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by 마케터TK Dec 23. 2019

위클리 마케팅: 19년12월4주(12/23)

유튜브 알고리즘, 중국 상거래 샛별 핀둬둬, 데이터 과학

1. 유튜브 추천 알고리즘 '비밀' 캐낸 보고서(미디어오늘)

  - 또 유튜브 이야기인가? 싶긴 하지만 쏟아지는 기사와 관심이 이쪽이니 어쩔 수가 없다.
  - 숫자가 구체적인 게 나와 있어서 눈과 머리에 쏙 들어오는데,
      1) 매분 500시간 이상의 새로운 동영상 업로드
      2) 매일 3000만 명이 방문해 10억 시간 시청
      3) 시청 시간의 70%가 추천 영상
      4) 유튜브로 뉴스를 보는 사람 54%
   - 다양성보다는 추천의 강력함으로 인한 필터 버블 문제가 다소 과장되어 있다고 한다.

     이 부분은 동의하진 않는다. 개인적으로는 하루에 3~4번 이상 들어가는데 연관성이 떨어지는 추천 영상이 또 보이는 경우도 많이 느껴진다.
    - 결국 조회수와 브랜딩을 하려면 광고비를 쓰거나 혹은 추천 영상으로 들어가야 한다.
      당연히 추천 영상을 꿈꾸며 오늘도 콘텐츠를 기획하는 여러 마케터들, 파이팅!

https://n.news.naver.com/article/006/0000100250


2. 중국 전자상거래 샛별, 핀둬둬 이야기(비즈조선, 1boon, 브런치)

   - '많이 모으다'라는 뜻의 중국 핀둬둬의 이야기다.
   - 후발주자임에도 접근이 매우 독특하다.
     중소상공인을 모으거나 중소 도시를 거점으로 접근했다는 점 그리고 전자상거래의 핵심인 MD 기반의 운영보다 마케터 중심의 고객 경험(참여)을 이끌어 냈다는 점도 대단하다.
   -  "1등, 2등을 따라 하면 결코 그들을 이길 수 없다"라는 사실을 명심하고 차별화를 고민해보자.

http://weeklybiz.chosun.com/site/data/html_dir/2019/12/19/2019121902193.html

https://1boon.kakao.com/interbiz/5d8435b5fc152b292915108f

https://brunch.co.kr/@peking/18

1. 기획자, 마케터가 알아둘 데이터 과학 원칙 6가지(블로터, 하용호 슬라이드 셰어)

   - 론칭한 서비스의 고객 확대를 고민하다가 몇몇 예전 자료를 찾아 읽었는데, 가장 도움이 된 내용이다.
   - 15년 기사이긴 하나, 아직도 유효하다.
     데이터> 인사이트> 액션> 자동화로 비즈니스의 성장을 꿈꾼다. 그러나 데이터> 인사이트 단계와 액션> 자동화 단계가 분리되어 있는 경우가 많다.
    - 우리는 데이터가 부족한 시대에 살고 있지 않다. 있는 데이터로 인사이트에서 액션으로 넘어가는 일을 해야 한다.

http://www.bloter.net/archives/242233

https://www.slideshare.net/Gonnector/ss-60993909?qid=09b01bb5-13b3-4064-b4c7-f6fbae7196af&v=&b=&from_search=1


2. 경쟁력 있는 차별화를 달성할 수 있는 방법, 그로스 아이큐(네이버 블로그/사랑가득 소피아)

   - 책의 서평인데, 성장을 위한 10가지 경로가 마음에 들어 소개한다.

   1. 고객 경험 : 추가 구매와 지지를 부추긴다.

   2. 고객층 침투 : 기존 고객에게 기존 제품의 판매량을 늘린다.

   3. 시장 가속화 : 기존 제품으로 새 시장에 진입한다.

   4. 제품 확장 : 신제품을 기존 시장에 판매한다.

   5. 고객· 제품 다각화 :신제품을 새 고객에게 판매한다.

   6. 판매 최적화 : 생산성을 높이기 위해 판매 노력을 능률적으로 기울인다.

   7. 고객 이탈 최소화 : 고객 유지율을 높인다.

   8. 제휴 관계 : 제삼자 동맹· 채널· 생태계를 활용한다.(세일즈, 시장 침투 전략)

   9. 협조적 경쟁 : 시장이나 업계 경쟁사와 협력한다.(제품 개발, 지적 재산 공유)

 10. 빈 인습적 전략 : 현재 사고를 파괴한다.

https://m.blog.naver.com/moon1004ya/221733125314


※대문 이미지
https://www.pexels.com/search/algorithm/

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