그 중에서도 학원을 찾을 것 입니다. 주입식 교육은 간편하고 빠르게 저를 유사-전문가(pseudo-professional)로 보이게 할 것입니다.
국내 업체는 광고가 될 것 같고, 성능을 파악하기도 어려우니 신중을 기하셨으면 한다는 말씀을 드리고, 커뮤니티 없이 독학을 원하시면 Coursera나 Udemy에 좋은 코스들이 많습니다. 자격증이 필요하시다면 Coursera의 유료 수강 코스를(1), 개념을 파악하고 싶으시다면 Udemy의 강좌를(2), 마지막으로 국내 업계 사람들과 교류하고 인지도를 쌓고 싶으시다면 국내 학원을 추천합니다. 스터디도 좋습니다. 스터디는 상대적으로 저렴한 가격에 공부를 시작할 수 있는 환경입니다. 방해물만 없다면 말이죠.
https://ko.coursera.org/learn/digital-analytics?specialization=digital-marketing
https://www.udemy.com/courses/search/?src=ukw&q=keyword+marketing
파이썬과 같은 스크립트 언어를 마케팅과 결합하여 배우는 것은 매우 좋다고 생각합니다. 통계학과시라면 R 프로그래밍이나 엑셀 모델링에 익숙하실 것 입니다. 그러나 굳이 파이썬을 추천하고 싶습니다. 그 이유는,
1. 웹과 연계성이 좋아 기타 잡기술을 구현하기 좋다
2. 통계 프로그램이나 처리가 잘 된다
는 점 입니다. 자신이 하고 있는 언어가 업계에서 각광받는다면 가장 좋을 것입니다. 그렇지 않다면 배우고, 실력을 키워야 합니다. 퍼포먼스 마케터는 커뮤니케이션 스킬과 분석, 마케팅 리서치, 그리고 프로그래밍 스킬이 적당히 조화된 사람이라고 생각됩니다. 모두 다 잘 할 필요는 없습니다. 그러나 업계가 무슨 말을 하고 있고, 관련된 일을 하기 위한 로드맵을 머릿속으로 시뮬레이션 할 수 있는 정도는 되어야 한다고 생각합니다.
파이썬을 익히고 통계 용어에 익숙해지시면 캐글 문제에 도전해보세요(1),(2). 신입 프로젝트는 도전만으로도 경력이 될 수 있습니다. 문제를 이해하고 푸는 방법을 상상한 다음 적용해보세요.
https://www.kaggle.com/c/springleaf-marketing-response
https://www.kaggle.com/olistbr/marketing-funnel-olist
한국에서는 네이버 키워드 광고(1)와 구글 검색광고(2)가 최고입니다. 이 두 가지 경험은 필수적으로 갖추고 있었으면 좋겠습니다. 구글 애널리틱스(3)나 태그매니저(4)에 대한 지식은 굉장히 좋은 자산이지만, (1), (2)의 경험을 갖추는 것이 훨씬 필요하다고 봅니다.
https://tagmanager.google.com/
좋은 회사 고르기
좋은 회사를 선정하는 것도 중요합니다. 여기서 좋은 회사란 초심자에게 좋은 회사입니다. 초심자에게 가장 좋은 회사란 좋은 경험을 하게 하는 회사고, 자신의 경쟁력을 높여주는 회사라고 저는 생각합니다. (1) 객관적인 이론에 근거한 실무 경험 증가와 (2) 자기 주도적인 환경, 그리고 그렇게 주도성을 가지고 실천을 했을 때 (3) 성과를 내고 정리할 수 있다면 충분한 경쟁력이 있을 것입니다. 만약 이 세 가지를 모두 키울 수 있다면, 당신과 회사 모두에게 윈-윈이고, 타 기관에 이직하더라도 업무 전문성을 인정받을 수 있을 것이라고 생각합니다.
주의할 점은 특정 분야에 너무나 특화된 마케팅을 하는 것 입니다. 이것은 당신이 있는 시장이 예기치 않은 사건으로 멸종했을 때 당신의 경쟁력을 앗아갈 것 입니다(1).
잘 배우는 것 만큼이나 중요한 것이 좋은 회사 구하기라고 생각합니다. 모두 좋은 환경을 만드는 일 입니다. 좋은 환경에 자주 노출되세요. 편안하고 안정적인 환경도 중요합니다. 그러나 생각보다 많은 분들이 자신을 성장시키거나 무지하게 만드는 환경에는 노출을 꺼립니다. 일반적으로 성장은 Optimal Comfortzone에서 발생합니다(1).
https://en.wikipedia.org/wiki/Comfort_zone
지금 당장 합격을 하는 일 만큼 중요한 일이 좋은 회사를 고르는 것이라고 생각합니다. 근로자의 기본 권리가 보장된다는 전제 아래, 앞서 말한 기준을 충족하는 회사를 저는 좋은 회사라고 부르고 싶습니다. 모쪼록 바라시는 일 하시면서 성과내셨으면 좋겠습니다.
어떻게 시작해야할지 모르겠다면 아웃풋이 좋은 학원을 가세요(아웃풋 숫자나 합격률보다 퀄리티를 보세요)
학원이 비싸다고 느끼신다면 좋은 스터디, 커뮤니티를 찾아보세요
더 많은 사람들에게 정보를 얻어내세요. 그들로부터 공통 키워드를 찾아내세요
공통 키워드를 구현해 볼 수 있는 프로젝트를 하세요
그것이 시장에서 범용적으로 통용되는 일일 것입니다
마치며
다 적고보니 이 내용이 통계학과와 관련이 없어보일 수 있습니다. 그러나 프로젝트를 진행하시다보면 통계 지식이 없이는 더 나아갈 수 없는 부분이 반드시 등장하며, 배우셨던 내용은 반드시 유용하게 쓰일 것 입니다.
