그로스 마케팅 개념

그로스 마케팅 개념

• 장기적인 성장과 고객유지를 포함하는 개념
• 기존 마케팅은 경험과 직관을 기반으로 한 반면, 그로스 마케팅은 데이터 분석을 통해 최적의 전략을 도출
• 데이터 수집 > DB에 담고 > 컬럼과의 상관관계 확인 > 시각화 > 자동화 (AI, 머신러닝)
• 자동화 과정에서 마케팅 비용을 줄일 수 있음
• 끊임없는 실험과 최적화  (ex. A/B테스트). 지속적인 테스트와 최적화를 통해 성과 개선

 

그로스 마케팅 핵심

• 데이터 기반 의사 결정 →  객관적인 사실을 도출시키자.
• 비용 대비 높은 효과
• 고객 유지 및 충성도 강화 → 장기적 관계를 구축하려면 자동화 해야됨. 
• 지속적인 실험과 최적화 (A/B테스트)  - Before / After ▶ 지속적인 테스트 하려면 가설이 필요함.(사람이 개입)
• 머신 러닝과 AI를 통한 자동화 → 생산성 증가

 

A/B테스트

• 두 개 이상의 변형(A와 B)을 비교하여 어느것이 더 나은 성과를 내는지 평가하는 실험 방법.
• 편향을 방지해야 실험의 신뢰도를 높일 수 있음.
• 절차 : 목표 설정 > 가설 수립 > 변형안 설계 > 트래픽 분할 및 실험 진행 > 데이터 수집 및 분석 > 의사결정 > 테스트 반복
• 다변량 테스트 : A/B테스트는 하나의 요소만 변경하지만, 다변량 테스트는 여러 요소를 조합하여 실험한다.

 

데이터 활용을 위한 방법론

 

•  AARRR프레임 워크 활용 (유입, 활성화, 유지, 수익화, 추천)
• 성장 해킹 기법 활용
•  A/B 테스트, 다변량 테스트(MVT)
•  데이터 기반 개인화 마케팅 적용
•  리텐션(유지율) 개선을 위한 리타겟팅 전략
•  바이럴 성장 전략 적용

 

데이터의 종류

• 1차 데이터 - 기업이 직접 수집, 정확성과 신뢰성이 높음
• 2차 데이터 - 파트너사나 제휴사를 통해 제공받는 데이터 (개인정보 보호법 유의)
• 3차 데이터 - 외부기관, 데이터 제공업체 또는 공공데이터 소스를 통해 확보 (수업에 쓰는 데이터)
• 기타 : 실시간 데이터 수집, 데이터 수집 자동화 및 ETL → 엔지니어가 있어야 됨.

 

그로스 마케팅 실행 프로세스

목표 설정 →  데이터 수집 및 분석 →  가설 설정 및 실험 설계 →  실험 실행 및 데이터 측정 →  최적화 및 성장 전략 적용

 

 

데이터 분석 과정

데이터 수집 →  데이터 분석 →  인사이트 도출 →  전략 실행 및 실험 →  성과평가 및 개선

 

★ 인사이트 도출 - 성과에 영향을 주는 요인을 파악하는 것. 컬럼과 컬럼간의 연관 관계를 잘 도출해야 함.

 

 

머신러닝의 개념

 

기타정리

• 타겟이 설정 된 후 데이터 시나리오를 잘 만들어야 함
• 모델 : 어떤 사물에 대한 특징. 특징들을 모아놓으면 data set이 됨.
• 컬럼(특징)을 만들어내는 것이 중요.
• 그로스 마케팅의 핵심 목표는 '전환율 최적화'이다.