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  • 메타데이터 '의미 있게' 분석하자!

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    메타데이터 '의미 있게' 분석하자!

    Intro. 엄마와 함께 만드는 황해도 손만두. 2020년 추석 연휴, 코로나로 답답한 마음이지만 가족들과 둘러앉아 황해도식 손만두를 만드는 거실 풍경은 변함이 없다. 외할아버지께서 황해도 출신이셔서 나와 외가 식구들은 모두 만두를 먹고 자랐다. 6.25 전쟁 중, 북한 땅에서 의사셨던 외할아버지는 남한 땅으로 목숨을 걸고 내려오셨다. 북녘 땅에 두고

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  • 데이터 기반 의사결정에 필요한 요건들

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    데이터 기반 의사결정에 필요한 요건들

    Intro. After Corona. 코로나 바이러스가 전 세계로 끼친 정치적, 사회적, 문화적 대혼란을 경험하는 중이다. 더 이상 우리는 코로나 이전 시대 - B.C(Before Corona)로 돌아갈 수 없다는 목소리가 우후죽순 나오는 가운데 과연 마케팅 영역에서 우리는 어떤 변화를 예상할 수 있을까? 코로나로 인한 비대면 라이프스타일과 비즈니스가

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  • 데이터마케터로서 반드시 유의해야할 3가지

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    데이터마케터로서 반드시 유의해야할 3가지

    그래서 저희가 무엇을 하면 되죠? 컨설팅 프로젝트 최종보고 시간. 두 시간에 걸친 장거리 보고 막바지 무렵 클라이언트 S상무님의 첫 발언이었다. 눈치를 보니 '시간이 없으니 결론부터 말해라'는 식의 뉘앙스는 전혀 아니었다. 정말 자기네들이 무엇을 해야 할지를 몰라 궁금해서 묻는 질문이었다. 화려한 분석 끝에 이어지는 액션플랜이 턱없이 부족한 점이 이번 프

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  • 빅데이터가 만드는 마케팅 패러다임의 변화

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    빅데이터가 만드는 마케팅 패러다임의 변화

    빅데이터는 한마디로 NGD다. 11시 퇴근 길. 녹초가 된 몸을 택시에 실어 손가락만 까딱까딱 페이스북에 올라온 글을 보는 중이었다. 피곤이 묻은 미소가 입가에 번진다. 나만 그런게 아니구나 싶어 위로의 감정마저 느낀다. NGD - 겉으론 참으로 멋져 보이지만 이면은 '노가다(?)'인 빅데이터 업의 현실. 이보다 더 현실적으로 빅데이터 업의 모습을 대변하

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  • 빅데이터 마케팅의 모든 것, 데이터마케팅 A to Z.

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    빅데이터 마케팅의 모든 것, 데이터마케팅 A to Z.

    빅데이터 마케터가 되기위한 입문적 지식 | 구글 알파고와 이세돌의 바둑대결. 4:1 이세돌의 패배. 2016년 3월. 인간과 인공지능 그 세기의 대결이 시작됐다. 대전 초기만 해도 나의 관심사는 구글의 마케팅 행보였다. 글로벌 최강 IT기업인 구글 - 신규 서비스를 홍보하기 위해 무려 대한민국 서울에 붓 캠프를 설치했다는 사실만으로 너무 감격스러웠다. 복잡하고 어려운 인공지능을 '바둑'이라는 하나

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  • 그로스 마케터의 퍼포먼스 툴 (2)

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    그로스 마케터의 퍼포먼스 툴 (2)

    Part 2. 앱 마케팅 액션 툴 | 그로스 마케터의 퍼포먼스 툴 두 번째, 액션 파트입니다. 지난 글에서 '분석 툴이 아픈 원인을 진단하는 도구에 해당한다면, 액션 툴은 그에 맞는 약을 처방하는 도구와 같다'라고 이야기드렸습니다. 아픈 부위와 원인에 따라 처방되는 약은 달라져야겠죠? 액션 툴도 마찬가지입니다. 그로스 세계에는 각 목적에 특화된 다양한 액션 툴들이 존재합니다. 오늘은 그중

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  • 그로스 마케터의 퍼포먼스 툴 (1)

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    그로스 마케터의 퍼포먼스 툴 (1)

    Part 1. 앱 마케팅 분석 툴 | "OO님은 회사에서 마케팅 툴 뭐 쓰세요?" 초면인 마케터 분을 만나는 자리에서 자주 하는 질문입니다. 어색한 첫 만남 자리에서 이야깃거리로 이만한 게 없기도 하고, 마케팅 툴에 대한 진솔한 후기는 이때가 아니면 쉽게 들어볼 수 없기 때문이죠. 오늘은 제가 지난 5년간 사용해 본 마케팅 툴에 대해 소개해보려 합니다. 경험에 의존한 글이다 보니 설명이 충

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  • 그로스 해킹:UX 컨설팅에서의 정량적 활용

    pxd.co.kr

    그로스 해킹:UX 컨설팅에서의 정량적 활용

    들어가며 오늘날 UX 컨설팅 과정에서 정성적인 방법뿐만 아니라 데이터를 기반으로 하는 Evidnece-based 방법론을 적용하는 데에 많은 시도를 하고 있습니다. 저희 팀에서도 몇 해 전부터 이러한 정량적인 방법론..

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  • 미리 알아두면 좋았을 퍼널을 개선하는 6가지 방법

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    미리 알아두면 좋았을 퍼널을 개선하는 6가지 방법

    안녕하세요. 데이터리안의 민주입니다. 오늘은 퍼널을 개선하는 방법에 관해 얘기해 보려 합니다. 저는 데이터 분석가로 일하기 전에 ‘셰어하우스’라는 스타트업 창업했던 경험이 있습니다. 처음 셰어하우스를 오픈했더니 입주 경쟁률이 10:1이었습니다. 그런데 시간이 지나면서 점점 입주 경쟁률이 떨어지기 시작했고, 남는 방이 생기는 지경까지 왔습니다. 여러분이라면 이 상황을 어떻게 타개할 수 있을까요? 할인? 후기 이벤트? 아니면 셰어하우스 근처에서 전단지라도 나눠보면 될까요? 이럴 때 퍼널 분석을 사용하면 구체적으로 현상을 파악하고 개선할 수 있습니다.

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  • 사용자 행동 데이터 분석: ③데이터를 분석할 때 주의할 점 4가지 | 요즘IT

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    사용자 행동 데이터 분석: ③데이터를 분석할 때 주의할 점 4가지 | 요즘IT

    이전 글 ‘사용자 행동 데이터 분석: ②넷플릭스와 아마존은 데이터 분석을 어떻게 할까요?’에서 넷플릭스와 아마존의 사례를 통해 사용자 행동 데이터 분석이 실제 비즈니스에서 어떻게 활용되고 있는지 알아보았습니다. 하지만 데이터를 무작정 분석해서 회사 서비스에 적용하면 문제가 생길 수도 있습니다. 그래서 오늘은 실제 회사에서 사용자 행동 데이터를 분석할 때 주의해야 할 점에 관해 설명해 보겠습니다.

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  • 사용자 행동 데이터 분석: ②넷플릭스와 아마존은 데이터 분석을 어떻게 할까요? | 요즘IT

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    사용자 행동 데이터 분석: ②넷플릭스와 아마존은 데이터 분석을 어떻게 할까요? | 요즘IT

    사용자 행동 데이터 분석은 적은 비용으로 많은 사람의 행동을 분석할 수 있고, 데이터만 잘 쌓으면 사용자들의 행동 패턴을 원할 때 언제든 분석을 할 수 있어서 주목받는 중이라고 설명했습니다. 이번 글에서는 실제 사례를 바탕으로 회사들이 어떤 식으로 사용자 행동 데이터 분석을 진행하는지 알아보고, 분석 결과가 비즈니스에는 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴보겠습니다.

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  • 사용자 행동 데이터 분석: ①사용자 행동 데이터 왜 필요할까요? | 요즘IT

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    사용자 행동 데이터 분석: ①사용자 행동 데이터 왜 필요할까요? | 요즘IT

    사용자 행동 데이터는 고객들이 서비스를 잘 쓰고 있는지를 가늠할 수 있는 방법 중 하나입니다. 요즘에는 발 빠르게 고객의 요구사항을 확인하고, 서비스를 만들어야 하는 상황이라 사용자 행동 데이터가 갈수록 중요해지고 있습니다. 이번 글에서는 데이터의 종류와 함께, 사용자가 서비스를 잘 사용하는지 확인하는 여러 방법에 관해 알아보겠습니다.

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  • 12화 데이터 분석가를 꿈꾸는 문과생들에게

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    12화 데이터 분석가를 꿈꾸는 문과생들에게

    문과생이었던데이터 분석가 현직자가 전하는 독학 tip | 안녕하세요. 저는 아이디케이스퀘어드에서 데이터 분석가로 근무 중인 David라고 합니다. 데이터 과학의 booming에 따라서 많은 문과생(특히, 경영학을 전공하신)분들께서 데이터 과학자/분석가로서의 커리어를 꿈꾸시는 것으로 압니다. 그러나, 그 꿈을 이루기 위해 첫 발을 내딛고 싶지만 배경지식이 전무하신 분들이 대다수이며, 결국은 인터넷에서 열심히 광

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  • 11화 데이터 기반 의사결정이 잘 안 되는이유Ⅰ

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    11화 데이터 기반 의사결정이 잘 안 되는이유Ⅰ

    당신이 놓친 것들 | 어떤 일을 할 이유가 섰다면 우선 그 일을 잘 하기 위한 조건을 찾게 된다. 일이 잘 되는 이유와 잘 안되는 이유는 대개 서로 맞닿아 있다. 하지만, 구체적인 맥락 속에서 남들이 어떤 일을 잘 해낸 이유를 다른 맥락에 처해 있는 내게 그대로 적용하기 조심스러운 측면이 있다. 반면, 잘 안 되는 이유는 일반화하기 상대적으로 쉬운데, 이건 어떤 일이 잘 안 되

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  • 10화 데이터 기반 의사결정이 잘 안 되는 이유 II

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    10화 데이터 기반 의사결정이 잘 안 되는 이유 II

    HR, People Analytics를 사례로 | 이전 포스트에서 데이터 기반 의사결정이 잘 안되는 이유 중 아래 두가지에 대해 이야기했다. A. 쓸만한 데이터가 없다. and B. 분석 결과가 의미없다. 이야기를 계속 이어가 보자. C. 바쁘고 어렵다. 바쁘고 어렵다는 이유로 특정 업무를 잘 못하고 있다면 그 일은 중요한 일이 아니기 쉽다. 데이터 분석을 잘 하는 것이 본연의 업무인 데이터 분석 전담조

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  • 08화 기본적인 데이터 종류 이해하기

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    08화 기본적인 데이터 종류 이해하기

    data type | 데이터의 기본 유형 Nominal, Ordinal, Interval, Ratio 안녕하세요, 하트카운트팀입니다. 오늘은 주요 데이터의 기본 유형 4타입에 대해 공부해보려고 합니다. 많은 분들이 간과하실 수 있지만, 데이터의 유형과 유형의 성격을 정확히 이해하는 것은 최초 데이터 수집 시 어떤 유형으로 데이터를 수집하는 게 적절할지 결정하는 일에서부

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