Eureka!

2024년 구글이 쿠키를 삭제하기 시작하며 쿠키리스 시대 퍼포먼스 광고에 대한 관심이 뜨겁다. 2019년 EU에서 개인정보보호 정책에서 애플의 데이터 투명성(ATT) 정책을 거쳐 현재, 쿠키리스 시대까지의 전반적인 상황과 향후 퍼포먼스 마케팅이 어떻게 변화할 지를 정리해보았다.  [글 구성] 1편 (현재 글)-구글/메타 가고 새로운 강자가 온다! "당신이 간과한 사실, First party data" -뒤처질 것인가 지켜낼 것인가. "그래서 구글, 메타는?" 2편 (링크: https://ironyoo.tistory.com/13 )-앞으로의 퍼포먼스 마케팅. "솔루션 전쟁" -퍼포먼스 마케팅, 당장 어떤 변화가 있을까? "쿠키리스 시대의 시작" 최근 3년 간 마케팅에 많은 변화들이 있었다.  개인정보보호 ..

이번 글에서는 파이썬으로 직접 구매연관성 분석을 해보겠습니다. 구매연관성 분석이 뭔지, 마케팅에서 어떻게 활용되는 지에 대한 이야기는 별도 글로 작성해두었습니다. ▼ ▼ [crm/마케팅분석] 구매연관성 분석 어떻게 활용할까? https://ironyoo.tistory.com/10 *분석언어: 파이썬 *알고리즘: fpgrowth *데이터: (kaggle제공) transaction data 링크 Transaction Data Costumer segmentation www.kaggle.com 우선 필요한 라이브러리를 호출하고, 데이터 정제 작업을 해보겠습니다. #필요한 라이브러리 호출 import pandas as pd import numpy as np import datetime as dt #데이터 불러오기..

이번 글에서는 다양한 crm 마케팅 분석법 중 "데이터 마이닝(알고리즘)"을 이용한 구매연관성 분석에 대해 이야기해 보겠습니다. 데이터 마이닝이란? 결과를 예측하기 위해 대량의 데이터 세트에서 이상점과 패턴 및 상관관계를 찾아내는 프로세스..인데요. 마케터 입장에서 설명해보자면 고객이 남긴 대량의 행동데이터, 구매데이터에서 공통점/상관관계를 파악하는 과정입니다. 예를 들어, 2~3가지 변수라면 RFM 분석과 같이 마케터가 기준을 두고 고객의 그룹핑할 수 있으나 구매이력, 찜, 장바구니 담기 등 여러 변수로 고객을 그룹핑하려면? 마케터가 명확한 기준을 두기 어렵습니다. 경우의 수가 굉장히 많아지기 때문입니다. 그래서 이걸 똑똑한 AI한테 맡기는 겁니다. 네가 알아서 패턴 찾고, 상관관계 파악해서 나한테 알..

[추천도] ★ ★ ☆ ☆ ☆ [요약] -실무에 필요한 최소한의 통계 지식을 쉽게 익힐 수 있다. (표준편차, 분산, 회귀분석, 샘플사이즈 측정 등) -쉽게 읽히나 내용에 깊이는 없다. -내용 중 일부는 억지로 숫자를 끼워맞추는 느낌도 받았다. (예: 335법칙, 262법칙) [리뷰] 나는 실무 대부분을 숫자와 함께 했다. 그리고 데이터를 토대로 명확한 근거를 대며 커뮤니케이션을 하는 것이 중요하다고 생각한다. 내가 데이터에 집착? 아닌 집착을 하게된 건 그간 경험했던 퍼포먼스 마케팅에서 crm, 프로모션 모두 숫자와 깊게 연관있기도 했지만 무엇보다 다양한 이해관계자와 협업하며 설득해나갈 때 데이터로 근거를 하는 것이 큰 무기가 되었기 때문이다. 그런 이유로 이 책의 제목이 눈에 띄었다. 숫자를 전략적으로..

이번 글에서는 패션 플랫폼 구매데이터로 고객 클러스터링 분석을 진행해보겠습니다. 우선 간단히 고객 클러스터링 분석에 대해 설명하자면 "고객이 남긴 데이터(행동 or 구매)를 토대로 통계적 방식으로 유사성을 찾아내어 군집화한 것"이라 할 수 있습니다. 클러스터링 분석을 이야기할 때 군집화(clustering)와 세분화(segmentation) 차이에 대한 이야기가 꼭 나오는데요. 제가 세분화와 군집화를 구분하는 방식은 마케터가 수동적으로 기준을 구분할 수 있냐 없냐입니다. *세분화(segmentation): RFM 분석과 같이 마케터가 원하는 기준에 따라 수동으로 고객을 그룹화하는 것 *군집화(clustering): 통계적 방식으로 유사성을 파악하여 알고리즘에 의해 자동으로 고객이 그룹화되는 것 클러스터링..

[오류 메세지] ValueError: time data "13-04-2018" doesn't match format "%m-%d-%Y", at position 8. You might want to try: - passing `format` if your strings have a consistent format; - passing `format='ISO8601'` if your strings are all ISO8601 but not necessarily in exactly the same format; - passing `format='mixed'`, and the format will be inferred for each element individually. You might want to use ..

[추천도] ★ ★ ★ ☆ ☆ [요약] - 문제▶원인▶해결방안 크게 3가지 관점에서 데이터 분석 과정을 다루며, 다양한 사례를 들어 설명하기 때문에 부담없이 읽을 수 있다. - 회사에서 단순히 몇 가지 비교 그래프를 보고 "결과를 찾는 과정"이 아닌 "스토리를 만들어 결론을 내는 방법"을 알려주어 데이터를 보는 관점이 달라진다. - 회사에서 데이터를 분석하는 업무를 하고 있다면 한번쯤 읽어보면 좋을 책! [리뷰] 데이터 문해력이란, '데이터에서 문언가를 읽어내는 능력'이 아니라 '스스로 정답에 대해 고민하고 데이터를 무기 삼아 합리적으로 논할 수 있는 능력'이라고 생각합니다. 어려운 분석이나 통계까지는 필요하지 않습니다. 그보다, 자신의 목적에 대해 생각해보고 이에 따라 가설을 세우는 것이 훨씬 중요하다는..

What if 카테고리는?마케팅 PM으로 가상 주제를 선정하여 마케팅 기획을 해보는 내용입니다 :) 코로나 이후 여행이 활성화되면서 여행플랫폼 인기가 다시 오르고 있습니다. 실제로 엔데믹 이후 온라인 해외여행 플랫폼 거래액이 코로나19 이전 대비 약 2배 증가한 것으로 추정되고 있는데요. 이번 글에서는 제가 여행플랫폼 마케팅 PM이 되었다 가정하고 멤버십을 기획해 보겠습니다.  [글 구성]1.국내 여행플랫폼별 멤버십 현황2.4가지 멤버십 종류 3.야놀자/여기어때 멤버십 기획 4가지 멤버십 종류본론으로 들어가기 전에 업종 관계없이 어떤 멤버십 종류가 있는지 살펴보겠습니다. 크게 4가지 정도로 구분하였습니다.  1. 등급형 멤버십 가장 보편적인 방식으로 누적 구매액, 구매 건 수 기준으로 등급을 나누어 쿠폰..

[멤버십 관련 글]멤버십 도입하기_01 멤버십 등급 나누기https://ironyoo.tistory.com/2멤버십 도입하기_02 멤버십 등급 시뮬레이션 및 전략 수립https://ironyoo.tistory.com/3멤버십 도입하기_03 멤버십 활용 CRM 전략 수립 사례https://ironyoo.tistory.com/4[멤버십/마케팅전략] 여기어때 멤버십을 기획해본다면?https://ironyoo.tistory.com/5 이번 글에서는 쇼핑 플랫폼(명품 카테고리 포함) 사례를 토대로 멤버십 활용 CRM 전략 수립 과정을 공유하고자 합니다. (AARRR 퍼널별 전체 CRM 캠페인 설계 과정의 일부 사례이며 아래 작성된 데이터는 임의 작성된 수치입니다.) [글 구성]Question 01 첫 구매 쿠폰,..

[멤버십 관련 글]멤버십 도입하기_01 멤버십 등급 나누기https://ironyoo.tistory.com/2멤버십 도입하기_02 멤버십 등급 시뮬레이션 및 전략 수립https://ironyoo.tistory.com/3멤버십 도입하기_03 멤버십 활용 CRM 전략 수립 사례https://ironyoo.tistory.com/4[멤버십/마케팅전략] 여기어때 멤버십을 기획해본다면?https://ironyoo.tistory.com/5 저번 글에서는 등급 분류 기준을 세우고, 1차로 등급을 분류하는 부분에 대한 이야기를 했는데요. 1차로 분류한 등급을 확정지으면 될 지, 멤버십이 어떤 효과가 있을 지 수치화하는 부분을 이야기해보려 합니다. 결국 회사는 "이게 수익 증대에 얼마나 효과가 있어?"가 중요한 부분이니 ..