[퍼포머스 마케터 집중! 꼭 알아야 할 데이터 분석 101] [요약.zip💬] ✅퍼포먼스 마케팅에서 데이터 분석의 목적은? 👉하나는 이미 축적된 데이터에서 특정한 패턴을 찾아내기 위한 것이고, 다른 하나는 세워 놓은 가설이 맞았는지 틀렸는지 검정하는 것입니다. 👉원인을 분석하여 기대효과를 설정하고, To-Do를 생각해내는 방향으로 나아갈 수록 난이도도 높아지고 그에 의한 가치도 높아지는 것을 알 수 있습니다. 👉"가설을 검정한다"는 목적을 분명히 하는 것이 퍼포먼스 마케팅에서 "전략적인 데이터 분석"을 하는 시발점입니다. ✅퍼포먼스 마케팅에서 일반적인 데디어 분석 기법 적용이 어려운 이유? 👉일반적인 데이터 분석은 어떤 결과가 나타날지를 "예측"하는 것인 궁극적인 목적 입니다. 👉퍼포먼스 마케팅 데이터 분석은 시계열 속성의 데이터이여서 "모델링" 하기에는 적합하지 않습니다. 👉퍼포먼스 마케팅 데이터 분석은 "스토링 텔링"을 기반으로 한 분석이 필요합니다. ✅과거의 데이터로 "문제 해결을 위한 가설 설정"하는 방법 👉광고 데이터 분석 👉고객 데이터 분석 👉마케팅 퍼널 분석 ✅퍼포먼스 마케팅 데이터 분석 👉분석의 기본 축, Flow와 Snapshot ✨퍼포먼스 마케팅에서의 데이터 분석은 데이터 자체를 머릿속에 꾸준히 "때려넣는 것"이 전제가 되어야 하며, 기본적으로 모든 흐름이 머릿속에 있어야 깊은 수준의 분석이 가능합니다. 잘 만들어진 데이터 대시보드가 필요하며, 이러한 대시보드는 마케팅 액션과 관련된 커뮤니케이션의 축이 될 수 있습니다. 💬Flow란? ✔ Flow는 위에서 말씀드렸던 데이터를 "시계열"로 보는 것을 말합니다. 💬Snapshot 이란? ✔ Snapshot은 하나의 시점을 정하고, 그 시점의 데이터를 구성하고 있는 요소를 쪼개는 것입니다. ✅광고 데이터 간 상관관계 이해하기 👉원인을 유추하기 위해서는 해당 지표 자체에 집중하는 것보다, 지표와 지표, 지표와 절대값간의 연관관계를 기반으로 추론하는 것이 필요합니다. ✅가설 검정에 힘을 더해주는 다양한 데이터 분석 툴 ✍세부적인 측정을 위한 GTM ✍비주얼 애널리틱스 : 뷰저블, Hotjar ✍쿼리분석을 위한 도구 : 블랙키워, 네이버 데이터 랩, 네이버 광고관리자 내 키워드 도구, 구글 트렌드 ✅텍스트마이닝 기법을 활용한 트렌드 분석 가미하기 👉타겟 커뮤니티, 뉴스 등을 선정하여 텍스트마이닝을 하는 방법이 있습니다. 개인적으로 텍스트마이닝 기법 중 가장 도움이 많이 되는 것이 LDA 알고리즘이라고 생각합니다.