패스트캠퍼스 환급챌린지 42일차 : 한 번에 끝내는 디지털 마케팅 초격차 패키지 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

 

패스트 캠퍼스 환급 챌린지 42일 차 인증입니다.

그로스 마케터의 정의와 역할

그로스 마케터란? 가설을 세워 실험하고, 데이터를 기반으로 검증하는 마케터입니다.

단순한 마케팅 활동을 넘어서 과학적 방법론을 통해 지속 가능한 성장을 추진하는 전문가입니다.

 

AI 데이터 그로스 마케터의 핵심 역할

1. 실험 설계 (Experiment Design)

가설 기반 실험 설계 프롬프트

역할 : 그로스 해킹 전문가
요청 : 복숭아잼 온라인 판매 증대를 위한 A/B 테스트를 설계해 주세요.
현재 상황 : 월 매출 500만 원, 전환율 2.1%
목표 : 전환율 3% 달성

포맷

1. 가설 설정 (3가지)
2. 실험 설계 (변수, 대조군, 실험군)
3. 성공 지표 및 측정 방법
4. 실험 기간 및 표본 크기
5. 리스크 요인 및 대응 방안

 

2. 데이터 수집 및 분석

데이터 분석 프롬프트

역할 : 데이터 애널리스트
요청 : 복숭아잼 고객 행동 데이터를 분석하여 인사이트를 도출해 주세요.
데이터 : 웹사이트 방문, 구매 전환, 고객 이탈 등
목적 : 구매 여정 최적화 포인트 발굴

포맷

1. 고객 여정 단계별 분석
2. 주요 이탈 지점 파악
3. 세그먼트별 행동 패턴
4. 개선 기회 및 우선순위
5. 액션 플랜 제안

 

3. 데이터 텍사노미 설계

데이터 분류 체계 구축

역할 : 데이터 아키텍트
요청 : 복숭아잼 브랜드의 마케팅 데이터 텍사노미를 설계해 주세요.
범위 : 고객 데이터, 상품 데이터, 마케팅 성과 데이터
목적 : 체계적 데이터 관리 및 분석 효율화

포맷

1. 데이터 카테고리 분류
2. 각 카테고리별 세부 항목
3. 데이터 수집 방법 및 주기
4. 데이터 품질 관리 방안
5. 활용 시나리오별 연결 구조

 

실제 이미지 분석을 통한 AI 활용 사례

이미지 1 : 루틴 관리 서비스 분석

제시된 이미지에서 보이는 루틴 관리 서비스에 대한 그로스 마케팅 접근

 

가설 설정

• 가설 1: 루틴 설정의 복잡성이 사용자 이탈의 주요 원인
• 가설 2: 개인화된 루틴 추천이 사용자 참여도를 높일 것
• 가설 3: 소셜 기능 추가가 지속 사용률을 향상할 것

 

실험 설계

실험명 : 루틴 설정 프로세스 간소화 테스트
변수 : 루틴 설정 단계 수 (현재 5단계 vs 3단계)
측정 지표 : 설정 완료율, 첫 주 사용률, 1개월 리텐션

 

이미지 2: 서비스 기능 분석

데이터 수집 포인트

• 배경 : 요구사항 표현 방법별 사용자 선호도
• 목표 : 펜딩페이지 최적화를 통한 구매 전환율 향상
• 주요 지표 : 진입률, 체류시간, 구매 전환율

 

이미지 3: 사용자 여정 데이터

텍사노미 설계 예시

1. 사용자 행동 데이터
   • 앱 설치/실행 (App_Discovery, App_Launch)
   • 회원가입/로그인 (User_Registration, User_Login)
   • 프로필 생성 (Profile_Creation)
2. 루틴 관련 데이터
   • 루틴 카테고리 선택 (Routine_Category_Selection)
   • 루틴 생성/설정 (Routine_Creation, Routine_Schedule_Setting)
   • 루틴 실행/체크 (Routine_Execution, Routine_Check)

 

그로스 마케팅 실험 프레임워크

AARRR 퍼널 기반 실험 설계

1. Acquisition (획득)

실험 목표 : 신규 사용자 획득 비용 최적화
가설 : 인플루언서 마케팅이 검색광고보다 효율적
실험 : 채널별 CAC 비교 분석
측정 : CPA, LTV/CAC 비율

 

2. Activation (활성화)

실험 목표 : 첫 사용 경험 개선
가설 : 온보딩 프로세스 단순화가 활성화율 향상
실험 : 온보딩 단계 3단계 vs 5단계 비교
측정 : 온보딩 완료율, 첫 주 사용률

 

3. Retention (유지)

실험 목표 : 사용자 이탈 방지
가설 : 개인화 알림이 재방문율 증가
실험 : 알림 개인화 수준별 비교
측정 : DAU, WAU, 1개월 리텐션

 

4. Revenue (수익)

실험 목표 : 구매 전환율 향상
가설 : 가격 표시 방식이 구매 의사결정에 영향
실험 : 가격 표시 형태별 A/B 테스트
측정 : 전환율, 평균 주문 금액

 

5. Referral (추천)

실험 목표 : 바이럴 계수 향상
가설 : 추천 리워드 증가가 추천율 향상
실험 : 리워드 수준별 비교 테스트
측정 : 추천율, 바이럴 계수, 추천 고객 품질

 

데이터 기반 의사결정 프로세스

1. 데이터 수집 자동화

데이터 수집 설계 프롬프트

역할 : 데이터 엔지니어
요청 : 복숭아잼 마케팅 성과 측정을 위한 데이터 수집 체계를 설계해 주세요.
범위 : 웹사이트, 앱, 소셜미디어, 광고 플랫폼
목적 : 실시간 성과 모니터링 및 분석

포맷

1. 수집 데이터 항목 정의
2. 수집 방법 및 도구
3. 데이터 저장 구조
4. 실시간 처리 방안
5. 품질 관리 체계

 

2. 대시보드 구축

성과 대시보드 설계

역할 : 비즈니스 인텔리전스 전문가
요청 : 그로스 마케팅 KPI 대시보드를 설계해 주세요.
사용자 : 마케팅팀, 경영진
업데이트 : 실시간/일간/주간

포맷

1. 핵심 KPI 및 지표 정의
2. 대시보드 레이아웃 설계
3. 드릴다운 분석 구조
4. 알림 및 예외 상황 처리
5. 모바일 최적화 방안

 

3. 예측 모델링

성과 예측 모델

역할 : 데이터 사이언티스트
요청 : 복숭아잼 매출 예측 모델을 개발해 주세요.
데이터 : 과거 3년간 판매 데이터, 마케팅 투입 데이터
목적 : 마케팅 예산 최적화 및 매출 예측

포맷

1. 예측 모델 알고리즘 선택
2. 주요 변수 및 피처 엔지니어링
3. 모델 성능 평가 방법
4. 예측 결과 해석 가이드
5. 모델 업데이트 주기 및 방법

 

성공적인 그로스 마케팅을 위한 핵심 원칙

1. 데이터 기반 의사결정 : 직감보다는 객관적 데이터 활용
2. 작은 실험부터 시작 : 리스크를 최소화하며 점진적 개선
3. 빠른 실행과 학습 : 완벽함보다는 속도와 학습 중시
4. 전체 퍼널 관점 : 부분 최적화가 아닌 전체 최적화
5. 지속적 개선 : 일회성이 아닌 지속적인 실험과 개선

AI 데이터 그로스 마케터를 활용하면 체계적이고 과학적인 방법으로 마케팅 성과를 지속적으로 개선할 수 있습니다.

핵심은 명확한 가설 설정, 정확한 데이터 수집, 그리고 객관적인 결과 분석을 통해 데이터 기반의 성장 전략을 구축하는 것입니다.

 

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